IBM为美网公开赛提供AI服务，从现场挖掘百万数据点

在近日的美国网球公开赛中，IBM作为技术合作伙伴，在本届赛事中首次大规模应用人工智能技术。 

IBM加大了AI在网球领域的参与力度，还推出AI抽签分析和基于赛事精彩片段的生成式AI评论，给2023年美国网球公开赛增加了更多人工智能的元素。

IBM体育和娱乐合作伙伴关系技术项目总监Tyler Sidell表示，赛事之前和比赛期间持续采集的270多万个数据点，正不断为该公司提供抽签分析更新、展示球员未来几轮晋级比赛中的相对路径和对抗难度。

IBM的Match Insights Likelihood to Win胜率分析服务截屏。

IBM借鉴了纽约比利·简·金国家网球中心（以及阿瑟·阿什体育场等17大公开赛球场）的现有视频技术，从每场比赛中提取56个不同赛事物理数据点。IBM正在跟进从正手击球速度、到发球百分比在内的各项指标，将现场数据与球员的生物信息相结合，希望在美网公开赛中打造以球迷观感为中心的智能元素。

AI抽签分析与IBM对每场比赛的胜率预测相结合。Sidell指出，利用大量数据支持预测的基本思路，也帮助美国网球协会开拓出“与球迷互动并激发讨论”的全新方式。

通过持续监控赛事信息，IBM能够使用当前数据点不断跟进球员的实时状态。Sidell指出，在温布尔登网球公开赛期间，Watson平台在在卡洛斯·阿尔卡拉斯的全部7场晋级赛中6次成功预测了比赛结果，一路见证其杀入决赛。最终，阿尔卡拉斯凭借奋力一搏，以55%的胜率击败诺瓦克·德约科维奇拿下冠军。

IBM Power Index。

随着比赛的进行，抽签分析结果也随着新见解的出现而有所变化，能够帮助球迷实时了解选手会以哪些路径迈向最终决赛。

在2023年美网公开赛的正赛之前，IBM Power Index已经将美国选手可可·高芙列为女子夺冠大热门，但当时她的真实国际排名仅为全球第六。此外，国际排名第五的翁斯·贾贝乌尔也被IBM Power Index列为二号种子选手。

在男子比赛方面，诺瓦克·德约科维奇的Power Index排名领先于卡洛斯·阿尔卡拉斯。世界排名第六的詹尼克·辛纳则成为三号种子。

至于抽签分析，比赛启动之初IBM就预测德约科维奇获得了通往决赛的最佳路径。至于女子比赛方面，杰西卡·佩古拉应该会相对轻松地进入半决赛。

汤米·保罗在IBM Power Index中的美网公开赛排名预测

IBM与美网公开赛合作已经超过30年，此次还推出针对比赛精彩片段的生成式AI解说，目前已在USTA平台上线。借由WatsonX平台，机器学习技术将从场馆内的摄像机处提取视频源，学习网球运动并尝试讲解精彩片段。

Sidell指出，“我们的目标是丰富社区体验，利用AI将比赛元数据转化为口语表达。”

使用AI系统，IBM能够在比赛结束后的几分钟内将精彩片段拼接起来、为操作赋予可扩展性，确保全部17处比赛场地发来的精彩片段和AI评论均能持续更新。

展望未来，IBM还打算为赛场AI添加多语种支持。

该服务在温布尔登首次亮相，并很快让AI解说成为球迷观看比赛时的默认选项。IBM体育和娱乐合作伙伴副总裁Noah Syken指出，“合作伙伴对新技术的积极接纳令人倍感鼓舞。”

对于2023年美网公开赛，Watson还提前做出关键预测，希望激发球迷们的讨论热情。