全新 F1 洞察精彩亮相，帮你理解赛道上的瞬间决定！

亚马逊云科技和 F1 赛车协会将在 2021 年赛季联合推出六项全新的、由亚马逊云科技提供支持的 F1 洞察（统计数据分析），这意味着到赛季结束时，赛车迷们总共可以获得 18 项由亚马逊云科技支持的统计数据分析。亚马逊云科技支持的统计数据分析是实时的赛车统计数据，为赛车迷提供数据和分析，以大屏幕显示，解读车手和车队比赛策略和表现，提升赛车迷在每场比赛之前、期间和之后的体验。第一项新的统计数据是 "刹车表现 "分析，于 4 月 16-18 日在意大利站大奖赛上首次亮相。

2021 年计划推出的六项统计数据，将使用包括机器学习在内的一系列亚马逊云科技，帮助赛车迷更好地理解和突显可能的比赛结果，以及比较他们喜爱的车手和赛车。

F1 赛车是一项数据驱动的运动，赛车迷们的很多兴奋点都来自于赛前和赛后的数据，通过数据更深入地了解车手和车队的决定、以及赛车在赛道上的表现。由亚马逊云科技支持的 F1 统计数据增加了一个新的实时维度，针对比赛数据提供情景信息，帮助赛车迷更好地欣赏赛道上的关键时刻。每辆赛车上有 300 多个传感器，每秒产生 110 多万个数据点，F1 将这些数据点从赛车传送到维修站，再传送到亚马逊云科技进行处理。F1 依靠亚马逊云科技的云服务广度和深度，将这些巨量的数据在产生时就进行流转和分析，然后通过 F1 统计数据，以方便理解的方式呈现给全世界的电视和在线观众。

本赛季推出的首个 F1 统计数据是"刹车表现"。它展示车手在过弯时的制动刹车方式给出弯带来的优势。如果制动得当，可以优化赛车在过弯阶段的速度，使车手在出弯上获得更好的位置。该数据测量车手在刹车前接近过弯顶点的程度，以显示和比较车手们的制动方式和表现。此外，它还显示在过弯时带给汽车和驾驶员综合表现的关键性能指标，如接近（过弯顶点）时的最高速度、制动时的降速、制动功率（KWH）的使用，以及驾驶员在过弯时承受之巨大重力。“刹车表现”建立在已有的过弯分析的基础上，过弯分析显示了汽车在过弯时的具体表现。

一起看看亚马逊云科技支持的全新 F1 洞察吧~

“刹车表现”和其它五项由亚马逊云科技支持的全新 F1 洞察（详见下文）于本赛季 4 月至 12 月以屏幕图形的形式亮相。每项新的数据都能让赛车迷更清楚地了解赛道上的瞬间动作和在维修站的幕后决策。

赛车利用（Car Exploitation）

向赛车迷们展示 F1 车手在比赛的关键点上，何时将自己赛车的轮胎牵引力、刹车、加速和操控等方面性能利用到极限。该项统计显示赛车在比赛中的当前性能与理论性能极限的对比，实时揭示数据，然后计算每圈因此而获得或损失的时间。这项数据统计将于 6 月 11-13 日在 2021 赛季加拿大站大奖赛上首次亮相。

能源使用分析（Energy Usage）

可以让人们了解高科技引擎如何在 F1 比赛中为赛车提供动力，车队如何释放能量超车。该统计显示能量如何流经先进的 F1 引擎（称为动力单元）的每个组件，并显示在比赛中任何给定时刻电池能量的剩余量。F1 发动机使用内燃机和混合动力系统的组合来驱动车辆，这些系统可以从制动和涡轮充电器中回收能量。然而，动力单元的储能容量和每一圈比赛中可以通过它转移的能量是有限的。赛事团队跟踪这些数据，以帮助赛车在比赛的关键时刻最大限度地发挥性能，以及决定何时稳定地部署能量以获得最佳圈速，或者在与其他车手争夺时集中释放能量以获得或保持有利位置。“能源使用情况”可以让赛车迷实时看到这些决定。该数据将于 7 月 16-18 日在 2021 年赛季英国站大奖赛上首次亮相。

发车分析（Start Analysis）

显示哪位车手踩油门速度最快、选择了完美的线路，以及哪位车手在发车时比较滞缓，原因是什么。实现完美发车是车手的核心技能，"发车分析 "帮助赛车迷了解车手的决定在比赛中赢得或牺牲的早期优势。该统计将于 9 月 10-12 日 2021 赛季葡萄牙站大奖赛上首次亮相。

维修站表现（Pitlane Performance）

分析维修站的表现，为发生在维修站幕后的角逐增添精彩。维修站是 F1 比赛中必不可少的、精确协调的、但耗费时间的元素。“维修站表现”提供了对赛车除静止停靠时间之外的分析，解读车手和车队在维修区停靠的每个步骤中的表现，突出显示由于车队工作效率而损失或获得的维修区总时间。这项数据统计将于 10 月 8-10 日 2021 赛季日本站的大奖赛上首次亮相。

(对手的)早进站威胁（Undercut Threat）

帮助赛车迷预测哪些赛车有可能因为 (对手的) 早进站策略而被超越。早进站是一种 F1 比赛策略，是指处于追赶地位的车手（提前）进入维修站更换新轮胎，以期新轮胎带来的圈速提升，能够让车手在前车进站时超越该车。F1 在 2020 年 6 月推出了类似的统计，即 Pit Strategy Battle（维修站策略角逐），以突显发生早进站时的争夺战，帮助赛车迷实时评估每个车手的策略成功率。早进站威胁会分析任何一辆赛车进站前的比赛表现，增加了一层新的预测性洞察，增加了赛车迷的兴奋度和对即将到来的潜在威胁的感知度。它将赛车之间的差距、进站的平均时间损失以及轮胎性能的数据可视化，帮助识别哪些赛车处于危险之中。这项数据将于 11 月 19-21 日在 2021 赛季奥地利站的大奖赛上首次亮相。

再来看看 F1 都使用了亚马逊的哪些服务吧~

为了打造新的洞察，F1 使用亚马逊简单存储服务（Amazon S3）存储的比赛历史数据，将其与 F1 赛车和赛道旁传感器的实时数据流结合，通过 Amazon Kinesis (一项用于实时数据收集、处理和分析的服务) 发送到亚马逊云科技。F1 的工程师和科学家们利用这些数据，通过亚马逊云科技机器学习服务 Amazon SageMaker 来运用机器学习模型。Amazon SageMaker 可以帮助开发者和数据科学家在云端和边缘快速构建、训练和部署机器学习模型。F1 能够在 Amazon Lambda 上部署这些机器学习模型，实时分析比赛性能指标。Amazon Lambda 是一种无服务器计算服务，可以运行代码，而不需要提供或管理服务器。所有的数据分析都被整合到包括 F1 数字平台 F1TV 在内的全球转播中，帮助赛车迷了解车手或车队在瞬间做出的决定和比赛策略，这些决定和策略对比赛结构有极大的影响。

亚马逊云科技支持的 F1 数据分析为赛车迷们提供了一个内幕视角，让他们了解赛车、车手和车队如何协同运作，从而更好地欣赏赛道上的动作。有了 2021 年这组新的赛车统计数据，我们比以往任何时候都有更加深入的洞察。诸如刹车表现和先进站威胁这样的统计数据，剥离出比赛策略和性能表现之外的层次，运用先进的可视化技术，让赛车运动更加易懂，更令人兴奋。赛车技术无时无刻不在进步，亚马逊云科技让我们的赛车迷可以领会到技术对比赛结果的影响。

——Rob Smedley，F1 首席工程师

数据已经成为现代体育的重要组成部分，对于 F1 来说，赛道上的每一秒都会产生超过一百万个数据点，他们需要合作伙伴将原始数据实时地进行解读。亚马逊云科技使 F1 能够大规模地分析其大量的数据，做出更好、更明智的决策，使赛车迷更接近赛道上的每一个阶段，从发车、过弯到进站。F1 这一全世界首屈一指的体育组织使用亚马逊云科技构建了数据驱动的解决方案，重塑了体育的观看、比赛和管理方式。我们与 F1 的合作表明，高级的统计数据揭示出看似最简单的比赛元素背后暗藏着战术和策略，从而提升粉丝的体验。

——Darren Mowry，亚马逊云科技欧洲地区业务发展总监

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