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摘要:
我翻了下白皮书里的落地场景分类,大概有这么几类:
目录
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- 球迷运营类:AI生成赛事集锦、个性化观赛推荐
- 竞赛辅助类:就是大家熟悉的AI判罚、VAR升级这些
- 场馆运维类:智能安保、场地草皮监测
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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。

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当然也不是全是好消息,白皮书里也提了现在的行业痛点,比如成本还是偏高,中小俱乐部根本用不起,还有数据安全的问题,比如球员的身体数据算不算个人隐私,现在还没个明确的规范。
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。
哦对,刚才说青训下沉快,其实职业队那边用得更早。我跟某中超俱乐部的技术分析师朋友聊过,他们队里早在2025年就开始用相关工具做对手分析了,之前要三个分析师熬一整夜才能剪完的对手跑动热图,现在AI几个小时就能出初稿,还能标记出对方边后卫的助攻习惯。
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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。
误区一
之前刷到过一条网友评论:“我就想安安静静看个球,整那么多AI有啥用?” 我当时还顺手点赞了,现在想想确实有点片面。
误区二
第一个让我有点惊讶的是青训端的应用。之前我以为AI在体育里最多就是做做判罚辅助,或者给职业队做个战术分析,没想到下沉到青训的速度这么快。