新時代高科技不計其數越來越發達，小伙伴們看過不少科技新聞吧，在我們生活中應該也用到很多這些高科技東西，有哪些小伙伴值的關注的呢，今天就跟大家分享一篇有關科技方面知識，希望大家會喜歡。

建議環法自行車賽是世界上最著名的自行車賽，接近輕描淡寫。該活動成立于1903年，作為銷售更多報紙的工具，每年夏天都會在電視和路邊吸引來自世界各地的數百萬觀眾。

在比賽的最初階段，球迷會在第二天的報紙上找到每個階段的結果。但隨著時代的變遷，這變得越來越不可接受。

20世紀20年代播出的第一場直播電臺直播和精彩節目在電影和電影新聞片播出后的第二天播出。1948年，巡回演出在電視上直播，盡管最初只展示了某些階段。

一個復雜的操作

快進到2019年，公眾需求再次發生變化。每個階段都是現場直播，而智能手機和社交媒體的崛起意味著粉絲們需要更多的報道以及有關比賽各個方面的更多信息。

這次巡回賽是法國的一次全國性的癡迷，具有重要的文化意義。但它的組織者，阿毛里體育組織(ASO)，敏銳地意識到需要確保比賽保持其相關性并吸引新的觀眾 - 其中許多人可能不知道職業自行車的怪癖。

與許多其他體育項目一樣，數字現在是ASO的優先考慮事項。但是對于一個包含21個階段3,408公里的賽事而且有176名車手參賽，這是一項非常復雜的比賽。大數據，人工智能(AI)和云都是環法自行車數字化轉型不可或缺的一部分。

增加參與度

2015年，ASO與NTT合作，提高可以從自行車和課程中提取的數據水平，然后可以對其進行分析并轉化為通過種族評論和數字平臺推動參與的見解。

巡回賽中充斥著諸如穹頂和大部隊之類的行話，而競賽規則和騎行戰術則是許多其他運動中獨一無二的。這些需要向不經意的觀察者解釋，而更多經驗豐富的粉絲則希望從電視中進行深入分析。與此同時，路邊的粉絲們希望獲得實時統計數據，以改善他們的體驗。

因此，數據是吸引所有群體參與的關鍵。組織者已經能夠記錄十年的自行車速度和位置等數據，但缺乏實時收集數據的能力，這使得它對媒體來說相對無趣。

“1999年，ASO增加了跟蹤器，因為它知道運動會變成數字化。問題是潛在的網絡問題 - 你如何實時獲取數據?” Noelani Wilson說，他是環法自行車賽NTT隊的一員。

以前，觀眾可用的唯一數據是騎在摩托車上的黑板，其中包含由秒表計算的大致時間間隙。

“這是最基本的數據收集形式，只迎合了人們在電視上觀看，”威爾遜解釋道。“粉絲們從路邊看到了一些，但沒有到達大眾，并沒有捕捉到巡回賽的經驗。”

解決網絡挑戰

一旦NTT于2015年加入，它就設法找到了提取這些信息的方法。每輛自行車都有一個安裝在座椅下方的手機大小的設備，內置GPS芯片，收音機和電池。從每個要在云中分析的騎手每秒讀取一次。

自行車和賽車上的無線電發射器創建了一個網狀網絡，使用白色空間傳輸讀數 - 為電視保留的頻譜間隙。由于所使用的RF設備是低功率的，因此它與電視廣播之間的任何干擾的風險都很低。

實時讀數從自行車發送到用于提供電視圖像的直升機，然后轉發到位于舞臺終點線NTT技術卡車旁邊的櫻桃采摘器上的天線。

Orange是ASO的另一個合作伙伴，致力于在每個完工地點安裝光纖。這意味著NTT可以將數據(每個階段有1.5億個數據點)發送到云端，以便在收到它的400毫秒內進行分析。

云的力量

隨著數據的進入，它被發送到阿姆斯特丹的數據中心，在那里NTT的算法可以運行。

除了廣播公司的實時信息外，還可以為社交媒體和數字平臺顯示數據。這包括可以更好地顯示沖刺結束的熱圖，平均速度圖形和動畫。該車隊的一個重要時刻是在2015年，當時一個視覺顯示參與重大車禍的車手的速度是病態的。所有這些都發布在專門的“Le Tour Data”Twitter帳戶上。

“我們根據誰的需要將數據傳輸到不同的渠道，”Wilson解釋道。“電視需要實時數據，因此可視化極少。

“我們在社交媒體上試行新的創新，因為這是一種快速查看是否有效的方法：它可以幫助粉絲了解更多并為比賽增添背景。一旦我們做對了，我們就會把它發送給廣播。”

數據也被送到環法自行車賽的官方網站和移動應用程序，這意味著路邊的觀眾也會受益。例如，該應用程序使用智能手機的GPS并將其與比賽速度數據配對，以便用戶準確預測比賽何時到達其位置。

同時，科技卡車位于終點線的廣播區，這意味著與主播廣播的對話很容易。

由于云計算，設備也比其他設備少得多。以前需要安裝多個系統和無數電纜，所有需要操作的技術干線都是屏幕，計算機和光纖網絡的鏈接。

機器學習

云還賦予NTT實驗機器學習的能力。例如，“Man v Machine”算法會對車手和舞臺數據進行處理，以預測特定階段的十個最有可能的獲勝者。

它有70%的成功率，但永遠不會是完美的，因為它不可能預測崩潰或短跑運動員在接近結束時被盒裝的事件。

這在2019年的第19階段是有證據的，當時NTT預測法國人Thibaut Pinot會贏得比賽，只是因為受傷他當天退出比賽。事實上，根本沒有贏家，因為組織者因為冰雹導致洪水和泥石流而在一段時間內放棄了舞臺 - 這種奇怪的事件永遠無法合理地解釋。

NTT還為廣播公司提供高級視頻分析。這是可能的疊加定位數據到實時視頻源，幫助評論員識別車手在大部隊或顯示在攻擊車手的速度。

為了使這個功能有用，有必要引入三維跟蹤，以便在蜿蜒的道路上下行的車手可以放在同一組中 - 這是NTT面臨的最大挑戰之一。

“這是關于理解模式的，”NTT Group首席技術官Etienne Reinecke說。“機器學習可以做得比我們做得多得多。在環法自行車賽期間，該軟件做出了100萬億次決策。你不能對人們這樣做。通過數據獲得實時準確性是巨大的。”

機器學習現在被用于預測關鍵事件的概率。“Le Buzz”分析視頻片段以預測攻擊，速度變化甚至崩潰。例如，在鵝卵石鋪就的道路上或靠近喂食站的地方可能發生事故。

組織優勢

這提出了一個關于道德的問題。如果NTT可以預測墜機的可能性，那么它不應該警告車手嗎?

“我們不會干涉比賽，”Reinecke回答道。“我們向ASO發送數據，但賽車總是很危險。”

遠離粉絲參與，數據有助于ASO管理比賽。如上所述，巡回賽不斷變化，組織者必須在不完全了解比賽中發生的事情的情況下做出即時決定。

NTT通過應用內儀表板向官方賽車提供數據，以便他們做出更明智的決策。NTT不是向阿姆斯特丹發送數據，而是利用邊緣計算來進一步提高可靠性和降低延遲。

“因為我們不想依賴整體加工路線，所以我們在具有邊緣處理器的汽車上放置了較小版本的儀表板，”Reinecke解釋道。

前幾年的一個例子是當組織者看到綠色球衣的持有者馬克·卡文迪什(獲得最佳短跑運動員)時，在艱難的山地階段之后有可能錯過切割。

當球衣持有者被迫離開比賽時，ASO無法出現這種情況，所以它調整了截止點以允許更多的車手完成比賽。

展望未來

這種伙伴關系對雙方來說都是成功的。對于NTT來說，環法自行車賽是一個有用的新創新測試平臺，也是一個可以為其他企業做些什么的演示，而ASO則大大擴展了其數字覆蓋范圍。

自2015年以來，環法自行車賽的社交媒體粉絲數量已從270萬增加到800萬，而視頻新聞觀眾則增加了1,000%。電視收視率穩定，但人們認識到ASO未來需要超越傳統的廣播收入模式。數字平臺 - 以及數據的貨幣化 - 是該目標的核心。

但是，ASO能夠收集的數據量很可能取決于政治和道德規范。最大的問題是誰擁有這些數據。它是ASO，因為它組織比賽，或者因為他們參加比賽而參加比賽?也許它屬于個人車手?在不久的將來，這個問題可能會在其他行業 - 以及其他行業 - 提出。

雙方已將合作伙伴關系延長至至少2024年，而NTT已經在進行其他創新。它已經舉辦了法典內部的黑客馬拉松，以確定推動參與的新方法，以及構建原型增強現實(AR)應用程序，該應用程序將實時定位數據疊加在舞臺地形的3D模型上。

作為未來計劃的一部分，NTT和ASO希望為普通道路上的活動設計一個“智能體育場”概念。

“分析，數據和人工智能正在引領從模擬時代到數字時代的循環，”Reinecke說。

對于最初作為宣傳噱頭出售更多L'Auto汽車的競賽而言，環法自行車賽仍然渴望在數字時代進行報道也就不足為奇了。