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飛馳炫車
應與疾速雲端搭配

一級方程式賽車是世界最佳車手之間的角逐,但也是全球最具創新力的工程師之間的較量。沒有其他運動在其發展和新技術採用方面如此活躍。有些技術可以協助車手達到高達 230 英里/小時的速度,在不到 2 秒的時間內停車加油,並憑藉 5G 的力量在轉彎處飛馳,而更多技術則是增強日益增長的、超過十億的車迷群體的觀賞體驗。因此,能成為一級方程式賽車官方雲端服務和機器學習的提供商,AWS 深感自豪。

運作方式︰

產品系列
改頭換面

技術在這項運動的發展中一直發揮著核心作用,但無伺服器和機器學習正在改變 F1 自動執行、收集、分析和利用資料做出決策的方式。

促進賽道
及時回應

F1 透過改變圍繞賽車設計的一些規則,將比賽提升到一個新的水準。F1 利用 AWS 高效能運算服務來模擬這些變更,從而讓模擬週期更快捷、更成熟。

提供更深入的
洞見

F1 使用 Amazon SageMaker 建構 Machine Learning 模型,以協助車迷更好地了解車手或維修人員可能會嚴重影響結果的瞬間決策。

新聞

AWS 和 F1 宣佈 2020 賽季新的賽車表現統計資料

六項即時賽車統計資料中的第一項將於 7 月 3 日週末首次亮相,並在奧地利 Spielberg 開幕賽季的首屆大獎賽上發佈「汽車效能得分」

閱讀新聞稿 >
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向專家進一步了解有關汽車效能得分的資訊

F1 效能工程與分析首席技術工程師 Rob Smedley 詳細介紹了全新 F1 Insight 汽車效能得分的重要性。Formula 1 賽車效能的這些重要方面從一開始就讓車迷更加清楚地了解了不同賽車之間的相對效能。

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Formula 1 與 AWS 共同研發下一代賽車

F1 運算流體動力學項目用了超過 12,000 個小時的運算時間,來設計 2021 賽季的賽車。觀看 F1 首席技術工程師 Rob Smedley 關於與 AWS 合作以改變設計並改善車迷體驗的 re:invent 主題演講。造訪下面的連結以閱讀有關項目的新聞稿。

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加速車迷體驗

想要看看幕後情況,了解如何完成? 進一步了解 AWS 和 F1 如何使用資料教導 Amazon SageMaker 複雜的機器學習演算法,以提供新的洞見並為車迷提供更多精彩賽事、在比賽開始時以驚人的準確性預測結果,並使用資料設計下一輛賽車。

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從資料
著手

在一級方程式賽車大獎賽期間,每輛賽車均包含 120 個感應器,它們每秒產生 110 萬個遙測資料點,將資料從賽車傳輸至維修站。該即時資料與 S3 上儲存的超過 69 年的歷史比賽資料相結合,讓車迷和車隊了解空前的賽道側決策。

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讓車迷體驗
更引人入勝

透過收集歷史資料並將其用於教授 Amazon SageMaker 複雜的機器學習演算法,F1 可預測比賽策略的結果,從而提高團隊、賽車和車手的準確性。隨著大獎賽的開展,這些模型能夠使用重新整理的即時資料來預測未來的情況,以提供豐富而引人入勝的車迷體驗。

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戰況預測

在 F1 整個賽車歷史中,賽道上最激動人心的賽車動作都來自車手的「戰鬥」,即車手追逐到足夠近的距離,以嘗試超車。最終的位置爭奪導致所涉及的車手之間進攻性和防守性駕駛行為不可預測,有時還有危險因素的結合。戰況預測圖形分析了賽道歷史和預計的車手速度,以洞悉比賽期間車手不斷展開的戰鬥,而這對於觀眾而言並不總是顯而易見。

停站策略之戰

晚剎車和卡住內線是 F1 團隊在近距離競速場景中使用的策略,用以領先競爭對手,成功與失敗之間的間隔以十分之一秒為單位。停站策略之戰可為球迷和評論員提供即時洞見,以了解兩名競賽車手的位置,各自停站後的預計差距以及超車的機率,從而協助車迷即時評估每位車手在策略上的成功程度,以及可能的結果。

輪胎效能

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F1 團隊可以使用各種輪胎膠料,以提供更強的抓地力以延長使用壽命。輪胎效能下降是賽車團隊在比賽中的首要考慮因素,而在圈速和輪胎狀況之間找到完美的平衡是獲勝策略的關鍵要素。透過分析時間和遙測資訊,並估計由於輪胎功率和輪胎能量而損失的單圈時間,輪胎效能讓車迷和評論員更好地了解目前的效能水準。

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專業服務入門

2018 年,F1 開始與 AWS 專業服務 (ProServ) 團隊合作,此後交付了兩種模型來支援賽事圖形處理:2019 年 3 月的停站優勢和 2019 年 7 月的戰況預測。F1 將繼續與專業服務團隊和 Amazon ML Solutions Lab 團隊攜手創新,透過對使用案例進行原型設計和開發新的概念驗證來加速 F1 Insights 的開發。ProServ 團隊則協助 F1將模型投入生產,並整合至 F1 基礎架構中。

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