自2018年以来，F1和Amazon Web Services（AWS）持续探索创新路径，利用F1的数据和AWS的云技术实现这项运动的数字化转型。随着合作伙伴关系的继续，F1将通过AWS工具引入生成式AI，以推动整个运动的创造力和解决方案，并提高运营效率。

  在2024年加拿大大奖赛上，AWS创造了体育界的另一个里程碑 ———比赛的获胜者举起了第一座受生成式AI启发的F1奖杯。

  鉴于F1赛事的高度数据依赖性，AWS拥有众多独特的叙事角度，可巧妙融入奖杯设计之中。AWS的设计团队将Amazon Titan Image Generator作为Amazon Bedrock（一个面向AWS客户的可访问生成式AI平台）的一部分，在几秒钟内依据各种提示创建了数百个奖杯设计概念。

  在设计过程中，团队探讨了多个创意方向：奖杯是否映射吉尔斯·维伦纽夫赛道的独特轮廓，这是加拿大一级方程式大奖赛在蒙特利尔的标志性赛道；设计能否体现赛车手在赛道上承受的重力挑战；或是将过去70年间所有经典F1奖杯的元素融入其中。随着部分提示展现出更大潜力，AWS设计人员利用Amazon Bedrock对优选设计进行了数百次深度迭代。

  提示：设计一个 F1 奖杯，代表从 F1 赛车传输的数十亿个数据点。奖杯材料应为银色。

  提示：设计一个奖杯，其灵感来自从赛道上的赛车到云的数据流。奖杯材料应为银色。

  在Amazon Bedrock中，团队利用Titan Image Generator模型并选择了以下配置：模式：生成图像；方向：横向；大小：1024×1024；提示强度：多变;4-8；种子：多种多样;0-2,147,483,646。这些设计令人难以置信，但在制造可行性、重量和对结构完整性的担忧方面存在限制。AWS 探索了替代提示和专有数据，以确保设计既符合AWS品牌调性，又能满足F1对奖杯设计的严格要求。

  最终设计灵感来自下一代F1赛车的创新项目项目。在2022赛季，F1和AWS合作重新设计了F1赛车的空气动力学轮廓，使赛车能够更紧密、更激烈地比赛。这启发了AWS设计人员查看侧重于F1使用计算流体动力学和高性能计算的提示，这些提示研究了F1赛车周围的空气流动。

  AWS最终确定了以下提示：“一个光滑的、符合空气动力学原理的银色奖杯，置于一个方形大理石底座上，其扭曲的气流形式类似于F1赛车周围错综复杂的空气动力学图案。奖杯的设计结合了漩涡和涡流元素，象征着F1赛车开发过程中在AWS HPC上运行的复杂计算流体动力学模拟。背景为柔和的灰色，并带有微妙的运动模糊效果，以传达一种速度感。

  F1还与AWS合作，将生成式AI应用于最终的原因分析（RCA）流程，以更有效地识别和解决比赛期间赛道外发生的技术问题的最终的原因。该工具将使F1可以通过使用自然语言对记录的数据提出问题来调查系统错误，从而增强F1在比赛期间保持最佳运营性能的能力，最大限度地减少停机时间，确保车队、车手和观众享受无缝的比赛体验。

  AWS首席体育行业专家Neil Ralph补充道：“F1赛车每秒生成超过100万个数据点，而这仅仅是个开始。F1还收集了关于车手、赛道、天气和赛事悠久历史的海量数据。我们合作伙伴关系的核心是能够从这一些数据中提取有价值的见解。借助AWS的生成式AI功能，F1将能轻松地分析历史数据以及实时事件，通过更动态、更及时的评论解说吸引车迷，全方面提升赛事故事描述的吸引力。我们正携手重新定义这项运动的观看、比赛和管理方式。”

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