F1 Insights – 混合能源系統
混合能源系統是採用 AWS 技術的 F1 Insight，可識別駕駛員如何利用電能儘可能多地發揮賽車效能。該圖形會根據前一圈所用的能量，識別三種不同的駕駛員行為 (中性、充電和部署)。這一切都是透過使用 AWS 雲端運算能力求解能量平衡方程式來實現。Insight 可協助觀眾了解駕駛艙內正在進行的關鍵策略性決策。
Formula 1 如何利用遠端營運和生產
Formula 1 推動創新，並尋求設計全新、更有效的方式來執行其營運。Formula 1 的雲端架構師及雲端與 DevOps 團隊經理 Ryan Kirk 分享了他的團隊如何善用雲端技術來改善現有的營運、系統和工作流程，或引入全新的方式來實現我們的營運。
Formula 1 如何利用 AWS 啟動雲端轉型
AWS Principal Sports Partnership Manager，Neil Ralph 在與帶領組織展開雲端轉型旅程的 F1 IT 總監 Chris Roberts 所進行的一場對話中，回顧了他五年來與 Formula 1 的合作。
AWS 助推
F1 的資料旅程
在 F1 賽車領域，沒有捷徑可走。但藉助 AWS 的強大功能，資料驅動的洞察可更輕鬆地為能帶來勝利的瞬間決策提供資訊。了解 AWS 如何支援 F1 管理其資料架構，將資料傳送至需要的地方，並以創紀錄的速度推動關鍵決策。
AWS 助推
F1 Insight︰Close to the Wall
Close to the Wall 為車迷和廣播公司提供獨特的檢視，切實了解 F1 賽車在冠軍賽最令人興奮的角落到底有多接近牆壁。F1 藉助特殊的相機與深度神經網路和電腦視覺演算法的融合，來計算 F1 賽車 (通常是輪胎) 最接近牆壁的距離。該計算使用四個步驟的程序來完成，即車架採集、賽車運動偵測、軌跡估算，以及演算法輸出。
資料是 F1 的與眾不同之處
AWS 助推 F1 透過資料在競爭中脫穎而出。從下一代汽車到轉角加速，推出更快的單圈時間，同時徹底變革賽車運動。
F1 Insights 採用 AWS 技術
本週末推出的全新「提前進站威脅」圖形，是採用 AWS 技術的 F1 Insights 系列的最新作品，將讓車迷和廣播業者有機會了解哪些車會受「提前進站」威脅，即如果後面的那輛車在一圈結束時進入維修站，他們會輸給這輛車，或者更積極地說，哪些車有可能會提前進站。
F1 Insights 採用 AWS 技術
本週末推出的全新 'Pitlane Performance' 圖形，是採用 AWS 技術的 F1 Insights 系列的最新作品，將為車迷和廣播業者提供一個剖析整個進站事件的機會，了解從車手進入維修區並離開另一端的那一刻起迷失和被發現的時間。
AWS 助推
F1 Insights
"Start Analysis" 於 10 月在土耳其 Grand Prix 上首次亮相，是採用 AWS 技術的 F1 Insights 系列最新作品。相較於最接近的競爭對手，它為車迷和廣播業者提供了一個機會，可以查看每位車手在完美起步的嘗試背後的資料。
F1 媒體處理架構採用 AWS 技術
了解 AWS 在過去及未來幾年如何使用 AWS 解決方案所提供的 Media2Cloud (M2C) 參考實作，為 Formula 1 媒體資產建立一套客製化的管理方式。
為什麼 F1 選擇 AWS
我們需要一間技術供應商來協助我們加速創新，並將我們的組織推向未來，而 AWS 是建立合作的明確之選。透過利用 AWS 及其創新雲端技術的廣度和深度，我們能夠讓車迷更接近賽道上的瞬間決策，重新設計我們的未來 F1 賽車，協助我們更好地了解大量 F1 資料，以及執行分析和機器學習來利用資料的力量，等等。我們為所取得的驕人成績感到高興，能夠攜手實現更多精彩更讓我們激動不已。
F1 賽車運動總經理 Ross Brawn
我們需要一間技術供應商來協助我們加速創新，並將我們的組織推向未來，而 AWS 是建立合作的明確之選。透過利用 AWS 及其創新雲端技術的廣度和深度，我們能夠讓車迷更接近賽道上的瞬間決策，重新設計我們的未來 F1 賽車，協助我們更好地了解大量 F1 資料，以及執行分析和機器學習來利用資料的力量，等等。我們為所取得的驕人成績感到高興，能夠攜手實現更多精彩更讓我們激動不已。
F1 賽車運動總經理 Ross Brawn
車手的最高時速達到 230 mph，在不到兩秒的時間內進站，並憑藉 5G 的力量在彎道上飛馳，FORMULA 1 (F1) 需要像其運動一樣快的技術供應商。F1 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。藉助 AWS，F1 正在利用機器學習 (ML) 模型和高效能運算 (HPC) 等創新技術對這項運動進行數位化變革。
運作方式︰
讓運動改頭換面
AWS 最廣泛和最深入的功能，以及無與倫比的創新步伐正在變革 F1 收集、分析和利用資料和內容來制定決策的方式。每輛 F1 賽車上裝有 300 個感應器，每秒可產生超過 110 萬個資料點，而這些資料將從賽車傳送至維修區，因此 F1 堪稱一項真正的資料驅動型運動。
促進賽道
及時回應
F1 和 AWS 致力於使用資料來改善車輛和車手的表現。透過使用 AWS 高效能運算，F1 能夠執行空氣動力學模擬，以提升 70% 的空前速度開發其新一代賽車，並將下壓力損失從 50% 降低至 15%。這種顯著的降低為追逐的車手提供了更多的超車機會，從而為車迷提供更多兩車並排動作。新一代賽車將於 2022 年賽季推出。此外，F1 在其模擬過程中還在探索機器學習的運用，從而為組織提供新的洞見，並透過 5,000 多次單賽車和多賽車模擬，收集超過 5.5 億個資料點。
吸引並
取悅車迷
在週末的比賽中，車迷的體驗煥然一新。憑藉 AWS，F1 能夠透過其 F1 Insights 將透過賽車和賽道旁傳輸的數以百萬計的資料點，轉換為引人入勝的車迷體驗。F1 使用存放在 Amazon S3 上的 70 年曆史比賽資料，透過複雜的模型進行分析並與車迷分享，以豐富的資料洞見來揭示瞬間決策的細微差別，並透過這些進階統計資料來突出各種表現。
吸引球迷
採用 AWS 技術的 F1 Insights 可以讓每次比賽之前、期間和之後的球迷體驗改頭換面。透過使用不同的資料點來告知每個洞見，F1 讓車迷能夠了解車手如何瞬間做出決定，以及車隊如何即時設計和實作能夠影響比賽結果的比賽策略。以下是一些有關如何將其組合在一起的範例。
點按下面的內容以展開
透過使用計時資料，F1 能夠建立直觀的洞見，讓車迷能夠客觀地分析各個團隊和車手的表現、策略和戰術，這些都會影響整個比賽的結果。
資料分析讓 F1 能夠在任何相關參數上比較指定賽車、車隊和車手的表現，並對其進行直觀排名，以指導車迷。
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賽車分析/賽車開發
進一步了解 ›這些洞見顯示了車隊如何開發其賽車，所開發的賽車速度如何，以及整個賽季的比賽結果。無論是在賽季期間還是年度賽，開發比賽都是 F1 團隊的主要 KPI，這為 F1 的內部運作以及各個團隊在這一方面的表現提供了獨特的洞見。
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賽車性能分數
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車手表現
車手表現突出顯示與隊友和競爭對手相比，哪些車手將他們的汽車推向了性能的絕對極限。計算汽車輪胎在一圈中產生的力，並將其與汽車的最大能力進行比較，這將顯示車手發揮了汽車的多少潛在效能。將顯示三個參數，以突顯車手表現的三個關鍵方面，這會對終極目標產生重大影響- 單圈時間：加速、制動、彎道。
進一步了解 › -
車手賽季表現
進一步了解 ›透過分析有關賽車、輪胎、交通、燃油等方面影響的大量資料，根據最重要的駕駛技能子集來細分車手的表現，以及針對七個關鍵指標 – 排位賽速度、比賽開始、比賽第 1 圈、比賽速度、輪胎管理、車手停站技能和超車，提供每個車手在整個賽季的表現得分輸出。這些指標使用 0 到 10 的範圍進行標準化，以提供「得分」式指標，並為觀眾、車迷和團隊提供洞見，以了解某個車手的優缺點，以及與該領域其他車手相比較的表現。
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排位賽
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開始分析
F1 密切關注空氣動力學、輪胎性能、動力單元、車輛動力學和車輛最佳化，以提供協助車迷解讀整體賽車性能的洞見。
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煞車表現
進一步了解 ›煞車表現顯示車手在轉彎操縱時的煞車風格可以提供從彎道出來的優勢。這透過測量車手在煞車之前接近彎道頂點的程度，比較車手的煞車風格和表現，並顯示賽車和車手在轉彎時的共同表現，如接近時的最高速度、煞車時的降速、使用的煞車功率以及車手在轉彎時承受的巨大重力。
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彎道分析
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出口速度
彎道分析是由特定 (關鍵) 彎道附近的最佳制動和加速點確定的，彎道是每個車手獲得最大收益的區域。此洞見讓觀眾對單圈時間的損失和收益有更深入的了解，並在賽車之間作比較。
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輪胎性能
利用賽車資料，即賽車速度、縱向和橫向加速度以及陀螺儀，我們能夠估算出滑移角，然後得出每輛賽車的車輛平衡模型。這可得出輪胎磨損能量的輸出。(注意：輪胎磨損能量不是物理上的輪胎磨損，而是輪胎接觸面在路面上滑動的能量傳遞。) 該輸出為我們提供了每個拐角處的輪胎性能，指示相對於輪胎最終性能壽命使用了多少輪胎。
Fastest Driver
藉助 AWS 機器學習技術，此洞見透過從方程式中移除 F1 賽車差速器來確定老掉牙的問題：誰是最快的車手，從而提供從 1983 年至今所有 F1 車手的客觀、以資料驅動的排名。 F1 和 Amazon Machine Learning (ML) 解決方案實驗室的資料科學家在歷史上首次創建了跨時代、客觀、複雜、資料驅動的車手速度排名。
從資料開始
每一輛 F1 賽車大獎賽期間均包含 300 萬個感應器，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。將這一即時資料與儲存在 Amazon S3 上的 70 多年歷史比賽資料相結合，以擷取豐富的洞見，從而通知、指導車迷和豐富其觀賽體驗，並為他們帶來更多關於選擇可在賽車上表現出色的比賽策略洞見。
讓車迷體驗引入入勝之感
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 GRAND PRIX 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。
整合了 F1 資料的機器學習
部落格
Formula 1 如何利用 AWS 啟動雲端轉型
AWS Principal Sports Partnership Manager，Neil Ralph 在與帶領組織展開雲端轉型旅程的 F1 IT 總監 Chris Roberts 所進行的一場對話中，回顧了他五年來與 Formula 1 的合作。
向專家進一步了解提前進站威脅
首席技術工程師 Rob Smedley – F1 大獎賽最吸引人的部分之一在於兩個車隊緊追不捨、勢均力敵、即將進入停站時段時 (比賽中預計需要進入停站換輪胎的時間)。當賽車離得很近時，往往是誰先眨眼的問題，正如我們在很多情況下看到的那樣，勇敢的人常常能擊敗不那麼果斷的對手。
向專家進一步了解 Pitlane Performance
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 Pitlane Performance 的價值。進站已成為 Formula 1 最令人興奮的方面之一。它們是一個名副其實的櫥窗，可以了解 F1 如何能夠找到人類表現和技術的完美結合。能夠在不到兩秒的時間內更換全部四個輪胎，這是一項了不起的成就，這表明每個 F1 團隊需要非常努力才能找到完美。因此，我們像往常一樣，旨在透過此新圖形來剖析整個進站事件，這將協助我們了解從車手進入維修區的那一刻起迷失和被發現的時間。
從專家進一步了解有關 Best Race 開始的資訊
首席工程師兼 F1 資料系統總監 Rob Smedley。開始，或 F1 中眾所周知的啟動，對於車迷、車手和工程師來說，是席位的絕對優勢。這是 Grand Prix 比賽中最激動人心的部分之一，但一切都在幾秒鐘內完成。鑑於大獎賽比賽最初幾秒鐘的重要性，車隊在每一個細節上都付出了巨大的努力。車手需要與車輛控制系統和動力單元協調一致地執行許多精確和並行的動作，以實現最終起步，這可能會在比賽結束時產生影響。
進一步了解車手表現
了解車手表現
F1 效能工程與分析首席技術工程師 Rob Smedley 詳細介紹了最新的採用 AWS 技術的 F1 Insight。車手表現突出顯示與隊友和競爭對手相比，哪些車手將他們的汽車推向了性能的絕對極限。
向專家進一步
了解煞車表現
F1 效能工程與分析首席技術工程師 Rob Smedley 詳細介紹了最新的採用 AWS 技術的 F1 Insight。煞車表現顯示賽車和車手在轉彎時的共同表現，如接近時的最高速度、煞車時的降速、利用的煞車功率以及車手在轉彎時承受的巨大重力。
向專家進一步了解車手賽季表現
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。駕駛員賽季表現根據最重要的駕駛技能子集，提供駕駛員表現的分類資訊。該洞見分析了大量資料，以提供七個關鍵指標中駕駛員表現的賽季輸出。
向專家
了解煞車表現
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。Qualifying Pace 透過對周末練習賽的表現進行分析，預測排位賽期間各團隊的速度和表現。這項新的洞見利用機器學習和分析方法，結合練習賽資料和週六日比賽車隊表現的歷史資料，試圖預測排位賽結果。
進一步了解有關賽車分析的資訊/
專家級賽車開發
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 的重要性。專注於 F1 汽車開發的三個核心元素，圖形將測量空氣動力阻力、空氣動力下壓力和引擎功率方面的開發效能，建置於單圈時間分析和使用遙測資料作為主要來源輸入。
進一步了解有關彎道分析的資訊
了解煞車表現
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 彎道分析的重要性。透過汽車遙測資料分析和比較通過彎道主要區段時的性能，可以深入了解為什麼有些汽車在高速和低速彎道時表現優於其他汽車，而這是 F1 賽車性能的最重要方面。
進一步了解專家有關賽車性能得分
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 賽車性能得分的重要性。這些重要的 Formula 1 賽車性能資訊可讓車迷從一開始就更加清楚不同賽車之間的相對性能。
加速車迷體驗
想要看看幕後情況，了解如何完成？ 了解 AWS 和 F1 如何使用透過 Amazon SageMaker 建置的機器學習演算法，來提供新的洞見並增加賽道上的行動，以及 F1 如何使用 AWS 來設計下一輛賽車。
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F1 洞察
專業服務入門
F1 一直致力於與專業服務團隊和 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。