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其中球迷运营类的增长速度是最快的，这个我之前完全没想到。
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说起来我之前对这类白皮书的印象一直是“正确的废话”居多，要么堆一堆高大上的概念，要么把国外案例翻来覆去说，没什么落地的实感。这次本来是抱着凑数的心态去的，毕竟之前也参加过不少类似的发布会，听完就忘的那种。
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大概有六七成的顶级联赛俱乐部已经在日常训练里用了相关工具？好像是这个数，我记不太准，反正占比不低，白皮书里有具体统计，但我当时忙着跟朋友聊天没拍下来。
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别再觉得AI在体育里就是个判罚工具，真的，我再强调下，现在的落地根本不是之前那种搞花架子的路子。之前大家聊起这个，第一反应都是VAR、AI越位，好像除了帮裁判干活就没别的用了，其实早就渗透到训练、青训甚至球迷运营里了。
大概有六七成的顶级联赛俱乐部已经在日常训练里用了相关工具？好像是这个数，我记不太准，反正占比不低，白皮书里有具体统计，但我当时忙着跟朋友聊天没拍下来。
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比如现在的AI集锦，不是之前那种只剪进球的了，能根据你喜欢的球员，把他每一次触球、过人甚至跑位都剪出来，连替补席上的反应都能给你单独剪一段，对于死忠粉来说确实挺香的。我自己试了下，生成我喜欢的球员的单场集锦，大概两分钟就出了，搁以前小编得剪大半天。
误区一
我个人倒是觉得，体育人工智能接下来的突破口，可能在业余赛事那边，毕竟职业市场的盘子就那么大，业余赛事的需求反而更分散、更海量。
误区二
我个人倒是觉得，体育人工智能接下来的突破口，可能在业余赛事那边，毕竟职业市场的盘子就那么大，业余赛事的需求反而更分散、更海量。
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唠到这也差不多了，本来还想说说场馆运维那边的具体案例，突然有点犯懒，不想翻资料了。
比如现在的AI集锦，不是之前那种只剪进球的了，能根据你喜欢的球员，把他每一次触球、过人甚至跑位都剪出来，连替补席上的反应都能给你单独剪一段，对于死忠粉来说确实挺香的。我自己试了下，生成我喜欢的球员的单场集锦，大概两分钟就出了，搁以前小编得剪大半天。