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    用 AWS 技術 F1 電視直播再增 6 項實時賽車數據

    Eric Chong
    商業・科技・創業・編輯

    F1 賽會與 AWS 合作分析實時數據 F1 Insights 已踏入第三個賽季,給收看電視直播的觀眾更了解現場情況。今賽季將會新增 6 項實時數據,其中剎車表現已在上星期的意大利分站推出,其餘將在年內陸續加入。

    從賽車上逾 300 感應器讀取的數據,每秒產生超過 110 萬個數據點,由賽車傳送至維修區,上傳至 AWS 雲端處理,經人工智能分析所得出的 F1 Insights 便在電視上呈現給車迷。連同今年稍後推出的 6 項數據, F1 Inisghts 共設 18 項現場實時分析數據。

    在上周末的意大利分站新增「刹車表現」( Braking Performance ),展示車手在過彎時運用的刹車方式。利用之前推出的過彎分析( Corner Analysis )數據,分析車手的刹車方式。

    剎車表現分析車手從的減速情況。
    剎車表現分析車手從的減速情況。
    AWS 解釋計算剎車表現數據的方式。

    其餘的 5 項新增數據還有:

    • 車輛性能運用( Car Exploitation )顯示車手在比賽時將賽車的輪胎牽引力、刹車、加速和操控等性能的發揮。這項數據比較賽車當前性能與實際性能極限,計算每圈因而贏得或損失的時間。預計 6 月加拿大分站推出。
    • 能源使用分析( Energy Usage )讓車迷了解到高科技引擎如何提供動能,包括車隊釋放動能超車。預計 7 月英國分站推出。
    • 起步分析( Start Analysis )顯示踩油門最快並選擇完美的路線的車手,以及起步受阻的車手及受阻原因,助車迷了解車手的決定如何影響比賽初期的優勢。預計 9 月葡萄牙分站推出。
    • 維修區表現( Pitlane Performance )提供賽車在維修區靜止停靠時間以外的分析,如解讀車手和車隊在維修區停靠時每一步的表現,顯示因車隊工作效率引致的損失或取得的維修區總時間。預計 10 月日本分站推出。
    • 提前進站威脅( Undercut Threat )助車迷預測有機會因對手提前進站而被超越的車手。這項分析將賽車之間的差距、進站平均損失時間,及輪胎性能的數據圖像化,識別出處於被超越的危機當中的車手。預計 11 月奧地利分站推出。

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