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不能亲临F1现场,云观赛可能更刺激你的感官

时间:202007/15 栏目:科技智能 浏览:72

  作为全球技术水平最高的运动赛事,一级方程式赛车不仅直接采用来自商业市场的领先技术方案,同时也在持续创造与开拓创新,为其他行业贡献着丰富的技术成果。

  甚至早在大数据概念正式普及之前,F1各车队就已经在采用类似的方法,将数据驱动决策贯彻到实践创造中的各个层面。这一切,自然也给整个汽车工业带来巨大的启发与贡献。

  不过,尽管一路奋进,最近一段时间,F1赛事在数字化领域仍然陷于落后。首先,F1赛车在现代通信技术与云平台的采用方面行动迟缓,这使得它在赛事播放层面的传播、移动与社交互动更是全面落后于时代。

推动数字化进程

  目前,这一情况正在改变。在Liberty Media于2017年接掌F1赛事管理权后,立即任命法拉利公司前技术总监兼梅赛德斯车队负责人Ross Brawn担任支持总经理。他明确表示,F1赛车将把数字化作为新时代下的头等大事。

  他在2017年曾提出,“我们有很多工作要做,目前正努力推动基础设施的部署。”

  自那以来,F1赛事完成了品牌改革、社交平台升级等多项工作,并建立起了表现上佳的电子竞技部门。通过由其组织的F1虚拟大奖赛(Virtual Grand Prix),车手、专业游戏选手以及社会各界名流得以相互竞争,并共同将F1赛事的人气推向新的高度。

  与此同时,F1主办方还在部分市场推出了自己的流媒体服务F1 TV。

  要想维持并拓展自己的粉丝群体,这种数字化进程将至关重要。千禧一代的口味相当挑剔,各类赛事都在努力争夺他们的休闲时间,而能否通过Facebook、Instagram以及Snapchat等新兴渠道与体育组织进行互动,就成了拉拢人气的关键。

  但与其他体育运动不同,F1赛事的直播节目只能覆盖到比赛过程中的一小部分。比如,在网球比赛上,一个机位即可俯瞰全场;足球比赛虽然难度高一点,但多角度跟拍也足以体现细节。但在F1比赛上,20辆赛车将在几英里长的赛道上竞逐,这就给内容传递带来了巨大的挑战。

  线性视频源只能在同一时间讲述一个故事,为此导演组需要在2个小时的转播中在不同故事之间往来切换。这不仅令观众难以了解赛场上发生的一切,也让F1比赛的入门门槛变得过高,不容易吸引到新的粉丝。具体来讲,如果不在社交媒体发布的短片中添加讲解字幕,人们可能根本搞不清视频里表现的是什么内容。

  面对这个难题,F1坚信其历史数据库以及每场比赛中产生的大量数据,将成为适应需求变化与满足观众口味的核心因素。过去近70年间,F1组织收集到了大量信息——通过每辆赛车上安装的300个传感器,能够在每场比赛中产生超过110万个数据点。

  快速分析这些信息的能力,已经成为决定F1车队比赛成绩的关键;但换个角度,我们又该怎样将这些数据与观众的观看体验关联起来?为此,F1于2018年决定与Amazon Web Services(AWS)开展合作,将原有系统逐步迁移至云端。目前,F1正在研究AWS存储、处理与机器学习功能,希望充分利用起这套庞大的数据存储库。

Rob Smedley F1

  一级方程式世界锦标赛——中国大奖赛上海站——准备日

数据的重要性

  为了确定哪些洞见真正具有意义,Brawn还诚邀前法拉利威廉姆斯车队工程师Rob Smedley加盟新项目。很多朋友对他可能并不熟悉,但过去十年以来,他曾经无数次在F1比赛中通过车队电台向车手发布指示。

  Smedley拥有长达25年的赛车运动从业生涯,并在2018赛季末正式宣布退休。不过出色的才华不会被埋没,去年夏季多家车队向他伸出橄榄枝,而他最终决定帮助Brawn为数据洞见筛查贡献力量。

  最初,Smedley以顾问的身份加入,但他现在已经晋升为首席工程师,开始为F1的数据发掘之旅带来深远影响。

  他表示,“我能做的最重要的工作,就是将自己的经历作为审视F1的起点。我会从分析的角度观看比赛,但在电视上,我发现这种线性的观看体验让人根本理解不了赛场上发生了什么!我希望能把自己的经验与分析方法分享给F1的粉丝们。”

  “在电视上看到的内容经常没头没尾,而我们可以通过多种方式利用数据改善这种情况。总而言之,我们需要与人们互动,并向对方展示那些不太直观的信息。”

  “要想跟年轻的粉丝们交流,我们必须学会使用他们能够理解的语言。周末硬拉着自己的孩子在电视机前坐两个小时,只会让他们讨厌这场看起来毫无意义的赛车竞逐。相反,我们需要用数据把整个竞技过程拆分成一个个小片段,保证观看者能够快速理解其中的妙处。例如,我们可以将比赛内容转换为30秒长的剪辑片段,或者独立制作成一段情节完整的视频。”

  Smedley非常认可F1前负责人Bernie Eclestone做出的贡献,后者将F1赛事从“山寨产业”转变成了全球重量级赛事。他也相信,Liberty Media与Brawn做出的努力将推动F1运动的进一步发展,并在全球范围内吸引到更为多样的粉丝群体。

AWS Insights

  作为此番努力的最新成果,F1 Insights利用AWS机器学习功能收集到一系列前所未有的实时统计信息。Smedley表示,他们还以一种容易被粉丝理解的方式,将数据打包成具体见解。

  去年,F1转播节目新增六项统计数据——出站速度、预计进站整备策略、进站时间窗口、超车预测、实际进站整备策略以及轮胎性能。而在新的赛季当中,他们还将新增加六项分析见解,汽车性能得分正是其中之一。

  从奥地利大奖赛开始,观众将能够看到转播画面中出现基于低速弯、高速弯、直道以及操控等标准的车辆得分图形。这样做不仅能让车迷更客观地评估每辆车的机械表现,同时也可轻松确定哪些因素会让每位驾驶员处于有利或不利地位。

  比利时大奖赛则将发布弯道性能统计数据,将当前车手的行驶成绩与1983年以来的众多F1车手进行直接比较。F1还将使用机器学习来预测排位赛与决赛阶段的结果,提供基准以衡量驾驶员在每一场对接中的表现。

  其中最有趣的两项统计数据是,当前赛季车手与车队表现的评分。车手评分将由排位赛、起跑状态、比赛节奏、轮胎管理以及其他条件共同决定,观众们还可以随时查看车队与赛车随时间推移的发展过程。而车队表现评分则能帮助大家理解,为什么有些车队在赛季末总能奋起直追,拿出远超赛季初的赛场表现。新的零件能够显著提高车辆性能,先抑后扬的车队们往往持续跟进车辆调整与研发工作,但其他车队则可能选择优先开发下个赛季的车辆,借此获得提前研发的优势。

British Grand Prix 2019 - Race Day - Silverstone

  梅赛德斯车队车手Lewis Hamilton庆祝自己在英国大奖赛中胜出

可持续发展

  从统计数据来看,某些车队在观众中的人气似乎比较有限。面对这种问题,我们又该如何处理?万一在赛车中泄露了车厂的某些最新技术,又要怎么办?

  Smedley认为,车队非常理解促进并发展F1赛事的重要意义,因此绝对不会因为人气波动而轻易选择退赛。

  他解释道,“F1、各车队以及国际汽联之间保持着非常密切的关系,我们正努力让更多的企业加入这项运动。如果我们认为某些车辆的表现会泄露关键知识产权,或者给某支车队带来无可比拟的技术优势,我们会及时叫停相关行为。而且车队其实一直很清楚这些问题,他们也乐于看到一级方程式赛车在塑造汽车文化、维持车迷热情以及吸引新粉丝群体方面发挥的重要作用。”

  Smedley指出,他的血液中永远流动着比赛的热情,也不排除将来重新回归F1车队的可能性。但是现在,他对新的赛事参与方式感到非常满意——既不必满世界跑来跑去,又能为自己真心热爱的运动做出贡献。

  Smedley告诉我们,“F1给了我很多,我当然希望尽自己所能回馈这项运动。”

  “也许未来我还会重新回归F1车队……但在此之前,我得先把F1管理层交给我的任务做好。目标必须明确、团队必须上进、结构必须完备。我对现在的一切都很满意,不过未来总是充满变数。”

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