最高速度、最快圈速、轮胎温度、冠军积分——一级方程式 （F1） 是一项由数字定义的运动。每辆 F1 赛车上都有 300 多个传感器，每秒可生成超过 110 万个数据点，数据已融入这项运动的 DNA。在赛道上仅仅十分之一秒就可能是成功与失败的区别，组织者和团队需要考虑和调整无数因素才能取得商业和竞争成功。在反思不断变化的媒体格局和最大化车迷体验的愿望后，F1 于 2018 年与 AWS 建立了长期合作伙伴关系，以推动这项运动的云转型和创新。赛道优势让车迷和评论员深入了解车手在赛道上在哪里统治对手。为什么这位 AWS 副总裁认为生成式 AI 有潜力改变我们的生活对于我们这些不是数据科学家的人来说，生成式 AI 的工作原理。使用 Amazon 标志性的“逆向工作”模式，AWS 团队从车迷最希望从这项运动中获得的东西开始，以更接近比赛。每场比赛都有 20 辆车在起跑线上，车迷很难不错过部分比赛——如果没有计时屏幕和大量赛后分析的帮助，就不可能知道哪些车手表现过高。AWS 和 F1 意识到，通过利用 AWS 机器学习 （ML） 技术和 Amazon SageMaker，解决方案是可能的。F1 Insights：让车迷更接近行动由 AWS 提供支持的 F1 Insights 是多年来 F1 车迷体验的最大转变之一。通过提供经过训练的机器学习模型，其中包含来自每辆车上数百个传感器的不同数据点，F1 使车迷能够了解车手如何做出瞬间决策，以及车队如何实时设计和实施影响比赛结果的比赛策略。最令人兴奋的见解之一是战斗预测。使用赛道历史记录和预测的车手配速，Battle Forecast 可以实时预测并显示追赶的汽车在它试图超车和超车的“打击距离”内之前有多少圈。每项见解都旨在让车迷更接近比赛，Close to the Wall 为车迷和广播公司提供了一个令人伤脑筋的视角，了解 F1 赛车在锦标赛一些最激动人心的弯道上与墙的距离。通过使用历史数据训练 Amazon SageMaker 的 ML 算法，粉丝还可以获得战略洞察力。预测进站策略使用历史数据来计算第一圈的比赛策略，比较预测的轮胎和比赛策略。这种洞察力使观众能够看到车手何时应该战略性地进行下一次进站，这为车迷带来了期待，无论他们是否熟悉 F1 的比赛策略。AWS 提供的两项最新见解继续为车迷提供对车手和赛车策略的独特视角。混合能源系统根据前一圈使用的能量，确定驾驶员如何使用电能尽可能多地从汽车中获取电能。这一切都是通过使用 AWS 云计算能力求解能量平衡方程来实现的，帮助观众理解关键的战略决策和惊心动魄的赛道战斗。Alternative Strategy 将在德克萨斯州奥斯汀的美洲赛道推出，让观众了解如果车手和他们的团队做出不同的战略决策，比赛可能会如何发展。广播公司和车迷将能够看到模拟的结果，该模拟获取包括计时、比赛配速、轮胎退化、天气条件、赛道状况等在内的数据点，并回答“如果......？AWS 和 F1：刚刚开始的合作伙伴关系自 F1 首次与 AWS 合作以来，该组织的员工人数增加了一倍多，并显着扩大了其数字足迹。除了提供更具成本效益、可扩展的计算能力外，新设置还使 F1 更容易利用不断扩大的托管 AWS 服务来增强内部运营和车迷体验。您的免费和低成本 AWS 课程指南，可帮助您使用生成式 AI超过 135 个 AWS 培训，可供各种经验水平的每个人使用。F1 现在可以提供更多数据驱动的见解，帮助教育和娱乐车迷——从每辆 F1 赛车上的数百个传感器捕获的计时和遥测数据，与存储在 Amazon Simple Storage Service （Amazon S3） 上的历史数据相比，实时转发到 AWS，“AWS 首席体育合作伙伴经理 Neil Ralph 说。“这包括用于推动 F1 Insights 广播图形的全面性能分析和预测。”我们的 AWS 部署从实验性部署到竞赛关键型部署的速度令人惊讶。AWS 已迅速根深蒂固地融入我们的比赛 DNA，我们安装了 AWS Direct Connect，为我们的数据中心提供专用、更快的吞吐量和冗余，“F1 IT 总监 Chris Roberts 说。“我们可以上线新功能，快速为粉丝增加价值。这是一项了不起的能力，证明了我们将想法融入产品并将其集成到 F1 生态系统中的速度。
