別只看到誰捧起了獎盃，原來IBM為溫網做了這麼多

隨著傑米·穆雷（Jamie Murray）與搭檔瑪蒂娜·辛吉斯（Martina Hingis）拿下混雙冠軍，2017年溫布爾登網球錦標賽圓滿落幕，拿下個人第8個溫網男單冠軍的費德勒無疑是本屆溫網最大的看點。但比賽背後，是與時俱進的高科技幫助溫網保持著活力，讓全世界的球迷能夠享受到高水平的大滿貫賽事。

IBM與溫網已經合作了近20年，在此期間，它持續為這項賽事提供著超乎想象地優質服務，並且沒有停下腳步的跡象。今年IBM在溫網中使用的一些新技術包括：利用人工智慧為沒來到現場的球迷製作比賽集錦 相關閱讀：IBM公司利用AI技術為溫網製作賽事集錦；為溫網App打造了全新的人工智慧機器人，用戶可在上面一切與溫網相關問題的答案；全新的實時拍攝技術不會放過比賽中任何一個引人注意的鏡頭和畫面。

▲溫網背後有多項高科技支持

福布斯一位叫李·貝爾（Lee Bell）的作者在本屆比賽開始前來到了IBM的「地堡」（指IBM在溫網期間的科技辦公中心，因在底下故打趣稱其為「地堡」），對這個數據巨頭公司如何在各中不同媒體平台上如魚得水地直播進行了簡單地探索。由於貝爾得到了拍照的許可，他也得以將這個倫敦每年最大賽事背後的科技中心，也就是IBM的「地堡」，完整地展現給各位。現在，我們就來看看裡邊藏著哪些秘密。

IBM的地堡位於1號場底下，裡面充斥著科技的「味道」。兩側的牆上掛滿了屏幕，每列屏幕前也擺著一排桌子，IBM網球賽道的科技專家就在這裡伏案工作，他們為全世界溫網球迷提供著最精彩、最原汁原文的內容。

進到房間里，最先抓住你注意力的便是左手邊懸挂的大屏幕，上面詳細地記錄著全部18塊場地上的實時數據。這些數據雖然不會直播出去，但是在比賽期間會發送給各個轉播商及評論員那裡。它會詳細地拆分比賽中全部的數據，細緻地可怕。在去年的溫網中，IBM每天記錄著420萬得分。

▲這塊大屏幕囊括了所有關於比賽的數據

評論員記性再好也不是「百科全書」，這些信息可以幫助他們對所有比賽進行最詳細的概述、講解。這也讓現場解說和轉播內容更加充實、豐富，從而幫助球迷更緊密地與比賽聯繫在一起。

這些匯總出來的數據，也將合成一個視頻文件，幫助球員對自己在場上的表現有一個更透徹地分析與回顧。所有關鍵的數據都會彙集到這個文件中，在比賽結束僅僅20分鐘后，穆雷和沃森們（代指所有球員）就會收到它並用來與上一場的進行對比。這種數據收集最早可追溯到1877年，也就是說，各選手甚至可以將他們比賽時的表現與溫網傳奇明星做比較。

「我們從今年開始全面跟進這套系統的運行。很多選手都喜歡在比賽完回家路上通過手機觀看我們製作的數據分析視頻。」，IBM方面表示。

溫網方面不僅打算在比賽期間為評論員和媒體提供他們所需要的所有數據，而且還試圖利用所有這些信息來將自己打造成一個媒體組織。

▲內容小組在高科技輔助下能快速生產出高品質內容

「首先，溫布爾登是一項體育賽事，不過它渴望成為世上最好的公開賽」，IBM補充道。「當談及內容輸出時，你要考慮的就是如何把觀眾從BBC網站吸引到溫布爾登自己的網站上。」

為了實現這一目標，IBM今年推出了一套新系統，基本上可以保證溫網的網站的編輯們可以在比賽中可以隨時編寫18塊場地上各類的內容。1號場和中央球場往往是最關鍵的比賽，但卻不一定是最精彩、或是看點最多的比賽。所以數據分析系統會密切關注其他「競爭場地」的比賽，在既定的時間裡，跟據給出的指標找出激烈、有競爭力的比賽。比如，受迫性失誤的比例或是得分，這種能體現球員狀態的數據就會被當做衡量標準。

這套系統目前還沒有其它公司提供，本質上它是一個輔助性的編輯工具。溫布爾登的內容小組通過使用它生產更高質量的內容，以便向溫網官方的App和網站上引流。

沃森系統在溫網

IBM今年在溫布爾登投入使用的的另一項新功能是其沃森超級計算機系統，通過它分析網球比賽背後的一些非結構化數據。通過這些分析人們不僅能夠知道誰是最偉大的球員，更能明白是什麼使他獲得成功的。

「通過這個系統，我們將繞過類似『小威和費德勒誰是最佳』的爭論，這些話題已經被討論地夠徹底了。而我們採取的標準是什麼呢？我們同LTA（Lawn Tennis Association，草地網球協會）的一些網球專家、教練專門探討了『偉大的網球運動員都有哪些特質？』」，IBM方面解釋道。他們歸納出了六個特點，在IBM看來，最偉大的網球運動員必備要素有:激情，在壓力下表現，服務，回報，耐力和適應能力或者把自己比賽風格強加給對手的能力。

之後，IBM將這些要素錄入給沃森，並將合作新聞社《電訊報》自1995至今這23年中有關溫網的所有文章、評論等共計1000萬字的內容一併拷貝給了沃森。隨後，沃森就可通過媒體報道、觀眾反應、社交平台上的評論和反應來判斷出誰是當下最受關注、最成功的網球運動員。

除此之外，沃森還將會根據比賽關鍵分、現場觀眾反應及社交媒體內容等數據篩選出每場比賽的精華。據IBM方面介紹，「沃森」做出一個比賽集錦只需不到30分鐘的時間，而傳統人工編輯平均需要45分鐘到1小時左右。通過沃森篩選出的集錦儘可能最大程度上將比賽的看點囊括其中。

儘管沃森仍處於起步階段，但該技術正在利用自身分析的結論來在社交平台和媒體上引起更多的冬粉共鳴，從而更好的讓比賽和觀眾之間進行互動。

「通過這種方式得出的觀點絕對不同以往，可以說是一種『前無古人』的創舉」，IBM補充道。

科技正在悄然改變著人們觀看比賽的方式，溫網顯然做了很好的示範。

聲明：本文為懶熊體育綜合編譯自福布斯和SportTechie，轉載請註明來自

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