IBM 携手美网协会,AI 解说和 AI 抽签分析将亮相 2023 美网公开赛数字平台

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IBM 和美国网球协会 (USTA) 于美国当地时间 8 月 15 日宣布,包括 AI (人工智能) 生成语音解说在内的新数字化功能将被添加到美国网球公开赛官方网站 (USOpen.org) 和美网公开赛 app 上,为线上球迷带来全新观赛体验。IBM watsonx 驱动的 AI 解说将通过 IBM 的 AI 和数据平台 watsonx 构建、训练和部署的模型助球迷欣赏比赛高光时刻,为其带来更有洞察力和更引人入胜的观赛体验。在整个赛事过程中,AI 技术将以前所未有的规模为比赛精彩视频自动制作详细的音频解说和字幕,一场不落地覆盖赛事全部 17 个球场上进行的每场单打角逐。

 

 

 

为了实现 IBM watsonx 驱动的AI网球解说,IBM 咨询的体验设计部门 IBM iX 的专家与美国网球协会合作,利用 watsonx 中的基础模型以独特的网球语言构建和训练了 AI 模型,并在红帽 OpenShift 支持的混合云基础设施上运行。基于这些基础模型的生成式 AI 被用来生成具有多样化句型和丰富语汇的解说,使得剪辑内容丰富且引人入胜。

 

IBM 传播和市场高级副总裁 Jonathan Adashek 表示:“今年在线上观看美网的球迷将能通过配有详细音频解说和字幕的视频一场不落地欣赏所有球场上进行的每场单打比赛,这要归功于 IBM 专门基于网球语言训练的 watsonx 生成式 AI 的强大功能。AI 解说功能是基于 watsonx 企业就绪的数据和 AI 平台开发的。这个平台的目标就是使企业能够依托自有数据一站式运用基础模型和机器学习,加速推进生成式 AI 的应用。”

 

同样是今年美网的创新,IBM watsonx 驱动的 AI 抽签分析 (AI Draw Analysis) 是利用 IBM 能量指数和获胜概率 (IBM Power Index & Likelihood to Win) 应用功能中的结构化和非结构化数据来预测所有球员在单打对阵中优劣势的网球数据统计平台。这一平台在美网历史上尚属首创。在这一锦标赛事开始时,每位选手将被给与对应的 IBM AI 抽签分析,该分析将随着比赛的深入和选手淘汰情况而每天更新。每个抽签都将被进行分级排序,球迷也可以通过点击进入单场比赛以查看对应选手的抽签对阵预估难度和潜在对手。

 

美网协会数字战略高级总监 Brian Ryerson 表示:“提供数字化途径为球迷展示美网的每一个高光时刻和赛事进展一直是我们的首要任务,而 IBM 的创新能力让我们与球迷的联系每年都在不断深入。让我们特别兴奋的是,今年球迷们可以在所有的单打集锦中体验 IBM 的 AI 解说,让他们比以往任何时候都能更投入地欣赏这些视频集锦。此外,有了 watsonx 驱动的 AI 抽签分析,粉丝们可以直观地看到每个选手的潜在对手,也会对他们进入决赛的完整路径、每一轮的潜在对局有更全面的掌握。”

 

 

 

30 多年来,IBM 一直是美网协会的官方技术合作伙伴。这些针对球迷的新线上功能的推出也充分展示了 IBM 是如何热衷于为全球每年超过 1200 万的广大美网球迷递送精彩赛况的。watsonx 驱动的 AI 解说和 AI 抽签分析进一步扩展了 IBM 本就非常丰富的线上球迷功能组合,例如 IBM 能量指数、比赛洞察和获胜概率。美国网球公开赛的数字体验功能运行于美国网球协会灵活、开放的混合云平台上,该平台集成了来自数十个合作伙伴的技术,实现了关键业务流程的自动化,从而确保美网公开赛能给广大球迷带来世界一流的数字体验。

 

2023 年美国网球公开赛(包括举办资格赛的“球迷周”)将于当地时间 8 月 22 日至 9 月 10 日举行。

 

想了解 IBM 创新技术的真实应用,包括生成式 AI 解说和每日更新的IBM 抽签分析,请访问 USOpen.org 或在移动设备的 Apple 和 Android 应用商店下载美网公开赛 app。

 

 

   

关于 IBM 

   

 

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商,帮助超过 175 个国家和地区的客户,从其拥有的数据中获取商业洞察,简化业务流程,降低成本,并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

 

了解更多信息,请访问:https://www.ibm.com/cn-zh 

 

 

 

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