Circuit de Spa-Francorchamps (Grand Prix Pits)
Liszt Lucifinil · Isaac Wang · King Hu · Isaac Tao · 英雄 李 · Canhuang Huang · Zhuoran Lu · Pia Max · Chaoyi Zhang · Liam Li · Teng Gao3 · 子扬 郑 · Zhu Xuanyu · Yuyang Feng · Red Yizhe · Darwin Qu · Gang Shao
Track
Circuit de Spa-Francorchamps (Grand Prix Pits)
Best Lap
2:25.744
Laps Completed
14
Lead Changes
7
Cautions
1
SOF
1238
Pit Stops
16 (14 drivers)
Weather
Type: 3 | Temp: 18°1 | Humidity: 0% | Wind: 0 2km/h
车手综合能力概览
评分方法：速度与比赛技巧采用z-score 场内分布（均值≈75，±1σ≈±12），稳定性采用变异系数指数映射（CV=1%≈78，2%≈61，3%≈47）。player_level 基于速度 z-score 分级。
Liszt Lucifinil
P1 | 起步 P4 | Pro | iRating 687
速度
97
稳定性
46
比赛技巧
67
速度 最强
稳定性 待提升
Isaac Wang
P2 | 起步 P7 | 顶尖 | iRating 1255
速度
87
稳定性
38
比赛技巧
81
速度 最强
稳定性 待提升
King Hu
P3 | 起步 P13 | 高阶 | iRating 1220
速度
83
稳定性
55
比赛技巧
100
比赛技巧 最强
稳定性 待提升
Isaac Tao
P4 | 起步 P9 | 顶尖 | iRating 1770
速度
86
稳定性
48
比赛技巧
97
比赛技巧 最强
稳定性 待提升
英雄 李
P5 | 起步 P15 | 无数据 | iRating 1139
速度
0
稳定性
16
比赛技巧
74
比赛技巧 最强
速度 待提升
Canhuang Huang
P6 | 起步 P11 | 高阶 | iRating 1199
速度
85
稳定性
32
比赛技巧
69
速度 最强
稳定性 待提升
Zhuoran Lu
P7 | 起步 P1 | 入门 | iRating 1319
速度
65
稳定性
10
比赛技巧
67
比赛技巧 最强
稳定性 待提升
Pia Max
P8 | 起步 P17 | 标准 | iRating 471
速度
75
稳定性
16
比赛技巧
91
比赛技巧 最强
稳定性 待提升
Chaoyi Zhang
P9 | 起步 P12 | 高阶 | iRating 1342
速度
84
稳定性
38
比赛技巧
70
速度 最强
稳定性 待提升
Liam Li
P10 | 起步 P10 | 顶尖 | iRating 1348
速度
86
稳定性
59
比赛技巧
70
速度 最强
稳定性 待提升
Teng Gao3
P11 | 起步 P3 | Pro | iRating 2374
速度
98
稳定性
34
比赛技巧
67
速度 最强
稳定性 待提升
子扬 郑
P12 | 起步 P16 | 无数据 | iRating 1031
速度
0
稳定性
35
比赛技巧
74
比赛技巧 最强
速度 待提升
Zhu Xuanyu
P13 | 起步 P5 | 无数据 | iRating 1208
速度
0
稳定性
27
比赛技巧
67
比赛技巧 最强
速度 待提升
Yuyang Feng
P14 | 起步 P2 | 标准 | iRating 1385
速度
75
稳定性
11
比赛技巧
61
速度 最强
稳定性 待提升
Red Yizhe
P15 | 起步 P8 | 顶尖 | iRating 1386
速度
86
稳定性
51
比赛技巧
67
速度 最强
稳定性 待提升
Darwin Qu
P16 | 起步 P6 | 顶尖 | iRating 1211
速度
87
稳定性
66
比赛技巧
67
速度 最强
稳定性 待提升
Gang Shao
P17 | 起步 P14 | 标准 | iRating 1252
速度
72
稳定性
0
比赛技巧
86
比赛技巧 最强
稳定性 待提升
车手个人报告与建议
Liszt Lucifinil — P1 完赛
综合 70/100
领跑 5 圈
事故率 3.07/圈
速度评分
97
比全场最快 +4.2%
稳定性评分
46
CV 3.1%（σ 5.077s）
比赛技巧评分
67
净位置变化 +3
事故时间损失
+2.4s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.1
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 6.214（+4.2%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性有改进空间（CV=3.1%，标准差 5.1s）。建议关注 incident 圈后的恢复节奏，保持稳定的圈速输出。
- 比赛策略出色，净超 3 个位置，展示了良好的超车能力。
- 领跑 5 圈，展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高（3.07/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 比赛后半段配速反而提升，越跑越快，这是非常好的比赛节奏。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 194s。
冠军到手！关键时刻顶住了压力 🏆 43次事故场均3.07次，比你吃饭还勤快，后半段快8.4秒是终于学会刹车了？ 净超3次浪费了P3起步，撞车损失2.4秒/圈却跑出最快圈，你是在开碰碰车吗？ 前半段跟后段判若两人，建议下次直接睡到后半段再起床。
Isaac Wang — P2 完赛
综合 68/100
领跑 0 圈
事故率 1.86/圈
速度评分
87
比全场最快 +9.4%
稳定性评分
38
CV 3.9%（σ 6.574s）
比赛技巧评分
81
净位置变化 +5
事故时间损失
+5.9s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.2
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 13.968（+9.4%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性有改进空间（CV=3.9%，标准差 6.6s）。建议关注 incident 圈后的恢复节奏，保持稳定的圈速输出。
- 比赛策略出色，净超 5 个位置，展示了良好的超车能力。
- 事故率较高（1.86/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 159s。
亚军也是实力的证明，距离冠军就差一点点，下次一定行！🥈 事故率1.86次/圈还净超5人，你这是用队友当缓冲垫吧？ 最快圈慢9.4%但事故损失5.9秒，建议改行当坦克驾驶员。 后半段快0.6秒，进步幅度堪比蜗牛换轮胎。
King Hu — P3 完赛
综合 78/100
领跑 0 圈
事故率 1.43/圈
速度评分
83
比全场最快 +11.7%
稳定性评分
55
CV 2.4%（σ 4.002s）
比赛技巧评分
100
净位置变化 +10
事故时间损失
+4.5s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.5
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 17.417（+11.7%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性不错（CV=2.4%，标准差 4.0s），但仍有优化空间，尤其是减少个别 outlier 圈。
- 比赛策略出色，净超 10 个位置，展示了良好的超车能力。
- 事故率较高（1.43/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 144s。
季军站上领奖台，值得开一瓶香槟庆祝！🥉 从P12杀到净超10次，代价是每圈4.5秒事故损失，值吗？ 稳定度σ=4.0秒全场第三，但速度慢得像在遛狗。 后半段慢1.1秒，体力条比你的轮胎磨损还快。
Isaac Tao — P4 完赛
综合 76/100
领跑 0 圈
事故率 0.79/圈
幽灵车手
全场仅 5 次位置变化，最佳位置 P4，来无影去无踪，存在感极低但排名不低！
速度评分
86
比全场最快 +10.0%
稳定性评分
48
CV 2.9%（σ 4.917s）
比赛技巧评分
97
净位置变化 +5
事故时间损失
+2.1s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.5
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 14.920（+10.0%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性不错（CV=2.9%，标准差 4.9s），但仍有优化空间，尤其是减少个别 outlier 圈。
- 比赛策略出色，净超 5 个位置，展示了良好的超车能力。
- 事故率较高（0.79/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 173s。
幽灵车手事故率0.79/圈最低，但后半段慢4.5秒是偷偷去补觉了？ 净超5次却只拿P4，你是在给对手当导盲犬吗？ 最快圈+10%还中规中矩，建议改名叫‘中庸侠’。
英雄 李 — P5 完赛
综合 28/100
领跑 1 圈
事故率 6.64/圈
滑铲哥
事故率 6.64/圈，总计 93 次事故，鱼雷已就绪，全场清场！
速度评分
0
无有效圈速
稳定性评分
16
CV 7.4%（σ 12.419s）
比赛技巧评分
74
净位置变化 +9
事故时间损失
—
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.1
净超车/事故数
- 无有效最快圈数据，无法评估速度水平。
- 稳定性需大幅提升（CV=7.4%，标准差 12.4s）。建议先以稳定圈速为目标，不要追求单圈极限，逐步提升一致性。
- 事故率偏高（93 次 / 14 圈 = 6.64/圈），减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛策略出色，净超 9 个位置，展示了良好的超车能力。
- 领跑 1 圈，展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高（6.64/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 2 次进站，总进站时间估算约 202s。
滑铲哥场均6.64次事故，你是来开赛车还是来打保龄球的？ 最快圈数据缺失，因为你根本没跑完一个完整圈吧？ 事故损失0.0秒/圈，因为撞完就退赛，精准止损！
Canhuang Huang — P6 完赛
综合 62/100
领跑 0 圈
事故率 2.71/圈
速度评分
85
比全场最快 +10.6%
稳定性评分
32
CV 4.5%（σ 7.635s）
比赛技巧评分
69
净位置变化 +5
事故时间损失
+8.6s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.1
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 15.851（+10.6%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性有改进空间（CV=4.5%，标准差 7.6s）。建议关注 incident 圈后的恢复节奏，保持稳定的圈速输出。
- 比赛策略出色，净超 5 个位置，展示了良好的超车能力。
- 事故率较高（2.71/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 150s。
事故损失8.6秒/圈稳居榜首，这钱都够买套新轮胎了。 净超5次但后半段慢5秒，你是把油门焊在刹车上吗？ 最快圈+10.6%，建议和滑铲哥组个‘修车厂兄弟’。
Zhuoran Lu — P7 完赛
综合 46/100
领跑 0 圈
事故率 7.29/圈
急急国王
全场 102 次事故 + 7 次位置变化，开车风格勇猛激进，不服就干！
速度评分
65
比全场最快 +21.3%
稳定性评分
10
CV 9.1%（σ 13.58s）
比赛技巧评分
67
净位置变化 -6
事故时间损失
—
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
-0.1
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 31.743（+21.3%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性需大幅提升（CV=9.1%，标准差 13.6s）。建议先以稳定圈速为目标，不要追求单圈极限，逐步提升一致性。
- 事故率偏高（102 次 / 14 圈 = 7.29/圈），减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛过程中丢失了 6 个位置，建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高（7.29/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 2 次进站，总进站时间估算约 240s。
急急国王从P0起步还能超-6次，你是反向漂移大师？ 事故率7.29/圈，赛道工作人员看到你直接报警。 最快圈3:00.8比蜗牛还慢，建议改开卡丁车。
Pia Max — P8 完赛
综合 59/100
领跑 3 圈
事故率 4.29/圈
速度评分
75
比全场最快 +24.1%
稳定性评分
16
CV 7.3%（σ 11.832s）
比赛技巧评分
91
净位置变化 +8
事故时间损失
—
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.1
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 35.115（+24.1%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性需大幅提升（CV=7.3%，标准差 11.8s）。建议先以稳定圈速为目标，不要追求单圈极限，逐步提升一致性。
- 事故率偏高（60 次 / 14 圈 = 4.29/圈），减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛策略出色，净超 8 个位置，展示了良好的超车能力。
- 领跑 3 圈，展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高（4.29/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 比赛后半段配速下降可能部分与进站相关（检测到 2 个疑似进站圈在后半段），实际正赛节奏可能需要结合上下文判断。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 196s。
后半段慢24.4秒，你是把车停在路边吃了个汉堡？ 净超8次但事故60次，你是在用超车来刷撞击数吧？ 最快圈+24.1%，建议改名叫‘移动路障’。
Chaoyi Zhang — P9 完赛
综合 63/100
领跑 0 圈
事故率 2.29/圈
速度评分
84
比全场最快 +11.2%
稳定性评分
38
CV 3.9%（σ 6.625s）
比赛技巧评分
70
净位置变化 +3
事故时间损失
+6.7s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.1
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 16.633（+11.2%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性有改进空间（CV=3.9%，标准差 6.6s）。建议关注 incident 圈后的恢复节奏，保持稳定的圈速输出。
- 比赛策略出色，净超 3 个位置，展示了良好的超车能力。
- 事故率较高（2.29/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 比赛后半段配速反而提升，越跑越快，这是非常好的比赛节奏。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 164s。
后半段快4.1秒说明你终于找到刹车了，可惜晚了。 事故损失6.7秒/圈，但净超只有3次，撞车效率感人。 σ=6.6秒，比你的心跳还稳定，建议去当心电图。
Liam Li — P10 完赛
综合 72/100
领跑 0 圈
事故率 1.79/圈
速度评分
86
比全场最快 +10.1%
稳定性评分
59
CV 2.1%（σ 3.547s）
比赛技巧评分
70
净位置变化 0
事故时间损失
+0.8s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.0
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 15.116（+10.1%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性不错（CV=2.1%，标准差 3.5s），但仍有优化空间，尤其是减少个别 outlier 圈。
- 起步位置靠后，建议排位赛阶段争取更好的发车位置。
- 事故率较高（1.79/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 204s。
净超0次完美诠释了‘安全第一’，但最快圈+10.1%是个什么鬼？ 事故损失0.8秒/圈，你是来赛道散步的？ 后半段慢0.8秒，稳定得像退休老干部。
Teng Gao3 — P11 完赛
综合 66/100
领跑 0 圈
事故率 4.57/圈
速度评分
98
比全场最快 +0.0%
稳定性评分
34
CV 4.3%（σ 6.731s）
比赛技巧评分
67
净位置变化 -8
事故时间损失
+8.0s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
-0.1
净超车/事故数
- 速度非常出色！已是本组最快圈水平。
- 稳定性有改进空间（CV=4.3%，标准差 6.7s）。建议关注 incident 圈后的恢复节奏，保持稳定的圈速输出。
- 比赛过程中丢失了 8 个位置，建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高（4.57/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 179s。
最快圈全场最快，但净超-8次，你是开给对手让道的？ 事故率4.57/圈损失8秒，你是在用最快圈骗维修站工时费？ 从P2掉到P11，建议把‘最快圈’刻在墓碑上。
子扬 郑 — P12 完赛
综合 34/100
领跑 2 圈
事故率 2.71/圈
速度评分
0
无有效圈速
稳定性评分
35
CV 4.2%（σ 6.679s）
比赛技巧评分
74
净位置变化 +3
事故时间损失
—
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.1
净超车/事故数
- 无有效最快圈数据，无法评估速度水平。
- 稳定性有改进空间（CV=4.2%，标准差 6.7s）。建议关注 incident 圈后的恢复节奏，保持稳定的圈速输出。
- 比赛策略出色，净超 3 个位置，展示了良好的超车能力。
- 领跑 2 圈，展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高（2.71/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 102s。
事故损失0.0秒/圈，因为每次撞完你直接退赛了？ 最快圈数据缺失，建议改名叫‘隐身大师’。 净超3次但P15起步，你是在玩‘谁先退赛’游戏吗？
Zhu Xuanyu — P13 完赛
综合 30/100
领跑 1 圈
事故率 6.36/圈
速度评分
0
无有效圈速
稳定性评分
27
CV 5.3%（σ 8.491s）
比赛技巧评分
67
净位置变化 -8
事故时间损失
—
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
-0.1
净超车/事故数
- 无有效最快圈数据，无法评估速度水平。
- 稳定性需大幅提升（CV=5.3%，标准差 8.5s）。建议先以稳定圈速为目标，不要追求单圈极限，逐步提升一致性。
- 事故率偏高（89 次 / 14 圈 = 6.36/圈），减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛过程中丢失了 8 个位置，建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 领跑 1 圈，展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高（6.36/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
净超-8次比急急国王还狠，你是赛道上的反向领航员？ 事故率6.36/圈却不损失时间，你撞的是空气吗？ 从P4掉到P13，建议改行当碰碰车教练。
Yuyang Feng — P14 完赛
综合 48/100
领跑 1 圈
事故率 5.15/圈
速度评分
75
全场最快圈
稳定性评分
11
CV 8.8%（σ 14.02s）
比赛技巧评分
61
净位置变化 -12
事故时间损失
+17.4s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
-0.2
净超车/事故数
- 速度非常出色！已是本组最快圈水平。
- 稳定性需大幅提升（CV=8.8%，标准差 14.0s）。建议先以稳定圈速为目标，不要追求单圈极限，逐步提升一致性。
- 事故率偏高（67 次 / 13 圈 = 5.15/圈），减少碰撞是提升稳定性的关键。
- 比赛过程中丢失了 12 个位置，建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 领跑 1 圈，展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高（5.15/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 402s。
从P1掉到P14，净超-12次，你是在给对手开道？ 事故损失17.4秒/圈全场最高，这个账单够买辆新车了。 最快圈2:25.7但σ=14.0秒，你是在月球上开车吗？
Red Yizhe — P15 完赛
综合 68/100
领跑 0 圈
事故率 2.31/圈
速度评分
86
比全场最快 +10.0%
稳定性评分
51
CV 2.7%（σ 4.459s）
比赛技巧评分
67
净位置变化 -7
事故时间损失
+3.0s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
-0.2
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 14.838（+10.0%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性不错（CV=2.7%，标准差 4.5s），但仍有优化空间，尤其是减少个别 outlier 圈。
- 比赛过程中丢失了 7 个位置，建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 事故率较高（2.31/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
净超-7次，你是在反向超车吗？P7起步变P15。 事故损失3.0秒/圈，但最快圈+10%，你是来练碰碰车的？ σ=4.5秒算稳定，但你的稳定是稳定地慢。
Darwin Qu — P16 完赛
综合 74/100
领跑 1 圈
事故率 3.31/圈
速度评分
87
比全场最快 +9.4%
稳定性评分
66
CV 1.7%（σ 2.778s）
比赛技巧评分
67
净位置变化 -10
事故时间损失
+4.7s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
-0.2
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 14.005（+9.4%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 稳定性不错（CV=1.7%，标准差 2.8s），但仍有优化空间，尤其是减少个别 outlier 圈。
- 比赛过程中丢失了 10 个位置，建议加强防守意识和轮胎/燃油管理。
- 领跑 1 圈，展现了出色的比赛掌控能力。
- 事故率较高（3.31/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
- 完成 1 次进站，总进站时间估算约 57s。
净超-10次，进化论都救不了你的走线。 σ=2.8秒全场最稳，但速度慢得像在倒车。 从P5掉到P16，建议改名叫‘达尔文淘汰’。
Gang Shao — P17 完赛
综合 51/100
领跑 0 圈
事故率 0.67/圈
稳如老狗
CV 仅 0.0%，2 次事故，人形自走计时器，稳如老狗！
速度评分
72
比全场最快 +17.2%
稳定性评分
0
CV 0.0%（σ 0s）
比赛技巧评分
86
净位置变化 0
事故时间损失
+1.1s
事故圈 vs 干净圈均差
超车效率
0.0
净超车/事故数
- 差距较大：最快圈比本组最快慢 25.578（+17.2%），建议熟悉赛道走线，参考同组最快车手的行车线。
- 圈速数据不足，无法评估稳定性。
- 起步位置靠后，建议排位赛阶段争取更好的发车位置。
- 事故率较高（0.67/圈），建议留出更多轮对轮空间，减少 incident 积累。
稳如老狗，全场仅2次事故，但掉线才是你的终极大招？ σ=0.0秒，你是把赛车当火车开吗？ 最快圈+17.2%，建议下次直接开卡车来比赛。
2026-07-20 - Circuit de Spa-Francorchamps (Grand Prix Pits) - Race Results
| Pos | Driver | Car | Class | Group | Start | Laps | Pits | Led | Best Lap | # | Avg Lap | Gap | Inc | iRating |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Liszt Lucifinil | VW Beetle | Hosted All Cars | Others | 4 | 14 | P1 | 5 | 2:35.292 | 14 | 2:56.629 | Leader | 43 | 687 → 687 |
| 2 | Isaac Wang | BMW M2 Racing (G87) | Hosted All Cars | Others | 7 | 14 | P1 | 0 | 2:43.046 | 8 | 2:58.555 | Leader | 26 | 1255 → 1255 |
| 3 | King Hu | Toyota GR86 | Hosted All Cars | Others | 13 | 14 | P1 | 0 | 2:46.494 | 2 | 2:58.914 | +31.997 | 20 | 1220 → 1220 |
| 4 | Isaac Tao | Toyota GR86 | Hosted All Cars | Others | 9 | 14 | P1 | 0 | 2:43.997 | 8 | 2:59.407 | +38.897 | 11 | 1770 → 1770 |
| 5 | 英雄 李 | FIA F4 | Hosted All Cars | F4 | 15 | 14 | P2 | 1 | — | -1 | 2:59.631 | +42.029 | 93 | 1139 → 1139 |
| 6 | Canhuang Huang | Toyota GR86 | Hosted All Cars | Others | 11 | 14 | P1 | 0 | 2:44.928 | 3 | 3:00.006 | +47.287 | 38 | 1199 → 1199 |
| 7 | Zhuoran Lu | Williams-Toyota FW31 | Hosted All Cars | Others | 1 | 14 | P2 | 0 | 3:00.820 | 13 | 3:00.218 | +50.237 | 102 | 1319 → 1319 |
| 8 | Pia Max | FIA F4 | Hosted All Cars | F4 | 17 | 14 | P1 | 3 | 3:00.860 | 13 | 3:00.342 | +51.989 | 60 | 471 → 471 |
| 9 | Chaoyi Zhang | Toyota GR86 | Hosted All Cars | Others | 12 | 14 | P1 | 0 | 2:45.710 | 7 | 3:00.366 | +52.327 | 32 | 1342 → 1342 |
| 10 | Liam Li | Toyota GR86 | Hosted All Cars | Others | 10 | 14 | P1 | 0 | 2:44.194 | 3 | 3:00.963 | +1:00.679 | 25 | 1348 → 1348 |
| 11 | Teng Gao3 | VW Beetle | Hosted All Cars | Others | 3 | 14 | P1 | 0 | 2:29.078 | 7 | 3:03.690 | +1:38.846 | 64 | 2374 → 2374 |
| 12 | 子扬 郑 | FIA F4 | Hosted All Cars | F4 | 16 | 14 | P1 | 2 | — | -1 | 3:03.766 | +1:39.923 | 38 | 1031 → 1031 |
| 13 | Zhu Xuanyu | VW Beetle | Hosted All Cars | Others | 5 | 14 | — | 1 | — | -1 | 3:07.061 | +2:26.050 | 89 | 1208 → 1208 |
| 14 | Yuyang Feng | FIA F4 | Hosted All Cars | F4 | 2 | 13 | P1 | 1 | 2:25.744 | 7 | 3:12.662 | +60.000 | 67 | 1385 → 1385 |
| 15 | Red Yizhe | BMW M2 Racing (G87) | Hosted All Cars | Others | 8 | 13 | — | 0 | 2:43.915 | 3 | 3:17.037 | +60.000 | 30 | 1386 → 1386 |
| 16 | Darwin Qu | BMW M2 Racing (G87) | Hosted All Cars | Others | 6 | 13 | P1 | 1 | 2:43.083 | 5 | 3:17.940 | +60.000 | 43 | 1211 → 1211 |
| 17 | Gang Shao | Global Mazda MX-5 Cup | Hosted All Cars | Others | 14 | 3 | — | 0 | 2:54.656 | 3 | 6:51.005 | +60.000 | 2 | 1252 → 1252 |
Fastest Laps — Top 5
| # | Driver | Car | Lap | Time |
|---|---|---|---|---|
| F4 | ||||
| 1 | Yuyang Feng | FIA F4 | 7 | 2:25.744 |
| 2 | 英雄 李 | FIA F4 | 6 | 2:27.670 |
| 3 | 子扬 郑 | FIA F4 | 3 | 2:29.867 |
| 4 | Yuyang Feng | FIA F4 | 1 | 2:31.098 |
| 5 | Pia Max | FIA F4 | 6 | 2:32.798 |
| Others | ||||
| 1 | Zhuoran Lu | Williams-Toyota FW31 | 7 | 2:13.245 |
| 2 | Zhuoran Lu | Williams-Toyota FW31 | 5 | 2:20.640 |
| 3 | Zhuoran Lu | Williams-Toyota FW31 | 8 | 2:25.889 |
| 4 | Zhuoran Lu | Williams-Toyota FW31 | 2 | 2:27.681 |
| 5 | Teng Gao3 | VW Beetle | 7 | 2:29.078 |
Consistency (min 3 clean laps)
| Driver | Car | Avg Lap (s) | Std Dev (s) | Laps |
|---|---|---|---|---|
| Isaac Wang | BMW M2 Racing (G87) | 167.634 | 6.574 | 12 |
| Canhuang Huang | Toyota GR86 | 169.878 | 7.635 | 12 |
| King Hu | Toyota GR86 | 168.918 | 4.002 | 12 |
| Liszt Lucifinil | VW Beetle | 161.339 | 5.077 | 11 |
| Isaac Tao | Toyota GR86 | 167.396 | 4.917 | 11 |
| Liam Li | Toyota GR86 | 166.734 | 3.547 | 11 |
| Chaoyi Zhang | Toyota GR86 | 169.038 | 6.625 | 11 |
| Zhu Xuanyu | VW Beetle | 161.143 | 8.491 | 8 |
| Darwin Qu | BMW M2 Racing (G87) | 166.276 | 2.778 | 8 |
| 子扬 郑 | FIA F4 | 158.450 | 6.679 | 8 |
| Pia Max | FIA F4 | 162.872 | 11.832 | 8 |
| Zhuoran Lu | Williams-Toyota FW31 | 149.913 | 13.580 | 6 |
| Teng Gao3 | VW Beetle | 155.711 | 6.731 | 6 |
| 英雄 李 | FIA F4 | 168.317 | 12.419 | 6 |
| Yuyang Feng | FIA F4 | 159.677 | 14.020 | 5 |
| Red Yizhe | BMW M2 Racing (G87) | 166.322 | 4.459 | 5 |
速度差距分析
最快圈 = 车手本场最快圈速 | 差距 = 与全场最快圈的绝对时间差 | 差距% = 相对百分比 | 接近度 = 条越长越接近全场最快（满条=全场最快，无有效圈=灰条）
按车辆组别分组排序（F1 → HyperCar/GTP → P2 → P3 → GT3 → Porsche Cup → GT4 → TCR → F4 → Others），组内按速度降序。
按车辆组别分组排序（F1 → HyperCar/GTP → P2 → P3 → GT3 → Porsche Cup → GT4 → TCR → F4 → Others），组内按速度降序。
| 车手 | Car | 组别 | 最快圈 | 差距 (s) | 差距% | 接近度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| F4 | ||||||
| Yuyang Feng | FIA F4 | F4 | 2:25.744 | — 全场最快 | 全场最快 |
|
| Pia Max | FIA F4 | F4 | 3:00.860 | +35.115 | +24.1% |
|
| 英雄 李 | FIA F4 | F4 | — | — 无有效圈 | — |
|
| 子扬 郑 | FIA F4 | F4 | — | — 无有效圈 | — |
|
| Others | ||||||
| Teng Gao3 | VW Beetle | Others | 2:29.078 | +— | +0.0% |
|
| Liszt Lucifinil | VW Beetle | Others | 2:35.292 | +6.214 | +4.2% |
|
| Isaac Wang | BMW M2 Racing (G87) | Others | 2:43.046 | +13.968 | +9.4% |
|
| Darwin Qu | BMW M2 Racing (G87) | Others | 2:43.083 | +14.005 | +9.4% |
|
| Red Yizhe | BMW M2 Racing (G87) | Others | 2:43.915 | +14.838 | +10.0% |
|
| Isaac Tao | Toyota GR86 | Others | 2:43.997 | +14.920 | +10.0% |
|
| Liam Li | Toyota GR86 | Others | 2:44.194 | +15.116 | +10.1% |
|
| Canhuang Huang | Toyota GR86 | Others | 2:44.928 | +15.851 | +10.6% |
|
| Chaoyi Zhang | Toyota GR86 | Others | 2:45.710 | +16.633 | +11.2% |
|
| King Hu | Toyota GR86 | Others | 2:46.494 | +17.417 | +11.7% |
|
| Gang Shao | Global Mazda MX-5 Cup | Others | 2:54.656 | +25.578 | +17.2% |
|
| Zhuoran Lu | Williams-Toyota FW31 | Others | 3:00.820 | +31.743 | +21.3% |
|
| Zhu Xuanyu | VW Beetle | Others | — | — 无有效圈 | — |
|
位置变化分析
| 车手 | 起步 | 完赛 | 净变化 | 最好位置 | 最差位置 | 位置变化次数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Liszt Lucifinil | P4 | P1 | +3 | P1 | P12 | 10 次 |
| Isaac Wang | P7 | P2 | +5 | P2 | P14 | 12 次 |
| King Hu | P13 | P3 | +10 | P3 | P13 | 9 次 |
| Isaac Tao | P9 | P4 | +5 | P4 | P15 | 12 次 |
| 英雄 李 | P15 | P5 | +9 | P1 | P14 | 13 次 |
| Canhuang Huang | P11 | P6 | +5 | P5 | P15 | 10 次 |
| Zhuoran Lu | P1 | P7 | -6 | P1 | P16 | 11 次 |
| Pia Max | P17 | P8 | +8 | P1 | P16 | 11 次 |
| Chaoyi Zhang | P12 | P9 | +3 | P9 | P16 | 8 次 |
| Liam Li | P10 | P10 | 0 | P2 | P12 | 11 次 |
| Teng Gao3 | P3 | P11 | -8 | P1 | P16 | 13 次 |
| 子扬 郑 | P16 | P12 | +3 | P1 | P15 | 12 次 |
| Zhu Xuanyu | P5 | P13 | -8 | P2 | P13 | 10 次 |
| Yuyang Feng | P2 | P14 | -12 | P1 | P14 | 12 次 |
| Red Yizhe | P8 | P15 | -7 | P6 | P16 | 6 次 |
| Darwin Qu | P6 | P16 | -10 | P5 | P16 | 11 次 |
| Gang Shao | P14 | P17 | 0 | P17 | P17 | 0 次 |
进站摘要
进站圈通过启发式算法检测（圈速比车手中位数慢 ≥ 25 秒）。估计进站时间 = 进站圈时间 − 中位数圈速，累加。
| 车手 | 进站次数 | 检测进站圈 | 估计进站时间 (s) | 平均进站圈速 |
|---|---|---|---|---|
| Liszt Lucifinil | 1 | 2 | 194.0s | 259.585 |
| Isaac Wang | 1 | 2 | 159.1s | 244.080 |
| King Hu | 1 | 2 | 144.0s | 238.891 |
| Isaac Tao | 1 | 3 | 173.4s | 223.450 |
| 英雄 李 | 2 | 4 | 201.8s | 222.026 |
| Canhuang Huang | 1 | 2 | 150.2s | 240.778 |
| Zhuoran Lu | 2 | 4 | 239.5s | 206.654 |
| Pia Max | 1 | 3 | 196.5s | 223.460 |
| Chaoyi Zhang | 1 | 3 | 164.4s | 221.903 |
| Liam Li | 1 | 3 | 203.9s | 233.138 |
| Teng Gao3 | 1 | 2 | 179.4s | 243.140 |
| 子扬 郑 | 1 | 1 | 101.9s | 260.026 |
| Yuyang Feng | 1 | 3 | 401.9s | 286.786 |
| Darwin Qu | 1 | 1 | 56.6s | 223.208 |
赛道对决
英雄 李
vs
子扬 郑
贴身缠斗 7 圈，互换位置 4 次
最终胜出：英雄 李
Zhuoran Lu
vs
Pia Max
贴身缠斗 6 圈，互换位置 4 次
最终胜出：Zhuoran Lu
Isaac Tao
vs
Red Yizhe
贴身缠斗 7 圈，互换位置 3 次
最终胜出：Isaac Tao
圈速热力图 — 个人一致性
每个色块表示该圈相对该车手自己平均圈速的偏差（标准差倍数）。绿=比自己平时快，红=比自己平时慢。看谁的节奏稳定、谁起伏大。
远快于己
稍快
接近己均
稍慢
远慢于己
事故圈
疑似进站圈
全场最快
| 车手 | L1 | L2 | L3 | L4 | L5 | L6 | L7 | L8 | L9 | L10 | L11 | L12 | L13 | L14 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Liszt Lucifinil | ||||||||||||||
| Isaac Wang | ||||||||||||||
| King Hu | ||||||||||||||
| Isaac Tao | ||||||||||||||
| 英雄 李 | ||||||||||||||
| Canhuang Huang | ||||||||||||||
| Zhuoran Lu | ||||||||||||||
| Pia Max | ||||||||||||||
| Chaoyi Zhang | ||||||||||||||
| Liam Li | ||||||||||||||
| Teng Gao3 | ||||||||||||||
| 子扬 郑 | ||||||||||||||
| Zhu Xuanyu | ||||||||||||||
| Yuyang Feng | ||||||||||||||
| Red Yizhe | ||||||||||||||
| Darwin Qu | ||||||||||||||
| Gang Shao |
圈速热力图 — 全场对标
每个色块表示该圈相对全场所有圈速均值 (164.79s) 的偏差（全场标准差 8.74s）。绿=比全场平均快，红=比全场平均慢。看谁绝对速度快、圈速压制力强。
远快于全场
稍快
接近全场均
稍慢
远慢于全场
事故圈
疑似进站圈
全场最快
| 车手 | L1 | L2 | L3 | L4 | L5 | L6 | L7 | L8 | L9 | L10 | L11 | L12 | L13 | L14 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Liszt Lucifinil | ||||||||||||||
| Isaac Wang | ||||||||||||||
| King Hu | ||||||||||||||
| Isaac Tao | ||||||||||||||
| 英雄 李 | ||||||||||||||
| Canhuang Huang | ||||||||||||||
| Zhuoran Lu | ||||||||||||||
| Pia Max | ||||||||||||||
| Chaoyi Zhang | ||||||||||||||
| Liam Li | ||||||||||||||
| Teng Gao3 | ||||||||||||||
| 子扬 郑 | ||||||||||||||
| Zhu Xuanyu | ||||||||||||||
| Yuyang Feng | ||||||||||||||
| Red Yizhe | ||||||||||||||
| Darwin Qu | ||||||||||||||
| Gang Shao |