皇家馬德里將引領體育產業(yè)的轉型,讓體育愛好者以獨特的方式揮灑激情
雙方簽署了一項涵蓋一系列技術開發(fā)項目的協議,從開發(fā)數字平臺開始,將徹底改變數百萬球迷關注球隊的方式
自左到右:皇家馬德里足球俱樂部主席弗洛倫蒂諾•佩雷斯( Florentino Pérez ),微軟公司西班牙總經理 Maria Garaña,微軟公司副總裁兼新興市場國家主席奧蘭多•阿亞拉( Orlando Ayala )
今日,皇家馬德里足球俱樂部與微軟公司簽署了一份里程碑式的協議,旨在通過科技加快俱樂部的數字化轉型。根據協議,微軟將成為皇家馬德里的戰(zhàn)略技術合作伙伴,提供可以隨時隨地在各種設備(如 PC、平板電腦、智能手機和可穿戴設備)上訪問的數字化服務,為皇家馬德里的會員和擁躉帶來革新性的體驗。
此次合作協議涵蓋了將于未來數月內陸續(xù)發(fā)布的一系列不同計劃與技術開發(fā)項目,旨在助力皇家馬德里為其球迷提供全面且簡化的在線體驗,引領體育產業(yè)的數字化轉型。
皇家馬德里足球俱樂部主席弗洛倫蒂諾•佩雷斯( Florentino Pérez )與微軟公司副總裁兼新興市場國家主席奧蘭多•阿亞拉(Orlando Ayala )在伯納烏球場舉行的儀式上宣布了此次戰(zhàn)略性合作,微軟公司首席執(zhí)行官薩提亞•納德拉( Satya Nadella )也通過視頻表示了祝賀。此次合作的簽約儀式也進行了在線直播,遍布全球各地的皇家馬德里球迷共同見證了雙方合作的歷史性時刻。
微軟公司首席執(zhí)行官納德拉強調:“微軟致力于幫助世界各地的人們都能把握住人生中的每個精彩時刻。在人們互動、進行創(chuàng)作或分享時,為他們提供合適的工具可能會催生不可思議的美好結果。我們很高興向皇家馬德里遍布全球的數百萬球迷提供這些工具,助力他們更好地表達和揮灑對足球的熱愛。 ”
微軟公司副總裁兼新興市場國家主席阿亞拉重點談到了該協議對于皇馬球迷的重要意義:“今天是皇家馬德里和微軟長期合作的開始,我們將共同推動皇家馬德里的全面數字化變革。在這個新的時代,我們將為皇家馬德里的支持者們提供空前的個性化體驗,讓全球各地的皇馬球迷在任何設備上都能隨時隨地、更好地關注皇家馬德里。 ”
球迷是此次合作的最大贏家
皇家馬德里和微軟合作的第一步是創(chuàng)建一個數字化平臺,讓球迷以革新的方式關注自己的球隊并分享對球隊的熱愛。通過先進的技術,皇家馬德里的球迷將能夠在球場、家中或任何其它地方享受各種內容分享和獨家的數字化服務。通過更加個性化、直觀和令人興奮的方式,球迷將能夠更好地與球員和俱樂部進行互動。
此外,一系列的在線服務將為觀看比賽帶來豐富的體驗。例如,球隊擁躉將能夠以虛擬的方式在賽前、賽中和賽后來到球場,隨時隨地選擇希望觀看的內容。該計劃的真正贏家將是皇家馬德里的球迷,他們將能夠觀看自己感興趣的內容,并通過在社交媒體和其它數字平臺與朋友進行分享。
服務和設備
根據該協議,微軟將為皇家馬德里的提供相應的設備與服務,包括Surface Pro 3被用做球員和教練團隊的主要辦公設備,以此來提升球隊的成績和效率。皇家馬德里還將采用新的內部協作與溝通解決方案,以及如云計算或大數據這類的趨勢性技術。
此外,雙方將加強交流,推動技術在體育產業(yè)的應用,并且評估在這個領域與微軟研究院進行聯合研究項目的潛在合作機會。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現AI根據復雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術,通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓練,能夠將復雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學聯合研發(fā)的VideoJAM技術,通過讓AI同時學習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質量,在多項測試中超越包括Sora在內的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應用奠定了重要基礎。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質量樣本的訓練數據集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數據生成和質量管控方法,讓AI在保持技術能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預測模型,能夠在不到一分鐘內完成10天全球天氣預報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經網絡技術,通過學習40年歷史數據掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預測方面表現卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學領域帶來了效率和精度的雙重突破。