AWS攜手F1革新賽車數據智能新紀元

AWS如何與F1合作，重塑賽車運動

即使在賽車運動中，數據亦成為關鍵。亞馬遜網絡服務公司（Amazon Web Services，簡稱AWS）自2018年起成為一級方程式賽車（Formula One，F1）的全球合作夥伴及官方雲端和機器學習供應商。這個持久且充滿活力的合作關係，主要建立在三大支柱上：將數據轉化為賽車智慧、提升觀眾體驗，以及技術革新。

這三大支柱皆基於龐大的數據基礎。F1是全球數據密集度最高的運動環境，每輛賽車裝配超過300個感應器，每秒產生超過100萬個數據點。10支車隊只獲得其兩輛賽車的全部數據，而F1官方則可監控所有20輛賽車中有限的數據範圍。

基於數據的F1分析

同時，環境數據亦被同步收集。超過20個賽道旁氣象站持續監測溫度、濕度、風速和風向。胎壓和磨損透過表面溫度感應器、壓力監控系統及賽道遙測數據被追蹤。高精度GPS則可將賽車位置追蹤至毫米級，實時更新位置、過彎速度、行駛路線分析及超車概率。

一個典型的賽車周末，AWS處理超過50億個數據點，涵蓋所有賽車及其他系統，相當於約500TB數據。這些數據透過兩條10Gbps光纖連接，從賽道的技術中心傳送到英國南部Biggin Hill的媒體及技術中心，再透過兩條專用AWS Direct Connect線路上傳至AWS雲端。

正是這種龐大數據規模，讓AWS能為F1提供深度洞察與創新，改變車隊競爭模式，並為觀眾帶來多元賽事體驗。或許有人會認為，鑑於F1數據的重要性，建立私有雲會更快且省成本，但在最近於奧斯汀舉行的美國F1大獎賽中，AWS全球數字創新主管Ceileidh Siegel解釋，雲端的延遲僅為數毫秒，且使用雲端避免了每場比賽都要搭建和拆卸私有雲的複雜性。

機器學習模型在每場賽事及賽季前使用Amazon SageMaker進行訓練，並存放於S3儲存桶。實時數據透過Amazon API Gateway接收，利用AWS Lambda進行協調，結果儲存在Amazon DynamoDB，日誌寫入Amazon CloudWatch，然後回傳至API Gateway。經Amazon Graviton處理後，所有數據在不到一秒內送回F1媒體及技術中心，供車隊和全球直播使用。

F1 Insights將數據轉化為行動

針對車隊，AWS與F1合作開發一系列稱為「F1 Insights」的數據點，協助制定賽事策略並在比賽中靈活調整，這也是毫秒級延遲的重要原因。F1 Insights於2018年推出時只有三個數據點，現時已增至20個。Siegel形容F1 Insights是「基於數據打造的數位產品組合，服務不同需求」。

例如，「Close to the Wall」能以毫米精度測量車手與彎道牆壁的距離；「Pit Strategy Battle」幫助車隊判斷是否會在進站時被超越；其他還包括車輛分析、制動性能、出彎速度及預測淘汰時間。部分數據用於豐富轉播內容，部分則僅限車隊及聯盟內部使用。

Track Pulse提升轉播故事性

為轉播方，AWS開發了「Track Pulse」系統，利用數據提升故事講述和支持解說員。「Track Pulse能讓解說員‘預視’未來賽況，輔助他們更準確地講述賽事發展，並快速生成螢幕上的圖像說明比賽故事。」Siegel說。

Track Pulse代表F1講故事方式的根本轉變，將複雜數據轉化為引人入勝的敘事，不僅吸引現有粉絲，也吸引新觀眾。數據顯示，F1觀眾的理解度提升了47%，並在全球200多個市場實現實時互動增長。

AI同樣助力IT專業人士

AI在體育領域的應用多聚焦於觀眾和車隊，但AWS同時關注資訊科技人員的需求。F1已部署基於生成式AI的解決方案，利用Amazon Bedrock、Agents及知識庫，IT人員可通過聊天介面向AI虛擬助手提問，該助手即時提供相關回應，加快決策過程。遇到特別複雜的問題，仍可升級至人工專家。

這套系統顯著提升效率，問題解決時間減少86%，助力賽事控制更快做出明智決策，並確保技術規範的穩定執行。F1正探索將此技術擴展到其他營運領域，借助AI洞察強化粉絲互動，並進一步提升賽事策略與表現。

AWS雲端助力F1賽車設計更具競爭力

F1每隔數年推出新標準，旨在提升賽車競爭性。2022年，F1制定新標準，利用計算流體力學模擬賽車間的空氣動力互動，類似虛擬風洞。過往F1會建造只能容納一輛車的實體風洞。

借助AI與雲端，AWS打造了能同時模擬兩輛車的數字孿生系統，分析後車的氣流尾跡。舊款賽車的尾跡向後直推，導致緊跟賽車時下壓力流失；新設計則將尾跡向上引導，讓車手能更貼近前車，增加超車機會。

此設計自2022年起令超車次數提升約30%。2026年賽車將再次改款，業界拭目以待。

基於Graviton晶片的F1賽車設計

運算能力的核心在於所用處理器。亞馬遜提供多種處理器，包括自家Graviton晶片，較其他晶片節省高達40%成本。上述賽車設計從本地運算轉移至AWS雲端，使用Graviton處理器。

我在賽道上訪問AWS副總裁兼傑出工程師Ali Saidi，他表示：「本地運算時，F1只能每三天跑一次模擬；轉移至AWS後，運算能力大幅提升，能每日跑多次模擬，顯著縮短開發時間。每天多次迭代讓知識進步遠超以往。」

IT及業務領袖應從F1歷程中吸取教訓

F1與AWS的合作因賽車運動的高人氣吸引眾多目光，但其經驗對所有企業均有啟示。我們正進入AI時代，數據成為企業最寶貴的資產。Siegel指出：「數據基礎的質量與速度決定產品的質量與速度」，即企業表現受限於數據能力。

雖然不是每間企業都會產生如F1般龐大數據，但數據量逐年增長。企業必須清楚掌握自身數據，整合後利用AI發掘關鍵洞察。

—

編輯評論：

AWS與F1的合作深刻展示了數據和雲端技術如何徹底改變傳統產業，即使是極具速度與激情的賽車運動。數據不僅是賽車性能的後盾，更成為提升觀眾參與感和賽事敘事的利器。尤其是「F1 Insights」和「Track Pulse」這類數據驅動產品，不但讓車隊在毫秒內做出戰略調整，更讓全球粉絲透過數據故事感同身受，這種將科技與娛樂完美結合的模式值得其他行業借鏡。

此外，F1將生成式AI應用於IT支援，顯示企業內部運作也能因AI而變得更有效率，這不僅是表面上的數據分析，更是管理決策的革命。透過雲端的強大運算能力，F1的設計與模擬速度大幅躍進，間接提升了賽事的競爭性和觀賞性，這是科技創新對產業生態的直接影響。

對香港企業來說，這是個提醒：無論行業大小，積極投資數據基礎設施與AI技術，並結合雲端彈性運算，將成為未來成功的基石。F1的例子告訴我們，數據不只是資產，更是催化創新和提升競爭力的動力源泉。未來，能否善用數據和AI，將決定企業能否在瞬息萬變的市場中脫穎而出。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

✨🎱 Instagram留言 →

AI即回覆下期六合彩預測

🧠 AI 根據統計數據即時生成分析

💬 只要留言，AI就會即刻覆你心水組合

🎁 完！全！免！費！快啲嚟玩！

下期頭獎號碼

📲 去 Instagram 即刻留言