NTT:AI加強運動賽事觀賞體驗

人工智能 (AI) 和機器學習為運動賽事觀眾帶來更豐富、更具互聯效果的數碼體驗。環球技術及託管服務供應商NTT最新研究顯示,過半數18至34歲人士相信人工智能使他們更投入欣賞運動比賽,但只有四分之一人了解該科技是如何實際應用於賽事上。

準確預測賽果,更能投入欣賞賽事

NTT這項研究訪問了世界各地約3,700位運動賽事愛好者,結果顯示AI和機器學習能有效使觀眾掌握各種相關數據,全情投入欣賞賽事。研究發現超過半數 (54%) 18至34歲的人相信AI能夠成功預測運動比賽的結果,當中 52% 的人表示,準確的預測能讓觀眾更投入欣賞運動賽事。但在所有受訪者當中,只有四分之一 (26%) 的人知道AI和機器學習已實際應用於運動賽事。這意味著運動機構仍有龐大發展空間,打造能令擁躉更投入的賽事觀賞體驗。

研究發現超過半數 (54%) 18至34歲的人相信AI能夠成功預測運動比賽的結果。

NTT環球首席市務總監Ruth Rowan表示:「運動行業極其渴望給予擁𧄌更前衛新奇的觀賞體驗。賽事轉播商就如其他希望茁壯成長的企業一樣,需要轉型以緊貼這個急劇數碼化的世界,確保賽事與大眾息息相關,從而保持競爭力。無論這些體驗是透過即時分析和數據增益,還是由AI賦能或互聯體育館來達成,資訊及通訊技術基建、雲運算和流動服務都肯定扮演著關鍵角色,推動運動行業持續演進,以滿足那些愛好科技的支持者不斷增加的數碼需求。」

世界頂尖運動大賽AI主導觀賞體驗

AI主導觀賞體驗

今年的環法單車賽再度成為饒富創新的賽事,擁躉們現在可以享受一系列由AI及機器學習打造的嶄新#NTTPredictor功能,投入真正革命性的環法大賽觀賞體驗,新功能包括:

第一,Le Buzz,2019年環法單車賽首次試用全新的機器學習模型分析主車群內各車手的動向,從而預測例如撞車的可能性突增、主車群出現分裂,又或賽事動態發生改變等重要時刻。

第二,即場賽段大熱車手 (Live stage favourites) ,比賽首次於2017年成功試以機器學習預測即場賽段熱門車手。這項功能今年更加進步,能夠根據比賽中發生的事件,為每個賽段全程即時更新預測。

第三,Catch the Break預測器,憑藉為每10公里比賽路段建立的獨立機器學習模型,為同一賽段的不同賽站加強分析車手的比賽策略。

第四,即時數據洞察及預測,由#NTTPredictor提供的即時數據洞察和預測將於整項賽事期間透過Twitter帳戶@letourdata更新。

發展數碼化即時運動觀賞體驗

NTT這次研究深入發掘世界各地運動賽事擁躉的觀賞習慣和偏好,並勾畫出未來數碼化即時運動賽事觀賞體驗的精彩宏圖。當中的關鍵是千禧世代擁𧄌的習慣改變:有超過半數 (56%) 的18至34歲人士指出,未來三年內將增加使用「第二屏幕」(手機或平板電腦)來即時欣賞運動賽事。

按全部年齡組別計算,超過半數(51%)的受訪者表示,每星期會有一次或以上透過第二屏幕 (手機或平板電腦) 追蹤運動賽事的即時賽況更新。可見,大眾對數碼互聯體驗的需求明顯上升。不少人 (23%) 都利用第二屏幕於運動賽事期間接收數據和統計分析,更有四成人(40%)希望能獲得更多統計分析來豐富他們的數碼觀賞體驗。

同時,過半數 (55%) 18至34歲的人表示,若體育館能以改善連網服務、加強設施運用科技等措施提供更多體驗,將吸引他們到現場欣賞賽事。換言之,那些願意投資在互聯體育館及互聯運動賽事的機構將開拓出重大商機。

事實上,千禧世代渴望經常保持連繫,對運動比賽場地亦有同樣的訴求,所以有高達73%的人表示,目前場館的差劣連線服務降低了他們欣賞賽事的樂趣。運動機構需要適合的技術基建與解決方案,方能為賽事擁𧄌提供理想的體驗。在所有受訪者當中,只有四分之一 (26%) 的人知道AI和機器學習已實際應用於運動賽事中。這意味著運動機構仍有龐大發展空間,打造能令擁躉更投入的賽事觀賞體驗。