自动驾驶赛车开始出现在一些非常著名的赛道上。9月3日，印地自动驾驶挑战赛将其无人驾驶赛车带到了加利福尼亚州的WeatherTech赛道拉古纳塞卡。普渡AI赛车队创造了新的自动驾驶赛道纪录，并在正面对决的超车比赛中获得第二名。意大利的Unimore赛车队赢得了胜利。

两天后，自动驾驶赛车在欧洲又迈出了一步。五支车队将全自动驾驶赛车带到了意大利伊莫拉赛道，参加阿布扎比自动驾驶赛车联盟在阿布扎比以外的首场比赛。Kinetiz车队从第四位发车，最终赢得了这场12圈的比赛。

如今，自动驾驶赛车已经登陆美国、欧洲和阿布扎比的主要赛道。这项技术显然已经走向各地。更大的问题是，车迷们是否会跟随而来。

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Waymo因施工区域风险召回Robotaxi。拉古纳塞卡和伊莫拉的比赛来自两个不同的自动驾驶赛车项目。印地自动驾驶挑战赛汇集了为相同赛车开发AI驾驶员的大学车队。在拉古纳塞卡，来自北美、欧洲和亚洲的九支大学车队原定参赛。

9月3日的赛事进一步推动了竞争，首次将印地自动驾驶挑战赛的超车赛制应用到公路赛道上。不是多辆车成群竞速，而是两辆自动驾驶赛车轮流扮演进攻和防守角色。软件必须管理车距，并判断何时可以安全地采取行动。

普渡大学成为唯一一支获得该阶段比赛资格的美国车队。其赛车还创下了27.731秒的自动驾驶单圈纪录，随后获得亚军，不敌Unimore。接下来是伊莫拉。A2RL首次将自动驾驶赛车从位于阿布扎比亚斯码头赛道的总部带到欧洲。该联赛表示，伊莫拉代表着其朝着打造全自动驾驶赛车国际锦标赛目标迈出的又一步。

伊莫拉再次提升了难度。Kinetiz、Constructor Racing、PoliMOVE、Unimore Racing以及两届A2RL冠军TUM参加了该赛事。每支车队都使用基于Dallara Super Formula SF23平台的相同EAV-25赛车硬件参赛。这意味着大部分竞争优势来自各车队开发的软件。

AI必须判断赛车所处位置，理解周围发生的情况，并决定下一步该怎么做。然后，它还必须将这些决策转化为比赛速度下的制动和转向输入。

TUM在编队圈遇到技术问题，并在滚动发车前返回维修区。这使得其余赛车得以争夺位置。Unimore从杆位发车并领跑比赛。随后事情出了差错。

WAYMO车辆“正在将美国人的生命置于危险之中”，消息人士在该自动驾驶汽车公司大规模召回之际警告称。Unimore跑出了比赛最快圈速，但随后遭遇技术问题，导致赛车大幅减速。紧随其后的PoliMOVE从后方撞上了正在减速的Unimore赛车。碰撞终结了两支车队的比赛。这为Kinetiz打开了机会之门。

这支新加坡-阿联酋车队从第四位发车，但随后升至领先位置，并以10.963秒的优势击败德国的Constructor Racing。PoliMOVE被列为第三名。这起撞车事故可能也是这场比赛最具揭示性的部分之一。

在空荡荡的赛道上快速行驶是一个挑战。当您正前方的汽车突然减速时，做出反应会产生一个更棘手的问题。这正是自主系统必须学会处理的不可预测性类型。

这些汽车的移动速度比您预期的要快得多。在伊莫拉，PoliMOVE时速约为157英里/小时，没有人在方向盘后面。在测试过程中，最快的自动圈速距离超级方程式赛车手野田俊朱设定的基准圈速不到0.85秒。这出奇地接近。

去年在阿布扎比，前一级方程式车手丹尼尔·克维亚特（Daniil Kvyat）的圈速仍然比自动挑战者更快，但差距已缩小至仅1.58秒。所以问题发生了变化。我们已经知道这些汽车可以以极快的速度在赛道上行驶。现在我们正在看看当他们必须与另一辆赛车比赛并实时做出这些决定时会发生什么。

这就是自动赛车面临的挑战与速度无关。赛车的乐趣之一就是有人支持。粉丝们关注司机，了解他们的个性并挑选最喜欢的人。将司机从车里带出来，突然之间，这种联系看起来非常不同。

通过自动赛车，您支持软件背后的团队。对于一些科技迷来说，这可能就足够了。观看工程师们弄清楚如何让人工智能赛车更快、更智能可能会成为吸引力的一部分。但人们会一场又一场地回来吗？

我们已经开始意识到这一点。印地自治挑战赛今年重返拉古纳塞卡，并从2025年的个人计时赛转向公路上的面对面传球。仅仅两天后，五辆自动驾驶赛车在意大利伊莫拉一起比赛。

现在，更困难的部分可能是建立一种联系，让人们在看到空荡荡的驾驶舱的惊讶感消失后继续关注。

这些比赛值得观看的另一个原因是：赛车场为自动驾驶技术的研究人员提供了一个绝佳的测试平台，让他们能够将自动驾驶软件推向极限。在拉古纳塞卡（Laguna Seca）赛道，普渡大学（Purdue University）的团队花费了数周时间进行训练，并利用模拟技术来排查软件中的漏洞；在伊莫拉（Imola）赛道，自动驾驶系统必须应对高速行驶以及其他自动驾驶车辆自主做出的决策。

这种高压环境能够迅速暴露出软件中的缺陷。而在普通道路上行驶的普通汽车所面临的环境则完全不同——它们需要应对行人、交通信号灯以及无数其他复杂情况，这些在封闭的赛道上是不存在的。

因此，赢得自动驾驶比赛并不意味着该软件就已经能够安全地在城市道路上行驶。不过，自动驾驶技术的基本挑战是相同的：车辆必须能够理解周围的环境并做出相应的反应。正是这种竞争压力迫使研究人员不断测试系统的极限性能。即便你从未观看过任何一场自动驾驶比赛，这些比赛的意义依然存在。

让我对自动驾驶比赛感到着迷的地方在于：我们曾经只是在探讨人工智能是否能够让赛车保持在赛道上，而现在却能看到这些自动驾驶汽车以超过150英里/小时的速度相互追逐——这确实非常令人惊叹。不过，仅仅依靠速度本身还无法让这项运动真正吸引人们的兴趣。让这项比赛如此引人入胜的部分原因在于驾驶汽车的人本身——你可以关注这位驾驶员的个性，选择自己支持的队伍。但当驾驶座上没有人时，这种情感联系就完全消失了。那么，未来观众是否会开始为那些支持自动驾驶技术发展的团队加油呢？随着这些比赛的持续举办，我相信普渡大学的学生和工程师们会逐渐建立起自己的粉丝群体。不过，自动驾驶比赛仍需要证明：观看优秀的自动驾驶系统之间的竞争，能够像观看优秀的驾驶员将汽车推向极限一样令人兴奋。虽然这些自动驾驶汽车已经具备了参赛的条件，但我们还需要看看观众是否真的愿意关注这项运动。

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