在数字产品方面，NBA 今年可谓“全场紧逼”，其中既包括 NBA App 上若干出色的新功能，也包括全新的 AskNBA AI 聊天功能，旨在为球迷提供关于 NBA 一切话题的终极“深挖”工具。NBA App 的定位是满足球迷日常需求的枢纽，无论是新闻、内容、洞察，当然还有比赛直播。
“我们的目标，”NBA App 负责人 Sara Zuckert 表示，“是让每一个直播中的时刻都更容易被发现、被跟随、被实时观看。今年，App 将提供比以往任何时候都更丰富的比赛直播报道。我们会从赛前就开始——App 内可免费观看全联盟各队的赛前热身直播。”
App 的一大亮点是 Game Pulse。NBA App 体验负责人 Jay Lee 称，这是一个全新的伴随式体验，它将实时球场可视化与精彩集锦、球员及球队里程碑、进阶数据结合起来，并实时更新投篮图和球员分节数据。球迷可以跟随直播，也可以借助关于势头转折球和球员个人表现的场景化洞察快速补上进度。
“这是一条实时信息流，把每个回合、提醒、进阶数据、洞察和集锦汇聚到同一个地方，讲述每一场直播比赛的故事。”他解释道，“我们相信球迷想知道的，不只是发生了什么，他们还想知道为什么会重要。”
在内部，NBA App 团队有时把 Game Pulse 称作“额外的解说评论员”。“很多时候，”NBA 媒体与游戏业务高级首席产品经理 Michael Callahan 说，“解说员说点什么，我就得去维基百科或谷歌上查一下。我们能不能主动为球迷回答这些问题，预判他们可能想看什么？”
“用户打开 Game Pulse，”他继续说，“看到的第一条内容就是发布的追看摘要。这是由 AI 生成的补看摘要。我们要做的是让用户抓住该关注什么——不只是谁领先、谁打得好，而是哪些对位值得留意。”
再往深处，还有进阶洞察和高级指标这类机会。
“前几天测试时我们看到一条洞察，指出雷霆队大量在低位做进出的球，他们的内线是个很好的传球手。”Callahan 说，“我之前并不知道这一点，但它帮我带着目的去看比赛，留意某些时刻。”
在技术流程上，Game Pulse 始于 Callahan 所说的“脊柱”：球员追踪数据和数据统计表。“WSC Sports 是识别关键球并发布视频的机制。”他解释，“我们的工程团队基于时间码把它们对应起来。我们清楚场馆里有哪些数据、能打造多好的球迷体验，所以关键在于把已知存在的不同部件放进同一个地方。”
AI 本赛季扮演重要角色。联盟将把追踪数据与 AI 结合，通过“NBA Inside the Game powered by AWS”，实时为球迷提供围绕以往无法衡量的比赛维度的丰富统计洞察。新增的高级数据包括 Handle Score，用于衡量每一次运球动作的风格与有效性，以及一个全新的区域防守模型，展示各队使用区域防守的频率与成效。NBA Blueprint 将为每场比赛生成 AI 赛前与赛后报告，让球迷快速了解每场对位中最突出的统计优势和故事线，这些洞察也会出现在 Game Pulse 中。
NBA 统计技术产品开发副总裁 Charlie Rohlf 指出，有些球迷并不喜欢图表和表格，这正是 Blueprint 的不同之处。“我们喜欢 Blueprint 的一点是，无论球迷有多少时间、多少兴趣，它都有用、有价值。如果你只有一小会儿，可以看看哪支球队的绿色轻松出手更多、红色高难度出手更多。如果你愿意深入，可以点开任何一次出手，精确到英寸地看到防守者的手离得多近。”
另一项新功能 AskNBA 是 AI 驱动的篮球助手，它利用新的比赛中进阶数据与分析，让球迷通过提问深入了解比赛、球员、统计和场上趋势，并以官方 NBA 数据为支撑。
联盟拥有数十年的数据与统计，AI 让球迷得以访问这座宝库。NBA 直接面向消费者业务 AI 功能负责人 Sydney Sichek 说：“我们看到球迷会问假想阵容，有人要冷知识题库好跟朋友互相出题，还有人问统计类问题：一场比赛里最差的正负值是多少、球员在背靠背第二晚的表现如何，甚至像‘最多场次拿到 23 分 5 篮板 4 助攻’这样的问题。球迷很乐于翻出这些稀奇的数据和小知识。”
她补充说，AskNBA 的开发使用了多种 LLM，联盟也可以随时更换模型。
“我们把工具开放给底层 LLM，并尽量告诉它如何为某件事做规划。”Sichek 解释，“我们在准确性和速度之间做平衡，因为我们要尽可能准确，同时又不能花上好几分钟。”
AskNBA 的视频集锦也在路上。“这是我们在做的一件很令人兴奋的事，已经收到很多正面反馈。”她补充，“在有限的内测中，我们已经能看到哪些内容会让人感兴趣的不同模式。”
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