激光“黑科技”，揭秘F1赛车极速狂飙的背后

世界一级方程式锦标赛（Formula One racing，F1）已经成为了全球第二大受欢迎体育赛事，仅次于足球。每一场F1的比赛吸引了广大电视观众群体，而由赛事直接拉动的地方经济同样可观。以今年3月举行的上海站为例，赛事3天的现场观众达22万人次，整体收益比去年进一步增长，拉动“吃住行游购娱”消费超过15亿元人民币。

 

在当前的暑期档，电影《F1：狂飙飞车》正在全国各大院线热映，这部由布拉德·皮特领衔主演的电影讲述的是一位老车手重拾冠军梦想的故事。作为全球最高级别的单座方程式赛车，世界一级方程式锦标赛完美诠释了“速度与科技”的融合。这项由国际汽联（FIA）认证的赛事不仅是车手技术的较量，更是各车队尖端科技的竞技场。

 

 

30年前的远见
1995年，F1雷诺车队（前身为贝纳通，2021年更名为阿尔派）的工程师认识到，激光快速成型技术能做的比他们从服务公司购买的几个零件要多得多。当时，车队购买了一套3D Systems的立体光刻设备（SLA）。他们很快就发现，这个工具可以改进风洞测试。

 

立体光刻技术使阿尔派车队能够快速应对工程挑战

 

快速生产车身部件的空气动力学形状，更重要的是缩短修改这些部件进行进一步测试的时间，使得购买这套系统物有所值。SLA系统的引入节省了大量资金。尽管一级方程式车队对保密几乎到了偏执的地步，但其他车队很快就发现SLA系统在改进赛车外形、适配性和完成度方面的优势。

 

以F1赛车方向盘为例，一个典型的方向盘上可能有多达25个功能，其中最重要的是离合器控制。由SLA制造的驾驶舱安装信号装置通过激活方向盘上的一个按钮来告知车手何时换挡。这解放了一只脚，使车手只需用脚操作刹车和油门。

 

 

这些全球收入最高的运动员会测试多种方向盘配置，然后确定最适合自己的一种。（电影中，虽然海耶斯在30多年前开过F1，但现代F1赛车的方向盘发生了重大改变，需要重新熟悉方向盘上的各项功能按键。）这些测试方向盘在SLA系统上只需几小时就能制作出原型，以便在进行最终CAD/CAM编程前进行细微修改和测试，然后在车队的CNC机加工车间进行常规制造。

 

另外，赛车的驾驶舱都会根据车手的个人体型和舒适度，进行人体工程学设计并由SLA实现。更重要的是，车手的驾驶头盔也通过SLA系统制作的模型设计。在开放式座舱的F1赛车中，车手戴着头盔的头部成为赛车空气动力学的一部分。因此车队工程师会在风洞中测试各种头盔配置——添加翼片和导流板，使赛车完全符合空气动力学。

 

通过直接金属打印技术的探索，实现了赛车部件的新突破

 

目前，阿尔派车队使用的3D Systems设备集群包含六台立体光刻（SLA）打印机和三台选择性激光烧结（SLS）设备。所用材料涵盖Accura®系列（用于制造夹具治具、流体流动装置、熔模铸造模型和风洞部件）以及DuraForm® PA与DuraForm GF（用于制造赛车实装部件如电气箱体和冷却管道）。

 

 

毫米级较量，激光测量“黑科技”

通常来说，各大车队的赛车从不会在两站比赛中使用完全相同的配置。基于赛道特性、轮胎状况及空气动力学效率等因素，车队会持续优化调校参数——包括离地间隙、倾角、外倾角等各项设定。在红牛车队位于米尔顿凯恩斯的总部，技术合作负责人Oliver Glimmerveen揭示了赛车研发的精密流程，这些细微调整将直接转化为赛道上的性能优势。

 

备战大奖赛周末的准备工作既系统又严苛。工厂内制造的每个部件都会与比赛车库完全相同的空间内进行组装。“在比赛周末前，会完成赛车100%的组装，然后核查装配准确性，”Glimmerveen解释道，“采用海克斯康的计量方案，比如三脚架上的激光扫描仪，来确保离地间隙和外倾角等参数达到绝对精确。”（在电影中的风洞测试场景，也出现了激光扫描仪镜头）

 

红牛车队技术工程师利用激光测量，帮助F1赛车实现更高的精度

 

验证完成后，赛车会被拆解运输至赛道，并在比赛车库重新组装。任何细微偏差——无论是悬挂高度一毫米的变化，还是空气动力学部件的轻微错位——都会影响操控表现。离地间隙哪怕只有一两毫米的差异，也会彻底改变车手的驾驶感受。

 

“大规模制造正在加速，但专业制造商同样注重质量和速度，”海克斯康制造智能事业部欧洲、中东和非洲区总裁Stephen Chadwick表示，“这场变革的核心是计量学即测量科学。从激光扫描技术到自动化数据分析，公司使制造商能够将实时质量控制集成到生产中，减少浪费并提高效率。”

 

红牛车队比赛车间

 

海克斯康的质量检测和计量解决方案，对红牛车队保持竞争优势至关重要，在确保工程精度的同时跟上F1极端快速的研发周期。公司的技术在零部件上赛道前的测量和验证中，发挥着关键作用。一个显著的例子是红牛车队提前6个月获得了AbsoluteScanner AS1扫描系统的使用权。

 

红牛动力总成质量控制主管Mark Foden表示：合作始于约18年前。海克斯康在恰当时机提供了合适的设备。最初的基础设备AT901跟踪仪如今已升级为成套高精度仪器，包括手持式3D扫描仪、激光跟踪仪和CT扫描系统。

 

手持式激光扫描仪，可以更灵活地测量赛车结构是否完美符合空气动力学

 

最显著的进步是从单点测量升级至完整的3D扫描。实现了从单点测量——只能获取极其有限的数据——到现在每分钟可采集数十万数据点的手持3D扫描技术跨越。F1领域的计量绝非通用流程。根据部件尺寸和复杂度会采用不同设备，其中三坐标测量机（CMM）始终是精密零件检测的基础设备。

 

激光跟踪仪在赛车调校和比赛周末实时操作中，同样发挥了关键作用。“我们配备两台移动跟踪仪，一台固定式和一台便携式，用于赛道上的赛车合规性验证。”Foden介绍道。红牛车队率先在维修区车库使用激光跟踪仪的做法，直接推动了国际汽联在全围场推广类似规范。

 

 

从赛道到街道
新型制造技术特别是增材制造，带来了额外的复杂性。设计师现在可以创造任何他们想要的形状，他们确实也这样做了。但是，这里的挑战在于如何测量这些形状。

 

虽然3D打印长期以来一直是风洞模型开发的关键工具，但它在F1中的应用已扩展到包括结构和性能关键部件。在红牛动力总成，增材制造现已应用于整车，从钛合金直接金属激光烧结（DMLS）部件到功能性支架和基座。

 

Foden解释道，我们确实在赛车的各个部位使用了钛合金DMLS产品，有些需要后加工，有些则不需要。车上一些非常关键的部件也是通过DMLS制造的，包括结构元件。快速生产复杂几何形状的能力使增材制造成为车队的宝贵资产，但同时也带来了新的计量挑战。

 

包括数字孪生技术在内的多种新兴技术，正在加速F1赛车和汽车制造业变革

 

“F1始终是赛道技术向民用领域转化的实验室，”海克斯康制造智能事业部汽车业务副总裁Ignazio Dentici表示，“电子系统、主动悬架、自动手动变速箱，这些创新都率先出现在F1赛场，随后才应用于量产车。”

 

如今，主流汽车制造正效仿赛车行业的快速开发周期，制造商们面临着缩短研发时间与成本的压力。增材制造和生成式设计等先进制造方法，正在压缩生产周期。随着企业集成自动化质量控制流程，检测时间已缩短高达75%。海克斯康的解决方案实现了设计、制造与检测间的无缝衔接，优化工作流程并提升效率。

 

在产业向电动车转型过程中，制造商必须在扩大电池产能的同时保持成本效益。Dentici指出数字化、自动化与供应链本地化是重点投资领域。降本已成为行业执念，整个汽车行业都在应用源自F1的成本控制与性能优化理念。

 

在设计环节，公司提供结构、材料与声学仿真工具；生产环节则通过软件方案实现自动化制造，特别针对高精度加工与钣金成型。计量技术已从传统的制造终检环节，转变为贯穿产品全生命周期的核心要素。计量不仅是成品检测，更是构建通过实测数据优化数字模型的闭环系统。将测试数据融入数字孪生，可提升仿真精度并减少物理样机制作。

 

 

AI时代F1启示录
随着制造商收集的生产数据日益庞大，如何有效管理与解析，正成为核心挑战。数据量越大，所需的计算力和处理能力就越强。自动化与人工智能，帮助厂商从海量原始数据中筛选有价值洞见，确保应用正确信息提升生产效率。

 

海克斯康在AI驱动的检测技术领域——特别是电池生产环节——正取得显著突破。其中一项采用计算机断层扫描光谱层的创新应用，使制造商能突破传统电性能测试的局限，探查电池内部结构。一块电池可能通过常规测试，但内部缺陷可能在数千小时使用后引发热失控，借助AI，可以识别隐形风险，防患于未然。

 

 

“制造业的未来是自我学习，”Dentici断言，“机器将基于实时生产数据自主决定零件检测方案。”海克斯康正在扩展其AI制造解决方案组合，以应对电动车生产的特殊挑战。从内燃机向电池动力系统的转型，迫使行业重新思考设计与生产流程，需要新技术开发与数据驱动方法。

 

生产电动电池与制造四缸发动机或八速自动变速箱截然不同。对于内燃机动力系统，制造商清楚知道要优化什么。电动车的挑战在于：如何确定生产安全与效率的优先事项？这正是新型AI工具的关键价值所在。

 

海克斯康正为电池系统和动力总成开发定制化AI应用，通过集成机器学习来改进预测建模、缺陷检测和工艺优化。电池制造的复杂性——严格的热管理和结构完整性要求——需要实时监控和自适应质量控制体系。

 

“虽然数据模型与先进技术为决策提供框架，但车手的实时反馈仍至关重要。有时车手会完全否定模型建议，”比赛策略分析师Ducreux坦言，“模拟系统可能建议10圈后进站，但如果车手通过无线电大喊轮胎衰竭，我们就必须折中处理。”

 

Ducreux表示，预测数据与人类判断的平衡定义了优秀策略团队。有些情况下数据无法反映车手的真实感受，我们会选择相信模型。但当他们的反馈得到遥测数据证实时，我们就会相应调整。这或许是个重要启示：当技术遇上F1这样的极限运动时，人依然是决定成败的关键要素。