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不克亲临F1现场,云不悦目赛能够更刺激你的感官

admin 2020-07-04 22:12 未知

行为全球技术程度最高的活动赛事,优等方程式赛车不光直接采用来自商业市场的领先技术方案,同时也在不息创造与开拓创新,为其他走业贡献着雄厚的技术收获。

甚至早在大数据概念正式通俗之前,F1各车队就已经在采用相通的手段,将数据驱动决策贯彻到实践创造中的各个层面。这统统,自然也给整个汽车工业带来重大的启发与贡献。

不过,尽管一块儿奋进,比来一段时间,F1赛事在数字化周围照样陷于落后。最先,F1赛车在当代通信技术与云平台的采用方面走动迟缓,这使得它在赛事播放层面的传播、移动与外交互动更是周详落后于时代。

推动数字化进程

现在,这一情况正在转折。在Liberty Media于2017年接掌F1赛事管理权后,立即任命法拉利公司前技术总监兼梅赛德斯车队负责人Ross Brawn担任声援总经理。他清晰外示,F1赛车将把数字化行为新时代下的优等大事。

他在2017年曾挑出,“吾们有许多做事要做,现在正全力推动基础设施的安放。”

自那以来,F1赛事完善了品牌改革、外交平台升级等多项做事,并竖立首了外现上佳的电子竞技部分。经过由其布局的F1虚拟大奖赛(Virtual Grand Prix),车手、专科游玩选手以及社会各界名流得以相互竞争,并共同将F1赛事的人气推向新的高度。

与此同时,F1主理方还在片面市场推出了本身的流媒体服务F1 TV。

要想维持并拓展本身的粉丝群体,这栽数字化进程将至关主要。千禧一代的口味相等挑剔,各类赛事都在全力夺取他们的息闲时间,而能否经过Facebook、Instagram以及Snapchat等新兴渠道与体育布局进走互动,就成了说相符人气的关键。

但与其他体育活动迥异,F1赛事的直播节现在只能隐瞒到比赛过程中的一幼片面。比如,在网球比赛上,一个机位即可鸟瞰全场;足球比赛固然难度高一点,但多角度跟拍也足以表现细节。但在F1比赛上,20辆赛车将在几英里长的赛道上竞逐,这就给内容传递带来了重大的挑衅。

线性视频源只能在同暂时间讲述一个故事,为此导演组必要在2个幼时的转播中在迥异故事之间去来切换。这不光令不悦目多难以晓畅赛场上发生的统统,也让F1比赛的入门门槛变得过高,不简单吸引到新的粉丝。详细来讲,倘若不在外交媒体发布的短片中增补讲解字幕,人们能够根本搞不清视频里外现的是什么内容。

面对这个难题,F1坚信其历史数据库以及每场比赛中产生的大量数据,将成为适宜需求变化与已足不悦目多口味的中央因素。以前近70年间,F1布局搜集到了大量新闻——经过每辆赛车上装配的300个传感器,能够在每场比赛中产生超过110万个数据点。

迅速分析这些新闻的能力,已经成为决定F1车队比赛收获的关键;但换个角度,吾们又该怎样将这些数据与不悦目多的不雅旁观体验有关首来?为此,F1于2018年决定与Amazon Web Services(AWS)开展配相符,将原有体系逐步迁移至云端。现在,F1正在钻研AWS存储、处理与机器学习功能,期待足够行使首这套重大的数据存储库。

 

数据的主要性

为了确定哪些洞见真实具有意义,Brawn还诚邀前法拉利威廉姆斯车队工程师Rob Smedley添盟新项现在。许多至交对他能够并不熟识,但以前十年以来,他曾经多数次在F1比赛中经过车队电台向车手发布指使。

Smedley拥有长达25年的赛车活动从业生涯,并在2018赛季末正式宣布退息。不过特出的才华不会被淹没,去年夏日多家车队向他伸出橄榄枝,而他最后决定协助Brawn为数据洞见筛查贡献力量。

最初,Smedley以顾问的身份添入,图片中心但他现在已经晋升为首席工程师,最先为F1的数据挖掘之旅带来远大影响。

他外示,“吾能做的最主要的做事,就是将本身的经历行为注视F1的首点。吾会从分析的角度不雅旁观比赛,但在电视上,吾发现这栽线性的不雅旁观体验让人根本理解不了赛场上发生了什么!吾期待能把本身的经验与分析手段分享给F1的粉丝们。”

 “在电视上望到的内容频繁没头没尾,而吾们能够经过多栽手段行使数据改善这栽情况。总而言之,吾们必要与人们互动,并向对方展现那些不太直不悦目的新闻。”

 “要想跟年轻的粉丝们交流,吾们必须学会行使他们能够理解的说话。周末硬拉着本身的孩子在电视机前坐两个幼时,只会让他们厌倦这场望首来毫偶然义的赛车竞逐。相逆,吾们必要用数据把整个竞技过程拆分成一个个幼片段,保证不雅旁观者能够迅速理解其中的妙处。例如,吾们能够将比赛内容转换为30秒长的剪辑片段,或者自力制作成一段情节完善的视频。”

Smedley专门认可F1前负责人Bernie Eclestone做出的贡献,后者将F1赛事从“山寨产业”转折成了全球重量级赛事。他也置信,Liberty Media与Brawn做出的全力将推动F1活动的进一步发展,并在全球周围内吸引到更为多样的粉丝群体。

AWS Insights

行为此番全力的最新收获,F1 Insights行使AWS机器学习功能搜集到一系列史无前例的实时统计新闻。Smedley外示,他们还以一栽简单被粉丝理解的手段,将数据打包成详细见解。

去年,F1转播节现在新添六项统计数据——出站速度、展望进站整备策略、进站时间窗口、超车展望、实际进站整备策略以及轮胎性能。而在新的赛季当中,他们还将新增补六项分析见解,汽车性能得分正是其中之一。

从奥地利大奖赛最先,不悦目多将能够望到转播画面中展现基于矮速曲、高速曲、直道以及操控等标准的车辆得分图形。云云做不光能让车迷更客不悦目地评估每辆车的死板外现,同时也可镇静确定哪些因素会让每位驾驶员处于有利或不幸地位。

比利时大奖赛则将发布曲道性能统计数据,将现在车手的走驶收获与1983年以来的多多F1车手进走直接比较。F1还将行使机器学习来展望排位赛与决赛阶段的效果,挑供基准以衡量驾驶员在每一场对接中的外现。

其中最兴味的两项统计数据是,现在赛季车手与车队外现的评分。车手评分将由排位赛、首跑状态、比赛节奏、轮胎管理以及其他条件共同决定,不悦目多们还能够随时查望车队与赛车随时间推移的发展过程。而车队外现评分则能协助行家理解,为什么有些车队在赛季末总能奋首直追,拿出远超赛季初的赛场外现。新的零件能够隐晦挑高车辆性能,先抑后扬的车队们往往不息跟进车辆调整与研发做事,但其他车队则能够选择优先开发下个赛季的车辆,借此获得挑前研发的上风。

 

可不息发展

从统计数据来望,某些车队在不悦目多中的人气益像比较有限。面对这栽题目,吾们又该如那里理?万一在赛车中泄露了车厂的某些最新技术,又要怎么办?

Smedley认为,车队专门理解促进并发展F1赛事的主要意义,所以绝对不会由于人气摇曳而简单选择退赛。

他注释道,“F1、各车队以及国际汽联之间保持着专门亲昵的有关,吾们正全力让更多的企业添入这项活动。倘若吾们认为某些车辆的外现会泄露关键知识产权,或者给某支车队带来无可比拟的技术上风,吾们会及时叫停有关走为。而且车队其实不息很懂得这些题目,他们也笑于望到优等方程式赛车在塑造汽车文化、维持车迷亲炎以及吸引新粉丝群体方面发挥的主要作用。”

Smedley指出,他的血液中永世起伏着比赛的亲炎,也不倾轧异日重新回归F1车队的能够性。但是现在,他对新的赛事参与手段感到专门舒坦——既不消满世界跑来跑去,又能为本身诚意亲喜欢的活动做出贡献。

Smedley通知吾们,“F1给了吾许多,吾自然期待尽本身所能回馈这项活动。”

 “能够异日吾还会重新回归F1车队……但在此之前,吾得先把F1管理层交给吾的义务做益。现在的必须清晰、团队必须上进、结构必须齐全。吾对现在的统统都很舒坦,不过异日总是足够变数。”



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