AI+數據科學：六種方式改變體育行業
隨著科技的發展，人工智能與數據科學已經在體育領域發揮越來越重要的作用。世界上鮮有事物無法量化，而能夠量化的一切，都可以使用數據分析加人工智能的組合進行精確預測。拿體育領域來說，其中的可量化元素就非常豐富，正合適人工智能在其中大顯身手。另外需要澄清的一點是，人工智能在體育領域的應用絕不僅限于提高運動員的賽場表現。畢竟現代體育運動的涵蓋范圍已經非常廣泛，絕不僅僅體現在運動員群體身上。
下面，我們具體聊聊AI與數據科學影響體育世界的六種具體方式。
1.發現人才、招募人才
無論是棒球、橄欖球還是其他體育項目，運動隊伍都在越來越多地使用運動員個人表現數據來衡量他們是否擁有良好的身體條件與發展潛力。但在篩選下一位體育巨星的過程中，單憑公開的統計數據（例如奔跑速度、射門精度或者傳球水平）是遠遠不夠的，我們需要考慮更為復雜的多因素指標。
在這方面，人類天然的局限性導致我們無法準確記錄并評估這些指標。隨著大數據與人工智能全面入駐體育領域，對此類成功指標的管理、記錄與衡量過程也變得愈發便捷且可靠。計算機視覺、機器學習以及其他形式的AI方案利用算法分析玩家的統計數據、比賽視頻以及來自各類傳感器的收集信息，借此發現那些可能被教練或球探忽略掉的寶貴人才。
具體來說，AI可以使用歷史數據（各類體育比賽中有據可查的資料）幫助隊伍準確預測新人運動員的未來潛力。此類算法的數據梳理速度遠超人類，能夠為團隊提供以往根本無法想象的選手個人信息。此外，這類AI算法還可以估算選手的市場價值，幫助隊伍在招攬新人才時提出準確的報價。
2.分析鍛煉與訓練效果
人工智能正在快速積累專業知識，借此建立起量化且可測量的變量（例如奔跑速度、射門精度以及時間指標）與定性因素（例如專注力、戰略觀、團隊合作能力）之間的相關性。在這個過程中，AI技術有助于組建團隊，保證選手之間發揮出良好的互補作用。而為了達成這一目標，我們首先需要著眼于鍛煉方法與訓練計劃，評估其是否有效以及如何進一步提升運動員訓練效果。
如今，幾乎所有運動員都在使用AI驅動型的可穿戴設備。這類設備利用機器學習平臺捕捉并分析選手動作中的細微變化，這將幫助系統了解日常訓練與鍛煉有沒有帶來積極變化，以及具體效果如何。此外，分析系統還能夠通過這些數據為選手提供關于營養學、健身方法以及更具個性化的訓練計劃，幫助運動員們進一步提升賽場表現。
例如，PrecisonWEAR公司就希望開發出能夠盡量減少傷害、并改善運動員賽場表現的高級可穿戴設備。PrecisionWEAR通過測量步幅不平衡、速度、力量以及其他與運動相關的變量，及時向當前訓練者通知身體對訓練內容的反應。它可以幫助選手根據訓練影響以及身體反應快速做出調整決策。以此為基礎，選手能夠更科學準確地設定鍛煉與休息周期，保證身體不致因訓練不當或過度而受到傷害。
3.規劃戰術、改善成績
對于教練來說，AI技術還能幫助他們在各類激烈對抗的競技體育中規劃戰術。在比賽間隔期間，AI方案會不斷提出各類洞見，并深刻影響教練制定的具體戰術。
通過可穿戴式傳感器與高速相機的結合，AI平臺現在已經能夠準確測量網球、曲棍球、板球以及其他多種運動中各類對象的速度、旋轉與位置信息，當然也能夠準確把握場上選手們的動作與對比賽進程造成的影響。掌握這些數據之后，教練們就能更好地為下一場比賽做好準備。更重要的是，AI技術還能夠預測各類對抗策略的成功機會。例如，部分橄欖球教練就在借助于AI，快速摸索出正確的技戰術思路。
以一級方程式（F1）賽車為例，這是當今世界最受矚目的運動項目之一，同時也是數據驅動程度最高的高人氣賽事。目前，大部分F1賽車安裝有200到400個傳感器，數據科學的發展極大簡化了數據收集流程，而AI技術則負責解釋這些數據。在AI的幫助下，車隊能夠以可視化方式整理數據并計算進站時間。目前，Amazon Web Services（AWS）已經為多支F1車隊提供云計算平臺，其中保存了過去六十年以來的賽事數據，可供各車隊分析以找出適應當前比賽的最佳戰術。
4.在體育場館中創造更好的觀看體驗
配備有AI與物聯網技術的智能安全攝像機有助于改善運動場館與體育賽場的安全與運營水平。在大型體育賽事管理方面，我們主要面對三大核心挑戰：保護游客免受危險或暴力行為的侵害；為游客們提供充足的停車位；提高餐廳與衛生設施的接待能力。在運營方的控制之下，這些因素將直接決定觀眾們的實際體驗。事實證明，無論是安保運營商、開發商還是集成商，都從技術方案在體育領域的不斷普及與升級當中受益匪淺。
首先，觀眾們往往很難在體育場館或者體育設施周邊找到合適的停車位。而在比賽結束之后，瞬間涌出的觀眾也會讓駛出路線變得擁堵不堪。在這類場景下，智能停車概念將發揮重要作用。
與機場等公共交通設施類似，部署在體育場館中的物聯網安全攝像頭也有助于監視及控制賽事過程中的訪客流量。大多數體育館此前就已經配備有攝像系統，只需要對接相關功能即可分析視頻數據，并實現與其他物聯網設備的實時通信。
目前，眾多初創企業與公司都在開發用于攝像機的智能應用，使這些設備得以檢測到隊列長度以及結賬/排隊如廁的等待時間，而后據此對訪客進行導流。當然，智能安保攝像機也不一定非要選擇固定機位，攝像機同樣可以與無人機結合帶來更靈活的監控范圍：
5.廣播與流媒體增強
2018年世界杯賽就是個很好的例子，當時全球數十億球迷齊聚屏幕前觀看了各場對抗。FOX Sports不僅對比賽進行實時轉播，同時還及時上線了FIFA世界杯Highlight Machine項目——這是一套基于AI技術的平臺，可幫助球迷們在幾秒鐘之內創建并共享自己的定制化精彩片段集錦。
利用這套交互式平臺，球迷們可以按照年份、球隊、球員以及比賽進程（例如罰球及進球）瀏覽并篩選FIFA以往及當前的各類比賽歸檔。而在美國公開賽以及溫布爾登網球公開賽等其他標志性賽事中，愛好者們也獲得了類似的全新工具，幫助他們年復一年不斷獲得更高的“體驗”標準。
運行在幕后的智能技術能夠實時“處理”數據，“學習”準確識別事件參與者、“聆聽”觀眾們的反應與情緒，甚至理解人們的手勢——將這一切結合起來，個性化內容自然應運而生。
6.提升判罰準確度
技術在體育賽事中的最早用途之一，就是幫助裁判們做出更準確的裁定。以草地網球運動為例，行業很早就使用調整相機幫助裁判確認網球到底落在了界內還是界外。而在板球比賽中則有Hawk-Eye技術，足球領域的是虛擬輔助裁判（VAR）技術。
這類技術的引入，使得體育賽事更加公平且規范，也讓裁判的判罰更具客觀性。特別是板球比賽，粗糙的判斷能力往往會引發運動員們的嚴重不滿；技術、特別是AI技術的出現，大大提升了板球運動的公正性。
隨著時間推移，AI系統也將快速學習，掌握利用數據對位置、進攻、選手姿勢及位置進行準確定位的訣竅。隨著機器學習的改進，相信賽事的判罰意見將變得更加準確、更加統一。
總結
無論我們如何努力將可預測性與確定性引入體育運動，以人類為主體的屬性必然會讓競賽繼續保持強烈的不可預測性與意外因素。正是這些變數，讓體育運動吸引著全球各地的無數觀眾。只要大眾對于體育仍然著迷，企業就將繼續用心耕耘這片市場。而只要體育界能夠保持收益，面向體育技術的投入與整合也將持續推進。
