IBM之前曾和ESPN有过一次互助，在《ESPN Fantasy Football》中引入IBM Watson技能，作为用户的交易助手。
《Fantasy Football》许可玩家管理一支虚拟的橄榄球队，而IBM Watson技能可以评估每位球员的身价、丢失个中一位球员的代价、以及交易中涉及的各项权柄。

不过守望先锋显然更繁芜一些，由于除了方向进攻或防守的角色，还有各式各样的增援角色，包括可以治疗和提升队友侵害输出等，而且有些角色还有不同的技能交叉利用。
这对系统的判断和评价有了更高的哀求，想得到一个合理的排名更难了。
Ben Trautman是动视暴雪中守望先锋联赛中的首席数据剖析师，他表示公司考试测验了很多年，但无法整理出一个合理的排名系统。

据HotHardware宣布，IBM在德国带来了一个数据科学家团队，由6个人组成，专门研究剖析数据，帮助设计一个被称为Area 631的排名系统。
他们事情的核心是IBM的Cloud Pak for Data和Watson Studio。
Cloud Pak for Data帮助网络剖析数据，并对其进行优化，供AI模型利用。
数据整理好往后，Watson Studio的AutoAI就开始事情了。
IBM表示，AutoAI可以帮助那些没有数据科学专业知识的公司，自动找出哪些数据是主要的，并将其投入到事情中。

在守望先锋比赛过程中，系统会网络超过360种不同类型的数据，一场比赛有近200万个数据点。
在一个赛季中，IBM有超过4亿条记录来梳理，并找出系统认为有代价的表现数据。
更详细的剖析Area 631的AI模型是如何对玩家进行排名的，须要等到赛季全面展开。
接下来还会有更多的比赛，暴雪目前已经开始在实在力排名中利用了IBM的AI模型了。