在失败不容有失的环境中构建值得信赖的AI。

在索诺玛赛道，GDE们借助Google Antigravity、Gemini和运行在Pixel 10上的Gemma 4，以100mph的速度部署了一款AI赛车教练，提供实时遥测指导。

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跨越领域鸿沟：使用Antigravity和Gemini构建的AI赛车教练

来源：https://developers.googleblog.com/bridging-the-domain-gap-ai-race-coach-built-with-antigravity-and-gemini/ Ajeet Mirwani (https://developers.googleblog.com/search/?author=Ajeet+Mirwani) 美洲项目负责人，谷歌开发技术专家

2026年5月23日，刚从Google I/O舞台下台，我们的Google开发技术专家（GDE）齐聚索诺玛赛道，激发灵感并构建一款实时、AI驱动的赛车教练。虽然我们之前的项目（https://developers.googleblog.com/beyond-the-chatbot-a-blueprint-for-trustable-ai/）证明了可以处理基本遥测数据，但索诺玛的目标是迈出下一步：使用Antigravity和Gemini创建一个AI工具，为车手提供分秒必争、可操作的建议，以改善他们的单圈成绩。

我们通过将架构基于物理原理和实时验证来缩小AI信任差距，从而让用户有信心将高风险的决策交给生成式模型。例如，系统并非提供理论上的建议，而是在2号弯道的中点精准指出一个新的油门应用区域，从而获得0.1秒的优势——在失败不容有失的环境下。

利用 Google Antigravity 跨越领域鸿沟

索诺玛项目最重要的启示之一，是Antigravity如何充当领域桥接引擎，帮助我们构建AI赛车教练，从而夯实我们“值得信赖的AI”架构。我们的GDE（均为专业软件工程师）使用Antigravity处理赛车状态编排和遥测数据摄取。这使得构建者能够专注于高层系统行为以及赛车专家提供的教练方法，展示了AI如何赋能团队在陌生领域构建真实世界应用。Antigravity产品团队现场拍摄了这一转变过程，记录开发者如何从“氛围编码”过渡到边缘端的生产级部署。

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从原型到生产级边缘AI

在索诺玛，GDE们在一个分层矩阵中运作，类似于企业采用层级，以证明值得信赖的AI能够应对组织挑战。

• 入门层级（初学者小组）：此团队模拟企业AI的初始采用阶段，专注于可访问性和直观的教练教学法。
• 优化层级（中级小组）：代表增长阶段集成，他们使用高级数据记录系统，通过精确的阈值管理最大化平台能力。
• 关键任务层级（专业级小组）：该团队应对赛车领域的极端领域差距，处理海量实时遥测数据，并与专业级车手合作，识别超出人类感知范围的性能提升点。

速度背后的技术栈

索诺玛赛道的成功得益于一套专为高速推理设计的尖端技术栈。虽然Antigravity充当了关键的编排“胶水”，但该框架借助Google Cloud Platform (GCP) 和 Agent Development Kit (ADK) 的强大能力，实现了对遥测数据的深度在线分析。这种结合使GDE们能够弥合原始数据摄取与可执行战略洞察之间的鸿沟。

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核心产品栈：

• Antigravity (https://antigravity.google/) 用于实时代码迭代和领域专业知识桥接。
• Python (https://www.python.org/) 用于后端遥测摄取和数据解析。
• Agent Development Kit (ADK) (https://adk.dev/) 管理一组代理，协调关键功能。
• Jetpack Compose (https://developer.android.com/compose) 为高刷新率的Android驾驶舱仪表盘提供动力，在重遥测负载下不丢帧。
• Gemini API (https://aistudio.google.com/welcome?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=Cloud-SS-DR-AIS-FY26-global-gsem-1713578&utm_content=text-ad&utm_term=KW_google%20gemini%20api&gad_source=1&gad_campaignid=23417416052&gbraid=0AAAAACn9t67ekKnPI2_oJNlUDW06KdXvi&gclid=CjwKCAjwx7LSBhB3EiwAjcodxNUZoemuZeDKbzdNdHZ6OooYYYYH53RVGK_Jmv-bQeVc3tjLgt_NLBoC8dAQAvD_BwE) 管理复杂的赛后驾驶员建模和云端推理。
• Gemma 4 (https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/) 作为边缘智能层本地运行，实现零延迟的离线音频教练警报。
• Text-to-Speech (TTS) (https://cloud.google.com/text-to-speech) 集成，用于实时语音交付。

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架构流程：

架构流程详细描述了一个高速数据管道，该管道将原始赛车遥测数据转换为实时驾驶员指导，涵盖五个关键阶段。它展示了数据如何从边缘摄取、实时处理，再到混合边缘-云端推理，最终转化为即时的听觉和视觉洞察。

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1. 摄取：在Pixel 10上运行的Python脚本与车辆接口，直接在移动边缘捕获实时遥测数据。
2. 处理：使用Jetpack Compose构建的Android应用，流畅地追踪空间指标并实时显示弯道阶段。
3. 边缘推理：Gemma 4以低延迟处理本地数据流，作为蜂窝连接断开时实时警报的故障安全机制。
4. 云端推理：遥测数据同步到云端，Gemini API根据我们建立的驾驶员模型评估性能。
5. 交付：即时洞察触发TTS音频教练，同时复杂的可视化更新Compose仪表盘。

我们的边缘架构需要一个有弹性的数据管道，才能在100mph赛车这样的恶劣环境中实际工作。我们非常感谢社区成员 Brian Luc 解决了硬件瓶颈。他设计了一个定制USB接口，将Pixel 10直接连接到车辆遥测网络。这使得手机能够绕过标准无线延迟，从赛车上数百个传感器直接拉取10 Hz数据流，为AI提供执行实时教练决策所需的精确物理输入。

索诺玛测试的突破在于Pixel 10 TPU的技术激活。通过与Android工程师合作激活设备端TPU，性能飙升至每秒40个token。这一飞跃提供了所需的实时可靠性，确保在车手最需要的时候提供教练指导。

这种架构直接适用于关键任务的企业领域。像 Vijay Vivekanand (COI Energy) 和 Jorge Mendieta (Bloom Energy) 这样的初创公司创始人加入了团队，探索智能体编排如何分别保障能源管道和农业管理。通过在100mph的速度下验证该框架，我们正在为那些失败不容有失的行业铺平值得信赖的AI之路。

全球接力：目的地因特拉戈斯

索诺玛的进化只是开始。为了保持势头，该项目下一步将前往巴西因特拉戈斯。在那里，我们将在新的气候和复杂赛道配置下进一步强化架构，继续我们在全球范围内缩小AI信任差距的使命。

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“AI现场测试”7月小组成员

准备好开始构建了吗？

立即上手我们在赛道上使用的相同技术。如果你已准备好超越“氛围编码”，开始在Vertex AI的专业层级上进行构建，请从我们的 ADK速成课程 (https://codelabs.developers.google.com/onramp/instructions) 开始。然后，通过 值得信赖的AI Codelab (https://codelabs.developers.google.com/codelabs/trustable-at-100-mph#0) 构建你自己的AI赛车教练，将技能提升到新水平。

来自我们GDE的深度探索

• ApexAI实现 (https://github.com/haruiz/apexai) - Henry Ruiz：第3小组专业级边缘机器学习的代码库。
• 信任路肩，信任承诺 (https://www.tahabouhsine.com/trustable-ai-superapp/essays/trusted-at-130mph/) - Taha Boushine：构建生产级AI代理。
• 数据驱动，速度信赖 (https://www.linkedin.com/pulse/driven-data-trusted-speed-simon-margolis-scmgc/) - Simon Margolis：技术可靠性经验。
• 赛车工艺：起源故事 (https://rkrants.blogspot.com/2026/06/racecraft-project-koru-prologue-origin.html) - Rabimba Karanjai：导航Project Koru。
• 赛道之外 (https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7470315133571932162/) - David McLaughlin：值得信赖的AI愿景。