美國網球公開賽開打,勝負預測交給IBM大數據App
美國網球公開賽開打,勝負預測交給IBM大數據App
2014.08.25 | 科技

網球迷福音!2014年度最後一場「美國網球公開賽」25日正式開打,台灣網球好手謝淑薇、盧彥勳、詹詠然皆會參賽。IBM開發官方App「US Open Tennis Championships」(Android版、iOS版),球迷可鎖定喜愛的球員,即時接收最新戰況,賽程、球員介紹分析及球員下一場賽事,還能直接觀看網路直播以及360度全景圖像。

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(圖說:使用App選擇球員,可即時接收最新戰況。圖片來源:IBM提供。)

美國網球公開賽數位平台包括球場的即時串流影片、球員資料、歷史數據、社交媒體動態及大會賽事動態等資訊。IBM用社群、行動、智慧分析及雲端運算四大科技,把科技帶入運動場域。

「US Open Tennis Championships」官方App至今已在iPhone行動裝置下載近40萬次,網頁檢視次數更突破6,500萬次。使用者除了在跨平台裝置上流暢觀賞高畫質賽事影片,還可瀏覽新聞、檢視球員資料及賽局分析。甚至透過程式內建的連結,在USTA社群網頁上與全球球迷交流。若是在iPad上,使用者可透過雙螢幕觀賞賽事。

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(圖說:使用者可以流暢觀賞高畫質賽事影片、瀏覽新聞、檢視球員資料及賽局分析。圖片來源:IBM提供。)

長達兩週的賽事,官網預計全球球迷將透過各種行動裝置登入網站,屆時將湧入逾1,200萬的瀏覽人次。為了讓球迷有好的數位體驗,IBM將IT架構擴增至50倍以上,因應賽事期間湧進的龐大資訊流量。其次,IBM替美國網球公開賽網站升級基礎架構,打造私有雲,將IT架構設立於IBM SmartCloud上。並結合智慧預測分析及雲端運算技術,持續預測、監管並調整運算所需資源量能。

IBM從1968年開始提供美國網球公開賽所需的科技資訊,長期應用在網球賽事上。2013年男單冠軍戰,納德爾(Rafael Nadal)和喬科維奇(Novak Djokovic)在場上捉對廝殺時,觀眾可以從巨型螢幕上,看到隨時更新的比賽得分、發球成功率、發球得分率、上網得分與失分數等進階數據。

IBM充分運用大數據分析的能力,結合過去四大滿貫賽共逾4,100萬筆資訊,在每場賽前進行深度分析,為每位選手挑出「致勝關鍵指標」。透過Slamtracker,一個SPSS預測分析數據的可視化平台,結合累積8年以來的大滿貫資料,即時分析球員過去表現,預測並掌握賽事的致勝關鍵,幫助選手擬定戰術打法,提升獲勝機率。

IBM還提供社交追蹤技術,同時匯整Twitter討論串的即時流量,以及勝負預測進行分析。球場外圍設有互動牆,提供即時分析預測大滿貫資訊,包括發球速度及連續對打計數,讓觀眾馬上知道哪個選手擁有較大贏面。分析的賽事數據即時提供給美網官方網站及官方App,並提供圖表當作媒體的轉播素材,賽後提供給球員做比賽檢視。

關鍵字: #IBM #app #大數據
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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