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伦敦、巴黎、马德里 谁能入盟

来源:www.yanhuachang.com 发布时间:2026-09-23 08:38:17 浏览:85525 次

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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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。

先这样吧,你们要是有啥想问的评论区说,我想到啥再补。

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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。

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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这次白皮书里提到的体育人工智能落地项目,有将近七成是2025年之后才推出来的,增速确实比我预想的快。

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。

我翻了下白皮书里的落地场景分类,大概有这么几类:

先这样吧,你们要是有啥想问的评论区说,我想到啥再补。

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先这样吧,你们要是有啥想问的评论区说,我想到啥再补。

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。

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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