取決于你聽誰的，人工智能（AI）要么是解決我們所有問題的方案，要么是將人類從地球上抹去的東西。就目標(biāo)而言，這有點可笑。
想象一下，地球上號稱最聰明的物種正在完善人工智能感知能力，結(jié)果卻被一個一邊抄襲大學(xué)論文，一邊在社交媒體上發(fā) AI 合成梗圖的終結(jié)者槍殺。真是個恰如其分的結(jié)局。
事實上，我們并不真正了解 AI 的終極能力，但這并沒有阻止科技公司試圖將其融入我們生活的方方面面。通常，這與汽車的交集主要有兩種形式。一種是讓人厭煩的車載 AI 助手，它會給你在車上講個笑話；另一種是能力參差不齊的輔助駕駛技術(shù)，這兩種對于真正熱愛駕駛的人來說，都沒什么太大意義。
最知名的系統(tǒng)名是 trophi.ai，由于它在模擬賽車玩家中人氣最高，也得益于其海量圈速數(shù)據(jù)，能夠?qū)⑵湔沓蓪嵱媒ㄗh。你駕駛著賽車，合成語音會在你接近彎道時提供指令，并在你出彎時提供技術(shù)反饋。而且它的效果相當(dāng)不錯……至少在一定程度上是這樣的。
我在 iRacing 上體驗了我最愛的賽車和賽道組合，起初印象很深刻。它立刻就識別出了我剎車力度和轉(zhuǎn)向方面的不足，并在幾圈的測試中，將我的剎車痕跡調(diào)整得接近預(yù)期的路線。當(dāng)我偶然找到正確的路線或者剎車力度時，我的這個數(shù)字 " 乘客 " 會說我做得很好。我特別喜歡這一點，感謝它的贊美。
與人類教練相比，它的不足之處在于無法看到你在任何特定時刻所能看到的情況。它完全基于遙測數(shù)據(jù)，所以無法提供視覺參考點方面的建議，而這在熟悉賽道時至關(guān)重要。而且它（的響應(yīng)）也不夠快，無法在你過彎的時候?qū)崟r給予指導(dǎo)，所以你得提前吸收信息并嘗試運用，而這在一連串快速復(fù)雜的彎道處就變得更具挑戰(zhàn)性了。
不過，作為一個起點，它非常吸引人，尤其是它在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用潛力。隨著系統(tǒng)的發(fā)展，它會變得更加靈敏和準(zhǔn)確。如果未來哪一天 AI 搶走了我的工作，我手頭就會有更多時間來練習(xí)剎車點。
