6 月 23 日消息，亞馬遜云服務（AWS）與 FormulaOneGroup(F1)在美國西雅圖共同宣布，將在 F12020 賽季新增六項實時賽車數據?；?AWS 包括機器學習在內的一系列服務來更好地預測比賽結果。之前，F1 和 AWS 曾宣布了六項“F1Insights（F1 洞見）”，包括駛出速度、預計進站維修策略、進站窗口、對決結果預測、進站策略對決和輪胎性能。

　　此次雙方將進一步推出以下六個“由 AWS 驅動的 F1Insights”統計數據，這些數據會在本賽季 7 月到 12 月之間以圖形形式顯示在屏幕上，讓車迷對賽道上的瞬間決策和行動以及維修區車隊策略師的決策有更深入的理解。

　　新增加的這六個統計數據維度分別是：

　　車輛性能得分：單獨列示每輛車的性能，方便車迷進行不同車輛的性能對比（將于 7 月3-5 日在 2020 賽季 F1 奧地利大獎賽上首次亮相）。

　　終極車手速度比較：基于這項數據，車迷可以將自己喜歡的車手與 1983 年至今的任何車手進行比較，從而確定 F1 史上最快車手（將于 8 月7-9 日在阿聯酋 F170 周年大獎賽上首次亮相）。

　　高速/低速過彎性能：這項數據對圈速至關重要，車迷能夠比較不同車手以超過 175千米/小時（109英里/小時）的速度駛過最快彎道的表現，以及以低于 125千米/小時（78英里/小時）的速度低速過彎的表現（將于 8 月 28-30 日在 F1 勞力士比利時大獎賽首次亮相）。

　　車手技能評分：根據影響整體表現的最重要因素，對車手技能進行細分和評分，確定賽道上的最佳“全能車手”。對排位賽表現、起跑、比賽節奏、輪胎管理和超車/防守風格等不同子集進行計算，得出車手的整體評分（將于下半賽季首次亮相）。

　　車輛/車隊發展與賽季整體表現：基于車隊本賽季各場比賽的累積表現，發掘每支車隊的發展情況（將于下半賽季首次亮相）。

　　排位和比賽節奏預測：從練習賽和排位賽圈數中收集數據，在每場比賽前預測最有可能獲勝的車隊，這一數據將為周六排位賽和周日正賽增添吸引力和刺激感（將于下半賽季首次亮相）。

　　為了獲取上述的全新統計數據，F1 將在 AmazonSimpleStorageService（AmazonS3）中儲存的近 70 年間的歷史比賽數據與通過車上和賽道傳感器收集的實時比賽數據進行綜合分析。

　　首先，這些實時數據通過 AWS 的實時數據收集、處理和分析服務 AmazonKinesis 從傳感器傳輸到云上。然后，F1 工程師和科學家將通過 AWS 用于構建、訓練和部署機器學習模型的服務 AmazonSageMaker 把這些數據應用于機器學習（ML）模型。

　　其次，F1 通過在 AWSLambda 上部署機器學習模型，對比賽表現指標進行實時分析。AWSLambda 是一項無需預置或管理服務器即可運行代碼的計算服務。

　　所有從數據中獲取的洞察結果都將集成到 F1 賽事國際廣播的推送中，包括其數字平臺 F1.tv，幫助車迷理解車手或車隊策略師做出的影響比賽結果的重要瞬間決策和競賽策略。

　　總之，最后效果如何，大家不妨拭目以待。要知道章魚保羅預測世界杯的準確率有 80% 呢。

總結

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