巴黎奥运会将在几个方面别开生面。比如，霹雳舞将正式作为比赛项目之一首次亮相，但也是第一届男女运动员数量相同的奥运会。巴黎奥运会还将在赛场外有重大突破，其报道范围前所未有，包括24小时流媒体直播、AI端到端8K流媒体直播系统试验，以及游泳、体操和田径决赛的日间直播。
提到首次，NBC环球旗下的美国OTT流媒体服务“孔雀”（Peacock）将对全部329项奖牌赛事进行流媒体直播，这是体育转播领域一个值得关注的演变。这一转向流媒体平台的关键举措凸显了观众与体育内容互动方式的重大转变。通过超过5000小时的现场直播，完整的赛事回放，以及新的多视角功能，观众可以在他们选择的设备上观看他们想要看的转播。
球迷的参与是在当今竞争激烈的全球体育世界中获胜的关键。由于需管理爆炸式增长的内容，需协调分散和往往是自由职业团队，需提供信号给多地以及无数的分发平台，技术将成为帮助记者克服许多障碍以获得成功报道的关键。
产生奥运金牌：一个以数据为中心的模型
媒体有机会重塑他们的转播，使目标多样化，深入新闻报道，报道在常规体育赛季中经常被忽视的运动员。一种更具解释性的、数据驱动的方法将帮助观众了解非主流项目。扩大的报道范围除了报道比赛结果外，还将报道现场发生的事情以及赛后对运动员的采访。
为了吸引奥运观众，媒体机构必须通过无缝的管理和协作战略处理铺天盖地的信息。我们面临的挑战是，在管理输入和输出的指数级增长的同时，为各种平台源源不断地提供不同的、经过事实核查的、引人注目的内容。
法国各广播公司将不间断地报道奥运会及其对巴黎人生活的影响，不仅从体育角度，而且从新闻角度，从赛前准备到闭幕式。法国电视台拥有奥运会的独家免费转播权，用专门码流在所有屏幕上转播每一项运动。其他没有转播权的频道，如地区频道和24小时电视新闻频道，将把重点放在集锦、城市影响以及背景故事和运动员个人档案。在附属台共享节目包以便本地化和重新包装时，需要无缝协作。
在历史上，广播电视公司围绕着集中于有固定时间表的线性电视的单一数据模型运营。然而，当今体育和新闻周期的动态特性，以奥运会等赛事为例，需要一种更全面的方法。内容现在分布在多个平台上，包括APP、广播、网站、社交媒体和播客。编辑、摄像师和制作人之间曾经清晰的分工已经变得模糊，取而代之的是对实时更新和即时访问的需求。适应这种快节奏的环境要求组织动力学和信息流程的根本转变。
广播电视公司现在需要高效地制作平台优化版本的内容。诸如摄取、脚本编写、编辑、本地化、数字版本管理和图文包装等任务都围绕赛事进行。因此，大多数媒体机构将利用新闻工作流程概念进行体育转播。这种简化的流程不仅降低了成本，而且还增强了协作、可见性和访问媒体资产。因此，制作体育赛事的平台定制版本变得更加高效和具有成本效益这种工作流程由AI驱动的数据模型支撑，该模型聚合内容类型，用元数据丰富它们，并提供工作流程自动化所需的结构。任务分配和通知确保运作顺利。随着线性媒体和数字媒体的不断融合，这种强大的数据模型消除了编辑决策和自动化技术流程之间的隔阂，对媒体制作产生了至关重要的影响。
云中的奥运转播技术：用技术改变体育
在内容采集、处理和分发方面越来越依赖云基础设施，这促使人们重新评估系统设计以及相关的基础设施成本和可扩展性要求。云提供了地理上的灵活性，并补充了物理的本地基础设施。更根本的是，云中的媒体工作流程是一个软件定义的基础架构，可以实现前所未有的敏捷性和工作效率。
这意味着新闻和体育转播不再受到物理基础设施的限制，也不再局限于单一的地理位置。虚拟媒体运作几乎可以立即对任何需求或环境变化作出反应，就像新闻本身一样具有适应性。在过去，广播系统的大小是基于“最坏情况”，有大量昂贵的摄取端口、媒体处理节点和存储。
摄取和处理奥运级别资源的挑战为云的弹性提供了完美的用例。基于云的视频录像机可以在几秒钟内脱离出来，适应流媒体协议、编码格式和带宽等要求。它们仅在赛事持续期间摄取信号，为本地设备提供了理想的替代品，特别是当摄入需求在一天内变化很大时。工作负载弹性也适用于媒体处理。自动扩展的资源使内容创建者可以同时处理来自许多来源的不断增多的文件，并且具有足够的远程渲染能力，可以在直播新闻发展过程中随时随地交付内容。云原生平台可以根据工作负载要求，几乎实时地自动调整和扩展基础设施，从而优化成本。云原生应用程序可以设计成只对需要的基础设施付费，从而优化运营效率和成本效益。不过，许多广播电视公司正在采用混合云方法，将本地基础设施与云服务相结合。这种策略平衡了两者的好处，为奥运会等重大赛事提供帮助，又逐渐减少技术债务。
AI驱动的广播：体育转播的未来
体育和数据的世界是紧密交织在一起的，AI在其中扮演着关键的角色。自2018年平昌冬奥会以来，AI一直在帮助裁判员做出准确的判罚。英特尔AI驱动的3D运动员追踪（3DAT）通过提供近实时的洞察和覆盖可视化，彻底改变了东京奥运会的体育迷体验。展望2024年巴黎奥运会，AI将提高评分准确性，为裁判提供实时运动员表现分析，重新定义我们对运动成绩的理解。
对于广播电视公司来说，AI往往更为务实。由于超本地化是一个关键考虑因素，AI对于便利或消除基本或重复的耗时任务，并协助收集信息和准备内容至关重要。大规模集成的AI可以处理多种语言的复杂性，自动翻译字幕、图形、解说员声音等。AI可以支持制作链的每个阶段，分析和编索引输入的内容，因此它是可发现的，并推荐相关内容，而不需要记者费时间记录。
例如，如果发生了体操意外，记者不用搜索上届奥运会的类似事件，AI推荐可以推荐素材，然后重新包装内容，以便在任何平台上分发。AI可以帮助每个附属台或分销平台快速重新包装有不同台标的集锦，使用一致的品牌化模板，针对不同的受众和平台本地化和定制内容。
在短短四年的时间里，技术发展很快，传统工作流程往往需要独立的团队对每个平台的相同内容使用不同的工具和存储库，大量时间都花在手工交换内容、调整和处理不同版本的技术任务上。AI驱动的自动化可以加速这个工作流程，“用更少的钱做更多的事”。制作一次，然后使用AI自动创建多个版本。例如，将对运动员的16:9采访裁剪为1:1，在屏幕上添加数字图形和文字，并准备发送到脸谱。
技术创新和人类合作是奥运会的核心。2024年巴黎奥运会将不仅仅是运动员实力的展示，也是媒体技术进步的证明。接受以故事为中心的工作流程和AI驱动的云基础设施的媒体专业人士将在创新竞赛中跨越另一条终点线。成功应对现代奥运转播的复杂情况，将确保全世界的观众以前所未有的方式体验奥运会的每一刻。