三個全球知名的組織正在利用AI和機器學習來改變球員和教練提取以及有效運用有價值數(shù)據(jù)的方式，從而幫助他們?nèi)〉米吭降某煽儭?/p>

大約10年前，體育分析方法論的先驅(qū)Bill James曾表示，如果有一件關于棒球統(tǒng)計分析法的事情是他希望越來越多人去了解的話，那就是，數(shù)據(jù)并不是重點，關鍵是要像剃刀一樣使用數(shù)據(jù)來消除錯誤信念，找到真相。

“在棒球領域建立這種認知是很困難的，是因為整個行業(yè)的人一直在兜售關于數(shù)據(jù)的荒謬想法，”James當時這樣說道。

自從作家Michael Lewis在2003年出版的《點球成金：贏得一場不公平比賽的藝術》一書中普及了關于棒球統(tǒng)計分析法的知識以來，體育分析已經(jīng)遠遠超出了棒球范疇。計算機視覺、人工智能和機器學習現(xiàn)在都在發(fā)揮著作用。

下面就來看看這三家國際體育組織是如何使用AI和機器學習來改變運動員和教練運動方式的三個例子。

美國國家橄欖球聯(lián)盟：利用AI和預測分析降低球員受傷風險

美國國家橄欖球聯(lián)盟（NFL）正在利用AI和預測分析來提高球員的安全性。NFL與合作伙伴AWS合作開發(fā)了Digital Athlete，這個平臺使用計算機視覺和機器學習根據(jù)比賽和身體姿勢預測哪些球員的受傷風險最高。

Digital Athlete平臺會從運動員的射頻識別(RFID)標簽、放置在場地周圍每秒捕獲60幀的38個5K光學跟蹤攝像機中提取數(shù)據(jù)，以及天氣、裝備和比賽等其他數(shù)據(jù)。在每周的比賽中，該平臺都會捕獲和處理680萬個視頻幀，記錄場上球員約1億個地點和位置，還會從訓練中提取數(shù)據(jù)，總計超過5億個數(shù)據(jù)點。

AWS全球體育負責人Julie Souza表示：“我們對比賽場景進行了數(shù)百萬次模擬，告訴球隊哪些球員受傷的風險最高，然后他們利用這些信息來開發(fā)個性化的傷害預防課程。”

然后，他們利用Risk Mitigation Modeling模型分析訓練數(shù)據(jù)并確定球員的理想訓練量，最大限度地降低受傷風險。

Souza給出的建議就是：培養(yǎng)好奇心。

Souza表示，和其他數(shù)據(jù)驅(qū)動的計劃一樣，Digital Athlete利用的是數(shù)據(jù)而不是直覺和本能來了解比賽和訓練期間場上發(fā)生的情況。

“這實際上是要有一種好奇的心態(tài)，第一件事情是要制定數(shù)據(jù)策略，建立數(shù)據(jù)基礎，然后提出問題。”

國際網(wǎng)球聯(lián)合會：利用計算機視覺改變網(wǎng)球教練方式

在2023年舉行的比利·簡·金杯（BJK）比賽中，國際網(wǎng)球聯(lián)合會(ITF)與微軟合作開發(fā)了一個基于AI的平臺，該平臺提供關于比賽的洞察，幫助教練調(diào)整球員的表現(xiàn)。

BJK杯是女子體育領域最大的年度國際團體比賽，每年有16支國家隊有資格在這個享有聲望的賽事中角逐冠軍頭銜。與男子戴維斯杯一樣，BJK是為數(shù)不多的允許隊長在比賽中更換場地時指導球員的網(wǎng)球比賽之一。

ITF在2021年與微軟合作，為BJK杯比賽洞察平臺提供支持。該平臺使用球跟蹤攝像頭和3D雷達系統(tǒng)生成實時場上比賽數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被輸入到Azure中，并與實時得分數(shù)據(jù)相結合，對發(fā)球模式、接球和球員在球場周圍移動進行分析，然后這些洞察通過微軟Surface設備上的儀表板提供給隊長。

ITF IT高級總監(jiān)Mat Pemble表示：“我們真正地開始關注如何使用這些數(shù)據(jù)來支持球員、教練、球隊以及績效等方面參與其中的每個人。”

Capel-Davies給出的建議是：注重溝通。

ITF科學和技術負責人Jamie Capel-Davies表示，如果不能及時有效地傳達指標并加以利用，那么指標就沒有多大的意義。

“我們關注的關鍵問題之一是，最重要的指標是什么，以及如何有效地傳達這些指標，這個應用最棒的一點在于它非常直觀，還具有一定程度的定制功能。”

西甲聯(lián)賽：利用AI和機器學習來實現(xiàn)最佳表現(xiàn)

西班牙頂級足球聯(lián)賽西甲聯(lián)賽（LaLiga）正在利用AI和機器學習為球員和教練提供新的洞察。

在微軟的幫助下，西甲聯(lián)賽創(chuàng)建了一個名為Mediacoach的數(shù)據(jù)分析平臺，該平臺使用Azure基礎設施對通過16個光學跟蹤攝像頭在每場比賽中近乎實時捕獲的約350萬個數(shù)據(jù)點提供的洞察進行收集、解釋和展示。這些攝像頭安裝在聯(lián)盟的每個體育場內(nèi)，以捕獲有關球員和裁判的位置以及球運動方式的數(shù)據(jù)。

西甲聯(lián)盟創(chuàng)新經(jīng)理Ana Rosa Victoria Bruno表示：“我們通過每月生成的大量數(shù)據(jù)來提供統(tǒng)計數(shù)據(jù)和報告，系統(tǒng)中有112000份報告和800萬位信息，這對于42個俱樂部來說是一個巨大的信息量。”

Goal Probability進球概率模型也是向廣播公司提供的、用于吸引球迷參與的工具之一，這種模型利用了一系列變量，包括球員的視線（考慮到對方球員的位置），球與守門員之間以及球與球門之間的距離，與最近防守隊員的距離和角度，來衡量完成給定得分機會的概率，此外還考慮了球員的效率指標，這項指標主要是基于球員每場比賽和每次射門的進球比率等變量的。

Bruno給出的建議是：組建一個多學科團隊。

Bruno表示，需要一支由足球分析師、商業(yè)智能分析師和西甲分析團隊組成的多學科團隊才能取得成功。她說：“挑戰(zhàn)之一是，為了將這些原始數(shù)據(jù)轉化為知識，我們不僅需要數(shù)據(jù)科學家，還需要足球分析師、用戶體驗專家和教練。”