在近日的美國網球公開賽中，IBM作為技術合作夥伴，在本屆賽事中首次大規模應用人工智慧技術。
IBM加大了AI在網球領域的參與力度，還推出AI抽籤分析和基於賽事精彩片段的生成式AI評論，給2023年美國網球公開賽增加了更多人工智慧的元素。
IBM體育和娛樂合作夥伴關係技術項目總監Tyler Sidell表示，賽事之前和比賽期間持續採集的270多萬個數據點，正不斷為該公司提供抽籤分析更新、展示球員未來幾輪晉級比賽中的相對路徑和對抗難度。
IBM借鑑了紐約比利·簡·金國家網球中心（以及阿瑟·阿什體育場等17大公開賽球場）的現有影片技術，從每場比賽中提取56個不同賽事物理數據點。IBM正在跟進從正手擊球速度、到發球百分比在內的各項指標，將現場數據與球員的生物資訊相結合，希望在美網公開賽中打造以球迷觀感為中心的智能元素。
AI抽籤分析與IBM對每場比賽的勝率預測相結合。Sidell指出，利用大量數據支持預測的基本思路，也幫助美國網球協會開拓出「與球迷互動並激發討論」的全新方式。
通過持續監控賽事資訊，IBM能夠使用當前數據點不斷跟進球員的實時狀態。Sidell指出，在溫布爾登網球公開賽期間，Watson平台在在卡洛斯·阿爾卡拉斯的全部7場晉級賽中6次成功預測了比賽結果，一路見證其殺入決賽。最終，阿爾卡拉斯憑藉奮力一搏，以55%的勝率擊敗諾瓦克·德約科維奇拿下冠軍。
隨著比賽的進行，抽籤分析結果也隨著新見解的出現而有所變化，能夠幫助球迷實時了解選手會以哪些路徑邁向最終決賽。
在2023年美網公開賽的正賽之前，IBM Power Index已經將美國選手可可·高芙列為女子奪冠大熱門，但當時她的真實國際排名僅為全球第六。此外，國際排名第五的翁斯·賈貝烏爾也被IBM Power Index列為二號種子選手。
在男子比賽方面，諾瓦克·德約科維奇的Power Index排名領先於卡洛斯·阿爾卡拉斯。世界排名第六的詹尼克·辛納則成為三號種子。
至於抽籤分析，比賽啟動之初IBM就預測德約科維奇獲得了通往決賽的最佳路徑。至於女子比賽方面，潔西卡·佩古拉應該會相對輕鬆地進入半決賽。
IBM與美網公開賽合作已經超過30年，此次還推出針對比賽精彩片段的生成式AI解說，目前已在USTA平台上線。藉由WatsonX平台，機器學習技術將從場館內的攝像機處提取影片源，學習網球運動並嘗試講解精彩片段。
Sidell指出，「我們的目標是豐富社區體驗，利用AI將比賽元數據轉化為口語表達。」
使用AI系統，IBM能夠在比賽結束後的幾分鐘內將精彩片段拼接起來、為操作賦予可擴展性，確保全部17處比賽場地發來的精彩片段和AI評論均能持續更新。
展望未來，IBM還打算為賽場AI添加多語種支持。
該服務在溫布爾登首次亮相，並很快讓AI解說成為球迷觀看比賽時的默認選項。IBM體育和娛樂合作夥伴副總裁Noah Syken指出，「合作夥伴對新技術的積極接納令人倍感鼓舞。」
對於2023年美網公開賽，Watson還提前做出關鍵預測，希望激發球迷們的討論熱情。
