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「全军出击」体育界，法国网球公开赛用AI提升观赛体验

「全军出击」体育界，法国网球公开赛用AI提升观赛体验 扫一扫 据了解，法国网球联合会（French Tennis Federation）已经与Infosys公司合作，利用人工智能、3D 和 Infosys Cobalt云解决方案帮助提升比赛观看、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？ 比如，该工具可以分析一位球员在特定的一场比赛中的优点和需要注意的地方，并且可以在比赛结束后的几分钟内就为球员生成即时摘要。另外，工具还支持球员和教练团之间远程协作——无论教练团位于世界上的什么地方，而且该工具能够增强沟通和分析，确保球员和教练团能够做出更好的训练计划并提升比赛表现。 至于球迷，大家可以一边看比赛，一边分析，就像是把球迷从家中“带到了”球场边。通过提供互动式的数据，球迷能够更贴近比赛，这些数据是可视化的，包含了统计数据、拉力赛长度、击球次数和3D CourtVision等。在这个过程中，Infosys应用人工智能技术发现，并使用NLG引擎生成见解，可以为球迷提供一系列的关键讲解。同时，人工智能语音助手还可以通过智能家居设备（例如亚马逊 Alexa）提供现场广播和比赛博客内容，让全球的观众都能够走近法国网球公开赛。 除此之外，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们极大地受益于人工智能辅助新闻（AI Assisted Journalism）。该工具能够自动地从大量数据集中提取元素，并且提供可供报道文章使用的智能叙述。在法国网球公开赛期间，记者们撰写了超过900篇的新闻报道，通过使用比赛分析和自动生成的信息图，这些内容都很容易被嵌入到新闻报道之中。据了解，Infosys的AI Highlights可以在比赛结束几分钟之后，就自动帮助策划亮点。因为它使用了人工智能技术来监测人群噪音，理解比赛状况和统计数据，以开发和提供跨数字平台的亮点。也就是说，世界各地的广播公司都能使用此工具，选取不同的亮点，并在各种数字渠道上发布。 法国网球公开赛的合作伙伴、酒店和票务总监Michael Tonge 表示：“在罗兰.加洛斯，采用人工智能优先的方法是这项赛事的一项战略决策，这个决策已经获得了回报。对于法国网球联合会（French Tennis Federation）来说，能够从Infosys这样的合作伙伴带来的专业知识、热情和创新中受益，这显然是一个巨大的优势。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以及我们面对的不同群体（如粉丝、球员、广播合作伙伴）。而得益于 Infosys 的人工智能解决方案，我们能够不断为每个群体提供新的相关体验，我们相信每个解决方案都是为了满足业务需求而创建的，更重要的是，这一切都是为了增强法国网球公开赛体验和互动。” 具体来说，有趣的数字化便利包含了多项创新，例如Infosys 的“人工智能当日集锦”（AI Shot of the Day） ——使用人工智能技术将视频动态地调整为特定的尺寸比例，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 副总裁 Raghavan Subramanian 表示, “CourtVision 提供赛场的鸟瞰图，并显示每个球的赢和输。大满贯排行榜会根据对比赛结果有重大影响的得分情况对前十名的球员进行排名。Stats+则根据对比赛的影响，显示了所有关键统计数据。” 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。

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