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从每一次发球到赛场每一刻转折:揭秘今年美网背后的AI力量

IBM Bob、watsonx Orchestrate Confluent 提供支持的全新功能,展示了人工智能如何将实时体育数据转化为个性化体验,为数百万球迷带来更丰富、更贴近自身兴趣的观赛感受。

北京2026年8月31日 美通社 -- 随着本月美国网球公开赛拉开帷幕,球迷们将迎来一系列由人工智能驱动的全新体验,让观赛变得更加个性化、更具互动性,也更富洞察力。

US Open
US Open

这些创新成果源于 IBM 与美国网球协会(USTA)长期以来的紧密合作。自 1992 年起,双方持续为全球网球爱好者打造数字化观赛体验。今年,IBM Bob、watsonx OrchestrateConfluent 等技术进一步赋能赛事平台,帮助球迷发掘赛场内外的精彩故事,读懂比赛走势,并以更智能、更沉浸的方式与赛事内容进行互动。

为何值得关注

美网每时每刻都在产生海量信息从球员跑动、比赛数据,到历史战绩和赛事官方报道,应有尽有。真正的挑战不在于如何收集这些数据,而在于如何帮助每一位球迷在电光火石之间理解并利用这些数据。

球迷对这些体验的需求正持续升温。根据IBM委托Morning Consult开展的一项最新调查,全球91%的网球爱好者在比赛直播期间使用体育类App,同时,64%的球迷信任AI生成的体育内容。

这些全新体验展示了AI如何将复杂的数据转化为具有实际价值的洞察、个性化推荐和互动交流对话,精准匹配每一位球迷的偏好,并提供量身定制的体验。

2026年四大升级亮点

  • 个性化赛事实时动态
    美网官网USOpen.org及官方App全面改版的“实时动态”(Live Updates)主页,允许球迷优先关注自己喜爱的球员,快速获取最相关的比赛、报道与赛事更新。

  • 重新理解发球表现
    面向所有单打比赛推出的全新功能 “发球质量”(Serve Quality),利用与IBM Bob联合开发的肢体追踪技术,对每一次发球进行技术动作拆解。该系统以每秒50次的频率,追踪球员身体与球拍上的21个关键数据点,并生成相应评分,帮助球迷直观解释每一次高质量发球背后的关键因素。

    预计整个赛事期间,该功能将产生约12亿个数据点。幕后,Confluent负责管理实时数据流,使系统能够近乎实时地生成和更新评分结果。

  • 解读决定比赛走向的关键时刻
    全新“关键时刻”(Key Moments)功能在美网现有AI驱动的“赢球概率”(Likelihood to Win)工具基础上更进一步。它能识别比赛的局势变化、势头转换以及影响最终走向的关键分和关键节点,让球迷不仅看得懂哪位球员谁占先,更理解其背后的原因。

  • 更智能的 “聊天看球”
    “聊天看球”(Match Chat)焕新回归,交互性和对话感更强。该功能由watsonx Orchestrate支持驱动,球迷可以用自然语言提问,系统基于实时比赛数据、赛事历史和专业分析给出回答。

    该体验由 AI 智能体和专为赛事场景打造的模型提供支持,这些模型经过美国网球协会(USTA)编辑风格以及网球专业语言的专门训练,从而能够提供更准确、更符合赛事语境的内容回应。

放眼全局

美网今年推出的一系列创新功能,不仅代表着体育赛事数字化体验的持续升级,也折射出一个更广泛的趋势:企业正在利用人工智能、自动化与实时数据,为用户创造更加个性化、更具参与和互动感的体验。

在美网赛场上,这意味着帮助数百万球迷减少寻找信息的时间,把更多注意力集中在那些真正影响比赛走势、最值得关注的精彩瞬间上。

这些创新实践同时展示了 IBM 多项技术如何协同发力,将实时赛事数据转化为引人入胜的球迷体验。从运动轨迹分析、实时数据流处理,到对话式 AI 交互,多项技术共同支撑起更智能、更身临其境的观赛之旅。

2026 年美国网球公开赛将于 8 月 23 日至 9 月 13 日举行,球迷可通过 USOpen.org 和美网官方移动应用抢先体验这些全新 AI 功能。

US Open App.
US Open App.

关于IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商,帮助超过 175个国家和地区的客户,从其拥有的数据中获取商业洞察,简化业务流程,降低成本,并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

媒体联络人

李波
libole@cn.ibm.com
iBM中国

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