從F1賽車看大數據（車品覺）
F1官網片段截圖
你看過F1一級方程式比賽嗎？十多輛價值近億元的賽車，以每小時超過200公里的速度在賽場上狂飆。不過，大家幾乎沒有注意到，比賽的輸贏不止視乎車手表現，還有整個車隊的功勞，更跟車隊工作人員們裝滿車上的感測器大有關係。
車隊人員會把感測器安裝在賽車的底盤、每個輪胎處，以及整個引擎中。他們利用各種感測器來測量動力效率、制動系統的溫度、胎壓、車輪有否打滑、是否有轉向危險等種種問題。例如連結懸架上的感測器，負責測量車速及風速對賽車的影響。
除了車體，感測器還收集了車手的行為數據，包括方向盤的轉動情況、踏板與加減速度的比率。這些感測器捕捉到的數據，都會在毫秒之間反映「人、車、路」的情況，作為車隊工程師們的參考依據。
「人機協作」靠集體智慧
F1方程式賽車是物聯網時代的最佳實戰例子。著名英國車隊麥拿倫（McLaren）充分利用感測器，根據以往收集回來的數據，針對不同賽道製造出匹配的賽車。車隊最初會使用3D打印技術做出賽車模型，並把模型用於風洞測試，改進設計後再用碳素纖維技術，製作真車進行賽道測試；在整個過程中，車上的每一個設計都是建立在數據基礎上。
F1比賽風雲變幻，每個車隊都會充分利用極大量級的、從感測器採集回來的即時數據，在瞬息間分析出勝敗關鍵的決策。例如車隊何時更換輪胎？什麼時候是最好的加油時機？車手彎道超車的機會點在哪裏？這些決定都並非靠直覺，它們都由數據來說話。
當然，對普通觀眾來說，在場上最關注的肯定是每位賽車手。可是觀眾們不知道，在工程師眼裏，賽車手本身往往也是捕捉數據最好的一個感測器。對車隊來說，若能同時掌握車手的心理狀態和身體狀態，這不是接近古人說的「天人合一」嗎？這亦成為「人機協作」的一個極佳例子，讓機器和人能做最自己最擅長的事。
巨變在前，然而大多數人依舊認為，現有的穩定發展模式運轉良好，只有當發覺事實並非如此後，才會知道為時已晚。多數公司或個人還妄想通過規劃，確保未來獲得穩定經濟收益。從賽車的例子學習，我們過去的世界觀已經劇變，光靠個人的努力絕非取勝之道，從大數據到大決策，其實是集體智慧的大成；明白到不確定性後，有助我們更理解什麼是有序。
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