项目核心观点 - 公司宣布启动名为“Epitome”的下一代体育表现分析项目，旨在将先进机器学习应用于职业冰球表现 [1] - 该项目基于公司经过临床验证的情感状态/表现评估平台，是进入快速增长中的全球体育分析市场的战略举措，该市场预计到2030年将超过220亿美元 [1] 项目价值主张 - Epitome利用专有的生物特征建模技术，解决职业体育中财务影响重大的挑战：准确预测运动员表现 [2] - 鉴于NHL球队在选秀、交易和长期合同上投资数百万美元，更可靠地预测球员成功可显著降低球队风险并提高回报，为Epitome带来巨大商业潜力 [2] 行业需求与经济原理 - 球员选秀与发展相关的风险已被充分记录，仅19%的NHL被选秀球员职业生涯超过200场比赛，凸显了人才选拔效率低下导致的数十亿美元损失 [4] - 项目目标是通过将经过临床研究的算法应用于体育领域，构建一种估值工具，以显著降低选秀决策的风险，并旨在职业冰球领域建立颠覆性优势 [4] 项目技术概述 - 项目通过结合生物特征数据、表现统计数据、遗传倾向和算法评分，为每位球员创建独特的“特征签名” [6] - 系统将个体特征签名与已验证的高表现球员的特征签名进行比较，以建立预测基准 [6] - 应用场景包括评估收购或交易前的未来表现前景、优化阵容配置以增强团队表现、以及制定个性化教练和训练方案以最大化球员成果 [6] 项目进展与战略定位 - 项目已获得三位顾问的承诺，包括两位前NHL教练和一位大学级别教练，以帮助定义数字化的“高表现球员” [7] - 项目完全由现有现金储备提供资金，确保现阶段不会稀释股东权益 [7] - 项目被纳入拟议的分拆中，这意味着反向收购前的股东将直接受益于该项目，无论反向收购是否完成 [7]