2023年7月31日凌晨，第九賽季國際汽聯世界電動方程式錦標賽Formula E在倫敦收官，經過最后兩回合的激戰， 遠景車隊捧得年度總冠軍 ，這是該賽事定級為世界級錦標賽以來，獨立車隊首次戰勝廠商車隊奪得年度總冠軍。

(相關資料圖)

遠景車隊是FE賽場上為數不多的非廠商車隊，車隊擁有者遠景科技集團是一家綠色科技與新能源龍頭企業，卻為何能在保時捷、捷豹、瑪莎拉蒂、邁凱倫等一眾廠商車隊中殺出重圍？

其實背后的邏輯很清晰，電動方程式和新能源擁有共同的底層基因—— 數據驅動 。

01奪冠之路并不輕松

拿到這個總冠軍的過程并不輕松，雖然遠景帶著25分的領先，等同于一個分站賽冠軍的積分優勢進入收官戰，但第一回合，遠景的主要競爭對手捷豹車隊的兩位車手表現出色，埃文斯拿到冠軍+桿位，追平積分。

倫敦站第一回合對遠景來說無異于從巔峰跌入谷底的經歷，車隊能否快速調整狀態，應對第二天的終極決戰，當時情況并不明朗，這都讓最終戰的氛圍更加緊張。

在終極決戰中，遠景的兩位車手拿下冠軍+桿位以及一個第六的成績，幫助車隊最終加冕第九賽季車隊總冠軍，也是GEN3賽車投入賽場之后的首個車隊總冠軍。

在拿下第九賽季總冠軍的同時， 遠景車隊也成了Formula E歷史上獲得積分最多的車隊，總得分超過1600分 ，而第二名日產車隊的總得分還未及1500分。

在Formula E當中，廠商車隊的成功大多都是“大力出奇跡，一力降十會”的類型，依靠主機廠的大力投入和龐大資源，廠商車隊取得成功的道路并不艱辛，比如奧迪、奔馳在前幾個賽季表現優異。

而作為獨立車隊來說，遠景車隊的成功之路要艱辛得多，也純粹得多。

遠景車隊是目前FE圍場內為數不多從第一賽季至今連續參賽，且核心技術、工程團隊未發生重大變化的車隊，雖然車隊所有者自2018年從最初的維珍變為了遠景，但這種變化并沒有給車隊帶來任何動蕩，只是在正確的道路上更深地踩下了加速踏板。

而這條正確的道路就是堅持數據驅動，讓數據成為推動車隊前進的源動力，而 數據驅動同樣是遠景科技集團作為綠色科技企業的核心競爭力，車隊與集團在數據驅動上實現了同頻共振，成為兩者共同駛向成功的動力。

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02不拼馬力，拼算力

數據驅動是一個經常在各種文章中看到，但又不太明白其具體含義的新詞。讓我們把這個詞放在汽車運動和能源領域中分別來一探究竟。

汽車運動最早比拼的是車輛的機械性能，引擎的動力有多強，底盤有多穩，決定著最終的勝負歸屬。

后來車手的技術水平也成了決勝關鍵，再后來，車隊的策略安排在比賽中起到越來越重要的作用，而現在， 軟件才是車隊制勝的關鍵。

在車輛研發階段，軟件工程師人數已經過半，比賽工程師研究的更多的不再是機械，而是軟件，調整賽車使用的也不再是扳手、螺絲刀，而是方向盤上的旋鈕、鍵盤和鼠標。

車隊日常的測試工作出現在賽道上的時間越來越短，而在模擬器和布滿高性能服務器的機房當中的時間則越來越長。

這些就是汽車運動中的數據驅動，軟件能力、計算科學滲透到了汽車運動從研發設計到比賽測試的方方面面。

車手從過去只注重駕駛技術，到現在越來越多地需要車手發展自己的數據能力，在比賽中，車手除了對賽道的感知要一如既往的敏感，還需要對圈速、電量、電耗、能效這些數據建立越來越敏感的感知能力，只有這樣，才能成為數據驅動賽車新時代的合格車手。

在Formula E當中，這種趨勢最為明顯，廠商車隊依靠大力投入往往可以快速獲得競爭優勢，但 隨著時間拉長，在數據驅動這條正確道路上積累了足夠優勢之后，遠景這樣的車隊就展現出了更加出眾的競爭力。

而且Formula E賽事組織者對賽車機械性能進行了嚴格的限制，比如統一電池供應，嚴格限制最大可用電量，限制電機的最大功率、最大扭矩等，各支車隊的賽車在機械性能上幾乎無法拉開差距，想要建立優勢，只能依靠仿真模擬和軟件能力。

我們以第九賽季倫敦站兩回合的比賽為例，具體看看數據驅動對賽車到底有多重要。

第九賽季倫敦站是Formula E建立以來最為特殊的一站比賽，因為倫敦站的賽道相對較短，而且速度較慢，所以車輛的耗電水平偏低。

所以國際汽聯大幅降低了倫敦站比賽中可用電量的標準，單站比賽的可用電量減少了超過10KWh，縮減幅度超過四分之一，這在以往的比賽中從未出現。

這種大幅度的變化無異于將倫敦站的比賽變成了一場全新的比賽，此前基于38.5KWh可用電量建立的比賽模型幾乎全部作廢，車隊必須在倫敦站比賽之前進行大量仿真模擬工作。

而這些工作的效果好壞關鍵就要看車隊此前建立的賽車數據模型是否可靠，也就是儲存在服務器當中的那臺數字化的賽車和真實世界的賽車相比，仿真度到底有多高。

遠景車隊董事總經理兼CTO Sylvain Filippi介紹了遠景賽車數據模型的構成，“在電腦中制作賽車的數據模型，我們需要四個子系統的數據模型。 第一是底盤模型；第二是電池管理模型； 第三是動力總成模型，這是最重要的也是最復雜的；第四是輪胎模型。 這四個模型加起來就是一臺完整的賽車，讓賽車的數據模型在根據具體情況建立起來的賽道數據模型中跑起來，并獲取海量的模擬數據，就是車隊的模擬工程師團隊每天都要進行的工作?！?

模擬工程師是車隊獲勝的幕后英雄，因為他們根本就不會出現在賽場上。在非比賽日，車隊的性能工程師和賽事工程師，也就是在賽場上你經?？吹降哪切┡吭陔娔X前聚精會神操作的人，也會加入到模擬工作中，幫助改進賽車。

“具體到倫敦站比賽前的準備工作，因為可用電量大幅減少，車隊必須在銀石總部進行全面模擬，使用賽車的數據模型，根據實際情況調整電池電量，判斷如何以最快的速度用規定能量跑完38 圈。”Sylvain表示。

Sylvain解釋說，車隊先通過模擬獲得完整的比賽數據，在抵達倫敦到真實賽道上跑幾圈后，車隊就可以從賽車上獲得真實數據，如果兩個數據高度吻合，那證明車隊在銀石總部所做的一切工作都是正確的，這個比賽周末就會輕松不少。

但如果模擬不準確，那基本上之前所做的一切工作都可以扔進垃圾桶了，所有策略、能量管理以及所有與真實情況不相符的模擬結論都要推倒重來。

毫不夸張地說， 賽車數據模型仿真度的高低是Formula E比賽表現好壞的決定性因素。 最理想的狀態就是在不同的動力輸出下（排位賽動力、正賽動力等），真實的單圈時間幾乎與模擬結果完全相同，模擬器的速度軌跡和真實世界的速度軌跡完美重合，同時能量消耗曲線也與模擬高度一致。

而在變幻莫測的正賽中，能量消耗在每一圈甚至每一個彎角都在變化。在這里，Formula E賽事完全開放給各家車隊研發自由度最高的領域就是針對不同的賽事場景開發各種不同的軟件設置，在汽車運動中，這些不同的軟件設置叫做“Maps”。 這是各家車隊在正賽一個小時左右時間內，拼真本事的關鍵。

賽前車隊會根據當前比賽的特點，將數百上千種可能用到的“Maps”預裝到賽車電腦中，這里有能量管理策略、攻擊模式策略、動力映射、干濕地不同模式等等。車隊只需要通過無線電告知車手，將方向盤上的某個旋鈕轉到幾號位置，嘗試將賽車置于最佳模式，調整車隊的策略。

九年來，遠景車隊積累的“Maps”已經達數千，成為車隊競爭力的基礎 ，隨著軟件成果的不斷積累，今后即便遇到全新的分站賽，因為此前積累足夠雄厚，車隊也可以做到游刃有余。

作為一項由數據驅動的賽事，在數據積累和數據挖掘方面做得越好的FE車隊，在后期往往會有更顯著的優勢，因為隨著賽車數據模型的仿真度越來越接近100%，車隊在模擬器上可以進行的模擬工作就會越來越多，效果也會越來越好，就可以在比賽周末游刃有余地應對突發情況。

從馬力驅動到數據驅動，數據模型給汽車運動帶來了全新的變化，讓這項運動從一項主要依靠動力、技術和勇氣的運動變為一項更加依賴于嚴謹測試、精準預判和聰明大腦的運動，如果說過去的賽車場上，還能找到某些依靠天賦和本能開車的車手， 未來的賽車場上，則是數據型車隊和車手的天下。

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03以數字化突破“不可能”

遠景自成立之初就將數字化融入產品基因，并不斷以集團的數字化能力為Formula E賦能。 遠景的數字化能力支持賽車在賽場上跑得更快，同時在復雜多變的賽場上持續優化算法，讓集團本就突出的數字化能力更上一層樓。

在遠景看來，人類未來的能源網絡就是由數據驅動的，遠景能源副總裁王曉宇曾這樣描述未來的能源網絡，“成千上萬臺風機，在不同的高山、戈壁、海洋中產生海量的數據，讓我們對整個自然界能源的規律，產生了非常多的洞察。獲得大量數據之后，其實我們有能力預測未來，預測行為模式，預測未來的整個新能源系統如何能夠更好地在這種自然規律下實現最好的價值，這種價值和我們對能源的需求有很好的匹配性。”

在這方面目前最新最典型的應用場景就是遠景的數字化能源管理解決方案，基于遠景自主研發的智能物聯網操作系統EnOS，可以實時感知設備數據、實時分析載荷和預防故障，同時提供損失電量分析，設備健康度預警，生產管理系統等管理能力；

最重要的是針對電網與電力市場要求，提供新能源功率預測，電力交易輔助策略終端，風光儲協同控制，真正實現新能源電站的生產營銷一體化管理。

這種一體化的數字化能源管理方案帶來的最大價值就是提升能源網絡的穩定性，同時降低能源成本。

長期以來限制新能源快速普及的最大障礙就是波動性和成本，而解決波動性難題最關鍵的能力就是建立能源網絡和發電設備的數據模型，然后提前提供仿真度足夠高的模擬預測，再通過各類儲能能力的建設讓能源網絡無限接近既不浪費也不短缺的完美狀態。

至于成本，在整個能源網絡的靈活性和效率得到有效提升之后，用能成本就會自然下降，比如 遠景在內蒙古建立的“鄂爾多斯零碳產業園”，依靠當地豐富的風光資源和基于綠氫的“能源島”設計，以綠氫作為長時儲能介質，實現低成本的長時儲能。

基于這些基礎能力，再加上數據驅動下的能源管理能力，遠景鄂爾多斯零碳產業園實現了園區80%用電直接來自本地風光電能直供，20%來自與電網的交易，實現100%綠電供應，并且做到園區內的用電價格低于當地工商業標準電價。

人類社會的每一次跨越式的發展都源于能源方式的變革，第一次工業革命是從木柴到煤炭，第二次工業革命是從煤炭到石油，而第三次工業革命是從石油到電力。

前兩次工業革命的能源變革都是能量密度的大幅提升，而電能之所以能取代石油，其優勢并非來自能量密度的提升，因為時至今日，最先進的電能儲存方式，其能量密度也遠遜于石油為代表的化石能源，但電能擁有傳統能源無法匹敵的兩大優勢：

第一，網絡化優勢， 電網的運行效率遠超過依賴管線、油輪、油罐車的石油網絡。這是過去50年電氣化發展的最大推動力，在絕大多數應用場景下，電都要比油更方便。

第二個優勢就是數據驅動優勢， 電能是迄今為止唯一一種可以100%精準數字化管理的能源形式，電力的輸出可以實現從0-100瞬間切換，而以燃燒為主要方式的化石能源，雖然管理效率也越來越高，但想達到電能的數字化深度，在理論上是不可能的。

而電能的數據驅動優勢在新能源時代，將成為能源變革的主要推動力，因為數字化的能源管理能力可以帶來更充沛、更干凈也更廉價的能源供應，讓人類首次擁有突破能源不可能三角的可能性。

能源的安全穩定、清潔低碳、價格低廉被視作不可能三角，只能得其二，但是在越來越強的數據能力驅動之下， 突破能源不可能三角的可能性正在逐漸增強。

清潔電力的占比越來越高，隨著源網荷儲的協同程度逐步加深，能源網絡的穩定性也在逐步加強，同時得益于越來越多低成本儲能能力的建設，能源價格也并未顯著上漲。

這就如同在Formula E的賽場上，速度、電耗、可靠性這個不可能三角一樣，只要有足夠強的數據能力，在一定前提下是可以達成的。

賽車與新能源，不論在哪個領域，遠景都在用自己越來越雄厚的數字化能力突破“不可能”。

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