NBA的数字化转型彻底改变了球迷、球员和球队的体验

美国国家篮球协会(NBA)向Azure云的迁移有助于改善球迷体验和比赛表现，因为分析和人工智能辅助工具旨在释放数据的全部潜力。

自2020年启动数字化转型以来，由于云、分析、人工智能和计算机视觉技术的加速部署，NBA在数字技术方面的实践已经彻底改变了球迷、球员和球队的体验。

NBA执行副总裁兼首席技术官Krishna Bhagavathula已经在NBA工作了近六年。他表示，去年10月推出的“NBA联盟通”(NBA League Pass)流媒体应用程序，以及与鹰眼创新公司(Hawk-Eye Innovations)在3D光学跟踪方面的新合作伙伴关系，表明了NBA数字化变革的先进步伐。

Bhagavathula指出，“我们正在努力为球迷创造一种真正与众不同的篮球体验。迄今为止的投资回报非常可观。这一季的视频浏览量约为100万次，是去年的三倍多。”

他继续补充道，NBA本赛季的订阅用户增长了50%，收视率增长了52%。他将这些胜利归功于NBA与微软的紧密合作，以及三年前开始认真实施的“三分行动计划”(three-point action plan)。

6月1日NBA总决赛开赛时，Bhagavathula在丹佛接受电话采访时表示，“我们计划推出几项重大举措，包括推出League Pass旗舰产品，在云基础设施上部署流媒体产品和相关的新产品。而且我们已经意识到，是时候现代化整个应用程序堆栈了。”

除了消费者体验之外，NBA向微软Azure的迁移也启动了联盟内部应用程序向混合云/本地混合的转变，其现代化努力导致300到400个应用程序迁移到云上，而其他需要更低灵活性和可扩展性的应用程序仍留在数据中心。

Bhagavathula的云游戏计划的第三个支柱包括开发高级应用程序，不仅适用于球迷，还适用于裁判、球员、球队和教练，他们都更依赖数据来提高自身的表现。

数字化、人工智能的驱动力

当Bhagavathula加入NBA时，NBA才刚刚开始云迁移，像许多企业一样，它也在继续管理着一个本地部署的基础设施，这些基础设施充斥着在虚拟机上运行数千个工作负载的服务器。但现在，这一切都变了。

Bhagavathula在回忆五六年前的情况时表示，“我们有一个高度虚拟化的数据中心。我们非常专注于创造一种真正令人愉快的、由云驱动的直接面向消费者的体验。”

与NFL一样，NBA的首席技术官也选择与微软合作，利用微软的Azure云平台。Bhagavathula表示，该平台包含了构建NBA流媒体平台所需的所有数字组件，同时还提供了一个云数据湖和机器学习模型，NBA可以利用这些模型开发下一代应用程序。

NBA应用程序于2022年推出，是一款免费应用程序，为球迷整合了众多个性化服务，包括与社交媒体的增强集成，以及通过基于订阅的League Pass提供基本版和高级版的直播游戏。

基于Azure人工智能的“For You”应用程序根据球迷的喜好提供个性化内容，并针对每位消费者提供球队的实时视频集锦。另一款名为“NBA ID”的新应用程序则提供会员专属体验、比赛门票赠品、个性化内容，以及对全明星选秀和其他NBA相关问题的投票。

Bhagavathula强调了去年League Pass的可用性，并称它是NBA向前迈出的重要一步，但他也很快指出，Azure分析和人工智能的使用越来越多，为NBA员工、球队和球员提供内容和新的数字机会。

Bhagavathula称，这款名为“Refs”的应用程序是一个裁判参与和一致性系统，专门用于帮助裁判和管理层评估、合作，并定期关注运动员的表现。

Bhagavathula还提到了几个机器学习模型的发展，这些模型评估了“客户流失指标”，即球迷对NBA产品的参与度，以及一个“游戏推荐模型”，该模型依赖于球迷的行为和应用程序的使用，以改善每个球迷的个性化和定制化。

他表示，“我们使用的功能可以让我们了解隐性和显性偏好，这样我们就可以根据每个球迷的喜好设计出一个个性化的推荐模型。NBA将目标锁定在那些有较高兴趣的球迷身上，这样他们就会越来越多地使用这款应用。”

NBA“云湖”(cloud lake)中不断积累的数据也从NBA商店和商业合作伙伴(如Fanatics和Ticketmaster)那里收集并提供给他们，球迷调查数据也是如此。Bhagavathula表示，这是建立存储库计划的一部分，以便为所有各方创建下一代人工智能和基于分析的功能。

将性能提升到一个新的水平

至于NBA球队，Bhagavathula提到了CourtOptix，这是一个跟踪和分析球场上的动作的应用程序。这个工具也是在Azure上开发的，它为每个团队免费打包数据，并分发给他们，以改进他们的比赛。每场比赛结束后，团队都会获得数据缓存，然后可以利用这些数据获得额外的见解和统计数据，以改进他们的技术。

这类与体育相关的分析项目正在极大地改变各种专业运动的比赛方式，包括网球，国际网球联合会(ITF)也正在利用计算机视觉来帮助提高运动员的表现。

IDC的分析师Craig Powers认为，这种趋势将继续发展下去，看不到尽头。

Powers 表示，“NFL和NBA的数据改变了体育运动的方式。在美国国家橄榄球联盟中，曾经被认为是冒险的策略现在已经成为常态——比如在第四次进攻时采取行动，而不是在场上踢球或下注。这是分析的产物——分析了NFL几十年的每场比赛数据，并为每个决定分配概率和得分值。”

与国际网球联合会一样，NBA也认为传感器、摄像头、分析和人工智能的使用将对提高球员、球队和裁判的表现产生重大影响。Bhagavathula表示，虽然现在的玩家不会在真人游戏中佩戴传感器，但可穿戴技术和新型物联网传感器的引入，无疑会在未来几年影响数据收集和玩家的表现。

例如，NBA与鹰眼的合作将产生更详细的数据，球员和球队将使用这些数据来改进他们的比赛和制定比赛策略。

Bhagavathul称，“它本质上使用骨骼跟踪技术来评估运动员跳得多高，投篮时的身体姿势，或者他们是如何用脚踝着地的。我们认为，这些实证数据实际上会让人们对篮球有更深入的了解。”

很明显，人工智能和云计算等先进数字技术的加持将继续改变球队、球员和球迷参与不断发展的篮球比赛的方式。篮球比赛曾经只是一个球、两个篮筐和高度忙碌的球员。

数字技术在球馆的引入，如非接触式小卖部，以及NBA Top Shot(作为数字篮球卡出售的不可替代代币)的诞生，对商品销售和篮球经济产生了巨大的影响。

IDC的Powers认为，越来越多地使用分析、人工智能和传感器来制定下一代比赛计划、编制名单、监控球员的健康状况、安排球员的可用性以及管理伤病，这将永远改变比赛规则。

他表示，“在NBA，我们看到三分球越来越受重视，而中距离跳投却不被看好。为什么?因为球队对场上每次投篮的价值有了更好的理解。现在，NBA已经更进一步，使用视频来跟踪每次传球和投篮的准确位置。教练和球员可以更具体地确定自己的优势和劣势，这就决定了进攻和防守的方式。AI使用这些数据来推荐特定的玩家对局和战术。”

虽然Bhagavathula没有对NBA的生成式AI计划发表评论，但Hyland Software的集团产品经理Tiago Cardoso表示，引入大型语言模型(LLM)，如GPT，有可能进一步改变比赛和粉丝体验。据悉，Hyland Software现已成为FI的合作伙伴。

Cardoso指出，“大型模型可以执行通用任务，因此它们可以识别玩家，理解行动和策略。它们将能够识别观众对比赛的投入程度，并能以文本或语音评论的形式表达所有这些信息。LLM有一天可以用来编目过去所有的电视转播比赛，根据提示生成定制的集锦，比如‘给我播放勒布朗·詹姆斯(LeBron James)和迈克尔·乔丹(Michael Jordan)做同样扣篮动作的视频’。”

这一切都是由精心策划的信息技术基础实现的。