AWS 体育行业解决方案
推动生成式 AI 创新：体育领袖的经验教训
了解 Formula 1、NFL 和 PGA TOUR 等领导者如何使用 AWS 上的生成式人工智能来改善客户体验、员工工作效率和流程优化。利用这些真实使用案例来推进您的生成式人工智能之旅。
AWS 在体育行业的优势
提升球迷体验
AWS 为数百万客户提供云服务超过 16 年，使体育组织能够直接向粉丝提供高质量、低延迟和交互式的体育直播内容，提高场内参与度和增量盈利机会。
将数据转化为洞察
体育组织使用数据来获得可以最大化投资回报率的业务洞察，并推动新的效率和业务模式。AWS 使这些组织能够大规模分析他们的数据，并做出更好、更明智的决策。
加速创新
AWS 正在改变体育业，并通过加快创新步伐，以及改变我们为联盟和团队以及次要利益相关者收集、自动化、分析和利用数据的方式来帮助客户解决真正的业务问题。
降低成本并提高投资回报率
凭借大量的服务和功能，AWS 可以更快、更轻松、更经济高效地将现有应用程序迁移到云中，并构建您能想象到的几乎任何东西。消除技术债务，更好地将需求与 IT 成本挂钩，并更快地将资源重新分配给价值更高的项目。
新的和值得关注的体育赛事更新
使用 AWS 上的生成式人工智能重塑实时体育赛事搜索
想象一下，只需对着电视问一句“下一场 F1 比赛是什么时候？”就能立刻获得准确的答案。这就是由生成式人工智能驱动的实时体育赛事搜索的未来。
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AWS Elemental MediaLive Anywhere 入门
了解如何设置和配置新功能 AWS Elemental MediaLive Anywhere（MediaLive Anywhere），媒体客户现在可以选择使用基于云的集中管理控制面板部署混合工作流程，并且可以查看其整个本地编码实例集。
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PGA TOUR 如何利用 AWS 的机器学习和生成式人工智能来增强媒体资产管理
阅读 PGA TOUR MAM 如何守护这项运动自 1920 年以来的悠久历史，还为超过 400 位内容创作者和合作伙伴提供所需影像资料，助力他们创作新颖的故事，为高尔夫最激动人心的瞬间赋予丰富背景。
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世界领先的体育组织如何利用 AWS
Formula 1 重新设计赛车以实现更势均力敌的比赛和更激动人心的车迷体验
通过依赖 AWS Graviton2 支持的 EC2 实例，F1 的模拟时间减少了 80%，并使运行这些工作负载的成本降低了 30%。
AWS 和 NHL 携手推出全新的高级统计数据
由 AWS 提供支持的两项新型高级统计数据 – 射门分析和扑救分析，帮助球迷更好地了解和深入地欣赏他们最喜欢的球员和球队在关键时刻的表现。
为什么德国顶级国家足球联赛德甲联赛选择 AWS
德甲联赛正在使用 AWS AI/ML、分析、计算、数据库和存储服务来提供实时统计数据，以提高对比赛策略和结果的洞察力，并为球迷推荐个性化的比赛画面。
与主要行业合作伙伴携手创新
了解我们的一些客户
下面的一些案例介绍了 AWS 如何帮助客户和合作伙伴吸引球迷、训练球队以及转变体育和娱乐业务。
联盟
德甲联赛
作为全球体育场观看人数最多，并在 200 多个国家/地区转播的足球联赛，德国的德甲联赛是全世界最受欢迎的体育赛事之一。为了增加与球迷之间的互动，德甲联赛利用实时数据流和来自超过 10000 场比赛的历史数据，在 Amazon SageMaker 中构建并训练 ML 模型，以便获得实时预测和更多见解。这些模型将作为信息和图像部署，向球迷展示什么时候可能得分，确定潜在的进球机会，并且凸显出球队的站位和控场能力。该联赛还与 AWS 合作，为球迷提供自定义的内容和基于其所在位置、最喜爱的球员、球队和比赛的搜索结果，并使用 Amazon Rekognition 分析全球最大型的拥有超过 150000 个小时视频的数字足球媒体存档，使搜索历史影像片段变得格外轻松。
FORMULA 1 系列
FORMULA 1 是国际汽联认可的最高级别的赛车运动，拥有最快、最先进的汽车。在每次比赛中，每辆赛车上的 120 个传感器将会生成 3 GB 数据，并且每秒会产生 1,500 多个数据点。F1 使用 Amazon SageMaker 来训练涵盖 65 年数据的深度学习模型，以向粉丝提供由 Amazon Kinesis 实时流式传输的团队和驾驶员做出的瞬间决策统计信息、预测和见解。此外，F1 还使用在 Amazon HPC 运行的计算流体动力学（CFD），可以在虚拟环境中快速制作新车身设计的原型，以用于 2021 赛季。
NFL
通过其使用机器学习技术构建于 AWS 上的 Next Gen Stats (NGS) 程序，NFL 可提供突出展示比赛规模、速度和复杂性的高级统计信息。超宽带接收器使用 RFID 标签精确追踪球员和球的运动，并利用 Amazon EC2、S3 和 EMR 捕获和存储每场比赛中超过 3TB 的数据。将实时数据与传统的技术统计数据相结合，以计算数百种指标，并将预测结果和见解通过图形传递给在线、幕前、体育馆以及第二屏幕体验的球迷，而且还可以通过 API 传输给全球、分析公司、广播解说员和评论员。
NHL
通过利用诸多的 AWS 服务，NHL 将能够在云中实现视频处理和内容分发的自动化，并利用其在 AWS 云基础设施上运行的 Puck and Player Tracking (PPT) 系统来更完善地捕捉比赛细节，为其球迷、球队和媒体合作伙伴带来更丰富的体验。NHL 将与 Amazon Machine Learning 解决方案实验室合作，将 AWS 的深度机器学习服务组合应用于游戏视频和 NHL 官方数据，以制定和共享高级比赛分析与指标，让球迷更深入地了解比赛。NHL 计划使用 AWS Elemental Media Services 开发和管理基于云的高清和 4K 视频内容分发系统，该系统将为 NHL 官员、教练、球员和球迷提供全方位的比赛纵览。该系统由 AWS 提供支持，其将从一系列新的摄像机角度编码、处理、存储和传输比赛画面，从而提供连续的视频源，为观众带来传统直播摄像机视野之外的比赛细节和事件。通过利用 AWS 分析服务 (包括 Amazon Kinesis) 和机器学习服务 (例如 Amazon SageMaker)，NHL 将能够实时审计其向直播合作伙伴提供的视频源。
PGA
AWS 是 PGA TOUR 的官方云提供商、人工智能云提供商、深度学习云提供商和机器学习云提供商。AWS 和 TOUR 正在合作变革高尔夫内容的创建、分发和体验方式，让球迷更接近球场上的赛况，同时与 TOUR 共同简化其媒体运营。TOUR 使用 AWS 机器学习、存储、计算、分析、数据库和媒体服务来快速处理和分发每场高尔夫比赛的视频画面，同时利用 AWS 将这些内容快速转换为令人兴奋的全新数字体验，在 TOUR 比赛期间为球迷带来更加全面和个性化的体验。TOUR 已将近 100 年的媒体内容（包括可追溯到 1928 年洛杉矶公开赛的视频、音频和图像）迁移到 AWS，目前正在流式传输选手锦标赛的现场画面，并计划将未来的锦标赛扩展到基于 Amazon S3 的数据湖中。TOUR 使用 Amazon Rekognition 自动标记包含特定元数据（例如球员姓名和赞助商徽标）的内容以及 AWS 媒体服务，以便更快为电视赛事报道和面向在线观众的过顶（OTT）流式传输提供视频内容。此外，TOUR 目前还利用 Amazon Bedrock 创建 AI 平台，以方便访问整个组织的数据和内容，从而帮助员工为球迷制作内容。
澳大利亚游泳
游泳是澳大利亚最成功的奥林匹克运动，也是澳大利亚最受欢迎的活动之一，每年都有超过 450 万人参与其中。参加游泳是澳大利亚标志性文化的基础组成部分，但它依赖政府资金支持，并且全球竞争也非常激烈。通过与 AWS 合作，该团队已使用机器学习模型来优化接力队员组成，以最大程度地提高在大型比赛中获得奖牌的机会。对于能够在吸引、支持和培养澳大利亚下一代精英游泳运动员方面发挥积极作用，AWS 感到非常自豪。通过此次合作，AWS 希望为澳大利大游泳协会提供支持，以增强这项运动的知名度和媒体报道水平，提高全国参与率并为提高澳大利亚国家游泳队的成绩做出贡献。
团队
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (UIUC)
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (UIUC) 与 Amazon Machine Learning (ML) 解决方案实验室合作，帮助 UIUC 橄榄球教练更有效地为比赛做准备并提高获胜的几率。该团队将 UIUC 在大学橄榄球和教练方面的深厚专业知识与 AWS 的机器学习技术相结合，创建了一个最先进的 ML 模型，可以预测任何橄榄球比赛的结果。此外，UIUC 教练现在具有基于 ML 模型推荐的关键功能的自动生成的视觉游戏计划表。这样可以为教练节省比赛准备时间，并为他们提供关于表现和策略的更多见解。
SEATTLE SEAHAWKS
Seattle Seahawks 被认为是 NFL 中技术最先进的数据驱动型球队之一，它正在将其大部分基础设施迁移至 AWS，以利用计算、存储、数据库、分析和机器学习服务来更深入地分析其球员和竞争对手的数据，提高运营效率并加速创新。通过 Amazon S3 上的数据湖，可以将该团队 40 多年的统计数据与 NFL 数据、球员追踪、GPS 移动、球员的身体健康数据以及球探信息相结合，以提供更深入的可见性和更出色的见解，让教练能够更好地进行对位和实时调整，进而实现更多成功的达阵。
阅读新闻稿
INEOS
借助 AWS 的服务，英国 INEOS 帆船队成功在本地环境中为其将用于美洲杯帆船赛的帆船执行了数千次的设计模拟，所花费的时间从一个多月缩短至一周。该帆船队使用在 Amazon EC2 Spot 实例上运行的 HPC 环境来帮助设计比赛用帆船。对于船体，其设计需要数百个计算内核才能完成每次模拟，该团队除了使用带有弹性结构适配器 (EFA) 网络接口的最新亚马逊 EC2 C5n Nitro 实例外，还使用了 Amazon EC2 C5 实例。为了确保每周完成的数千次模拟的快速磁盘性能，该团队还使用 Amazon FSx for Lustre 来提供基于亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 的快速、可扩展且安全的高性能文件系统。
Scuderia Ferrari
Ferrari 将使用 AWS 经验证的全球基础设施，包括 AWS 欧洲 (米兰) 区域，以及诸多的服务来简化其赛车的设计和测试，为客户提供最令人兴奋的驾驶体验。此外，作为新的合作伙伴，Scuderia Ferrari 将利用 AWS，通过其移动应用程序推出数字化车迷互动平台，以独家、个性化的内容吸引全球数亿车迷。Ferrari 将利用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)，通过访问专用实例类型实现高效的高性能计算 (HPC)，并且 Ferrari 将使用基于 AWS Graviton2 的实例—与上一代基于 x86 的实例相比，它可提供七倍的性能。Ferrari 将使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 构建数据湖，并使用 AWS Lake Formation 快速安全地收集、编目和清理数百 PB 的数据，同时将利用 AWS 让当前客户和潜在客户更轻松地定制、购买和维护自己的汽车。使用亚马逊弹性Kubernetes服务（亚马逊EKS）和亚马逊DynamoDB（AWS完全托管的键值数据库），法拉利将能够快速创建、部署和扩展经过改进的数字体验，例如法拉利汽车配置器。
法拉利汽车配置器
Maple Leaf Sports & Entertainment
Maple Leaf Sports & Entertainment (MLSE) 将利用 AWS 全面的云和 AI 功能组合来改变加拿大一些知名的体育特许经营权 - 多伦多枫叶队、多伦多猛龙队、多伦多足球俱乐部（FC）和 Toronto Argonauts 的运营方式并提高粉丝参与度。MLSE 将使用 Amazon Rekognition 和 Amazon Kinesis 来捕捉和分析来自球队训练设施和比赛场地的摄像头的实时视频片段，以帮助球队在比赛期间做出关键决策。MLSE 还将增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用程序与 Amazon Kinesis 相结合，为其计划的“游戏中的比赛”数字体验提供支持，以便粉丝可以跟踪他们最喜欢的玩家、实时获取增强的游戏洞察、参与免费游戏以及按需体育博彩。AWS 技术还将为“Game Time”提供支持，这是一种交互式的第二屏幕体验，粉丝可以在其中与其他粉丝、校友和团队吉祥物分享和聊天。
媒体与娱乐
Intel
Intel 的 Olympic Technology Group 着手开发机器学习解决方案，以创建运动员表现的实时数字模型，c从而打造可移植、基于云的精英运动员教练解决方案。英特尔与亚马逊机器学习解决方案实验室 (MLSL) (https://aws.amazon.com/ml-solutions-lab/) 合作，利用MLSL的计算机视觉专业知识来增强英特尔现有的三维骨骼追踪能力。MLSL 在 Amazon SageMaker 上开发 3D 多人物姿势估计管道，支持从单台摄像机进行 3D 骨骼跟踪。“MLSL 团队认真听取了我们的要求，同时提出了可满足客户需求的卓越解决方案，”Olympic Technology Group 运动表现总监 Jonathan Lee 如此说道。该团队的能力超出了我们的预期，他们在在短短两周内就使用手机拍摄的 2D 视频开发出 3D 姿势估计管道。通过在 Amazon SageMaker 上标准化 ML 工作负载，我们在自有的模型上实现了惊人的 97% 平均准确率。”
PAC 12 Networks
Pac-12 Conference 致力于通过倡导提供给学生运动员的卓越学术、体育和护理知识来培养下一代领导者。会议及其十二所成员大学旗下的媒体公司Pac-12 Networks使用AWS媒体服务、AWS云存储和AWS Direct Connect将其视频和媒体基础设施迁移到AWS，用于从编码到广告插入、传输到交付的所有操作。Pac-12 工程师使用 AWS Lambda 和 Amazon EC2 快速且经济高效地启动新服务，支持从基于云的生产到数据分析的各种功能，以支持为世界各地的 Pac-12 和大学田径爱好者创造精彩体验的最终目标。
Pulselive
Pulselive 是一些最大的体育联赛和活动（从英超联赛到板球世界杯）的数字合作伙伴。索尼子公司正在帮助打造粉丝体验，通过有影响力的新方式提高参与度。Pulselive 使用 Amazon Personalize 使其客户能够为其在线体育媒体内容制定高度个性化的建议。Pulselive 与 Amazon Prototyping 团队合作，创建了一个新的推荐引擎，使视频消费量提高了 20%。通过利用 AWS，Pulselive 能够快速执行 A/B 测试，在尽可能不中断的情况下创建简单的概念证明，并进行实验，从而在技术和财务方面都降低了准入门槛。
第二频谱
Second Spectrum 是很多体育联赛（如美国国家篮球联赛(NBA) 和英超联赛）的官方光学追踪与分析服务提供商。Second Spectrum 利用 AWS 帮助体育联赛及其媒体合作伙伴打造分析、可视化和轻松可搜索的视频剪辑，以优化球迷体验并为球队提供更深层次的竞技分析。Second Spectrum 还通过 AWS Elemental 将其流媒体服务中的延迟最小化，同时为球迷提供高质量的观赛体验；而针对媒体优化的存储服务 AWS Elemental MediaStore 可以让电视节目制作人和赛事评论员快速地访问比赛中的关键时刻。
SPORTRADAR
Sportradar 是一家服务博彩和媒体行业的全球体育和信息情报提供商，每年提供超过 200000 个活动的数据。计算机视觉技术的进步为公司提供了绝佳的机会，让它能够扩大为客户提供的运动数据的深度，同时可通过自动化技术减少采集数据的成本。目前，Sportradar 正通过内部研发和外部合作的方式投资计算机视觉技术研究，以发展自身的计算机视觉数据采集能力，初期的重点领域为网球、足球和斯诺克台球。通过与 Amazon ML Solutions Lab 合作，Sportradar 不断探索在足球中应用先进的深度学习模型来进行自动化的比赛事件检测，从简单的球员和足球定位，向理解比赛意图，即比赛中正在发生什么发展。随着这项技术的逐渐成熟，为了将其应用到实际生产中，Sportradar 使用了多项 AWS 服务（包括 Amazon SageMaker、EKS、MSK、FSx）以及 Amazon 丰富的 GPU 和 CPU 计算实例来满足其计算机视觉处理管道的需要。借助这一基础设施，Sportradar 的研究人员得以大规模测试和验证计算机视觉模型，并轻松将来自实验室的模型应用到实际生产，同时确保了实时体育博彩使用案例所需的低延迟、可靠性和可扩展性。
Stats Perform
Stats Perform 是体育技术领域的市场领导者，提供最值得信赖的体育数据以及应用人工智能和机器学习的最新进展，为球队、体育博彩公司提供更完善的预测，同时带来更具吸引力的直播、媒体和球迷体验。公司收集最详细的运动数据，以打造跨运动的全新体验。利用数据最为丰富的体育数据库，Stats Perform 通过机器学习和计算机视觉增强体育比赛和娱乐，以创建高级预测和分析 – 适用于具有差异化叙事的数字和广播媒体、通过可靠和快速的数据推动其创新的科技公司、提供场内投注和诚信服务的体育博彩公司，或拥有首创人工智能分析软件的团队。借助 Amazon 和 AWS 提供的服务，有史以来第一次在英超联赛报道中使用了现场获胜概率，Alexa 将体育数据全面实施到世界各地联赛的语音技术中，以及通过 AWS 推进橄榄球数据在六国锦标赛中的使用，诸如此类。
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Kayo Sports
Kayo Sports 是面向澳大利亚体育迷的多体育流媒体服务和内容聚合商，其在 AWS 上运行大部分 IT 基础设施，为超过 100 万订阅者大规模提供个性化客户体验 (截至 2021 年 5 月)。Kayo 使用 AWS 产品和服务 (包括分析、机器学习、媒体服务以及网络和内容分发) 来分析数十万个数据点，以提供交互式统计数据和更深入的见解，从而增强观众的观赛体验。其中包括 SplitView，它可让用户在一个屏幕上观看最多四项运动；还包括 Kayo Key Moments，它可让用户跳转到最喜欢比赛的最精彩部分。使用 Amazon Redshift、Amazon Glue 和 Amazon Athena 等服务，Kayo 分析信息以创建统一的客户视图，同时调整内容库以根据观众的喜好提供个性化的体育赛事菜单。
防暴游戏
AWS 和 Riot Games 联手改变 Riot 的电子竞技内容在云中的创建和分发方式，并重新构想粉丝如何通过 AWS 首个用于电子竞技广播的数据分析集成体验《英雄联盟》《无畏契约》和《英雄联盟：峡谷激斗》手游电子竞技赛事。2022 年 7 月，Riot Games 宣布他们将全力投入 AWS，专注于为 Riot 的基础设施提供支持，包括发布 Riot 电子竞技、音乐制作、分析、统计和动画的新全球内容工厂。其他可能的工作负载包括利用 AWS 实例创建未来基于云的点播和实时内容，以及使用 AWS 为 Riot 位于都柏林、上海和西雅图的云优先生产设施的扩建提供支持。