在進站維修之前掌握洞見
賽車每圈都會產生以 GB 為單位計算的大量資料，涵蓋輪胎磨耗乃至於溫度追蹤等各種項目。
Arm 邊緣人工智慧將智慧功能從伺服器室移往汽車內部，協助將資料轉換為即時洞見。在 Arm 架構上訓練的機器學習模型，可協助車隊預測情況，而不只是被動反應。這表示您可以在好幾秒鐘之前提前掌握何時進站維修，或是繼續留在賽道上。賽車運動分秒必爭，這幾秒鐘可能讓您錯過進站維修時機，也可能讓您排名上升兩名，差別十分巨大。
- 軟體定義汽車方法抽象化複雜度
- 邊緣人工智慧處理能更快提供更理想的洞見
- Arm 人工智慧平台與汽車專業知識可將 2026 年的各項難題化為優勢
更聰明的策略始於加速取得洞見。這就是 Arm 的優勢。
面對壓力精確掌握進站維修的時機
進站維修的決策需要能夠成功執行。車隊維修區系統目前於 Arm 架構運算執行，可在壓力下提供重複可靠的效能，
確保一致的進站策略，讓策略師能夠自由承擔所精算的風險。賽車可說是毫秒必爭的運動項目，Arm 提供的優勢可將時間轉化為勝利成果。
- 一致的扭力及低延遲致動，協助以重複一致的方式進站維修
- 採用 Arm 技術的診斷功能，可在競賽壓力下可靠運作
- 以值得信賴的能力協助車隊事先規劃，而不是被動反應
在邊緣環境建立信心，就能在監控台勇於制訂決策。
維修區之外也同時面對挑戰
車隊面臨明確挑戰，像是新的動力系統供應商、不斷演變的法規，以及在符合成本上限和時間限制的情況下打造具競爭力的 2026 年賽車。Arm 提供統一的軟體定義平台，範圍涵蓋感測器到雲端，協助車隊克服以上種種難題。
Arm 可將複雜度抽象化及簡化開發，協助車隊專注推動創新而非整合，以獲得競爭優勢。
- 橫跨 CoreWeave 風洞、賽道及雲端的統一平台
- 在符合成本上限、時間和能源限制範圍內加速迭代
- 將效率直接轉化為可衡量的成績表現
賽道之外的創新工作有助於提升賽車成績。
