10月22日，NBA新賽季的哨聲正式吹響，全球億萬球迷的目光再次聚焦於賽場上的激烈角逐。然而，在精彩的攻防轉換背後，一場由數據和AI驅動的技術革命，正在深刻地改變這項運動的未來。

作為NBA、WNBA及其附屬聯賽的官方雲與AI合作夥伴，亞馬遜雲科技正與聯盟共同開啟一個籃球智能的新紀元 —— 不僅是優化觀賽體驗，更是要深入賽場肌理，用技術解鎖這項運動前所未有的維度。

頂級職業體育是技術的終極試煉場。它對數據的規模、速度和複雜性提出了近乎苛刻的要求。在NBA的賽場上，勝負決策在毫秒間發生，球員的每一次移動、每一次對抗都蘊含著海量信息。如何實時捕捉、理解並利用這些信息，是體育數字創新麵臨的核心挑戰。

這正是亞馬遜雲科技與NBA合作的起點：直麵挑戰，用領先的雲與AI技術，將賽場上的瞬息萬變，轉化為清晰、可量化的洞察。

從運動捕捉到AI洞察：重塑賽場數據的生命周期

NBA與亞馬遜雲科技的合作實踐，圍繞著賽場數據的完整生命周期展開，分為三個核心步驟：

第一步：極限瞬間的數據采集——構建賽場“數字孿生”

一切洞察的基礎，是精準、全麵的數據捕捉。在每一座NBA場館，多達14個先進的光學攝像頭協同工作，以每秒60次的頻率，實時追蹤場上每位球員身上的29個身體關鍵點。這意味著，一個完整的球員“數字骨骼模型”在雲端被實時構建，球員的每一次移動、身體姿態、速度與加速度，都被高保真地數字化。這為後續的AI分析提供了前所未有的數據金礦。

第二步：AI模型賦予的價值——用數字來驗證直覺

原始數據本身並不能產生價值。真正的變革發生在雲端，由Amazon SageMaker等機器學習服務驅動的AI模型，將海量、混沌的數據點，提煉為清晰的籃球智慧。本賽季，三項革命性的數據統計將首次全麵應用於轉播和官方統計中：

防守數據統計(Defensive Box Score)：顛覆了傳統以進攻為核心的統計模式。AI通過實時對位識別，首次能夠從防守者的視角，客觀量化施壓頻率、協防貢獻等關鍵防守表現，讓防守的價值不再是“玄學”。

投籃難度(Shot Difficulty)：該模型綜合分析投籃者的身體姿態、平衡度、出手速度，以及防守者的距離、幹擾角度和視線遮擋等數十項變量，實時計算出每一次出手的“預期投籃命中率”。它科學地回答了“這一球到底有多難投”的問題。

引力(Gravity)：這或許是最具突破性的一項指標。定製的神經網絡能夠分析防守方如何因一名超級巨星（無論持球與否）的跑動而改變陣型，從而首次量化了球員為隊友創造無形進攻空間的能力。

第三步：實時處理與分發——讓洞察產生價值

在體育世界，延遲的洞察毫無價值。亞馬遜雲科技強大的全球基礎設施和實時計算能力，確保了從數據捕捉到洞察生成、再到分發給全球轉播方、球隊和數億球迷的全過程，都在極低延遲下完成，真正實現了“所見即所得”的實時分析。

而這一技術能力與亞馬遜媒體業務形成了閉環。伴隨著NBA與Amazon Prime Video為期11年的媒體版權合作正式啟動——Prime Video將在全球範圍直播67場常規賽及NBA杯（季中錦標賽），由亞馬遜雲科技AI驅動的深度數據分析，將無縫融入Prime Video的賽事直播中，為全球觀眾帶來前所未有的、數據驅動的觀賽體驗。

驅動生態進化：技術創新帶來的多維價值

此次合作的深遠意義，在於它為整個籃球生態係統帶來了多維度的價值提升：

對於球迷來說，在全球超過25億的社交媒體粉絲群體中，這些前所未有的深度數據，正在幫助他們從“看熱鬧”的觀眾，轉變為“看門道”的洞察者，極大地深化了他們對比賽的理解和情感連接。 對於球隊來說，這些數據洞察已成為球隊的寶貴資產。教練組可以利用它們優化戰術策略，管理層和健康部門則能更科學地管理球員負荷，助力其發揮潛能，並有效預防傷病。 對於聯盟與體育媒體來說，AI正在解放內容生產力。全新的“戰術探索”功能，允許製作團隊用自然語言快速檢索戰術視頻，將過去需要數小時的人工剪輯工作縮短至秒級，從而講述更豐富、更具深度的賽場故事。

這僅僅是一個開始。未來，生成式AI將進一步推動體育產業的變革。亞馬遜雲科技正與NBA共同探索，如何通過雲端虛擬化製播，為全球不同地區的球迷提供超個性化的觀賽體驗——他們可以選擇自己喜歡的解說員、數據呈現風格，甚至觀看語言。這不僅將徹底改變“一對多”的傳統轉播模式，還將通過減少大型轉播設備和差旅，對可持續發展產生積極影響。

亞馬遜雲科技與NBA的合作，是一場對“可能”的重新定義。正如所有人都堅信的那樣，技術的終極目標，是更好地服務於人類的激情與創造力。通過將最複雜的賽場智慧數字化，亞馬遜雲科技正在幫助所有人更深切地欣賞這項運動的偉大之處，並與全球億萬球迷一起，共同見證籃球運動的持續進化。

本內容為作者獨立觀點，不代表虎嗅立場。未經允許不得轉載，授權事宜請聯係 hezuo@huxiu.com

本文來自虎嗅，原文鏈接：http://www.huxiu.com/article/4795482.html?f=wyxwapp