自2020年啟動數字化轉型以來，由于云、分析、人工智能和計算機視覺技術的加速部署，NBA在數字技術方面的實踐已經徹底改變了球迷、球員和球隊的體驗。

NBA執行副總裁兼首席技術官Krishna Bhagavathula已經在NBA工作了近六年。他表示，去年10月推出的“NBA聯盟通”(NBA League Pass)流媒體應用程序，以及與鷹眼創新公司(Hawk-Eye Innovations)在3D光學跟蹤方面的新合作伙伴關系，表明了NBA數字化變革的先進步伐。

Bhagavathula指出，“我們正在努力為球迷創造一種真正與眾不同的籃球體驗。迄今為止的投資回報非?？捎^。這一季的視頻瀏覽量約為100萬次，是去年的三倍多。”

他繼續補充道，NBA本賽季的訂閱用戶增長了50%，收視率增長了52%。他將這些勝利歸功于NBA與微軟的緊密合作，以及三年前開始認真實施的“三分行動計劃”(three-point action plan)。

6月1日NBA總決賽開賽時，Bhagavathula在丹佛接受電話采訪時表示，“我們計劃推出幾項重大舉措，包括推出League Pass旗艦產品，在云基礎設施上部署流媒體產品和相關的新產品。而且我們已經意識到，是時候現代化整個應用程序堆棧了?！?/p>

除了消費者體驗之外，NBA向微軟Azure的遷移也啟動了聯盟內部應用程序向混合云/本地混合的轉變，其現代化努力導致300到400個應用程序遷移到云上，而其他需要更低靈活性和可擴展性的應用程序仍留在數據中心。

Bhagavathula的云游戲計劃的第三個支柱包括開發高級應用程序，不僅適用于球迷，還適用于裁判、球員、球隊和教練，他們都更依賴數據來提高自身的表現。

數字化、人工智能的驅動力

當Bhagavathula加入NBA時，NBA才剛剛開始云遷移，像許多企業一樣，它也在繼續管理著一個本地部署的基礎設施，這些基礎設施充斥著在虛擬機上運行數千個工作負載的服務器。但現在，這一切都變了。

Bhagavathula在回憶五六年前的情況時表示，“我們有一個高度虛擬化的數據中心。我們非常專注于創造一種真正令人愉快的、由云驅動的直接面向消費者的體驗?！?/p>

與NFL一樣，NBA的首席技術官也選擇與微軟合作，利用微軟的Azure云平臺。Bhagavathula表示，該平臺包含了構建NBA流媒體平臺所需的所有數字組件，同時還提供了一個云數據湖和機器學習模型，NBA可以利用這些模型開發下一代應用程序。

NBA應用程序于2022年推出，是一款免費應用程序，為球迷整合了眾多個性化服務，包括與社交媒體的增強集成，以及通過基于訂閱的League Pass提供基本版和高級版的直播游戲。

基于Azure人工智能的“For You”應用程序根據球迷的喜好提供個性化內容，并針對每位消費者提供球隊的實時視頻集錦。另一款名為“NBA ID”的新應用程序則提供會員專屬體驗、比賽門票贈品、個性化內容，以及對全明星選秀和其他NBA相關問題的投票。

Bhagavathula強調了去年League Pass的可用性，并稱它是NBA向前邁出的重要一步，但他也很快指出，Azure分析和人工智能的使用越來越多，為NBA員工、球隊和球員提供內容和新的數字機會。

Bhagavathula稱，這款名為“Refs”的應用程序是一個裁判參與和一致性系統，專門用于幫助裁判和管理層評估、合作，并定期關注運動員的表現。

Bhagavathula還提到了幾個機器學習模型的發展，這些模型評估了“客戶流失指標”，即球迷對NBA產品的參與度，以及一個“游戲推薦模型”，該模型依賴于球迷的行為和應用程序的使用，以改善每個球迷的個性化和定制化。

他表示，“我們使用的功能可以讓我們了解隱性和顯性偏好，這樣我們就可以根據每個球迷的喜好設計出一個個性化的推薦模型。NBA將目標鎖定在那些有較高興趣的球迷身上，這樣他們就會越來越多地使用這款應用?！?/p>

NBA“云湖”(cloud lake)中不斷積累的數據也從NBA商店和商業合作伙伴(如Fanatics和Ticketmaster)那里收集并提供給他們，球迷調查數據也是如此。Bhagavathula表示，這是建立存儲庫計劃的一部分，以便為所有各方創建下一代人工智能和基于分析的功能。

將性能提升到一個新的水平

至于NBA球隊，Bhagavathula提到了CourtOptix，這是一個跟蹤和分析球場上的動作的應用程序。這個工具也是在Azure上開發的，它為每個團隊免費打包數據，并分發給他們，以改進他們的比賽。每場比賽結束后，團隊都會獲得數據緩存，然后可以利用這些數據獲得額外的見解和統計數據，以改進他們的技術。

這類與體育相關的分析項目正在極大地改變各種專業運動的比賽方式，包括網球，國際網球聯合會(ITF)也正在利用計算機視覺來幫助提高運動員的表現。

IDC的分析師Craig Powers認為，這種趨勢將繼續發展下去，看不到盡頭。

Powers 表示，“NFL和NBA的數據改變了體育運動的方式。在美國國家橄欖球聯盟中，曾經被認為是冒險的策略現在已經成為常態——比如在第四次進攻時采取行動，而不是在場上踢球或下注。這是分析的產物——分析了NFL幾十年的每場比賽數據，并為每個決定分配概率和得分值。”

與國際網球聯合會一樣，NBA也認為傳感器、攝像頭、分析和人工智能的使用將對提高球員、球隊和裁判的表現產生重大影響。Bhagavathula表示，雖然現在的玩家不會在真人游戲中佩戴傳感器，但可穿戴技術和新型物聯網傳感器的引入，無疑會在未來幾年影響數據收集和玩家的表現。

例如，NBA與鷹眼的合作將產生更詳細的數據，球員和球隊將使用這些數據來改進他們的比賽和制定比賽策略。

Bhagavathul稱，“它本質上使用骨骼跟蹤技術來評估運動員跳得多高，投籃時的身體姿勢，或者他們是如何用腳踝著地的。我們認為，這些實證數據實際上會讓人們對籃球有更深入的了解?！?/p>

很明顯，人工智能和云計算等先進數字技術的加持將繼續改變球隊、球員和球迷參與不斷發展的籃球比賽的方式?；@球比賽曾經只是一個球、兩個籃筐和高度忙碌的球員。

數字技術在球館的引入，如非接觸式小賣部，以及NBA Top Shot(作為數字籃球卡出售的不可替代代幣)的誕生，對商品銷售和籃球經濟產生了巨大的影響。

IDC的Powers認為，越來越多地使用分析、人工智能和傳感器來制定下一代比賽計劃、編制名單、監控球員的健康狀況、安排球員的可用性以及管理傷病，這將永遠改變比賽規則。

他表示，“在NBA，我們看到三分球越來越受重視，而中距離跳投卻不被看好。為什么?因為球隊對場上每次投籃的價值有了更好的理解?，F在，NBA已經更進一步，使用視頻來跟蹤每次傳球和投籃的準確位置。教練和球員可以更具體地確定自己的優勢和劣勢，這就決定了進攻和防守的方式。AI使用這些數據來推薦特定的玩家對局和戰術?！?/p>

雖然Bhagavathula沒有對NBA的生成式AI計劃發表評論，但Hyland Software的集團產品經理Tiago Cardoso表示，引入大型語言模型(LLM)，如GPT，有可能進一步改變比賽和粉絲體驗。據悉，Hyland Software現已成為FI的合作伙伴。

Cardoso指出，“大型模型可以執行通用任務，因此它們可以識別玩家，理解行動和策略。它們將能夠識別觀眾對比賽的投入程度，并能以文本或語音評論的形式表達所有這些信息。LLM有一天可以用來編目過去所有的電視轉播比賽，根據提示生成定制的集錦，比如‘給我播放勒布朗·詹姆斯(LeBron James)和邁克爾·喬丹(Michael Jordan)做同樣扣籃動作的視頻’?！?/p>

這一切都是由精心策劃的信息技術基礎實現的。