AWS 体育合作伙伴精选
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最快的 CARS DESERVE
最快的云

FORMULA 1 是世界上最好的车手之间的竞速,同时也是世界上一些最具创新能力的工程师的竞技场。任何其他运动都不曾在发展和拥抱新技术方面如此充满活力。虽然有些技术是为了帮助能实现高达 230 MPH 的车速、在 2 秒内停车并以 5G 的力快速通过弯道的车手,但大部分技术还是为了改进不断增加的 5 亿以上车迷群的体验。这也是为什么 AWS 很自豪能既作为 FORMULA 1 的官方云服务,又能作为其机器学习提供商。

以下是它的工作原理:

转变
系列

技术在运动的变革中始终起着中心作用,但无服务器技术和机器学习正在改变着 F1 自动处理、收集、分析和利用数据来制定决策的方式。

采取
更多行动

F1 正在通过改变汽车设计的一些规则来将比赛提升到一个新的水平。F1 使用 AWS 高性能计算服务模拟这些改变,从而使模拟周期更短、更复杂。

提供更深入的
见解

F1 使用 Amazon SageMaker 构建机器学习模型,以帮助车迷更好地理解车手或维修站工作人员在瞬间做出的可能会极大地影响比赛结果的决定。

新闻提要

向专家了解关于弯道分析的更多信息

F1 性能工程和分析首席技术工程师 Rob Smedley 详细介绍了新的 F1 Insight 弯道分析的重要性。这通过根据汽车遥测数据中关于弯道部分的主要数据来分析和比较汽车的性能,提供了有些汽车在高速和低速弯道上的性能高于其他汽车的详细原因分析,这是 F1 赛车最重要的性能方面。

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AWS 和 Formula 1 宣布在 2020 年赛季提供新的赛车性能统计数据

在奥地利斯皮博格举行的 Grand Prix 赛季开幕式上将启用“赛车性能分数”,六个实时赛车统计数据的第一个数据将首次亮相于 7 月 3 日的周末

阅读新闻稿 >

向专家了解有关赛车性能分数的更多信息

F1 性能工程和分析首席技术工程师 Rob Smedley 详细介绍了新的 F1 Insight 赛车性能分数的重要性。Formula 1 赛车性能的这些重要方面让车迷从一开始就能更加清楚地了解不同赛车之间的相对性能。

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Formula 1 与 AWS 合作开发下一代赛车

F1 计算流体动力学项目利用超过 12000 小时的计算时间为 2021 赛季设计赛车。观看 F1 首席技术官 Rob Smedley 在 re:Invent 对 F1 与 AWS 合作改变设计和改善车迷体验发表的主旨演讲。访问下面的链接阅读有关项目的新闻稿。

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加快车迷体验

想要了解幕后工作原理? 详细了解 AWS 和 F1 如何使用数据讲授 Amazon SageMaker 复杂机器学习算法,这些算法可以为车迷提供新见解和更多活动,在比赛进行中以惊人的准确性预测结果,并使用数据设计下一款赛车。

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从数据开始

在 FORMULA 1 Grand Prix 期间,每辆车都包含 120 个传感器,这些传感器每秒钟能生成从汽车传输到维修站的 110 万个遥测数据点。这些实时数据与 S3 上存储的超过 69 年的历史赛车数据相结合,将无与伦比的赛道决策告知车迷和车队。

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转变车迷的驾驶体验

通过获取历史数据并将其用于教授 Amazon SageMaker 复杂的机器学习算法,F1 可以预测比赛策略的结果,提高团队、赛车和车手的准确性。然后,这些模型能够在 Grand Prix 大赛正式开始时使用刷新的实时数据预测未来场景,从而提供丰富且迷人的车迷体验。

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Battle Forecast

纵观 F1 历史,赛道上一些最激动人心的比赛动作都来自于车手之间的“战斗”——当一名追逐赛车手足够接近、试图超车时。由此进行位置争夺的结果是,所涉及的车手之间产生不可预测的,有时是危险的进攻和防守组合型驾驶行动。Battle Forecast 图形将分析赛道历史和预计的车手速度,以帮助观众在比赛期间了解车手间所形成的争斗,而观众往往看不到这一点。

Pit Strategy Battle

F1 车队在近距离比赛场景下使用 Undercut 和 Overcut 战略来领先对手,成功和失败之间的差距仅以十分之一秒来衡量。Pit Strategy Battle 让车迷和评论员实时了解两位对手车手的位置、其各自进站后的预测差距及超车机会百分比,从而帮助车迷实时评估每位车手战略的成功几率及其潜在结果。

轮胎性能

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F1 车队可以使用一系列的轮胎成分,提供范围介于更高抓地力到更长使用寿命的性能。轮胎性能和退化是车队在比赛中最关心的问题,在单圈时间和轮胎状况之间找到完美的平衡是赢得比赛的关键因素。通过分析计时和遥测信息、估算由于轮胎动力和轮胎能量造成的圈数损失,轮胎性能让球迷和评论员更好地了解当前的性能水平。

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开始使用专业服务

2018 年,F1 与 AWS 专业服务团队合作,后者已交付两个模型来支持赛车图形:2019 年 3 月的 Pit Stop Advantage 和 2019 年 7 月的 Battle Forecast。F1 继续与专业服务团队和 Amazon ML Solutions Lab 一起创新,通过对使用案例进行原型设计和开发新的概念验证来加快 F1 Insights 的开发。ProServ 团队随后还帮助 F1 将模型投入生产并集成到 F1 基础设施中。

准备好开始使用了吗?
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