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一级方程式车队如何利用大数据取得成功

一级方程式车队如何利用大数据取得成功

我们之前讨论过大数据正在改变体育世界的方式。一级方程式车队是受影响最大的车队之一。

自从奥克兰 A 队将他们的招募政策从球员的跑步速度和力量转变为对上垒击球率进行更复杂和细致入微的观察后,体育界已经越来越习惯于在他们的球队中使用体育分析——建造。

这就是比利·比恩(Billy Beane)和他的团队的成功,一本书、《点球成金》和一部电影紧随其后,因为运动队将注意力转移到分析球员如何表现对他们在球队中的角色至关重要的指标,并根据他们的发现,签下最好的球员适合这些参数,而不是选择更高级且通常更昂贵的名称。有效。预算只有他们更有魅力的对手的三分之一,A 队连续几个赛季都进入了季后赛,每个人都坐下来记录下来。甚至网球也参与了卫报,宣布温网今年将使用大数据来丰富观众的体验。

一级方程式也采用了分析。毕竟,它的核心是一项关于统计数据的运动——最快的汽车获胜!但他们这样做的时间比大多数其他运动要长得多。早在 1980 年代,车队就使用遥测技术将信息从赛车传输到维修站团队。但是任何一辆​​车都可以在一个比赛周末从数十个传感器传输数百万个数据点,所有这些数据都由维修站团队实时检查和分析,他们可以对这种持续不断的信息流做出相应的反应。例如,梅赛德斯 AMG F1 W08 EQ Power + 装有 200 个传感器,而 Red Bull 的 RB12 技术团队正在分析来自大约 10,000 个不同部件的数据。在美国一级方程式大奖赛,据估计,参赛队传输的数据几乎与美国国会图书馆中存储的数据一样多!“这与大数据无关,”2017 年梅赛德斯的克里斯蒂安·迪克森 (Christian Dixon) 说,“这与正确的数据有关。”

虽然大多数赛车迷只对英里/小时和进站时间感兴趣,但赛道旁和总部的车队都会仔细检查刹车和轮胎的温度、压力、气流、转弯速度、驾驶员的生物特征数据并寻找方法将性能再提升 0.1%。即使在比赛中途提前警告潮湿条件,也可以让车队提前更换车轮,而不是他们希望预测更潮湿的赛道,这可能会使车手的时间减少一两秒,而所有这些节省的秒数确实会增加起来并有所作为。

刘易斯·汉密尔顿非常热衷于数据,并经常与技术团队讨论天气状况、赛道状况和最近的表现,作为下一场比赛的准备工作的一部分。当然,汉密尔顿仍然是顶级车手,尽管他不太可能获得破纪录的第八个世界冠军头衔,因为他目前在立博一级方程式的赔率中落后于 Max Verstappen 。就像温布尔登一样,维斯塔潘的红牛队希望通过向他们的粉丝提供最新的统计数据和通过其网站和社交媒体渠道访问的幕后访问,让他们更多地参与进来。

在过去的20年里,比恩的数据革命已经蔓延到所有运动领域,正如我们现在所看到的,它旨在改善球迷对他们最喜欢的运动的体验。谁知道未来 20 年它将如何改变体育运动?

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