AI商业洞察 | AI赋能体育娱乐:从超级碗到未来体育产业的革新

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作者：微信文章
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苹果ELEGNT新框架：让家用机器人更像伙伴
苹果研究人员最近设计了一种新框架，旨在提升非类人机器人在与人类互动时的自然度和表现力，为家居和工作场所中的机器人助手的应用铺平道路。该研究推出了“表现与功能性运动设计”（ELEGNT）框架，使机器人能够通过动作表达意图、情感和态度，而不仅仅是执行任务。

研究以一个类似灯具的机器人为例，该机器人配备六轴机械臂和带有灯光与投影仪的头部。研究人员为它编程了两种动作：纯粹功能性动作，旨在完成任务；以及表现性动作，旨在传达机器人的内部状态。经过对21名参与者的用户测试，结果显示，表现性动作能显著提升人们与机器人互动的积极性和感知，特别是在执行社交任务（如播放音乐或对话）时，效果尤为明显；而在执行调整照明等纯功能性任务时，效果则相对有限。

研究还发现，尽管表现性动作增强了机器人互动的吸引力，但部分参与者认为，机器人需要在互动的投入感与任务完成速度之间找到平衡，以避免引起不耐烦。此外，年长参与者对表现性动作的接受度较低，这表明机器人的行为可能需要根据用户偏好进行个性化定制。

随着技术公司不断探索家用机器人领域，这项研究表明，未来的机器人可能不仅是高效的工具，还将成为更具吸引力的伙伴。

AI赋能体育娱乐：从“超级碗”到未来体育产业的革新
“超级碗”作为全球最大型的体育娱乐盛事，不仅吸引了超过一亿观众，还创造了数十亿美元的收入。然而，对于NFL球队及整个体育娱乐行业而言，赢得冠军只是冰山一角，背后是艰苦卓绝的努力，旨在建立品牌、扩大粉丝基础，并最大化经济收益。在这个过程中，AI技术发挥着举足轻重的作用。

早在2017年，AI已开始对体育娱乐行业产生影响，IBM等大型供应商已开始探讨其变革潜力。例如，NFL与AWS合作开发的数字运动员系统，便是利用AI技术提升球员安全性的一个典范。如今，随着生成式AI的兴起，Elevate公司推出了名为EPIC的数据和AI平台，该平台旨在助力体育娱乐组织与粉丝建立更紧密的互动关系。通过整合消费洞察、票务管理和资产分析等功能，EPIC平台已被超过25个组织采用。

EPIC平台通过对2.2亿人的数据分析，并结合第三方数据集，为组织提供了高度针对性的粉丝营销策略。借助AI技术，Elevate帮助NFL等团队在票价制定、座位安排和粉丝留存等方面做出更明智的决策，从而提升了运营效率。该平台结合了Claude Haiku 3.5语言模型和XGBoost机器学习算法，为体育场馆的座位配置和票务定价提供了精准的数据支撑。

以田纳西巨人队为例，该队利用EPIC平台制定了详细的粉丝画像，进而推动了新体育场的赞助销售，并已超额完成了高级座位销售目标。随着AI技术在体育娱乐行业的持续应用，未来不仅NFL将从中受益，大学体育部门等其他领域也将迎来变革，共同提升粉丝体验并实现长期可持续发展。

Pi0：自然语言指令驱动的新型机器人基础模型
Hugging Face与Physical Intelligence本周联合推出了Pi0（Pi-Zero），这是一款开创性的基础模型，能够将自然语言指令直接转化为机器人的物理动作。该模型的推出，旨在彻底改变机器人学习和执行任务的方式，其影响力有望与ChatGPT在文本生成领域的革命性突破相媲美。

Pi0模型最初由Physical Intelligence开发，现已成功移植至Hugging Face的LeRobot平台。它能够执行折叠衣物、清理餐桌、打包杂货等一系列复杂任务，这些任务一直是机器人技术领域的难点。与传统机器人只能在特定情境下执行重复性动作不同，Pi0允许机器人通过简单的自然语言指令来执行任务，极大地简化了编程过程。

Pi0的技术实现标志着重大突破。该模型在七种不同的机器人平台和68项任务的数据基础上进行训练，能够完成从精细操作到复杂多步骤流程的各种任务。为了提高效率，还推出了“Pi0-FAST”版本，采用创新的频率空间动作序列标记（FAST）方法，训练速度提升五倍，且更能适应不同环境和机器人类型。

Pi0的应用潜力巨大。在制造业和仓储行业，机器人将变得更加灵活，能够通过简单的口头指令重新编程并执行任务，从而显著降低机器人编程和部署的门槛。然而，尽管Pi0代表了机器人领域的前沿进展，但仍面临一些挑战，如执行极其复杂任务时的局限性以及对计算资源的高需求。

通过Hugging Face平台，开发者可以轻松下载并使用这一预训练模型，这将加速各行业对先进机器人技术的采用。Pi0的发布预示着未来的机器人将更加智能、灵活，并更接近于人类的自然交互方式，从而推动机器人技术在多个领域的创新应用。

DeepSeek-R1与OpenAI 的Deep Research产品引领新阶段
AI领域的创新步伐正在不断加快，DeepSeek的R1模型和OpenAI的Deep Research产品的发布，标志着AI技术进入了一个全新的发展阶段。

DeepSeek的R1模型以其卓越的推理能力和显著的成本优势脱颖而出。该模型的运行费用仅为OpenAI o1的三十分之一，同时提供了完整的推理过程透明性。这一变化为企业定制智能、专用的AI应用提供了更多可能性。通过蒸馏、精调和RAG（检索增强生成）等技术，企业能够以较低的成本将R1的推理能力转移到更小、更快速的任务专用模型中。这些模型能够在特定领域内通过自有数据提供精准答案，有效避免了“大型模型”普遍存在的幻觉问题。

与此同时，OpenAI的Deep Research产品通过深度挖掘网络数据，进一步增强了RAG的能力。它帮助企业获取定制化的研究报告，使AI系统能够更有效地从全球范围内检索和分析信息。这为企业提供了更精确的知识背景支持，有助于提升AI系统的实用性和准确性。

这些创新推动了AI开发工具的普及，降低了AI开发的门槛。如今，任何企业都能轻松搭建强大的专用模型，而不再依赖于大规模AI实验室。这一变革不仅降低了AI开发的成本，还促使企业更加注重数据质量。高质量的数据是确保AI系统可靠性和准确性的关键，有助于企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

Cognida.ai完成1500万美元A轮融资，加速AI解决方案生产级部署
位于芝加哥的AI公司Cognida.ai近日成功完成了1500万美元的A轮融资，本轮融资由Nexus Venture Partners领投。这笔资金将用于帮助企业从AI试点项目转向可量化业务影响的生产级解决方案。

尽管当前有87%的企业都在投资AI，但Cognida指出，仅有20%的企业能够成功将AI解决方案部署到生产环境中。Cognida的创始人兼CEO 费洛兹·穆罕默德（Feroze Mohammed）认为，企业在AI应用中的最大挑战不仅在于开发AI模型，更在于如何使其在生产环境中有效运作。

为解决这一难题，Cognida开发了Zunō平台。该平台提供预测建模、智能文档处理和基于图的高级解决方案，旨在帮助企业快速将AI技术应用于实际业务中。通过Zunō平台，企业可以将传统AI实施周期从6到8个月缩短至10到12周，显著提高业务效率和收入。

目前，Cognida已在30多家企业中成功部署了AI解决方案，取得了显著成效。例如，通过Zunō平台，企业的发票处理速度提高了70%，SaaS客户的流失率也降低了1%。

此次融资将主要用于市场扩展、知识产权开发和能力建设。Cognida计划利用这笔资金扩大其AI解决方案库，推进Zunō平台的发展，并组建更多的实施团队，以更好地满足日益增长的企业需求。