车企也玩高科技

周浩然

车企也玩高科技

周浩然

就算你的生活中只有地铁没有汽车，汽车行业研发出的科技依然在很大程度上影响着你的生活

在城市化程度越来越高的今天，公共交通或者类似滴滴、Uber这样的共享经济似乎才是解决人类交通需求的方向。就算你的生活中只有地铁没有汽车，汽车行业研发出的科技依然在很大程度上影响着你的生活。

比如迈凯伦。一直以来，它给世人的印象都是一支成功的F1车队。而F1引领世界的科技竞赛让迈凯伦自身也具备了极强的研发能力。于是，一家专注于将F1技术转化到其他行业的子公司——迈凯伦应用科技（McLaren Applied Technologies）诞生了——正是这家并不算出名的迈凯伦应用科技公司（以下简称MAT），把赛道上电光石火间学到的经验播撒到了一些看上去和赛道没有一点关系的行业里。

优化医药产业

在F1比赛中，一辆赛车身上的传感器就超过200个，它们累计要向工程师传送超过10亿个数据点，以确保工程师能够将赛车调校到最佳状态。所以海量数据的快速处理和分析就成了F1车队必须精研的领域。同样需要通过数据来调整产品性能的医药行业巨头葛兰素史克看到了其中的共同之处。MAT把赛车上的实时数据传输理念应用到药物试验的病人身上，让葛兰素史克的数据能够与病人的身体活动状态联系起来。这大大提高了药物试验结果的准确性，能让有价值的新药更快到达市场。在新药研发成本经常突破10亿美元的今天，类似这样的加速研发技术能够帮助研究团队节约开支，从而降低药价。

除了药品研发之外，迈凯伦的数据分析还可以选拔具有天分的医生。如今，MAT已经开始与牛津大学合作，把量化分析车手资质的能力应用到外科医生的选拔上：试图在早期通过量化指标鉴别出具有天分的外科医生，提高医学院的培训效率，同时也能够为并不适合这项工作的人省下大量的时间和金钱。目前MAT选用的是一个类似智能手环的可穿戴设备，通过与身体其他部位芯片的协同运作，完整地分析学生在培训中的所有表现。

若在比赛中出现紧急情况，车队必须拥有极强的快速反应能力。F1车队现在拥有能够在两秒半的时间里完成四轮更换的能力，稍有拖延就可能葬送车队的胜局。能够达到这样惊人的效率，除了定制的工具之外，工作流程甚至技师的站位和动作都经过严格而周密的计划。MAT把他们的经验应用到葛兰素史克的明星产品——舒适达牙膏生产线上。经过针对性地研发专用工具并且重新优化流程之后，生产线的换班时间从39分钟压缩到了15分钟。这让每年的牙膏产量提升了670万支。葛兰素史克已经开始在全球所有生产线中推广来自赛场的经验。

迈凯轮应用技术中心（McLaren Applied Technology Centre）”，6万平米的新建筑主要来研究材料科学、模拟、数据处理等技术

让机场更智能

飞机到了机场上空却一直盘旋迟迟不降落？降落以后要足足滑行20分钟？这在国内很多大型机场似乎都是家常便饭，不仅严重影响飞机准点率，而且非常不环保——这种无意义的盘旋和滑行所产生的碳排放占到机场整体的50%。若能通过优化空域交通状况、完善利用停机坪空间来缩短这部分时间，将会给机场带来更好的乘客体验、更大的吞吐量和实实在在的收入。

于是MAT借鉴平时用来监控赛道上其他对手的数据分析系统，为希思罗机场设计了ACM（动态机场容量管理系统）。这套系统最大的优势就在于能够准确快速地模拟机场周围任何元素的变化所可能引发的变化：突然起雾、大批航班晚点、空域管制，都可以通过海量的历史数据分析来模拟可能的影响。

这套原本用来计算车队应该什么时候让车手进站的数据分析系统，现在将会惠及在希思罗机场起降的每一位乘客：滑行时间将会缩，摆渡车摇摇晃晃的时间也会缩短，机场周围的空气会更干净，盘旋圈数将会减少。而航空公司也会从中获益：引擎的怠速时间将会大大减少，能够在一个保养周期里执行更多航班。

不断变革的产业未来

除了汽车行业的军工部门——赛车科技开始惠及其他产业之外，传统汽车行业本身也在经历巨大的变革。由特斯拉引领的纯电动汽车现在已经被广泛接受为未来汽车领域的首选驱动方式。除了在纯电动领域走在行业尖端，特斯拉在自动驾驶上也不为人后。能否实现真正全自动驾驶的一个基础条件就是精度足够高的地图。目前手机上使用的地图可以满足给有人驾驶的汽车导航，却无法满足完全自动驾驶的程序要求。而特斯拉通过已经售出的近9万辆Model S汽车的行驶轨迹，绘制出了加州部分地区精确到车道的高精度地图。这意味着特斯拉的汽车将可以在路面严重积水、道路标识不清的情况下依然保持相对安全的自动驾驶。

这份高精度地图将不限于加州地区。随着特斯拉日后销量的逐渐累积，每一辆特斯拉行驶的每一公里都会帮助这张地图变得更加精细和完整。与花大价钱竞标购买现有地图数据的传统思维相比，特斯拉在“人民战争”的汪洋大海显然领先一步。

自动驾驶技术除了会减轻驾驶员的负担，还会被应用到一些你可能想象不到的领域。北京理工大学在今年1月发布的无人赛车在很多人看来是一个让人费解的产品——因为一般人普遍认为无人驾驶真正的挑战在于复杂路网和多变路况环境下，如何选择最快路线，比如在复杂交叉口的行人和非机动车之间穿梭，防范斜叉出来的摩托车、助动车还有老年代步车，而不是在一条赛道上拼哪个系统能更晚刹车。经过多方了解，这辆小小无人赛车的一些关键控制技术，未来将会被应用到国产航空母舰上。作为一个研发平台，比赛的竞争环境可以大大加快技术成熟的速度。

作为每年产出9000万辆汽车的庞大产业，汽车行业对未来人类生活的影响依然激动人心。在眼下，好多汽车爱好者都厌恶的小排量涡轮增压引擎的涡轮迟滞问题，奔驰也已经在F1里完全解决了。所以还在怀念过往的人们，是不是应该睁大眼睛看看未来？