亚马逊正在为 NFL 周四晚间橄榄球比赛投入大量人工智能计算能力。根据9 月 10 日的公告，Tackle Probability（擒抱概率）是一个新的机器学习模型，该模型可以分析、解释并可能预测针对四分卫的即将发生的防守性擒抱。Tackle Probability 将在 9 月 12 日迈阿密海豚对阵布法罗比尔的比赛的 Prime Video 直播中首次亮相，其结果可以供实时评论员使用，并提供“可视化场上动作的新方法”。正如GeekWire 周二所解释的那样，这将包括在屏幕上突出显示最有可能尝试擒抱的防守球员。
亚马逊网络服务 (AWS) 在一份声明中表示：“到目前为止，擒抱统计数据仅限于对单独擒抱和协助擒抱的简单计数。[此]新的擒抱概率模型旨在捕捉擒抱的整个过程，从追击角度到错失的尝试，提供大量更深入、更细致的见解……”
Tackle Probability 是NFL 大数据碗的最新成果。NFL 大数据碗是一项年度众包竞赛，旨在通过开发新的分析和技术工具“让比赛对球迷更具吸引力”。亚马逊在不到六个月的时间内设计了该系统，首先在 2018 年至 2022 年间所有 NFL 比赛的数百万个数据点上训练人工智能，然后使用上个赛季的比赛作为测试集。虽然根据 AWS 的说明视频，“传统统计数据只能讲述故事的一部分”，但 Tackle Probability 依靠大量的球员和球队统计数据来做出近乎即时的预测。
NFL Next Gen Stats 研究分析经理 Keegan Abdoo 在一份声明中说：“我们在四个月内测试了 15 种不同的机器学习模型，涉及一百多万个数据点，现在我们可以在现场运行该模型，每秒处理数十万个数据点，每场比赛处理数百万个数据点。”
例如，人工智能可以在几毫秒内分析场上的所有 11 名防守球员，利用 20 个特定因素，例如他们职业生涯的擒抱码数、追击尝试和错失擒抱损失的码数。这会产生超过 20,000 个数据点，供 Tackle Probability 在 10 秒的比赛前近乎即时地解读。然后，其结论可以通过屏幕动画显示，由现场广播评论员解读，并在赛后审查期间供球队使用。
NFL Next Gen Stats 研究与分析高级经理 Mike Band 补充道：“橄榄球就像游戏中的游戏，很难找到真正量化擒抱（超越结果本身）的统计数据。这在我们的足球统计工具箱中是一个巨大的空白，也是我们知道需要更多量化指标的领域。”
亚马逊承诺，Tackle Probability 的“前所未有的见解”将带来“改变比赛”的场上策略。该公司的使用示例包括 NFL 球队教练利用这些统计数据来确定哪些球员在擒抱方面最稳定、最准确——这是他们已经在做的事情。与此同时，广播公司可以为观众“实时”突出显示被打破或成功的擒抱。这再次是使 NFL 现场比赛广播“实时”的一部分。
尽管如此，Tackle Probability 只是一个庞大的类似 NFL 合作伙伴项目的一部分，该项目致力于统计数据、从“四千万亿种可能的组合”中计算赛季赛程、生成新的NFL Films 和 NFL Media 内容，以及分析球迷行为。另一个受益领域是据称可以提高球员安全和减轻伤病——例如，数字运动员（Digital Athlete）工具在模拟了 10,000 个赛季的橄榄球比赛以识别比赛中运动员面临的最大身体风险后，“为近期规则的改变提供了重要信息”。
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亚马逊最新的 AI 产品发布是在其与 NFL 签订的为期 10 年、价值 1 亿美元的转播权协议的第二年。根据该协议，亚马逊将通过 Prime Video 转播周四晚间橄榄球比赛。今年 7 月，亚马逊与 NBA 达成了一项协议，将使这家科技巨头在未来 11 年内每年支付 18 亿美元，以转播每赛季 66 场比赛。
可以安全地推测，在不久的将来，亚马逊的篮球报道也将引入类似的 AI 分析。
