NFL选AWS做官方云和机器学习合作伙伴，搞Next Gen Stats数据分析升级

根据美国国家橄榄球联盟（NFL）官方网站和亚马逊云科技（AWS）官方新闻稿发布的信息，NFL在2017年宣布选择AWS作为其官方云和机器学习合作伙伴，这项合作的核心目标之一，就是深度升级和扩展NFL的“下一代统计数据”（Next Gen Stats）平台，将职业橄榄球的数据分析和观赛体验提升到一个前所未有的水平。

在合作之前,NFL的Next Gen Stats系统已经初步建立，它通过在橄榄球内部和所有球员的护肩垫中植入射频识别（RFID）芯片，以每秒25次的频率捕捉数据，这些芯片可以实时追踪每个球员和橄榄球在球场上的精确位置、速度、加速度、移动距离等信息，最初这套系统主要提供的是基础的数据记录和展示，比如在电视转播画面上显示球员的瞬时速度，数据的深层潜力还远未被挖掘。

NFL选择AWS,正是看中了其强大的云计算能力和先进的机器学习技术，能够处理海量的实时数据并从中提炼出真正的“洞察”，根据AWS官网的案例介绍，双方合作后，整个Next Gen Stats的数据处理流程发生了根本性改变，每场比赛期间，体育场顶棚安装的20-30个接收器会持续接收来自芯片的信号，生成原始数据，这些海量数据（每场比赛约1.5亿个数据点）会实时传输到AWS云上进行处理。

在AWS云上,这些原始数据首先经过清洗和校准，确保其准确性，机器学习模型开始发挥关键作用，根据AWS深度参与此项目的工程师和科学家在官方博客中的描述，他们开发了多种专门的机器学习模型来分析这些数据，这些模型能够理解橄榄球比赛的复杂情境和战术意图，而不仅仅是记录数字。

一个标志性的成果是,双方合作推出了一系列高级数据指标。

• “到达概率”（Pass Rush Probability）： 这个指标不是简单看冲传手离四分卫有多近，而是通过分析进攻锋线的阵型、冲传手的速度、加速度和行进路线，实时计算他在对方传球出手前完成擒杀的概率，这为分析防守组的冲击效率提供了全新的维度。
• “接球概率”（Catch Probability）： 这个指标综合考量传球的距离、传球高度、接球手的速度、接球手与最近防守球员的距离、接球手是否在界内等多种因素，通过机器学习模型计算出一个传球被成功接住的概率，这使得一次高难度的接球可以被量化地定义为“奇迹般的接球”。
• “预期得分增加值”（Expected Points Added, EPA）： 虽然EPA本身不是NFL与AWS新创的，但Next Gen Stats平台利用其精细的位置数据，能够计算出每次进攻前后球队得分的期望值变化，从而更精确地衡量一次进攻或一次防守的实际价值。

这些高级指标极大地丰富了比赛解说和分析的内容,在电视转播中，观众现在不仅能看到球员跑得多快，还能看到一次关键防守的“擒杀概率”是如何变化的，或者一次长传的“接球概率”有多低，从而更深刻地理解比赛中的关键时刻。

除了为转播增色,这些数据对球队本身也至关重要，根据体育媒体如ESPN的报道，NFL所有32支球队都可以通过一个安全的门户网站访问Next Gen Stats的完整数据，教练组和球员表现分析师利用这些数据来评估球员表现、研究对手战术倾向、优化本方战术布置，甚至在选秀和球员交易中做出更明智的决策，通过分析外接手的平均分离距离（与防守球员的距离），可以评估其跑路线效率。

AWS和NFL还共同开发了互动式的数据可视化工具,最著名的是“Next Gen Stats传球图”（Passing Charts），它以散点图的形式直观展示一名四分卫在本场或本赛季所有传球的目标点、结果（完成或未完成）以及相关的高级数据，一目了然地揭示其传球偏好和效率区域。

近年来,这项合作继续深化，根据2022年的一则联合新闻稿，双方推出了基于机器学习的新功能“战术AI”（Playmaker AI），这个工具能在比赛进行中，实时为进攻组提供接球手处于最佳空位的机会可视化，虽然这目前仅用于解说分析，但它展示了数据对未来战术执行的潜在影响，另一个功能“四分卫排行榜”（QB Rankings）则利用机器学习模型，综合多项高级指标对四分卫的表现进行更全面、更的情境化评估，超越了传统的传球成功率等基础数据。

NFL与AWS的合作,将Next Gen Stats从一个单纯的数据采集系统，转变为一个由云和人工智能驱动的、能够深度解读比赛的战略平台，它不仅改变了球迷观看和理解比赛的方式，也为球队的竞技决策提供了强大的数据支持，标志着职业体育正式进入了由数据科学和机器学习驱动的全新时代。