閉著眼睛也能飆速：F1車手如何未踏足賽道就熟記每個彎道

澳洲F1大獎賽的Albert Park賽道全長5.278公里，共有14個彎道。即使未曾親臨現場，F1車手也能精準告訴你每個彎道的煞車點、過彎速度以及最佳路線。這究竟是如何做到的？

F1車手是一群獨特的運動員：他們通常比其他賽車運動的車手更為健壯、強韌、身材較矮且體脂率更低。早年，車手需要更強壯的體格來操控沒有動力輔助轉向的賽車。如今，車手則需要更為精瘦且極度強健的體魄，以應對現代賽車在高速過彎時產生的強大G力。

除了體能上的挑戰，如超過5G的過彎G力、踩踏煞車踏板所需的600牛頓力量，以及駕駛艙內可能超過50°C的高溫，F1車手還面臨著極高的認知需求。他們必須綜合分析賽道狀況、對手動向及環境因素，以便預判並執行精準的駕駛策略。

過去，F1車隊可以無限制地在賽道上測試車輛與車手，有些車手在其職業生涯中累積了超過10萬公里的測試里程。然而，自2009年起，F1車手與車隊的測試天數與里程數受到嚴格限制。到了2025年，車手僅能參與四天的測試，且總里程不得超過1,000公里。

在這些限制下，車隊開始將焦點轉向科技，以訓練車手並測試車輛。模擬器為車手與車隊提供了現行規則下無法獲得的額外測試機會。車手通常可以使用車隊擁有的「工廠」模擬器，這些模擬器能提供最接近實際駕駛F1賽車的體驗，並允許車隊與車手調整幾乎所有環境因素，如車輛設定、輪胎磨損，甚至賽道溫度與濕度。

此外，車手還會配備「家用」模擬器，由多個螢幕、具備力回饋的方向盤及踏板組成。這些模擬器主要用於熟悉賽道與辨識最佳路線，而非測試特定車輛設定。模擬器的最大優勢在於安全性：在模擬器中撞車不會對車手造成傷害，也不會損壞實際車輛。現代方法與數學模型讓車隊能夠模擬車輛損壞，而無需承擔傳統撞擊測試的高昂成本。

高階賽車模擬器價格不菲，最高可達800萬英鎊（約1,590萬澳元）。然而，它們大幅減少了燃料、輪胎及賽道租賃的費用。車手也能在無風險的環境中精進技術、熟悉賽道，並練習高風險的駕駛動作。模擬器讓車手能夠透過調整賽道狀況、AI賽車數量、AI賽車的攻擊性與接近程度等變數，來磨練超車與防守技巧。這種受控但動態的訓練提升了問題解決能力、反應速度與戰略決策能力，這些都是實戰賽車中至關重要的技能。

在實際賽道上，調整車輛設定可能需要超過20分鐘，而在模擬器中，這些變更僅需幾秒鐘即可完成。這使得車隊能夠帶著經過測試的車輛設定前往賽道，並在練習賽中實驗包括引擎對映、燃料策略與進站時機在內的各種策略。賽後，車隊則利用模擬器分析效能資料，找出潛在的改進空間，並為未來的賽事與車輛開發提供洞見。

電子賽車（e-racing）是一種虛擬形式的賽車運動，參賽者在虛擬賽道上駕駛電腦生成的賽車。電子賽車通常分為三種型別，這些線上與電子形式的賽車運動近年來人氣飆升，彌合了虛擬與現實賽車之間的鴻溝。電影《GT：跨界玩家》便展示了這一趨勢，講述了Jann Mardenborough從模擬器賽車手轉型為職業賽車手的真實故事。

然而，儘管模擬器為技能發展提供了受控的環境，它們仍缺乏心理與情緒壓力、G力、熱應力以及現實賽事中的不可預測因素。儘管存在這些差異，電子賽車已獲得認可，許多F1車手定期參與虛擬賽事。例如，四屆F1世界冠軍Max Verstappen同時也是全球頂尖的模擬器賽車手之一，他利用虛擬賽車來磨練技術，並在現實賽事之間保持競爭力。

隨著電子賽車的持續發展，模擬器的角色仍是探索的關鍵領域。模擬器技術的進步，包括增強運動反饋、生理壓力複製與AI驅動的賽事動態，可能進一步縮小虛擬與現實賽車之間的差距。問題已不再是模擬器能否協助車手發展，而是如何精進模擬器以更好地複製賽道上的競爭需求，最終塑造賽車運動訓練與表現的未來。