把基础练好，100以下都能靠大直道吸尾流抽头+玩刹车随便超，前提是车别太拉

ai就是训练出来的啊，不然就不叫ai了。首先设计师画出一条指导行车线（如果是自由地图，行车线也是自动画的），行车线就包括了油门刹车转向这些信息。然后以这条行车线为基础，训练ai，圈速越快奖励越多。ai为了获取更多奖励，就会主动调整自己的神经网络结构。再加上多车对抗、复杂赛道环境、弹弓系统等等各方面的训练，就这么做出来了。
有时候我们管那些路人车（比如欧卡或者NFS里的）也叫ai车，但这么叫其实不严谨。因为这些车的绝大多数逻辑是程序员写好的，这些车面临复杂环境，并没有一个自主决策的过程。

不懂帮顶

大多数都是寻线小车

如果是F1系列的话应该可以拿到阉割版的真实数据，比如车手的输入和部分赛车设定数据，这样训练AI会方便一些

我感觉游戏中的ai应该不是基于现在所说的机器学习类的ai吧，我感觉像是基于规则写的，因为十几二十年前赛车游戏就很成熟了，那时候机器学习应该没有广泛用于游戏吧。
我感觉现在赛车游戏里的ai还是基于人写的规则，可能会比较复杂？毕竟成熟游戏也不是一个人能写出来的。
如果是用的基于机器学习的ai，那这部分属于强化学习的领域，openai的gym就有赛车相关的拟真环境，不过比较简单，就简单的强化学习算法就能训练。如果是要做自己的游戏，那想要训练一个强化学习ai，关键点在于要有数据，或者说要有一个拟真环境来创造数据，也得有专门的团队来做才行。
当然我也不是做游戏的，只是根据经验随便说说，可能说的不对。

赛车游戏里没有真的ai，都是预设的脚本。一般就是固定几条线路，然后可以先把赛车抓地力设定一个值，每个弯角开油刹车给一个数据，得出一个圈速。然后不同难度只需要在这个基础上更改赛车的抓地力，油门和刹车开度等等数值就可以了。从根本上来说玩家开的车和电脑的车就不是一辆车，性能各方面都不一样，所以你会发现同样的圈速ai会在一些弯角作出人跑不出来的速度（电脑车抓地力更强），又在一些地方不正常的慢，全看写脚本的人愿不愿意慢慢调整。