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摘要:
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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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。
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这次展台上放的青训捕捉设备,倒是跟之前那种花架子不一样。不用戴任何传感器,就靠几个摄像头架在场地边,就能测球员的步频、变向角度,甚至还有传球的发力方式。我跟展台的工作人员聊了聊,他们说现在已经在国内大概二十多家青训机构用了,反馈还不错,至少比之前人工测的准多了。
说起来突然想起个旧闻,2024年的时候有个青少年足球赛,用AI测球员的跑动距离,结果数据差了快两公里,当时被家长骂上了热搜,我还跟着吐槽了好久,说这技术就是骗经费的。

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这次展台上放的青训捕捉设备,倒是跟之前那种花架子不一样。不用戴任何传感器,就靠几个摄像头架在场地边,就能测球员的步频、变向角度,甚至还有传球的发力方式。我跟展台的工作人员聊了聊,他们说现在已经在国内大概二十多家青训机构用了,反馈还不错,至少比之前人工测的准多了。
职业队的应用早就不是新鲜事了
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。
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我翻了下白皮书里的落地场景分类,大概有这么几类:
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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
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。