IN啦！球類比賽常見的「鷹眼系統」是什麼黑科技？真有那麼精準嗎？
我們想讓你知道的是
相信不少觀眾都對強大 「鷹眼」科技輔助系統相當好奇：「鷹眼」是何方神聖，能如何在大型體育賽事上發揮作用？而非圓球體、重量又輕的羽球，使用鷹眼系統判斷真的準確嗎？
文：Anny
2020年東京奧運羽球男子雙打金牌戰台灣選手李洋與王齊麟奪金後，社群上瘋傳的新一代「台灣國旗」，就是源自於關鍵的最後一球，雖然對手針對決勝點（match point）提出挑戰，然而得利於強大的「鷹眼」科技輔助系統，判定該顆羽球壓在線上就是「IN」，「麟洋配」順利奪金，全台灣觀眾歡聲雷動，網友、小編們發揮創意，各種梗圖以及周邊商品。
相信不少觀眾都對強大「鷹眼」科技輔助系統相當好奇，「鷹眼」是何方神聖，又如何能在大型體育賽事上發揮作用呢？
從鷹眼新創公司到鷹眼技術
鷹眼系統（Hawk-Eye）是AI、光學攝影、電腦視覺技術的結合，由英國漢普郡羅姆西的馬諾爾研究公司（Roke Manor）的工程師在2001年開發，當時是西門子在英國羅姆西的子公司，工程師Paul Hawkins和David Sherry向英國提交了一項專利，最終被撤回了。
後來，所有的技術和智財權都被拆分到一家獨立的公司，就是鷹眼創新有限公司（Hawk-Eye Innovations Ltd），這家公司也在2011年遭Sony收購。
雖然這次在國人心中留下深刻印象的是羽球賽事所用，但鷹眼系統是在板球、網球和其他運動中都被廣泛使用的一套電腦系統，透過追蹤紀錄球的路徑，並顯示實際路徑的圖形圖像，也可以預測球未來的路徑。在某些運動中，像是網球，鷹眼系統已成為裁判過程的一部分，選手亦可提出挑戰來嘗試逆轉裁判結果。
鷹眼系統建立於三角測量原理，使用電腦視覺圖像和計時數據，這些數據由位於比賽區域不同位置和角度的多個高速攝影機提供。以網球來說，就有十台攝影機，系統可快速處理來自攝影機和球類追蹤器的影像輸入。系統所儲存數據包含比賽場域的預定義模型，也包含有關遊戲規則的數據。
從每個攝影機發送的每一幀畫面中，系統辨識出與球圖像對應的像素組合，並在同一時刻於至少兩個物理上分開的攝影機上比較球的位置，為每一幀計算球的位置，鷹眼系統拍攝速度最快可達每秒鐘340張影像（340fps）。
透過一連串的畫面建立球的行進路徑，以「預測」出球的路徑，並建立出3D模型，最後由大幕螢幕呈現出球體的飛行路線及落點。根據鷹眼的數據，球的落點誤差值為3.6mm，近年已經減少至平均2.6mm，不完美但已經是可接受範圍，並達到即時向裁判、電視觀眾或教練提供公平、可靠資訊。
2002年，BBC首次在轉播網球賽時使用鷹眼技術，後來比賽中正式導入鷹眼系統，讓選手根據裁判的判決提出挑戰，當球員提出挑戰，鷹眼系統就會在大螢幕上播放判決的影像，顯示IN與OUT的結果，不過也出現過「NO DECISION」的情況。
鷹眼也有凸槌的時刻，羽球特性則加入輔助系統判定
雖然這項技術已經被世界廣泛接受，但也受到某些批評。在 2007年溫布爾登錦標賽上，Rafael Nadal對上Roger Federer時，有一球由於球非常接近壓線，只超出界線1mm，剛好小於鷹眼的誤差值，被批評該系統的3.6mm誤差幅度太大。
也有人指出，雖然3.6mm看似非常準確，但這個誤差幅度僅針對目擊的球軌跡，且鷹眼也在某些賽事上有凸槌的時刻，2017年時Rafael Nadal在對上Borna Coric的比賽中，被判出界並提出出挑戰，鷹眼卻沒有出現網球和飛行軌道及落點，只是拉近鏡頭讓場面陷入一陣尷尬。
國際奧委會承認的國際性羽球運動的管理組織——世界羽球聯盟（BWF）便是在2014年決定利用科技輔助系統判斷，以強化羽球賽事的公平性，當時4月印度公開賽BWF與鷹眼創新科技公司簽約，然而，大家光是想像就可以知道，羽球並非圓球體，重量又輕容易受風（冷氣空調影響）利用鷹眼系統恐怕難以取得公信力，因此透過「即時重播判定系統」（Instant Review System）輔助判決。
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本文經Inside硬塞的網路趨勢觀察授權轉載，原文發表於此
責任編輯：丁肇九
核稿編輯：翁世航
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雷亞遊戲作品下載破億的秘密，聯手Google Cloud開源又節流
我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲（Rayark Inc.），從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務，雙方合作長達十年的關鍵是什麼？
2011年創立的雷亞遊戲（Rayark Inc.），秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持，不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品，都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座，雷亞遊戲旗下作品的總下載數，全球上看1.3億次。
「我們的優勢，在於故事的呈現及藝術表現，創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀，」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性，雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境，進而讓團隊養成敏捷的協作文化。
Alvin Chung解釋，「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身，同時優化玩家體驗服務，而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構，透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有，可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程，這些不同階段的工作環境，雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程，雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動，絕對不能只有感性要素，更需要從理性角度洞察玩家行為數據，才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道，數據對於公司經營等同石油的價值，於是，雷亞決定成立數據部門，作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示，「以前只用database，資料的細緻度不夠；打個比方，透過database只能看存摺的結餘，無法回溯歷程資訊；後來成立數據部門，把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery，等於帳本的每筆明細都會留下記錄，再結合商業智慧與分析軟體Tableau，讓DAU（日活躍用戶）、MAU（月活躍用戶數）、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」
為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品，雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度，進而排除不利玩家留存的情境，就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例，遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率，如果發現新手歷程在某一區卡關過久，他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料，找出用戶成長停滯的原因，進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法，促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況，每天處理報表容量達9TB、單日300G流量，以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量，雷亞也透過BigQuery搭配Tableau，落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境：他們想知道玩家在特定戰場，怎麼運用卡牌的排列組合，這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算，掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析，找到禮包購買率的最佳時機點，並微調設定禮包內容物，以強化玩家購買誘因，讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流，借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長，對於遊戲開發商是「開源」策略，那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率，則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到，他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類，內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元，運行過程勢必就會有所花費，這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程（SRE）工程師Gene Liu表示，「洞察伺服器維運數據，可以知道我們的後端服務是否有效率？服務品質如何？又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況？透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量，讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到，SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定，並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說，遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程，不但要保持通暢，而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區，等於系統的流量高低峰是24小時在變動；甚至若有特殊行銷檔期，玩家在同一時間大量湧入領獎勵，SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。
Gene Liu對此提到，「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上，後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務，可以大幅度减輕我們的工作負擔，不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源，跟以前的維運工具相比，現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面，Gene Liu接著說，雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana，Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表，並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常，就能立刻行動來最佳化産品的效能，或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後，能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢，或發現花費異常時候，可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用，現在則是可以即時得知系統數據，並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品，提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作，除了上述相關應用，其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案，在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。
Alvin Chung最後回應，「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能，讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定，也希望借力於雲端讓我們越來越省心，專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品，更即時觀察市場的回應，進而縮短time to market的腳步。」
由此可見，雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際，藝術也要融合技術，除了讓玩家在遊戲過程感到幸福，同時也基於雲端應用，提供玩家快速又彈性的滿意服務。
