第一章 策略师是啥「神仙职业」？——F1决策团队大揭秘

你有没有过和同学组队玩赛车游戏的经历？比如玩《跑跑卡丁车》团队赛，四个人一组，有人负责冲在最前面抢道具，有人专门盯着小地图找近路，还有人时刻注意对手的路线，提醒大家别抄近道被撞，最后每个人分工明确、配合得好就能拿第一。要是分工乱，大家都抢着冲最前面，最后肯定输得惨。其实F1车队里也有这么一群“幕后分工员”，他们不用开赛车，却决定着整场比赛的输赢，他们就是车队里最神秘的“决策大脑团队”——策略组。

<role>策略师</role><decision_maker>核心决策者</decision_maker>是整个策略组的“大脑指挥官”，就像你们组队玩游戏时的队长，要管所有的事。他的工作可不止是喊两句“加油”这么简单，要在几十毫秒的时间里（比你眨一次眼睛快10倍），算清楚什么时候该进站换胎、换什么胎、要不要冒险超车、遇到安全车该怎么调整，甚至要算清楚对手可能会做什么决策，提前堵住对手的路。比如你玩赛车游戏的时候，前面有个加速道具箱，你算好时间，在离道具箱还有2秒的时候放氮气，刚好吃到还能不撞墙，这就是策略师干的事，只不过他算的是价值几百万的F1赛车，不是你屏幕里的小卡丁车。

<fun_fact>你知道吗？F1车队的策略团队一般有20-30个人，比一个小学班级的人数还多哦！</fun_fact>

<role>赛道工程师</role><decision_maker>赛车设定专家</decision_maker>是策略组的“赛车 tuning 大师”，专门负责给赛车做“个性化调整”。你玩的遥控车是不是可以调弹簧的松紧、马达的转速？赛道工程师干的就是这个事，只不过他们要调的是价值上亿的F1赛车。比如这站赛道弯道特别多，他们就把赛车的<label>下压力</label>（就是让赛车紧紧贴在赛道上的力，像吸盘一样，过弯的时候不会飞出去）调大一点，过弯更稳；要是这站直道特别长，就把下压力调小一点，直线跑得更快。要是赛道温度特别高，他们就把赛车的刹车通风口开大一点，不然刹车会过热失灵，就像你夏天穿厚外套跑步会中暑，赛车“中暑”了也会出问题。

举个例子，2022年英国银石大奖赛，银石赛道有10个高速弯，是所有赛车里弯道最多的之一。梅赛德斯车队的赛道工程师给汉密尔顿的赛车调了最大下压力，结果汉密尔顿在排位赛里比对手快了半秒多，直接拿了杆位，最后顺利拿了冠军。要是没调好下压力，他过弯的时候可能直接滑出赛道，连完赛都难。

<role>气象专家</role><decision_maker>天气预判专家</decision_maker>是策略组的“天气预言家”，专门负责盯天气。F1比赛经常在奇怪的地方开，比如去年在迈阿密开，刚过中午还是大晴天，半小时后就下太阳雨，淋得观众都跑了。这时候气象专家就得提前预判，他们不光看普通的天气预报，还要用超级计算机模拟云层的移动，每小时更新好几次云图，甚至要飞到赛道去放探空气球，收集高空的温度、湿度、风速数据，比你看的天气预报准10倍。

比如2021年比利时大奖赛，那天下暴雨下得特别突然，很多车队的策略师都没反应过来，但是红牛车队的气象专家提前40分钟就预判到会有大暴雨，通知所有车队赶紧换雨胎。结果很多车队没听，觉得雨不会下这么大，最后比赛只跑了3圈就停了，拿了分的车队全是提前换了雨胎的，没换的车手连积分都没有，就像你出门前看了天气预报带伞，没带伞的同学全淋成了落汤鸡。

<role>数据工程师</role><decision_maker>数据分析专家</decision_maker>是策略组的“数据小侦探”，专门处理赛车传回来的各种数据。F1赛车上有200多个传感器，比你的智能手表上的传感器多100倍，每秒要传1000多条数据，比如发动机的温度、轮胎的磨损度、赛车的速度、车手的心跳，甚至车手今天有没有吃早饭、血糖高不高，数据工程师都要管。他们就像给赛车装了个“健康手环”，赛车哪里不舒服，他们一眼就能看出来。

举个例子，2023年新加坡大奖赛，法拉利的数据工程师在练习赛的时候发现，勒克莱尔的赛车尾速（就是赛车笔直跑的时候的最快速度）比对手慢了3公里每小时，一开始他们以为是传感器坏了，结果查了十几圈的数据，发现是尾翼调得太大，阻力太大了。他们马上通知赛道工程师把尾翼调小一点，结果勒克莱尔在排位赛里比之前快了0.8秒，直接拿了杆位，最后顺利拿了冠军。

<role>车手</role><decision_maker>前线信息反馈者</decision_maker>可不只是开赛车的，还是策略组的“前线侦察兵”。赛车上的传感器再多，也有测不出来的东西，比如路面是不是有点滑、刹车是不是够力、轮胎过弯的时候会不会打滑，这些只有坐在赛车里的车手能感觉到。比如你玩卡丁车的时候，过弯的时候觉得方向盘有点飘，你马上就知道是速度太快了，要减速，这个感觉数据工程师从屏幕上是看不出来的，得车手自己反馈。

比如2022年沙特阿拉伯大奖赛，周冠宇在练习赛的时候连续3圈都反馈，赛车在高速弯的时候会突然转向不足（就是方向盘往左打，赛车却往右跑），数据工程师一开始以为是传感器出问题了，结果周冠宇第4圈、第5圈还是这么说，赛道工程师马上调整了赛车的悬挂设定，把前轮的角度调了一点，最后周冠宇在排位赛里拿了第11，正赛里顺利完赛，拿了第11名，要是没听他的反馈，很可能赛车会在高速弯里打滑撞墙。

现在咱们把这几个角色的工作串起来，就是一场F1比赛的完整决策流程了，就像你玩密室逃脱，先看攻略制定计划，进去之后看线索调整路线，最后出来之后复盘哪里走错了，下次再改进。咱们用流程图把这几个步骤画出来，你看是不是一目了然？

```mermaid graph TD A[赛前制定基础策略] --> B[赛中监测实时数据/天气/赛道情况] B --> C{是否出现突发情况？} C -->|是| D[调整策略并下达指令] C -->|否| E[按原策略执行] D --> F[赛后复盘优化策略] E --> F ```

第一步：赛前制定基础策略——就像出门春游前做计划

你出门春游前是不是要看好天气预报，带好零食、水、防晒霜，规划好走哪条路，什么时候回来？F1车队赛前要做的事可比这复杂多了。首先气象专家要把未来7天的天气预报、赛道当地的微气候都摸清楚，比如赛道附近有没有山，会不会有局地阵雨，温度会到多少度；然后数据工程师要把对手过去5站比赛的数据都拉出来，看对手喜欢用什么轮胎，进站时机一般是什么时候，弱点是什么；赛道工程师要提前去赛道勘路，看赛道的路面情况，弯道有多少个，直道有多长，提前把赛车的设定调好；最后策略师要把所有信息汇总起来，制定好几套备选方案，比如晴天用两停策略，雨天用一停策略，要是安全车出来了就进站换胎，就像你春游前计划好，要是下雨就带伞，要是有太阳就带防晒霜，有备无患。

举个例子，2023年日本大奖赛，铃鹿赛道经常下雨，红牛车队赛前就做了3套策略：一套是晴天用硬胎+中性胎的两停策略，一套是雨天用半雨胎的一停策略，还有一套是安全车出来就马上进站的应急策略。比赛当天刚下过雨，赛道是湿的，红牛车队直接用了应急策略，维斯塔潘顺利拿了冠军，要是没提前做计划，肯定要乱套。

第二步：赛中监测实时情况——就像上课的时候全班盯着黑板

比赛开始后，整个策略团队就像上课的时候全班都盯着黑板，眼睛一刻都不能离开屏幕。气象专家盯着云图，看云层往哪飘，会不会突然下雨；数据工程师盯着赛车传回来的数据，看轮胎磨损了多少，发动机温度高不高；赛道工程师盯着赛道的温度变化，看路面会不会变滑；策略师盯着所有信息，随时准备调整策略，还要给车手下达指令，比如“前面有慢车，准备超车”“还有3圈你的轮胎就爆了，准备进站”。

比如2023年摩纳哥大奖赛，刚开始是晴天，所有车队都计划用硬胎跑完全程，第20圈的时候，气象专家突然发现赛道北边有一团乌云正朝着赛道飘过来，速度是每小时40公里，距离赛道还有15公里，他马上算出来，大概20分钟后雨就会到赛道，立刻通知策略师。策略师马上算，现在进站换半雨胎，出来之后刚好赶上雨，比对手提前换胎能快15秒，于是马上给所有车手下达指令：“第22圈进站换半雨胎！”结果刚换完胎，雨就下来了，所有没换胎的车手都开始打滑，红牛车队包揽了前二，就像你玩密室逃脱，刚拿到线索就知道下一步该走哪扇门，刚好躲开了陷阱。

第三步：突发情况调整——就像玩游戏的时候突然遇到BOSS

F1比赛里突发情况太多了，比如前面有车手撞车出安全车、突然下暴雨、赛车的零件坏了、有车手违规被罚，这时候策略师就要马上算，要不要调整策略，怎么调整才能把损失降到最小。比如遇到安全车，所有赛车都要慢下来，这时候进站的话，进站的20秒损失会被安全车的慢速抵消，甚至能捡到便宜，比如你本来落后对手10秒，现在进站出来，刚好在对手前面，因为对手没进站，被安全车挡住了。

举个例子，2022年英国大奖赛，周冠宇在起步的时候被后面的车手撞了，赛车前翼掉了，还带了好多碎片，策略师马上算，如果现在进站换胎清理碎片，会损失15秒，从第8掉到第15，但是不进站的话，碎片可能会卡住刹车，最后很可能退赛。最后策略师决定让他进站，结果周冠宇出来之后拼命开，最后拿了第10名，拿到了1个积分，成为中国F1车手第一个拿分的比赛，要是没调整策略，他很可能退赛，连积分都拿不到。

第四步：赛后复盘优化策略——就像考试之后改错题

比赛结束后，整个策略团队不会马上休息，要开3-5个小时的复盘会，就像你考试之后改错题，看哪里做对了，哪里做错了。比如今天进站的时候，换胎工人手滑，多花了2秒，要是没这2秒，车手就能比对手快1秒冲线，那下次就要训练换胎工人，不能再手滑了；比如今天轮胎选择错了，软胎只跑了10圈就爆胎了，那下次就不能用软胎，要换硬胎；比如今天气象专家预判下雨的时间晚了5分钟，那下次就要更仔细地看云图，把预判时间提前。

比如2023年澳大利亚大奖赛，法拉利车队的进站工人给塞恩斯换胎的时候，没把旧胎拿下来，耽误了10秒，最后塞恩斯从第2名直接掉到了第14名。赛后他们复盘发现，是换胎工人的手套太滑了，抓不住轮胎，下次要换防滑手套，还要多训练换胎的速度。下一场阿塞拜疆大奖赛，法拉利的进站速度变成了全场第2，比之前快了3秒，塞恩斯最后拿了第3名，站上了领奖台。

讲完这些，你是不是觉得F1策略师这个职业特别有意思？既能玩最酷的赛车，又能用脑子解决各种难题，就像玩游戏里的军师，不用冲在前面打架，就能帮整个队拿第一。现在咱们来做个小测试，看看你有没有记住各个角色的分工，全对的小朋友就是合格的“F1策略小达人”啦！

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F1车队决策角色小问答

1. F1车队里专门负责调赛车下压力、刹车设定的角色是？ A. 策略师 B. 赛道工程师 C. 气象专家 2. 比赛突然下暴雨，首先应该找谁确认降雨时间和雨量？ A. 数据工程师 B. 气象专家 C. 车手 3. 下面哪个不是策略师的工作内容？ A. 制定进站时机 B. 调赛车的尾翼角度 C. 调整比赛策略 4. 车手在决策团队里相当于什么角色？ A. 后勤人员 B. 前线侦察兵 C. 观众 5. 赛后复盘的主要目的是什么？ A. 批评犯错的人 B. 总结经验，优化下一场的策略 C. 给车手发奖励

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<fun_fact>小

你有没有过和同学组队玩赛车游戏的经历？比如玩《跑跑卡丁车》团队赛，四个人一组，有人负责冲在最前面抢道具，有人专门盯着小地图找近路，还有人时刻注意对手的路线，提醒大家别抄近道被撞，最后每个人分工明确、配合得好就能拿第一。要是分工乱，大家都抢着冲最前面，最后肯定输得惨。要是你玩《火箭联盟》，开火箭车踢足球，你负责当前锋抢球，同学A负责守门，同学B负责盯对方后卫提醒你别被抢，配合好了3:0轻松赢，配合不好你冲太猛球被抢走，守门的同学没反应过来，直接就输了。其实F1车队里也有这么一群“幕后分工员”，他们不用开赛车，却决定着整场比赛的输赢，他们就是车队里最神秘的“决策大脑团队”——策略组。

<fun_fact>你知道吗？F1车队的策略团队一般有20-30个人，比一个小学班级的人数还多哦！</fun_fact>

<role>策略师</role><decision_maker>核心决策者</decision_maker>是整个策略组的“大脑指挥官”，就像你们组队玩游戏时的队长，要管所有的事。他的工作可不止是喊两句“加油”这么简单，要在几十毫秒的时间里（比你眨一次眼睛快10倍），算清楚什么时候该进站换胎、换什么胎、要不要冒险超车、遇到安全车该怎么调整，甚至要算清楚对手可能会做什么决策，提前堵住对手的路。比如你玩赛车游戏的时候，前面有个加速道具箱，你算好时间，在离道具箱还有2秒的时候放氮气，刚好吃到还能不撞墙，这就是策略师干的事，只不过他算的是价值几百万的F1赛车，不是你屏幕里的小卡丁车。

现在F1赛道上有好几个特别厉害的女策略师，比如红牛车队的汉娜·施密茨，她是数学博士，专门研究概率论，2021年阿布扎比大奖赛就是她做的关键决策，帮维斯塔潘拿了年度总冠军，相当于你数学考了满分，然后去F1车队当“军师”，帮车手拿冠军，是不是特别酷？ <sidebar>👉 小提示：策略师平时要学数学、物理、统计学，还要玩几千场赛车游戏练手速，相当于你平时做几百套数学题，考试的时候就能快速算出答案，不会错。</sidebar>

<role>赛道工程师</role><decision_maker>赛车设定专家</decision_maker>是策略组的“赛车 tuning 大师”，专门负责给赛车做“个性化调整”。你玩的遥控车是不是可以调弹簧的松紧、马达的转速？赛道工程师干的就是这个事，只不过他们要调的是价值上亿的F1赛车。比如这站赛道弯道特别多，他们就把赛车的<label>下压力</label>（就是让赛车紧紧贴在赛道上的力，像吸盘一样，过弯的时候不会飞出去）调大一点，过弯更稳；要是这站直道特别长，就把下压力调小一点，直线跑得更快。要是赛道温度特别高，他们就把赛车的刹车通风口开大一点，不然刹车会过热失灵，就像你夏天穿厚外套跑步会中暑，赛车“中暑”了也会出问题。 <fun_fact>你知道吗？F1赛车的下压力最大能到车重的3倍，相当于有3辆和赛车一样重的卡车压在赛车上，所以过弯的时候能跑那么快，不会飞出去。</fun_fact>

梅赛德斯车队的赛道工程师埃玛·吉尔摩就是这方面的专家，2022年英国银石大奖赛，银石赛道有10个高速弯，是所有赛车里弯道最多的之一，埃玛给汉密尔顿的赛车调了最大下压力，还把悬挂调软了一点，就像你穿的跑鞋鞋底更软，抓地力更强，结果汉密尔顿在排位赛里比对手快了半秒多，直接拿了杆位，最后顺利拿了冠军。要是没调好下压力，他过弯的时候可能直接滑出赛道，连完赛都难。赛道工程师还要根据车手的习惯调赛车，比如有的车手喜欢开转向特别灵敏的赛车，有的喜欢稳一点的，就像你骑自行车，有的人喜欢车把轻一点，有的人喜欢重一点，赛道工程师会调到车手最舒服的状态。

<role>气象专家</role><decision_maker>天气预判专家</decision_maker>是策略组的“天气预言家”，专门负责盯天气。F1比赛经常在奇怪的地方开，比如去年在迈阿密开，刚过中午还是大晴天，半小时后就下太阳雨，淋得观众都跑了。这时候气象专家就得提前预判，他们不光看普通的天气预报，还要用超级计算机模拟云层的移动，每小时更新好几次云图，甚至要飞到赛道去放探空气球，收集高空的温度、湿度、风速数据，比你看的天气预报准10倍。 <sidebar>👉 小知识：F1气象专家的天气预报准确率能到95%以上，他们甚至能算出来赛道哪个弯道会先下雨，哪个弯道不会，相当于你不仅能知道明天会不会下雨，还能知道明天下午3点你家小区门口的便利店会不会下雨，太厉害了吧！</sidebar>

阿斯顿马丁车队的气象专家索菲·哈克特就是这方面的高手，2022年迈阿密大奖赛，她提前3天就盯上了赛道北边的一团乌云，算出来这团云会在比赛最后15圈飘到赛道，而且只会下10分钟的小阵雨。她马上通知策略师：“不用急着换雨胎，等雨停了再换干胎，能省20秒。”结果最后真的只下了10分钟雨，维斯塔潘用干胎跑了最后10圈，比对手快了20秒，直接拿了冠军，相当于你玩卡丁车的时候，前面有一段10米长的湿路，你知道湿路只会滑10米，直接冲过去就行，不用绕路减速，比别人快好多。

2021年比利时大奖赛更是经典，那天下暴雨下得特别突然，很多车队的策略师都没反应过来，但是红牛车队的气象专家提前40分钟就预判到会有大暴雨，通知所有车队赶紧换雨胎。结果很多车队没听，觉得雨不会下这么大，最后比赛只跑了3圈就停了，拿了分的车队全是提前换了雨胎的，没换的车手连积分都没有，就像你出门前看了天气预报带伞，没带伞的同学全淋成了落汤鸡。

<role>数据工程师</role><decision_maker>数据分析专家</decision_maker>是策略组的“数据小侦探”，专门处理赛车传回来的各种数据。F1赛车上有200多个传感器，比你的智能手表上的传感器多100倍，每秒要传1000多条数据，比如发动机的温度、轮胎的磨损度、赛车的速度、车手的心跳，甚至车手今天有没有吃早饭、血糖高不高，数据工程师都要管。他们就像给

你有没有过和同学组队玩赛车游戏的经历？比如玩《跑跑卡丁车》团队赛，四个人一组，有人负责冲在最前面抢道具，有人专门盯着小地图找近路，还有人时刻注意对手的路线，提醒大家别抄近道被撞，最后每个人分工明确、配合得好就能拿第一。要是分工乱，大家都抢着冲最前面，最后肯定输得惨。要是你玩《火箭联盟》，开火箭车踢足球，你负责当前锋抢球，同学A负责守门，同学B负责盯对方后卫提醒你别被抢，配合好了3:0轻松赢，配合不好你冲太猛球被抢走，守门的同学没反应过来，直接就输了。其实F1车队里也有这么一群“幕后分工员”，他们不用开赛车，却决定着整场比赛的输赢，他们就是车队里最神秘的“决策大脑团队”——策略组。

<fun_fact>你知道吗？F1车队的策略团队一般有20-30个人，比一个小学班级的人数还多哦！</fun_fact>

<role>策略师</role><decision_maker>核心决策者</decision_maker>是整个策略组的“大脑指挥官”，就像你们组队玩游戏时的队长，要管所有的事。他的工作可不止是喊两句“加油”这么简单，要在几十毫秒的时间里（比你眨一次眼睛快10倍），算清楚什么时候该进站换胎、换什么胎、要不要冒险超车、遇到安全车该怎么调整，甚至要算清楚对手可能会做什么决策，提前堵住对手的路。比如你玩赛车游戏的时候，前面有个加速道具箱，你算好时间，在离道具箱还有2秒的时候放氮气，刚好吃到还能不撞墙，这就是策略师干的事，只不过他算的是价值几百万的F1赛车，不是你屏幕里的小卡丁车。

现在F1赛道上有好几个特别厉害的女策略师，比如红牛车队的汉娜·施密茨，她是数学博士，