「全军出击」体育界，法国网球公开赛用AI提升观赛体验

正在进行的2020年东京奥运会被称为科技含量最高的奥运会。在2021年法网上，据说球迷、球员、教练、主播、记者、组织也将通过一套全新的沉浸式智能工具观看比赛。

据了解，法国网球联合会与印孚瑟斯合作，利用人工智能、3D和印孚瑟斯钴云解决方案，帮助改善比赛观看、比赛报道、广播编辑和球员训练的体验。

体育赛事的数字标准？

据了解，法网应用为选手和教练提供的可以进行人工智能游戏分析，并且该应用还具有自然语言搜索等认知功能。玩家可以用英语查询人工智能工具，并得到游戏性能的分析。此外，这个工具还可以帮助球员和教练制定更好的训练和比赛策略。

例如，这个工具可以分析玩家在特定游戏中的优势和注意点，并在游戏后几分钟内为玩家生成即时总结。此外，该工具还支持玩家和教练之间的远程协作。无论教练在世界的哪个角落，这个工具都可以增强沟通和分析，保证球员和教练可以制定更好的训练计划，提高比赛成绩。

至于球迷，大家可以一边看比赛一边分析，就像把球迷从家里“带”到球场一样。通过提供互动数据，粉丝可以更接近游戏。这些数据是可视化的，包括统计数据、拉力赛长度、击球次数和3D CourtVision等。在这个过程中，Infosys利用人工智能技术发现并使用NLG引擎生成意见，可以为粉丝提供一系列关键解释。同时，人工智能语音助手还可以通过智能家居设备(如亚马逊Alexa)提供直播和比赛博客内容，让全球观众都能走近法网。

此外，人工智能也为记者提供了新的体验。报道法国网球公开赛的记者从人工智能辅助新闻中受益匪浅。这个工具可以从大量的数据集中自动提取元素，为报道文章提供智能旁白。法网期间，记者撰写了900多篇新闻报道，利用游戏分析和自动生成的信息地图，可以轻松嵌入新闻报道。据了解，印孚瑟斯的AI集锦可以在比赛结束几分钟后自动帮助策划集锦。因为它使用人工智能技术来监控人群噪音，了解比赛状态和统计数据，并开发和提供跨数字平台的亮点。换句话说，世界各地的广播公司可以使用这个工具来选择不同的亮点，并在各种数字频道上发布。

法网合伙人、酒店及票务总监迈克尔汤奇表示：“在罗兰伽罗斯，采用人工智能优先的方法是本次比赛的一个战略决策，这个决策得到了回报。对于法国网球联合会来说，受益于像Infosys这样的合作伙伴带来的专业知识、热情和创新，显然是一大优势。从数据处理到分析再到用户界面，他们一直在关注我们的业务重点和我们所面对的不同群体(比如粉丝、玩家和广播合作伙伴)。得益于印孚瑟斯的人工智能解决方案，我们可以持续为每个群体提供新的相关体验。我们相信，每一个解决方案的打造都是为了满足商业需求，更重要的是，这一切都是为了提升法网的体验和互动。"

具体来说，有趣的数字便利包括很多创新，比如Infosys的AI Shot of Day)——，它利用人工智能技术将视频动态调整到特定的大小比例，方便人们在各种社交平台上发布剪辑视频。

深入挖掘工具和技术，重新定义网球的世界

Infosys开发了六款独立的沉浸式产品——，其中五款针对粉丝，另一款针对玩家和教练。MatchBeats可以解码游戏质量，通过逐点可视化帮助粉丝追踪游戏。MatchBeats是一个特殊的应用程序，可以在游戏中提供单个游戏的视频。

Infosys副总裁Raghavan Subramanian说：“CourtVis

据了解，Infosys Tennis Platform 有两个版本：Cloud Neutral 和 Serverless。Cloud Neutral 版本是使用大量的开源技术构建的，包括Apache Spark、Kafka、Zookeeper、ELK、Kubernetes、Docker、Sunbird 遥测、OpenCV、PostgreSQL、Prometheus、Grafana 等等，而 Serverless版本则使用了AWS托管服务，例如AWS Kinesis、AWS Lambda、Amazon Aurora、Amazon API Gateway、AWS CloudWatch 等服务。

对于2021年的法国网球公开赛，Infosys 部署了该平台的无服务器（Serverless）版本，该版本包括了大量亚马逊网络服务公司（AWS）提供的工具和Infosys专有的应用程序。AWS Kinesis自动配置并弹性扩展Lambda 函数，这些函数是处理来自多个来源的数据所必需的，而数据包括得分数据、表示网球飞行轨迹和球员位置的Hawkeye 数据。处理后的数据存储在 Amazon Aurora Serverless (PostgreSQL) 中，并且通过Amazon API Gateway 和 AWS Lambda作为API开放。

此外，网球平台（Tennis Platform）还使用了AWS Elemental MediaLive和AWS Elemental MediaConvert 来编码和处理来自所有球场的实时 RTMP 视频流。大型直播视频源被压缩成更小的版本，并通过一系列人工智能/机器学习模型，而这些模型支持了人工智能视频（AI Videos）、人工智能亮点（AI Highlights）、人工智能今日集锦（AI Shot of the day）等功能。

新时代的球迷不仅仅是观看体育比赛，他们还希望能够实时看到每一场比赛的数据和分析。因此，2021年的法国网球公开赛采用了Amazon Cloud Front加速静态内容、API响应和视频的分发，并使用了Cloud Front内容分发网络（CDN）通过被称为边缘位置（edge locations）的全球数据中心网络进行内容分发。当一名用户请求内容时，CloudFront 会将请求路由到延迟最小的边缘站点，从而确保最佳性能。

通过一个丰富交互的界面，最终用户可以使用所有人工智能完成的分析，这个界面是使用React.js（一个 JavaScript 库）构建的。虚拟3D艺术博物馆则汇集了40多年来的标志性艺术海报供球迷们缅怀，这个艺术馆使用了Babylon.js，通过HTML5，能够在网络浏览器中显示3D图像，并且由于托管在Amazon S3之中，还可以通过Cloud Front CDN进行访问。

举例来说，当参赛的选手们在18个不同的球场上灵巧地挥拍击球，在任何给定的时间，Infosys 网球平台（Infosys Tennis Platform）都会使用 AWS Cloud Watch 和 AWS X-Ray 等技术跟踪一场又一场的比赛。这让罗兰.加洛斯能够为球员、教练、记者、广播公司和全球数百万球迷提供不间断的数字服务。这些服务提供了数据和可操作的见解以监控应用程序，响应系统范围内的性能变化、优化资源使用并提供统一的运营状况视图。CloudWatch可以检测异常行为、设置警报、显示日志和指标，完成自动化操作并解决问题。

在过去的几年里，人工智能在体育中的应用变得越来越复杂，并且极大地影响了我们消费体育内容的方式。从足球到一级方程式赛车，我们使用人工智能技术帮助制定战略、训练、广告以及很多其他的事情。

从很多方面看，体育界会接受人工智能技术并不奇怪。多年以来，该行业一直在使用统计和数据分析，这使之成为人工智能应用的沃土。

人工智能也在帮助教练。对于网球来说，通过了解旋转、速度、位置和球员位置等指标，教练可以深入了解情况并改进策略。人工智能可以提供每个球员的获胜战术或者视觉分析，以帮助教练们制定相应的策略。

与此同时，我们相信人工智能也将永远改变体育新闻。自动化新闻将生成当天重大事件的摘要。记者可以使用匹配分析、基于自然语言生成 (NLG) 的匹配概要和集成功能，将这些内容轻松地嵌入到媒体报道之中。

人工智能技术将越来越多地根据受众的人口统计数据，确定展示最相关广告的最佳时机。如果粉丝们能够在这些激动人心的比赛时刻与品牌互动，那么品牌就可以增加广告机会，而这将由人工智能决定。通过自动学习算法监控球员的动作、观众的情绪和表情，以识别出游戏中最激动人心的时刻——一切皆有可能！

体育运动的目标是为了超越对手，而人工智能技术可以帮助运动员和教练们做到这一点。算法的不断改进将会让人工智能技术越来越好地融入这个不断竞争的世界。除了比赛策略之外，人工智能还将影响广告商、特许经营商、行业观察家和球迷。这一切已成定局。