一下， 一段录音片段从监听音箱里传出来——是加拿大站赛后TR的剪辑。

    Lin冲线那一刻，他的工程师阿达米在TR里激情呐喊：“Get in there， Lin！ P1！ P1！”然后是林辰的声音， 平静得近乎冷淡：“Copy. Good job，  guys. Thank you.”

    ——几乎是流程化的， 每次Lin的TR都是这样，像系统自带的默认回复，录音室里安静到像被泼了盆冷水。

    “加拿大站， 法拉利的优势赛道。Lin取得杆位，领先汉密尔顿0.2秒。正赛1-2带回，Lin赢得冠军， 维特尔亚军。这是法拉利本赛季完美的一场胜利，再一次双车登台。”

    “但加拿大站梅赛德斯确实很挣扎， ”安德鲁补充道， “他们的轮胎升温在低温条件下一直有问题。汉密尔顿赛后说‘我们在直道上就像停在原地’——这话有点夸张，但能说明问题。”

    “那么法国站呢？”詹妮转向约翰，“保罗·里卡德赛道，梅赛德斯触底反弹了。”

    约翰笑了，他早就知道， “法国站，汉密尔顿还是经验更加老道， 最终梅赛德斯杆位取胜，Lin获得第二。但这场比赛最有意思的不是结果，而是过程。”

    他从面前的平板电脑上调出一段数据图， “Lin上一次在保罗·里卡德比赛是什么时候？或许是卡丁车还是F3？或许压根没有经验， 这条赛道对他来说几乎是全新的——”

    “周五第一次练习赛， 他比汉密尔顿慢0.5秒。周六排位赛， 差0.1秒。他学得太快，还是车组调校得太快……哦不要跟我说他隐藏了实力，今年得法拉利恐怕倾尽全力，没什么好隐藏得。”

    “你把他说得像个最近火爆的AI概念，什么机器学习模型。”詹妮笑道。

    “因为他的驾驶风格本来就有点像。”约翰认真地说，“他在两年前给雷诺开过练习赛，瓦塞尔很想挽留Lin，但雷诺不如梅赛德斯强势，Lin最终没有选择雷诺——但重点不是这个，当时我在P房近距离观察他的数据……”

    “他的刹车点每圈都在微调，走线每圈都在优化，就像一台在自我校准的机器，当然每个车手都会快速学习，但Lin太快了，在适应的同时他又拥有稳定，这可不像围场里多数靠‘感觉’甚至‘直觉’型车手，而是靠敏锐的洞察与快速计算。”