如果说环法自行车赛是世界上最著名的自行车比赛，这几乎是一种保守的说法。这项活动成立于1903年，作为销售更多报纸的工具，每年夏天都会在电视和路边吸引来自世界各地的数百万观众。

在比赛初期，球迷会在第二天的报纸上找到每个阶段的结果。但随着时代的变迁，这越来越让人无法接受。

20世纪20年代第一次广播直播和精彩节目的播出是在电影和新闻短片播出后的第二天。1948年，巡演在电视上直播，尽管最初只播放了一些舞台。

复杂的手术。

快进到2019年，公众的需求又会发生变化。每个阶段都是直播的，智能手机和社交媒体的兴起意味着球迷需要更多的报道和更多关于比赛各方面的信息。

这种旅游在法国是一种全国性的痴迷，具有重要的文化意义。但它的组织者阿毛里体育组织(ASO)敏锐地意识到需要确保比赛保持其相关性并吸引新的观众-其中许多人可能不知道职业自行车赛的怪癖。

像许多其他运动一样，数字现在是ASO的优先事项。但是对于一场3408公里，有21个赛段，176名车手的比赛来说，这是一场非常复杂的比赛。大数据、人工智能(AI)和云都是环法自行车赛数字化转型不可或缺的部分。

增加参与

2015年，ASO与NTT合作，提高了可以从自行车和课程中提取的数据水平，然后可以对这些数据进行分析，并转化为通过种族评论和数字平台促进参与的见解。

巡回赛充斥着圆顶和大部队之类的行话，而竞赛规则和骑行战术则是许多其他运动项目所独有的。这些需要向不经意的观察者解释，而更有经验的粉丝则希望从电视上进行深度分析。与此同时，路边粉丝希望获得实时统计数据，以改善他们的体验。

所以，数据是吸引所有群体参与的关键。组织者已经能够记录自行车速度和位置等数据十年，但缺乏实时收集数据的能力，这对于媒体来说相对枯燥。

“1999年，ASO增加了追踪器，因为它知道运动会将变得数字化。问题是潜在的网络问题——你如何实时获取数据？”诺埃拉尼威尔森说他是环法自行车赛中NTT车队的一员。

此前，观众唯一能获得的数据是摩托车上的黑板，上面有秒表计算出的大概时间差距。

“这是最基本的数据收集形式，只迎合在电视上看的人，”威尔逊解释说。“粉丝们从路边看到了一些，但他们没有接触到公众，也没有捕捉到巡演的体验。”

解决网络挑战

一旦NTT在2015年加入，它就设法找到了提取这些信息的方法。每辆自行车都有一个手机大小的设备安装在座位下，内置GPS芯片、无线电和电池。读取每一个骑手的每一秒钟，以便在云端进行分析。

自行车和赛车上的无线电发射器创建了一个网状网络，使用空白空间来传输读数——这是为电视保留的频谱间隙。由于所用的射频设备功率较低，因此它与电视广播之间产生任何干扰的风险较低。

实时读数从自行车发送到用于提供电视图像的直升机，然后转发到位于终点NTT技术车旁边的樱桃采摘机上的天线。

ASO的另一个合作伙伴Orange致力于在每个完井现场安装光纤。这意味着NTT可以在接收数据的400毫秒内将数据(每个阶段1.5亿个数据点)发送到云进行分析。

云的力量

当数据进来时，它被发送到阿姆斯特丹的数据中心，在那里NTT的算法可以运行。

除了广播公司的实时信息，它还可以显示社交媒体和数字平台的数据。这包括热图、平均速度图和可以更好的展示冲刺结束的动画。该团队的一个重要时刻是在2015年，当时一个视觉显示器显示，涉及重大车祸的司机的速度是病态的。所有这些都发布在专用的“乐游数据”推特账号上。

“我们根据需求将数据传输到不同的通道，”威尔逊解释道。“电视需要实时数据，所以可视化很少。

“我们在社交媒体上尝试新的创新，因为这是一种快速查看是否有效的方法：它可以帮助粉丝了解更多信息，并为比赛添加背景。一旦我们做对了，我们就会把它送到广播里去。”

数据也已经发送到环法的官网和移动应用，这意味着路边的观众也将受益。例如，该应用程序使用智能手机的GPS，并将其与比赛速度数据配对，以便用户可以准确预测比赛何时到达他们的位置。

同时，科技卡车位于终点线的广播区，这意味着与主播广播的对话很容易。

因为云计算，设备也比其他设备少很多。以前需要安装多个系统，无数线缆，需要运营的技术干线都是屏幕、电脑、光纤网络之间的链接。

机器学习

云也给了NTT实验机器学习的能力。例如，“人机”算法将处理驱动程序和阶段数据以进行预测

特定阶段的十个最有可能的获胜者。

它有70%的成功率，但永远不会是完美的，因为它不可能预测崩溃或短跑运动员在接近结束时被盒装的事件。

这在2019年的第19阶段是有证据的，当时NTT预测法国人Thibaut Pinot会赢得比赛，只是因为受伤他当天退出比赛。事实上，根本没有赢家，因为组织者因为冰雹导致洪水和泥石流而在一段时间内放弃了舞台 - 这种奇怪的事件永远无法合理地解释。

NTT还为广播公司提供高级视频分析。这是可能的叠加定位数据到实时视频源，帮助评论员识别车手在大部队或显示在攻击车手的速度。

为了使这个功能有用，有必要引入三维跟踪，以便在蜿蜒的道路上下行的车手可以放在同一组中 - 这是NTT面临的最大挑战之一。

“这是关于理解模式的，”NTT Group首席技术官Etienne Reinecke说。“机器学习可以做得比我们做得多得多。在环法自行车赛期间，该软件做出了100万亿次决策。你不能对人们这样做。通过数据获得实时准确性是巨大的。”

机器学习现在被用于预测关键事件的概率。“Le Buzz”分析视频片段以预测攻击，速度变化甚至崩溃。例如，在鹅卵石铺就的道路上或靠近喂食站的地方可能发生事故。

组织优势

这提出了一个关于道德的问题。如果NTT可以预测坠机的可能性，那么它不应该警告车手吗?

“我们不会干涉比赛，”Reinecke回答道。“我们向ASO发送数据，但赛车总是很危险。”

远离粉丝参与，数据有助于ASO管理比赛。如上所述，巡回赛不断变化，组织者必须在不完全了解比赛中发生的事情的情况下做出即时决定。

NTT通过应用内仪表板向官方赛车提供数据，以便他们做出更明智的决策。NTT不是向阿姆斯特丹发送数据，而是利用边缘计算来进一步提高可靠性和降低延迟。

“因为我们不想依赖整体加工路线，所以我们在具有边缘处理器的汽车上放置了较小版本的仪表板，”Reinecke解释道。

前几年的一个例子是当组织者看到绿色球衣的持有者马克·卡文迪什(获得最佳短跑运动员)时，在艰难的山地阶段之后有可能错过切割。

当球衣持有者被迫离开比赛时，ASO无法出现这种情况，所以它调整了截止点以允许更多的车手完成比赛。

展望未来

这种伙伴关系对双方来说都是成功的。对于NTT来说，环法自行车赛是一个有用的新创新测试平台，也是一个可以为其他企业做些什么的演示，而ASO则大大扩展了其数字覆盖范围。

自2015年以来，环法自行车赛的社交媒体粉丝数量已从270万增加到800万，而视频新闻观众则增加了1,000%。电视收视率稳定，但人们认识到ASO未来需要超越传统的广播收入模式。数字平台 - 以及数据的货币化 - 是该目标的核心。

但是，ASO能够收集的数据量很可能取决于政治和道德规范。最大的问题是谁拥有这些数据。它是ASO，因为它组织比赛，或者因为他们参加比赛而参加比赛?也许它属于个人车手?在不久的将来，这个问题可能会在其他行业 - 以及其他行业 - 提出。

双方已将合作伙伴关系延长至至少2024年，而NTT已经在进行其他创新。它已经举办了法典内部的黑客马拉松，以确定推动参与的新方法，以及构建原型增强现实(AR)应用程序，该应用程序将实时定位数据叠加在舞台地形的3D模型上。

作为未来计划的一部分，NTT和ASO希望为普通道路上的活动设计一个“智能体育场”概念。

“分析，数据和人工智能正在引领从模拟时代到数字时代的循环，”Reinecke说。

对于最初作为宣传噱头出售更多L'Auto汽车的竞赛而言，环法自行车赛仍然渴望在数字时代进行报道也就不足为奇了。