Arccos Golf用亚马逊云和AI改变高尔夫

Arccos Golf用亚马逊云和AI改变高尔夫

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， 生成式AI， Arcos Driver Report， Golf Analytics Data， Drive Impact Change， Multi-Dimensional Golf Metrics， Generative Ai Summarization， Llm Data Capture]

导读

这个闪电演讲探讨了Arccos高尔夫如何利用亚马逊云科技来通过先进的分析技术革新高尔夫运动。了解解读复杂高尔夫数据的挑战，以及Arccos如何使用在亚马逊云科技上构建的复杂数据管道来应对这些挑战。同时了解Arccos如何在Amazon Bedrock上使用生成式AI，使这些分析结果对各个水平的高尔夫球手都易于理解和实施。探索这种创新方法如何改变高尔夫球手——从顶级职业选手到休闲玩家——理解和提升自己球技的方式。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在2024年亚马逊云科技 re:Invent活动上，Arccos Golf软件工程副总裁Rian Johnson发表了一场精彩演讲，阐述了他的公司如何利用亚马逊云和人工智能来彻底改变高尔夫球运动。Johnson首先感谢观众在午餐后参加他的演讲环节，认可他们专注聆听的意愿，这对他的团队成员来说是一种罕见的情况。

Johnson介绍了Arccos Golf，这是一款高尔夫球追踪应用程序，利用安装在球杆上的传感器来监控球场表现，为高尔夫球手提供宝贵的见解，以提高他们的球技。凭借超过10亿次记录的击球数据，Arccos Golf拥有最大的业余高尔夫球数据集，使用户在第一年内平均减少5杆的成绩。

Johnson向观众强调了分析理解的普遍挑战，尤其是在高尔夫球领域，人们常常难以理解诸如“获得杆数”这样复杂的多维度指标，而更倾向于简单的一维指标，如“推杆次数”。然而，这些基本指标价值有限，而更有价值的多维度分析对普通高尔夫球手来说难以理解。Johnson透露，在主要由高尔夫球手组成的观众中，只有3人熟悉“获得杆数”的概念，凸显了可及性问题。

为了应对这一困境，Arccos Golf与著名高尔夫球手兼工程师Eduardo Molinari合作，后者以能够将复杂数据转化为可操作见解而闻名，为世界前10名高尔夫球手提供建议。然而，这种高度个性化的方式缺乏可扩展性，因为Eduardo Molinari只有一个人，促使Arccos Golf探索生成式人工智能解决方案的潜力。

Johnson介绍了Arccos Driver Report，这是一款创新产品，旨在通过利用亚马逊Bedrock和生成式人工智能的力量，帮助高尔夫球手提高驱球表现。该报告精心总结了大量有关高尔夫球手驱球能力的数据，巧妙地引导他们关注需要改进的领域。驱球是比赛的关键环节，一次糟糕的开球可能会严重影响某个洞的表现，而高尔夫球手每隔1或2年就会投资购买新的驱球器，以提高驱球能力。

在构建Driver Report的过程中，Arccos Golf遇到了几个棘手的挑战。他们投入了大量时间和资源在编排层，在执行大型语言模型(LLM)之前生成整个报告(不包括文本部分)。模型选择和提示优化至关重要，Arccos Golf利用Bedrock的灵活性评估不同模型，在输出质量和成本效益之间取得最佳平衡。最终，他们选择了Anthropic的最新Claude模型。

在开发过程中出现了一些意外发现，其中数据格式的影响尤为深远。与预期相反，XML在促进比较方面优于JSON和YAML。将图表和图形纳入输入数据可显著提高输出质量，而将分析与总结分开比一步到位的过程产生更好的结果。

确保输出准确性是一个重大障碍，最初的输出存在不一致的准确性问题。Arccos Golf通过在同一模型中引入第二个提示来评估和纠正初始输出，解决了这一阻碍，Johnson将这一概念称为“LLM作为评判者”。这种创新方法将一个可能导致项目终止的问题变成了无关紧要的问题，彰显了解决方案的有效性。

Johnson对LLM在数据采集和分析方面的潜力表现出了明显的兴奋，超越了简单的总结。他阐述了高尔夫球运动的内在复杂性，全球有超过38，000个球场，遍布206个国家，至少有544，000个洞。此外，全世界约有160万高尔夫球手，技术水平参差不齐，准确确定每天可能变化的洞位置是可靠分析的关键先决条件。

Arccos Golf巧妙地利用LLM从钉位表中提取必要数据，使他们能够确定洞位置，而无需广泛的计算机视觉算法或训练数据集。这种应用LLM的方式被证明是宝贵的，因为传统方法将是昂贵且耗时的，使这项任务几乎无法完成。Arccos Golf只需向LLM提供一张钉位表图像和一个提示，就能获得每个洞的底部距离、左侧距离和果岭深度等必要数据，从而为用户精确定位洞位置。

在结束语中，Rian Johnson强调了LLM在整个数据生命周期中推动影响力的令人振奋的可能性，从采集更好的数据到更有效地分析数据，并以前所未有的清晰度向用户传达见解。他鼓励观众探索高尔夫球模拟器，并就此主题进行更深入的讨论，促进思想和经验的互动交流。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

Rian Johnson是Arcos Golf公司软件工程副总裁，他介绍了该公司以及在高尔夫球分析领域利用生成式人工智能的做法，旨在让这项运动变得更加易于接近，并帮助球员提高比赛水平。

Argos是一款高尔夫球追踪应用程序，利用来自超过10亿次击球数据，帮助高尔夫球手提高表现，平均客户在第一年就能将比分降低5杆。

Andy Jassy分享了在数据分析、沟通和体育分析等领域利用生成式人工智能和大型语言模型的见解。

解释了诸如“杆数获益”等高级高尔夫球分析的复杂性和对普通高尔夫球手来说违反直觉的本质。

Andy Jassy强调在高尔夫球等运动项目中提供个性化指导和见解的挑战，并介绍了Eduardo Molinari，一位职业高尔夫球手兼工程师，为顶尖球员提供高度贴身的分析服务，但承认需要一种更具扩展性的解决方案。

强调了高尔夫球的复杂性，全球有超过38，000个球场、160万个发球台和8，700万名高尔夫球手，凸显了构建一款可在任何地方无缝运行的可扩展高尔夫球应用程序的挑战。

演讲者对大型语言模型(LLM)的潜力表示兴奋，并鼓励观众在数据采集、分析和与用户沟通等领域进行探索和创新。

总结

Arcos Golf是一款高尔夫追踪应用程序，利用亚马逊云和人工智能的力量，彻底改变了这项运动。通过捕捉和分析高尔夫球手击球的大量数据，Arcos Golf旨在通过个性化的见解和分析帮助球员提高比赛水平。然而，挑战在于如何以易于理解的方式向用户有效地传达这些复杂的分析。

为了解决这一问题，Arcos Golf开发了Arcos Driver Report，利用亚马逊Bedrock和大型语言模型(LLM)以简洁生动的方式总结和呈现驱球数据。该报告着重于驱球这一关键方面，为高尔夫球手提供可操作的见解，以提高他们的开球表现。通过精心的工程努力，包括模型选择、提示优化和数据格式化，Arcos Golf克服了各种挑战，提供了准确和个性化的报告。

此外，Arcos Golf认识到LLM在简化数据采集过程方面的潜力。通过利用LLM从球洞位置表中提取信息，他们能够准确确定球洞位置，这是进行精确高尔夫分析的关键组成部分。这种创新方法展示了LLM在高效解决复杂问题方面的多功能性。

Arcos Golf与亚马逊云和人工智能的合作之旅凸显了技术在使高尔夫运动对各个水平的球员更加便捷和吸引力方面的变革力量。通过无缝地整合数据分析和沟通，Arcos Golf正在产生深远影响，促进高尔夫球手与这项运动之间建立更深层次的联系。

亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务，服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者，亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴，缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型，亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务，守护3/4中国企业出海。