最高时速、最快圈速、轮胎温度、锦标赛积分——一级方程式（F1）是一项由数据定义的运动。每辆F1赛车配备超过300个传感器，每秒产生超110万个数据点，数据已融入这项运动的基因。赛道上十分之一秒的差距即是成败分水岭，组织者与车队需考量并适应无数因素，以实现商业和竞技成功。
为应对媒体格局变化并最大化粉丝体验，F1于2018年与AWS建立长期合作伙伴关系，推动运动内部的云转型与创新。
Track Dominance 为车迷和评论员提供车手在赛道上压制对手的洞察。
借助亚马逊“逆向工作法”，AWS团队从车迷最渴望的体验出发——让他们离比赛更近一步。
每场比赛起跑线有20辆赛车，车迷易错过精彩瞬间；若无计时屏幕及赛后分析，难以判断车手表现是否超预期。AWS与F1意识到，利用AWS机器学习（ML）技术 Amazon SageMaker 可找到可行解决方案。
F1 Insights：让车迷近距离感受赛事激情
F1 Insights 由AWS提供支持，是多年来F1车迷体验的最大变革之一。通过向训练好的机器学习模型提供每辆车数百个传感器的独特数据点，F1使车迷能理解车手瞬间决策逻辑，以及车队如何实时制定并实施影响赛果的策略。
最令人兴奋的洞察之一是 战斗预测 。该功能利用赛道历史和预计车手配速，实时预测并显示追逐车辆进入前车“攻击距离”前的剩余圈数。每项洞察均旨在拉近车迷与比赛的距离，其中 靠近墙壁 为车迷和转播商提供屏息视角，直观展现F1赛车在最具刺激性弯道处与护墙的距离。
通过将历史数据用于训练Amazon SageMaker算法，车迷也能获得战略洞察。 预测进站策略 利用历史数据在第一圈计算比赛策略，并对比预测的轮胎及比赛策略。无论观众对F1策略熟悉程度如何，这一洞察都能展示车手应何时进行战略性进站，营造强烈期待感。
这两项最新洞察继续呈现独特的车手与比赛策略视角。 混合动力系统 识别车手如何根据上一圈能量使用情况高效利用电能，发挥赛车最大性能。这一切通过AWS Cloud算力求解能量平衡方程实现，帮助观众理解关键战略决策及激动人心的赛道对决。
替代策略 将于德克萨斯州奥斯汀美洲国际赛道（Circuit of the Americas）推出，为观众提供另一种视角，展示若车手及车队做出不同战略决策，赛果可能如何演变。转播商和车迷将看到基于计时、节奏、轮胎衰减、天气及赛道条件等数据的模拟结果，回答“如果……会怎样？”这一问题。
AWS与F1：合作才刚刚开始
自首次合作以来，F1员工人数翻倍以上，数字足迹显著扩大。除提供更具成本效益且可扩展的计算能力外，新架构使F1更易利用不断扩展的AWS托管服务组合，优化内部运营并提升车迷体验。
“F1现能提供更多数据驱动洞察以教育和娱乐车迷——这些数据源自每辆F1赛车数百个传感器捕获的计时和遥测数据，实时传输至AWS，并与存储在 Amazon S3 中的历史数据进行比较，”AWS主要体育合作伙伴关系经理Neil Ralph表示，“这包括全面的性能分析和预测，用于驱动F1 Insights转播图形。”
“我们的AWS部署从实验性到比赛关键应用的转变速度令人惊讶。AWS已迅速融入我们的比赛DNA，我们安装了 AWS Direct Connect ，”F1 IT总监Chris Roberts表示，“这为我们的数据中心提供了专用、更快的吞吐量和冗余能力。我们可以快速上线为车迷创造价值的新功能。这是一种卓越的能力，也证明了我们将创意转化为产品并融入F1生态系统的速度。”
凭借稳固的AWS架构，F1内部团队正评估将低价值活动外包，使开发人员专注于前沿项目。迄今为止，F1已使用96种不同的AWS服务和解决方案，这一数字预计还将增长。
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