由 AWS 提供支持的新 F1 见解将帮助 FORMULA 1 粉丝了解赛道上的瞬间决定-ESG跨境

由 AWS 提供支持的新 F1 见解将帮助 FORMULA 1 粉丝了解赛道上的瞬间决定

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2021-04-17
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由 AWS 提供支持的新 F1 见解将帮助 FORMULA 1 粉丝了解赛道上的瞬间决定

西雅图--今天,Amazon.com, Inc. 旗下公司(纳斯达克股票代码:AMZN)和 FORMULA 1 (F1)(纳斯达克股票代码:FWONA、FWONK)推出了六款新的 F1 Insights AWS 将在 2021 赛季推出。新增内容意味着到本赛季结束时,共有 18 项 AWS 支持的统计数据可供球迷使用。由 AWS 提供支持的 F1 Insights 是实时的赛车统计数据,以屏幕图形的形式显示,通过提供粉丝解释车手和车队比赛策略和表现所需的数据和分析,在每场比赛之前、期间和之后改变球迷的体验。第一个新的统计数据,制动性能,将在 4 月 16 日至 18 日在意大利举行的大奖赛上首次亮相。 2021 年的新统计数据集将使用包括机器学习在内的一系列 AWS 技术,以帮助车迷更好地了解和突出潜在的比赛结果,并比较他们最喜欢的车手和汽车。 有关 AWS 及其参与 F1 的更多信息,包括之前发布的 12 个 F1 Insights,请访问:。

“由 AWS 提供支持的 F1 Insights 让车迷们以业内人士的视角了解汽车、车手和团队如何协同工作,以便他们更好地了解赛道上的动作”

F1 赛车是一项数据驱动的运动,球迷们的大部分兴奋来自于在比赛前后仔细研究统计数据,以更深入地了解车手和团队的决策以及赛车在赛道上的表现。由 AWS 提供支持的 F1 Insights 为统计数据添加了一个新的实时维度,并围绕比赛数据放置上下文,以帮助车迷更好地了解赛道上的关键时刻。每辆赛车上的 300 多个传感器每秒生成超过 110 万个数据点,F1 将这些数据点从赛车传输到维修站并传输到 AWS 上进行处理。 F1 依靠 AWS 服务的广度和深度来对生成的大量数据进行流式传输和分析,然后通过 F1 Insights 以有意义的方式将其呈现给世界各地的电视和在线观众。

本赛季推出的第一个 F1 Insight,制动性能,展示了驾驶员在转弯机动中的制动方式如何能够在转弯时提供优势。如果执行得当,制动可以通过转弯阶段优化汽车的速度,并使驾驶员能够在赛道上获得更好的位置。该统计数据通过测量驾驶员在制动前接近弯道顶点的距离来显示和比较驾驶员的制动方式和性能。此外,它将显示导致汽车和驾驶员在转弯时如何共同表现的关键性能指标,例如接近时的最高速度、通过制动降低速度、使用的制动功率 (KWH) 以及巨大的 G 力驾驶员转弯时经历。制动性能建立在现有统计数据的基础上,该统计数据显示了汽车在转弯时的物理性能。

制动性能和其他五个由 AWS 提供支持的新 F1 见解(详见下文)将于本赛季 4 月至 12 月以屏幕图形的形式首次亮相。每一项新的统计数据都让粉丝们更清楚地了解赛道上的瞬间动作和维修站墙后面的决策。

  • 当 F1 车手在比赛的关键点将他们的汽车在轮胎牵引、制动、加速和机动等方面达到性能极限时, Car Exploitation会向车迷展示。该统计数据通过显示赛车在比赛中的当前性能与理论性能限制相比,实时显示数据,然后计算每圈获得或损失的时间。该统计数据将于 6 月 11 日至 13 日在 FORMULA 1 HEINEKEN GRAND PRIX DU CANADA 2021 上首次亮相。
  • 能源使用提供了有关为 F1 赛车提供动力的高科技发动机在比赛中如何利用能源的见解,包括团队何时释放能量以超越另一辆车。该统计数据显示能量流经先进 F1 发动机的每个组件(称为动力单元),并显示在比赛的任何特定时刻剩余多少电池能量。 F1 发动机通过结合使用内燃机和混合动力系统来推动车辆,这些系统从制动和涡轮增压器中回收能量。但是,动力装置的能量存储容量和在每圈比赛中可以通过它的能量是有限度的。赛车队跟踪这些数据,以帮助在比赛的关键时刻最大限度地提高他们的汽车性能,确定何时以稳定的方式分配能量以实现最佳单圈时间,或在与其他车手对抗时在集中时刻释放能量以获得或保持位置。能源使用允许粉丝实时查看这些决定。该统计数据将于 7 月 16 日至 18 日在 FORMULA 1 PIRELLI BRITISH GRAND PRIX 2021 上首次亮相。
  • 起步分析显示哪个车手踩踏板最快并选择了完美的路线,以及哪些车手在起跑线上挣扎以及原因。实现完美起步是车手的核心技能,起步分析将帮助车迷了解车手的决定如何在比赛中赢得或牺牲早期优势。该统计数据将于 9 月 10 日至 12 日在 FORMULA 1 HEINEKEN GRAN PREMIO D'ITALIA 2021 上首次亮相。
  • Pitlane Performance分析进站性能,为发生在维修站墙后的比赛部分增添刺激。进站是 F1 比赛中必不可少且精确协调但耗时的元素。 Pitlane Performance 提供了超越汽车静止停车时间的见解,例如解开驾驶员和团队在维修区进站的每个步骤中的表现,并突出显示由于团队工作效率而损失或获得的总维修区时间。该统计数据将于 10 月 8 日至 10 日在 FORMULA 1 JAPANESE GRAND PRIX 2021 上首次亮相。
  • Undercut Threat帮助车迷预测哪些汽车有可能因“底切”而被超越。底切是一种 F1 比赛策略,追赶的车手进入维修站换上新轮胎,并期望新轮胎带来的单圈时间改进将使车手能够在前车进站后超越前车。 F1 在 2020 年 6 月推出了类似的统计数据,即坑战略战,以突出发生的削弱战,并帮助车迷实时评估每位车手的战略将如何成功。 Undercut Threat 通过在任何一辆赛车进站之前分析比赛表现,增加了一层新的预测洞察力,增加了车迷的兴奋感和即将到来的潜在行动的危险感。它可以可视化有关汽车之间的差距、平均进站损失时间和轮胎性能的数据,以帮助确定哪些汽车处于危险之中。该统计数据将于 11 月 19 日至 21 日在 FORMULA 1 ROLEX 澳大利亚大奖赛 2021 上首次亮相。

为了创造新的见解,F1 使用存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的历史比赛数据,并将其与通过实时数据收集服务 Amazon Kinesis 从 F1 赛车和赛道传感器传输到 AWS 的实时数据相结合,处理和分析。 F1 工程师和科学家将使用这些数据来利用 Amazon SageMaker 的机器学习模型,这是 AWS 的服务,可帮助开发人员和数据科学家在云和边缘快速构建、训练和部署机器学习模型。 F1 能够通过在 AWS Lambda 上部署这些机器学习模型来实时分析比赛性能指标,AWS Lambda 是一种无需预置或管理服务器即可运行代码的无服务器计算服务。所有这些见解都将被整合到全球赛事的国际广播中,包括 F1 的数字平台 F1TV,帮助车迷了解车手或车队在瞬间做出的决定和比赛策略,这些决定和比赛策略会极大地影响比赛结果。

“由 AWS 提供支持的 F1 Insights 让车迷能够以内部视角了解赛车、车手和团队如何协同工作,以便他们更好地了解赛道上的动作,”FORMULA 1 首席工程师 Rob Smedley 说。 2021 年的赛车统计数据,我们比以往任何时候都更深入。制动性能和底切威胁等新见解剥离了额外的比赛策略和性能层,并使用高级可视化使赛车运动更加易于理解和令人兴奋。赛车技术一直在改进,多亏了 AWS,我们的车迷可以了解这项技术如何影响比赛结果。”

“数据已成为现代体育故事的关键部分,对于 F1 来说——赛道上的每一秒都会产生超过一百万个数据点——他们需要一个能够将原始数据实时转化为意义的合作伙伴。 AWS 使 F1 能够大规模分析其大量数据,做出更好、更明智的决策,并让车迷更接近赛道上的每一个动作阶段,从起跑线到过弯,再到进站。” AWS EMEA SARL 的业务发展。 “世界一流的体育组织正在使用 AWS 构建数据驱动的解决方案,并彻底改变观看、播放和管理体育赛事的方式。我们与 F1 的合作展示了先进的统计数据如何通过揭示比赛中最看似简单的元素背后的战术和策略来提升粉丝体验。”

有关 AWS 如何帮助 F1 开发下一代赛车的新闻,请访问:。

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