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日期: 2026-01-19 | 来源: 体育产业生态圈 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
如果说世界杯场景中，AI首先需要解决的是规模、协同与公平问题，那么在F1赛道上，AI面对的则是另一种更为苛刻的考验——极限工程条件下的实时性与系统稳定性。
Chris透露，如今大量赛事内容已经不再在赛道现场完成制作，而是通过联想提供的基础设施，在英国进行集中处理。赛车可能出现在墨尔本、新加坡或拉斯维加斯，但来自车辆、赛道和转播系统的数据，会在极短时间内跨洲传输，被实时接收、处理并分发。
这种模式，对AI系统提出了极高要求。画面切换必须在不同车辆、不同摄像头之间保持一致性，数据处理必须控制在极低延迟范围内，系统还必须在全球网络条件不断变化的情况下持续稳定运行。任何一个环节的失误，都会直接反映在观众体验之中。
更重要的是，这种远程化、集中化的制作方式，正在从根本上改变赛事的运营逻辑。人员与设备的大规模跨国流动被显着减少，赛事的碳排放和运营成本随之下降。「这些能力并非一次性设计完成，而是在多年赛事工程实践中被不断逼出来的结果，」Chris说到。
在这一过程中，体育逐渐从AI的使用者，转变为推动AI架构走向成熟的重要力量。
在AI爆发的当下，每一个行业都面临着发展、颠覆，甚至是消失。那么对于体育行业而言，一个更根本、也更容易被忽略的问题是：当技术不断涌入体育，AI究竟应该扮演怎样的角色？
在CES期间，氪体还参与了诸多由德勤、WPP以及Variety等不同公司举办的体育科技的主题演讲和圆桌讨论。远在大洋彼岸的同行们，同样高频谈及AI时代下技术应该如何赋能体育。而大多数人都不约而同地提到一个判断：AI当然是人类社会发展的长期趋势，体育也不可能置身事外，但技术在体育中的位置，从来不应该是「主角」。
这一点，在联想集团高级副总裁胡贯中在与氪体的交流中，被阐释得尤为清晰。他反复强调，科技进入体育的前提，不是证明技术本身有多先进，而是回答一个更朴素的问题——它是否真的在服务体育？
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