作者:文安马 来源:原创 时间:2019-07-24 阅读:781 次

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中国欲量产AI人才,本科招生爆发后如何培养?

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  今年是人工智能专业招生爆发年,众多新闻报道中,人工智能、大数据、云计算等正成为热门专业。有统计称,仅以“人工智能”为名称开设新专业的高校就有 35 家。

  这个爆发是有政策背景的。

  2017 年 7 月,国务院颁布《新一代人工智能发展规划》明确提出大力建设人工智能学科。

  今年 4 月,教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》,提出支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向,形成“人工智能 +X”复合专业培养新模式,到 2020 年建设 100 个“人工智能 +X”复合特色专业,建立 50 家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

  此政策引导下,2018 年,各大高校纷纷成立人工智能学院。而南京大学自 2018 年就开始招收人工智能专业本科生。更早时候,北京大学在 2003 年就率先设置了“智能科学与技术”本科专业,2017 年就成立了图灵班。

  新增人工智能方向不完全梳理

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  6 月 21 日,《中国高校人工智能专业综合排名》由专注人工智能行业研究的允能智库发布,这份报告对中国 72 所新设人工智能专业的高校进行了综合排名。在国际学术影响力方面,前五名分别是清华大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学以及北京航空航天大学。


中国高校人工智能专业综合排名(来源:允能智库)

  在 2018 年的计算机科学排名 CSRankings 网站上,清华大学在全球人工智能领域学术机构的排名中仅次于卡耐基梅隆大学,位居第二位。

  北京显然是这一波 AI 招生热潮的重镇,多所北京高校都有新增专业的举措。

  清华大学今年设立人工智能班(智班),由图灵奖得主姚期智出任智班首席教授,首批预计招生规模 25 人。

  北大工学院今年启动 2019 级机器人工程本科生教育,主要培养学生掌握机器人动力学与控制、仿生结构设计、智能感知、人机交互、微纳操作等技术的开发应用,首批招生将达 20 人至 30 人。

  北京理工大学新开设的人工智能、数据科学与大数据技术、智能制造工程 3 个新工科专业,分别纳入“信息科学技术”和“智能制造与车辆实验班”进行招生。

  北京邮电大学组建了“叶培大创新创业学院,主要从全校二年级本科生中选拔 60 名左右优秀学生,组建双创实验班,设三个班,分别对应机器人、智能制造和智慧生活三个研究方向;在培养过程中,聚焦人工智能、物联网、大数据、云计算等新工科重点发展技术方向。

  此外,北京交通大学、北京科技大学、北京林业大学和北京化工大学,也都根据各自的学科特点,新增了人工智能、机器人工程等相关专业。

  江浙沪是新增 AI 专业的另一个聚集区域。

  在上海,“实力三强”高校今年都开设了人工智能专业。

  上海交通大学新开人工智能专业,据该校招办主任王琳媛介绍,该专业有 3 个优势。第一是学科优势。开设在交大体量最大的学院——电子信息与电气工程学院,拥有 7 个一级学科,其中 6 个学科进入教育部评估 A 档。第二是地域优势。上海市在进行科创中心的建设过程中,对人工智能专业的人才有迫切的需求。第三是人才培养模式的优势。今年,交大将对人工智能专业的同学采取“AI+X”培养模式,与计算机、数学、物理、医学等学科进行交叉融合。满足条件的同学还可优先进入“吴文俊人工智能荣誉博士班”。

  复旦大学新增“工科试验班(新工科本研贯通)”招生大类,下设“智能科学与技术(卓越班)”和“微电子科学与工程(卓越班)”两个专业,拟招生 60 人。

  同济大学“人工智能”专业自今年起招收第一批本科生,该新专业将围绕“智能”中心,以“感知”和“自主智能”为特色,重在人工智能理论、方法、技术的学习,并通过以机器人、无人车等为代表的自主装置与系统体现。

  在江浙沪地区综合排名第一的浙江大学显然也不甘人后,今年新增两个专业:一是人工智能专业,该专业将在竺可桢学院图灵班招生,另一个是机器人工程专业。“图灵班”依托计算机学院,首席教授包括图灵奖得主 Whitfield Diffie 教授和四位院士。学生可在计算机科学与技术、人工智能、信息安全三个本科专业中自主确认主修专业。

  华南师范大学目前是广东省内唯一开设人工智能本科专业的高校。主要探索人工智能 +X 学科交融,与数学、物理、心理学等其他专业跨学院联合培养人才。

  西部高校也在纷纷发力人工智能。重庆大学今年新增人工智能、机器人工程、数据科学与大数据技术、智能医学工程 4 个本科专业。

  位于成都的电子科技大学新增了人工智能、机器人工程、无人驾驶航空器系统工程、数据科学与大数据技术(理学)、材料科学与工程等 5 个专业。

  西北工业大学人工智能专业的特别之处在于充分发挥了数据汇聚的作用。该校在航空、航天、航海等方向研究上有特定优势,并设立了“空天地海一体化应用技术”国家工程实验室,可以汇聚各类航空、航天、航海的数据。

  作为重工业基地,东北地区工业实力尚存,其中哈尔滨工业大学为代表。在《中国高校人工智能专业综合排名》中,该校排名第四。其人工智能专业所依托的计算机科学与技术学科是国家首批重点学科一级学科,2011 年,进入 ESI 世界大学计算机学科排行榜前 1%,2012 年以来,多次在教育部学科评估中列全国计算机一级学科第 4 名,在最新的教育部计算机科学与技术学科评估中位列 A 档,其中,人才培养质量列第 3 名。

  东北大学人工智能专业,以该校计算机科学与工程学院为主体,同信息科学与工程学院联合建设,将重点培养学生获取数学基础、人工智能基础等基础理论知识。同时,加强校企联合培养,围绕智慧医疗、工业智能、大数据分析等人工智能典型应用场景,强化产学研用的特色。

  大连理工大学已从 2017 级相关专业的在校生中先期选拔一批学生,组成“新工科人工智能英才班”,按照人工智能专业方向进行培养,并于今年正式招收本科生。此外,大连市政府与大连理工大学近期共建“大连理工大学人工智能大连研究院”。大连市政府将连续 5 年给予研究院每年 3000 万元的资金支持。

  清华“智班”

  5 月 18 日,清华大学副校长、教务长杨斌正式宣布清华大学新增设人工智能班(简称智班),并纳入清华学堂人才培养计划。这是清华学堂人才培养计划第八个实验班。

  清华学堂计划自 2011 年全面启动以来,已建成数学班、物理班、化学班、生命科学班、计算机科学实验班、钱学森力学班和世界文学与文化实验班等 7 个基础学科的拔尖创新人才培养实验班。

  “智班”依托清华大学交叉信息研究院,从今年开始面向所有清华当年录取的新生招生,首批拟招收 25 人。交叉信息院院长、图灵奖得主姚期智出任智班首席教授,黄隆波副教授出任智班项目主任。

  姚期智凭借在麻省理工学院数学系、斯坦福大学计算机系、加州大学伯克利分校计算机系、普林斯顿大学 William and Edna Macaleer 工程与应用科学的多年执教经验,来制定培养方案和教学计划。

  在“智班”有全英文教学的专业课程 25 门,覆盖计算机科学前沿领域。“智班”特色课程包括人工智能入门、人工智能应用数学、人工智能:原理与技术、机器学习、深度学习、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、人工智能交叉项目(AI+X)、人工智能研究实践。

  6 月 17 日,清华大学“智班”二次招生公告发布,称“智班”招生将在 6 月底 7 月初进行,6 月底开始报名。“智班”本科生面向所有清华当年录取的新生,包括竞赛保送以及高考。

  “智班”学生学籍归属交叉信息研究院,在一年级下学期接受转系申请,并且“智班”与“姚班”学生之间可以申请内部转换,内部转换时间为二年级下学期。

  “智班”培养方案的特点为“广基础、重交叉”。在本科低年级,“智班”将通过数学、计算机与人工智能的核心课程,为学生打下扎实宽广的基础。高年级将通过交叉联合 AI+X 课程项目的方式,使学生有机会将人工智能与其他学科前沿相结合。

  “智班”课程均由清华大学交叉信息研究院的姚班科研教学一线的骨干教师讲授,所有专业核心课程均为全英文授课,力求为学生打造国际化教学模式,培养学生的国际化思维。“智班”定期邀请人工智能领域国际顶级专家学者进行授课与讲座,积极扩展学生的国际视野。同时,“智班”学生将获得在人工智能产业的联合实习机会。

  根据清华大学在 6 月份公布的人工智能学堂班选拔方案,学生需进行网上报名,在报名系统中填写申请表,学校将组织专家组对学生申请材料进行评审,择优选拔部分同学来校参加“智班”专业测试。初审通过的学生需参加测试,测试内容包括但不限于笔试、面试等。

  创立“智班”是清华大学在人工智能整体学科布局之一。清华的信息科学技术学院下的计算机科学与技术系、软件学院、自动化系、电子工程系,以及生命科学学院、医学院等院系都在科学技术及人工智能研发上有突出的成果。“智班”将和这些院系都保持紧密合作。

  过去 10 年,交叉信息院基于人工智能核心算法和系统,在健康医疗、互联网经济、安全、网络、电力市场、机器人与智能制造等主要研究方向已经打下了学科基础。

  “智班”学生前景怎么样呢?我们可以来对比一下 2005 年创办的“姚班”,后者也是姚期智领衔。

  自 2005 年开班至 2019 年,“姚班”已经送走 12 届毕业生 366 人。其中,67 人在清华大学交叉信息研究院读研,32 人在清华其他院系继续深造,1 人赴北大光华继续深造;222 人赴美国、新加坡、香港和法国等地读研,其中有赴麻省理工学院 19 人、普林斯顿大学 22 人、斯坦福大学 10 人、卡耐基梅隆大学 23 人、耶鲁大学 1 人、宾夕法尼亚大学 3 人、哥伦比亚大学 13 人、加州大学伯克利分校 10 人等;44 人进入 Google、微软亚洲研究院、IBM、Facebook、华为、网易等计算机企业工作。


姚期智在“姚班”授课(来源:清华大学)

  “姚班”公告称,目前,姚班学生大三年级的大学期长期出访率已达到 100%。截至 2019 年 1 月,姚班学生在本科期间发表的论文有 233 篇记录在册,姚班学生为论文通讯作者或主要完成人的有 170 篇,并有 75 人次在 FOCS、STOC、SODA、NIPS、COLT、CVPR、AAAI 等国际顶级会议上作大会报告。

  据不完全统计,已有 10 位毕业生进入学界执教,分布在斯坦福大学、普林斯顿大学、芝加哥大学、杜克大学、多伦多大学、香港大学等国际一流高校;另有“姚班”毕业生创办的独角兽公司旷视科技、小马智行,都已崭露头角。

  2004 级“姚班”第一届本科生楼天城获交叉信息院博士学位,从事社交网络和机器学习相关问题的研究,曾获 ACM/ICPC 全球总决赛第二名,Google 编程挑战第一名,现任小马智行联合创始人兼首席技术官。

  楼天城说,“我是姚班第一届学生,之前曾在计算机系读了一年多。来到姚班以后,发现姚班的课程架构、师资、教材甚至作业等方面都是与国际接轨的,采用的是 MIT 教材,我学到很多东西。姚班有几门课程都是姚先生亲自上课,学习氛围非常好,周围的同学们都很努力刻苦,这就导致每个人对课堂内容都掌握得比较好,课堂互动质量也很高。

  在姚班学到的知识、得到的锻炼、积累的经验,对我的研究生生涯非常有助益。作为姚班毕业生,到了研究生阶段,明显感觉在基础理论、动手能力、评价水平都在国外学生之上,工作效率也更高,这些都得益于在姚班的积累。”
中国高校人工智能专业综合排名(来源:允能智库)

  业内点评

  麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)博士生李昀烛:

  DeepTech:你投入到人工智能领域的经历是怎样的?

  李昀烛:北京大学相对比较早就设立了智能科学系。我们这一届信息科学技术学院的学生在大二的时候会有专业分流,对人工智能感兴趣的同学一般会选择智能科学系或者计算机系。这两个方向侧重不同,但有相当的重合度。我当时选择了计算机系,并选修了人工智能相关的课程。同时,北大也提供给本科同学进入实验室科研的机会,所以我从大二开始进入北大王亦洲老师的组里进行一些计算机视觉和机器学习相关科研的探索。本科期间,我也曾前往斯坦福大学参与科研,在那里的经历对我也有很大的帮助。

  DeepTech:对于国内的人工智能教育有什么建议?

  李昀烛:我不是教育行业的从业者,我主要从自己入门人工智能的经历谈谈我的一些想法。人工智能(特别是深度学习这个分支)在最近几年发展得很快,技术前沿不断被刷新,教学材料的时效性也就变得非常重要,这对课程的更新速度提出了一定的挑战。同时,人工智能在理论和应用两个方面都有很多值得研究的问题,在教学中最好都能有所涵盖,让学生在两个维度对相关技术的优缺点和适用范围都有深入的理解。课程之外,互联网也是一个很好的学习渠道,很多顶尖名校会公开他们的学习资料,很值得参考和学习。

  王革(放射科专家,美国伦斯勒理工学院讲席教授):

  DeepTech:从人工智能领域的发展现状来看,国内高校纷纷设置人工智能本科专业是否太早?

  王革:近年来人工智能迅猛发展,大众对其的期盼可称前所未见。我认为人工智能本科专业的设置具有积极的意义。其实不少大学和专业已经不同程度地加入或加强了这方面的课程。这也是行之有效的方式。

  DeepTech:你认为人工智能人才的本科教育中,哪些方面是需要侧重的?

  王革:鉴于人工智能领域涉猎广泛并且日新月异,基于互联网的教学实践和动态调整应当是相当重要。这样的话,优质师资和课程可以共享。跟踪学习不难,有所创新不易。有些课程或许对创新有长程帮助,例如某些专业数学、量子计算、神经科学和语言分析等方面的内容。

  DeepTech:伦斯勒理工学院在人工智能专业教育的情况是怎样的?

  王革:我们伦斯勒理工学院若干年前就开始推动人工智能和大数据研发。IBM 和伦斯勒在这方面密切协作,希望形成一个在人工智能领域的领先团队。我们大部分院系都在不同程度进行了人工智能专业教育。重点强调人工智能领域的基础进展,比如学习理论、新颖智能系统、自治系统、先进制造、供给链管理等等。

  刘知远(清华大学计算机系自然语言处理实验室副教授,原文发表在知乎,DeepTech 经作者授权摘选如下 ):

  从研究配置来看,AI 研究队伍主要分布在计算机、自动化、电子工程等信息科学相关院系中,这与 AI 起源有密切关系,计算机的奠基人图灵、冯诺依曼,自动化的主要理论基础”控制论”的奠基人维纳,以及电子工程和信号处理的主要组成“信息论”的奠基人香农,均为 AI 的创立贡献了思想。所以,计算机系主要从计算理论和计算机应用的角度研究 AI,自动化系从自动控制的角度理解 AI,电子工程系则从信号处理(将 AI 关心的视觉、文本、听觉等模态理解问题看做信号处理)的角度解读 AI。

  那么,对于高考生应该选计算机还是人工智能专业?

  计算机是一个高速发展的学科,仅有不到百年的发展历史,学科体系还远没有完善。计算机和 AI 专业培养目标应当是授人以渔,让同学掌握在计算机学科遨游的能力,而不止是具体的知识的技艺,因为后者中的大部分会很快过时。

  人工智能旨在研究如何让计算机具备人类智能,如视觉、语言、动作、规划、推理等能力。人工智能的学科体系更远未完善,实现人工智能的路径与方案还处于探索之中。人工智能技术与计算机其他方向如体系结构、计算机网络等有千丝万缕的密切联系。因此,如同云计算、大数据、物联网一样,我更愿意把人工智能作为计算机的重要方向。

  这两年由于人工智能在世界范围内都变得非常火,国内外最近开始成立人工智能学院和本科生项目,估计很多考生也跃跃欲试。这里的建议是,在报考本科专业时,可以不必纠结专业是计算机还是人工智能,还是要整体考察该校在计算机和人工智能方向的整体实力,因为这两者密切相关。也就是说,如果该校计算机方向偏弱,即使设有 AI 专业,其水平也不会太高;反之,如果该校计算机方向很强,即使不专门设置 AI 专业,其 AI 培养水平一般也不会太弱。

  回到清华大学,清华计算机专业一直坚持“宽口径,厚基础”的培养理念。因此,虽然在国家层面计算机相关专业就有三个(计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全),但清华坚持不专门开设小类本科专业(诸如大数据、网络安全、人工智能等),反而联合计算机系、交叉信息研究院和软件学院的力量,形成“计算机大类”招生。不蹭热度,一切为了培养学生更加宽广深厚的学科能力,这是我们的目标。希望考生能够认识到这点的重要性。

  如果想在国内学习 AI,高考分数够的话,清华大学是不二选择。如果想来清华学 AI 都有哪些选择呢?这里对清华与 AI 有关的专业大类做一个简单介绍:

  计算机类:含交叉信息研究院的计算机科学实验班(姚班)、人工智能学堂班(智班)、计算机系、软件学院。如前所述,AI 核心目标是探索如何将人类智能转化为可计算问题,主体落在计算机领域。所以清华计算机类是学习 AI 的首选。

  自动化(与工业工程)类、电子信息类。如前所述,自动化的主要理论基础”控制论"的奠基人维纳,以及电子工程和信号处理的主要组成"信息论"的奠基人香农,均为 AI 的创立贡献了思想,所以自动化系从自动控制的角度理解 AI,电子工程系从信号处理的角度解读 AI,也与 AI 有密切关系。因此自动化类、电子信息类也是学习 AI 的可选方案。

  数理类、文理通识类。数理类下的基础科学班以及文理通识类新雅书院,均支持同学自由选择未来发展方向。人工智能(特别是其中偏重基础理论的机器学习)是基科班同学的热门选择;而新雅书院也有大量同学选择计算机和人工智能方向。

  其他工科类。清华是工科强校,在信息化和智能化的浪潮下,很多传统强势的工科方向近年来也开始努力开展智能化转型,如土木系的智能建造、电机系的智能电网,车辆学院的无人驾驶(成立了清华智能驾驶实验室)、精仪系的类脑器件(成立了清华类脑计算研究中心),可以说几乎每个工科大类都有深度参与智能化的研究方向。依托清华在信息技术上的优势,人工智能技术将为很多工科方向带来新的研究热点,共同造福人类社会。希望更多对 AI 感兴趣的同学来选择参与到这些交叉方向上来,让 AI 技术得到更快更广更深的应用。

  文科类。清华的文科方向大多小而精,我由于从事一些交叉方向研究,所以与很多文科方向比较熟悉,例如社科学院有社科大数据的构建与研究,法学院致力于计算法学研究,中文系有计算语言学研究,外文系有语言认知研究,心理系有脑认知研究,美学院有信息交互设计和智能艺术创作研究,这些都与计算机和人工智能有密切联系,具有高度的文理交叉特点。所以,如果文科同学对人工智能感兴趣,也能在这些方向上充分感受清华的 AI 力量。

  苏伟(兰州大学文交奇誉人工智能实验室执行主任、博士):

  DeepTech:从人工智能领域的发展现状来看,国内高校纷纷设置人工智能本科专业是否太早?

  苏伟:目前人工智能的发展,不管是从理论还是时间节点来说都已经比较成熟了,但是现在对相关人才的培养还比较冷,这方面的人才非常缺乏。所以从现在的整体形势来看,为了满足行业对人才的需求,现在去开设人工智能本科专业其实是恰逢其时。

  DeepTech:你认为人工智能人才的本科教育中,哪些方面是需要侧重的?

  苏伟:对这个专业课程的设置来说,肯定会包括以下几个方面,第一就是基础课程,包括计算机的基本编程的理论以及数据科学的一些基础课程。另一方面就涉及到专业课程,人工智能目前来说主要是两个大方向,一是我们现在熟知的机器学习、深度学习这类基于数据驱动的人工智能,二是老牌的人工智能,主要是以规则系统推动的一些人工智能的研究方向。

  就这几年来看,大家做人工智能有七、八成都是侧重在深度学习和机器学习,也就是数据驱动的人工智能。第二类在近 10 年、20 年的时间里也在发展,但是相对来说进展较慢。针对本科教育来说,它不像是硕士教育,本科基础的内容占比相对较大,所以我认为基于数据的和基于规则的人工智能的两个方面都需要兼顾。

  另一方面,可能各个大学的定位不同,设置专业也会有不同的侧重,尤其是到大三、大四需要选修课的时候。像清华、北大这样的高校可能更侧重于培养高端人才,聚焦在理论和教学方面会比较多,另一些高校会集中在培养实践型人才,像西交大就会侧重于自动驾驶,哈工大就会侧重在自然语言的处理,我们兰州大学也有自己的特点,比如我们的院长和教授们专注于医学 AI,所以我们的课程设置也可能会偏重在这一方面。

  DeepTech:兰州大学在人工智能专业教育的情况是怎样的?

  苏伟:结合上面的话来说,兰州大学目前涉及医学 AI 层面的内容比较多。兰州大学是以文科和基础学科闻名的,但是我们目前的人工智能信息学院完全是按照工科来设置课程,尤其是要加强实验和动手能力。学校在实验教学设备方面也投入了很多,希望能尽可能提供高性能的计算设备满足教学需求,让学生在做实验的时候能心无旁骛地专注在人工智能上。

  DeepTech:你投身到 AI 的经历对人工智能教育有什么启发?

  苏伟:人工智能教育是我一直在关注的方向,从前年开始我就在兰州大学教授一些人工智能相关的公共课程。最大的感触有一点,就是人工智能的教学应该和其他学科结合起来。人工智能就像计算机一样是一个用来解决其他学科问题的工具,其他学院的学生在某个领域的专业知识再加上人工智能这个方法,就能解决很多问题。

  DeepTech:人工智能专业毕业生的未来出路会怎样?

  苏伟:现在人工智能专业毕业生的出路是非常好的。现在很多 IT 企业,相对做深度研发的企业都涉及到人工智能,人工智能本身也涵盖很多的领域,所以现在来说,人才的需求和市场的缺口都很大,学习人工智能未来前景会很广阔。

  退一步讲,人工智能这个专业像数学和物理化学一样都对人的思维锻炼起到重要的作用。学生关注的是,大学的这些课程到底有没有用,以前我们说“学好数理化,走遍天下都不怕”,数学锻炼逻辑和推理能力,物理和化学锻炼实验思维能力,而人工智能可以锻炼计算思维,也叫大数据思维。如何在有限的资源环境下快速找到解决方法,这是学生们能获得的最直接的东西,这也会成为他们未来就业区别于其他学生的根本优势。

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发布时间:12:03:58


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「我可以不用,但你不能没有」:网球赛事数据是鸡肋吗?

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  据SportBusiness Media爆料,IMG公司正在与ATP达成10年10亿美元(约68亿元人民币)谈判天价交易,以此来获取未来十年网球巡回赛事的转播权和赛事数据。

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  如此天价交易震惊体坛的同时,我们不禁要问,转播+数据为何也成了大家争相竞买的热门套餐?数据技术对于网球赛事真的如此重要吗?

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  文/ 朱?星宇

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  7月3日,据SportBusiness Media了解,IMG公司即将同意10年10亿美元的交易,以此来获得ATP赛事的流媒体和数据方面的使用权。如果交易达成,这将是历史上金额最大的网球媒体交易。我们不禁要问,网球赛事资源为何如此之贵?而除去转播资源,数据为何也成了大家争相竞买的“香饽饽”?

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  其实不止网球,在大数据满天飞的今天,几乎所有东西都与大数据有所关联,都会对数据分析技术有所应用,网球赛事对与数据的逐渐依赖,当然也无可厚非。

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  然而,当我们在观看赛事的同时,其实更倾向于看到的是运动员的精彩表现,解说员的激情讲解,而非冷冰冰的数据,赛事相关数据的推出更像是对于专业亚博体育ios官方下载从业人员和超级球迷的专属配置。同时赛事转播数据花样越来越多,有效信息越来越少,似乎也已经是亚博体育ios官方下载赛事的普遍现象。

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  虽然数据对于赛事的重要性并非绝对重要,但当一项赛事没有详细的数据界面为观众呈现出来时,其专业性便会被观众质疑。所以现实点来讲,赛事数据并非竞技亚博体育ios官方下载的核心,更像是“我可以不用,但你不能没有”的鸡肋选项。

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  那么,赛事数据真的有如此鸡肋吗?其对于赛事到底有什么重要作用?他真的值得大家争相竞买吗?

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  大数据是如何来影响网球的?

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  其实网球对于大数据分析的运用由来已久,更确切的说,网球才是大数据与亚博体育ios官方下载结合的完美载体。

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  以温网为例招商银行怎么兑换美元汇率_环球资讯网,其与IBM的合作已经到达第二十九个年头,即将迈入三十大关,虽然温网是最为古老的网球赛事,但是其对于现代技术的运用却丝毫没带有冥顽不化的特征,甚至是最早开始引入数据分析系统的网球赛事之一。

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  让我们来看一下,温网的数据是如何产生的:

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  据IBM统计,温网每年共产生450万个数据点,自1990年以来,IBM在温网收集和分析了超过6280万个数据点,但其实数据公司最重要的角色不是收集数据,而是分析、释放其中的价值信息,这些数据不只用于呈现观众,也用于赛事运营以及球员的发展。

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  拓展阅读:当温网披上人12月19日兑换台币汇率_环球资讯网工智能的盔甲,深入场景的技术应用才是“王道”

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  而除温网之外,对于数据的运用也越来越多的出现在网球赛事中。四大满贯均使用大数据统计技术,以此来加强赛事与球迷的互动,通过各个平台、各种途径为球迷提供更好的观赛体验。

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  这种改观往往并不是显而易见的,而是更多的发生在潜移默化之中。随着技术的发展,数据供应商能够预测的东西越来越多,例如谁是巡回赛中最受欢迎的球员,或者球迷首先会对哪位种子球员感到担心。他们很可能会通过社交媒体在线分享这些观点,而数据的收集使大家在自身所习惯的场景中潜移默化地透露出自身的想法,这些数据统统都会被用于赛事与球迷的互动之中。

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  在分析了数十亿社交媒体评论之后,数据公司会以图表的方式提供可视化结果。它还可6月9日日元兑换人民币汇率_环球资讯网以分析社交媒体的立场并衡量某场比赛中持赞成观点推文的百分比,以了解球迷最喜欢的内容。凭借这种洞察力,随着比赛的进行,赛事举办方可以更好地满足球迷的需求。

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  除了对于赛事运营有着重要作用,对于球员及其团队的作用或许才是最为关键的。亚历山大兹韦列夫在今年温网第一轮出局后曾接受《每日电讯报》采访,他表示:“所有的巨头球员都在使用数据分析,他们只是不喜欢谈论它。我经常使用它,现在数据分析是比赛的重要组成部分,它帮助我制定了比赛策略,确定应对对手的方法,它在年终总决赛时对我帮助很大。”

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  要知道,兹韦列夫在年终总决赛中连续击败费德勒、德约科维奇拿到冠军。

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  而正如兹韦列夫所说,巨头级球员对于数据分析虽然不常提及,但是用的一点儿都不少。德约科维奇是最先公开自己使用大数据分析的球员,其与Craig O’Shannessy合作取得了不俗成绩,而战略分析师这一角色更越来越多的出现在顶级球员的团队之中。Craig O’Shannessy还曾担当南非大炮安德森的战略分析师,这或许也是南非人近两年来获得突破的重要原因之一。

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  除了特定的战略分析师加入团队,也有越来越多的球员开始使用数据分析公司的独家数据。目前网球数据分析主要由Tennis Stat 和 Golden Set Analytics两家公司主导,他们提供服务一年的费用大约为80000英磅,而如果想12月23日美元兑换人民币汇率_环球资讯网得到独家数据而且不让自身数据外泄,这个费用可能会高达两倍,据悉费德勒在2017年开始使用Golden Set Analytics数据的独家服务,并一举拿下当年澳网冠军。

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  如此高昂的费用也让强者愈强,弱者愈弱,巨头掌控的男子网坛或许也正是受此影响。

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  流媒体+数据,打包资源价值巨大!

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  2015年,ATP与Infosys建立了数据分析合作伙伴关系,以了解如何利用四十年的数据来改善球迷体验,提升球员场上表现以及辅助裁判。至今合作三年,对于参与这项运动的人说,已经可以感受到改变。

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  “随着数据越来越丰富,数据的重要性也在被越来越多的人所认可,”Infosys的Ajay Vij说道,“球迷的参与度越来越高,教练对比赛的可控度越来越高,我们也会持续对自身数据服务投资。”

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  据SportBusiness Media了解到,此次ATP与IMG的合作并未在透明的招标过程中进行,并未面向市场,没有其他团体或公司被邀请私下谈判和出价。流媒体和数据市场的其他公司可能会因为ATP Media的区别对待而感到愤怒。据说其中一家竞争对手正准备向ATP提出正式投诉,并考虑向竞争监管机构说明此事。

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  虽然近年来ATP商业价值持续膨胀,身价持续增长,但是对于自身发展的探索或许还存在局限性,十年十亿美元的合同虽然足够诱人,但持续发展的大数据技术加码流媒体真的只会是在这个价位徘徊吗?

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  在国际赛事纷纷运用数据分析的今天,中国赛事对于数据的重视程度还远远不够,虽然国内已有顶尖赛事纷纷效仿,但是国内整体环境还都不足以建立完整的数据分析、管理、应用的生态链,数据收集都被外国数据公司垄断,这同时也是赛事国际化、职业化程度的重要缺陷。

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  对于中国赛事而言,虽然现在亚博体育ios官方下载数据还属于“我可以不要,但你不能没有”的鸡肋境地,但是未来无论是亚博体育ios官方下载市场的不断完善,还是亚博体育ios官方下载人才的不断发展与成熟,都一万美元兑换多少人民币汇率_环球资讯网会使亚博体育ios官方下载数据市场不断壮大,而网球就是应用数据的绝佳场景。

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  “在美国亚博体育ios官方下载界,我们是数据迷,”ATP金牌裁判Ali Nili说到,他是2015年温网和2016年美网男单决赛的主裁,“如果你看一场NBA比赛,赛后你就会看到统计数据。如果你不是铁杆球迷,这些数据看起来就像是胡言乱语,但这项运动的6岁球迷可以为你讲解,目前来说,数据的收集和运用是充满前景的。”

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本文首发于微信公众号:亚博体育ios官方下载产业生态圈。文章内容属作者个人观点,不代表网立场。投资者据此操作,风险请自担。

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(责任编辑:李佳佳 HN153)

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