AWS 上的 F1®
透過機器學習、人工智慧和雲端技術的力量,探索全新、獨特且創新的方式,讓車迷享受 F1 的樂趣。
F1® Insights 由 AWS 提供支援
Time Lost 是採用 AWS 技術的 F1 Insights 的最新螢幕圖形。F1 Insights 是一系列廣播圖形,旨在改變每場大獎賽期間的車迷體驗。Time Lost 將為車迷和廣播公司提供關於車手失誤的影響和原因的清晰畫面。此關鍵洞察透過即時 F1 廣播的電視圖形呈現給車迷,它不僅可以告知車手錯誤的性質,還可以告知車手因此損失了多少時間。
Formula 1®:採用 AWS 技術
賽事資料
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。
競爭對手分析
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。
賽車效能
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。賽車表現是 F1 團隊的主要 KPI。它為車迷提供 F1 內部運作的獨特洞察,以及團隊在賽季前和賽季期間了解對方在賽車開發方面的表現。
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。
賽事策略
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。例如,「替代策略」是一個圖形,向團隊及其車迷顯示,如果他們做出不同的策略性決策,賽事可能會得到怎樣的結果。
AWS 如何助力 Formula 1®?
✔ 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。
✔ 增加賽道上的行動: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。
✔ 吸引和取喜球迷: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。
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。
-
賽車分析/賽車開發
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。
-
賽車性能分數
-
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。
-
車手賽季表現
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。
-
排位賽
-
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。
-
煞車表現
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。
-
彎道分析
-
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。
-
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。
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。