重塑蓮花F1車隊

微軟再造生產力專題（1）（中央社記者吳家豪台北20日電）對很多賽車迷來說，2015年一級方程式（F1）賽車新航新加坡大獎賽將在今晚結束。但是對蓮花F1車隊（Lotus F1 Team）而言，他們最重要的工作才正要開始。

2015年一級方程式賽車新航新加坡大獎賽（2015 Formula 1 Singapore Airlines Singapore Grand Prix）是F1賽事唯一的夜間公路賽，也是亞洲唯一一站的城市街道賽。經過前兩天晚上的練習賽和排位賽，20日週日晚間8時正式開跑。

除了車手本身能力之外，F1比賽的結果也需要賽車配置和車隊策略最佳化，才能獲得最出色的成績。為此，蓮花車隊2012年宣佈導入微軟（Microsoft）商務解決方案Dynamics AX，從賽車零件的採購、製造到測試結果的數據全都由Dynamics系統調控，有效提升賽前調校和比賽中策略佈署的效率。

「科技讓我們能在對的時刻做出對的決策，這對我們很重要。」蓮花車隊營運長湯瑪斯．梅耶爾（ThomasMayer）18日在微軟新加坡辦公室接受亞太區媒體團訪時表示。

梅耶爾指出，車隊經常花費大量資金測試賽車，因此如何確保最高的投資報酬率就成為關鍵議題，而透過數據蒐集與即時分析，車隊不僅可以迅速找出單場比賽的最佳賽車配置，同時也能針對整個賽季的不同賽事找出最佳策略。

梅耶爾說，每輛蓮花賽車上都配置了大約200個不同的感測器，蒐集並監看包括胎壓、空氣阻力變化等每小時超過200GB的數據，當作改進賽車的參考。

梅耶爾說，科技對他的意義甚於從前，因為現在他可以透過雲端應用程式輕鬆得知賽車測試的結果，並且預測未來的可能性。

微軟Dynamics AX部門總經理克里斯汀．彼得森（Christian Pedersen）表示，2012年微軟與蓮花車隊展開合作時就開始在賽車上安裝感測器，協助客戶蒐集並評估數據，後來隨著物聯網概念興起，微軟也抓住這波科技趨勢，提供即時串流數據的分析工具，並且著手佈署機器學習（machine learning）等更有效率的解決方案。

彼得森進一步解釋，機器學習的解決方案同樣適用於其他商務領域，因為現代企業可以取得的資料量太過龐大，需要更聰明的機器幫忙過濾這些數據並預測各種可能發生的情況。

新加坡大獎賽的濱海灣市街賽道（Marina Bay Street Circuit）全長5.065公里，車手必須完成61圈，今年賽道沒有太大變動，只有在第11到第13彎處小幅調整，提高車手超車機會。

新加坡大獎賽賽事期間，包括地鐵、公車等大眾交通運輸均延長服務時間，部分公車因賽事更改行駛路線。1040920

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