体育比赛会产生大量资料。深度技术新创公司 TVConal 的总经理 Masoumeh Izadi 表示，以板球为例，每场比赛都会产生数百万个影格资料点，供体育赛事分析师进行更深入的研究。来自新加坡的 TVConal 将 NVIDIA 人工智慧 (AI) 和电脑视觉技术运用在该公司的体育赛事影像分析平台，让球队、联盟及转播电视台等人员能够即时从这些海量资料中，更深入洞悉球员在场上的表现。

NVIDIA指出，新创公司正将人工智慧视觉技术应用在板球、足球等运动赛事上

TVConal 是电视内容分析 (Television Content Analytics) 的缩写，该公司提供多种运动赛事的影像分析服务，重点锁定板球、网球、羽球及足球。TVConal 使用 NVIDIA Metropolis应用程式框架打造出 AI 视觉影像分析平台，能够侦测赛事中的重要事件、模拟运动员的行为、预测球员接下来的动作等。这些功能都有助於剖析赛事中的枝微末节，使球队能够在场上做出更明智的决定。

TVConal 为 NVIDIA Inception 计画的成员之一。NVIDIA 藉由 NVIDIA Inception 这项免费的计画，支持利用顶尖技术革新产业发展样貌的新创公司。

自动替比赛内容加上标记

替比赛内容加上标记这项功能可以为比赛中的重要事件建立时间轴，对於赛事影片分析而言非常重要。使用标记来产生详细报告，让裁判、教练、运动员及球迷都能透过统计资料及视觉回??内容掌握球员表现。

Masoumeh Izadi 说明，比赛及比赛中的其他事件都在一瞬间发生，有些比赛需要多达 20 个记录员即时替体育赛事加上标记。这是十分耗费时间和人力的工作。而体育赛事分析师使用 TVConal 的平台，只要点击几下滑鼠，就能从影格资料中取得宝贵洞察。AI 能够自动且准确地即时为赛事加上标记，分析师便有时间深入挖掘资料，提供更详尽的回??给球队。

该平台还能捕捉到肉眼可能没看见的关键时刻或犯规动作。Masoumeh Izadi 说：「万一球员在球场上犯规，而人类又无法在几毫秒内做出反应，此平台可以侦测到犯规事件并通知裁判即时采取行动。」

TVConal 使用 NVIDIA Metropolis 打造出影像分析平台，协助他们简化边缘与云端 AI 影像分析应用的开发、部署与扩展。Metropolis 提供预先完成训练的模型、训练及最隹化工具、软体开发套件及 CUDA-X 函式库等，全部皆已在基於 NVIDIA EGX 企业平台的 NVIDIA 认证系统上运行完成最隹化，以进行加速运算作业。

Masoumeh Izadi 表示：「NVIDIA 提供的软体工具、框架和硬体，让我们能够更快反覆调整，在缩短生命周期、降低成本的同时，将想法推向市场。」

TVConal 使用 NVIDIA DeepStream SDK 来简化影像处理流程、使用 NVIDIA 预先训练好的模型及 TAO 工具套件加快 AI 训练的速度，以及使用 NVIDIA TensorRT SDK 来最隹化推论能力。

TVConal 团队透过 DeepStream 即时处理直播影音内容，达到追上影像画面更新率的必要速度。TensorRT 函式库帮助 TVConal 转换其机器学习模型，以便在维持准确性之际，又能更快地处理资料。

TVConal 运用 NVIDIA Inception 计画所提供的技术资源、产业专家指导及上市支援服务。国际生产公司 NEP Group、巴基斯坦板球委员会等单位皆是 TVConal 的客户。

Masoumeh Izadi 指出，预计到 2028 年时，全球体育赛事分析市场规模将成长超过 20%。他表示：「我们可以从愈来愈多的体育赛事内容中取得宝贵的资讯。自动化影像处理能力将对体育界带来革命性的变化，我们很高兴能建立更先进的模型和流程以持续引领革新。」

全球更多新成员正使用 NVIDIA Metropolis 进行体育分析，包括新创公司 Pixellot、Track160 和 Veo。