果断被无视

以后还有机会，别放弃！

我也是个车手，哪不知在车上多辛苦？

朋友，学友所成是好。但两年学到了什么？明白当时的无知是进步。但现在的无知呢？当时无知当时的无知。现在就我看来你和当时差不多。不同境界而已。比较风见今年美国大峡谷站，和之后的变化，多少的无知被克服？不克服辛苦胜利又有何意义？我不认同你对技术的预想。现在就有可有的所有技术实现GSX，至于AI，没有变成产品罢了。你不知道不代表没有。欢迎讨论。

工程师远程协助要比AI靠谱的多吧！外挂的涡轮增压？太重了，在直道都不一定有优势。即使是萌（蒙）扎，阿斯拉达都不一定比F1快你信不信。

少年，还是去搞搞好流体力学吧！当然，搞引擎应该也可以。

我觉得买个车改成阿斯拉达样子就行了

另开一层回答以上问题。CF里AI的概念包括至少3重：1）对赛车硬件状况的监视及参数控制；2）与车手交流并能够认知车手情感（非明确信息输入）；3）提供最优方案（实时解决条件明确的问题）。 1） 已经在当时的F1赛场上实现，只不过因安全问题被禁且没有进一步发展而已。2）在交流上，如语音输入，已经不是问题。至于情感输入，有研究还未商品化而已，因为无市场需要。3）就不用说了，从DARPA的无人越野挑战赛，到Google的无人驾驶车，到今年奔驰的无人驾驶概念车（可量产），到英国的无人驾驶系统（可加载于一般车辆），说明已有技术能够测量且计算出对实时路况变化的驾驶方案，并可靠执行。也就只是差一点点而已。关于运动中车体形变，只要风阻不足以影响形变即可。参看客机巡航和降落的形变机构就知道是具体设计的方案而已（会另外阐述）。关于telemetry和工程师，看TV版第二站，以及其他越野单向赛——前提是超越了多通道复杂信号传输范围。讨论不延伸到“有比仆人还好的机器人吗”。关于和电子游戏难度差别，请问星际争霸的国际赛事难度低？控制难度可以是不同级别的——不是因为手动很难就可以说大脑无所事事吧。