(中央財經(jīng)大學(xué) 體育經(jīng)濟與管理學(xué)院 北京 102206)

一、引言

計算機科學(xué)的極大發(fā)展重塑了我們今天的世界。人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的產(chǎn)學(xué)研體系良好結(jié)合使得這些前沿技術(shù)快速地從實驗室走出來，融入大眾的日常生活中。一項顛覆性技術(shù)的基本特征是高度可擴展性和可融合性，被視為未來基礎(chǔ)設(shè)施的人工智能在體育領(lǐng)域亦有極其廣泛的應(yīng)用空間和顛覆性影響。學(xué)者胡揚曾提到，人工智能必定推動體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，助力體育強國建設(shè)。鄒小江(2019)關(guān)于人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀的綜述研究，以體育和智能作為關(guān)鍵字檢索發(fā)現(xiàn)，這一方面的期刊文獻共21篇，另有碩士論文兩篇，可見國內(nèi)關(guān)于這一方面的研究很少，并且大多是論述類的文章而非技術(shù)性研究，與體育方面的融合也不夠深入。實際上在體育產(chǎn)業(yè)最為發(fā)達的北美地區(qū)，關(guān)于人工智能在體育領(lǐng)域的研究文獻和實際應(yīng)用都已具備相當(dāng)多的成果。例如，Grabyo公司與Opta Sports合作，利用人工智能向特定賽事的粉絲發(fā)布自動實時視頻剪輯；Give Me Sport也采用了類似的理念，將自己的體育時刻發(fā)布到Facebook上吸引廣大粉絲；NASCAR采用一種新的技術(shù)來簡化裁判程序，使用技術(shù)和攝像機來識別比賽違規(guī)行為；Lumo Bodytec和彪馬聯(lián)手打造了一款尖端人工智能產(chǎn)品，利用實時數(shù)據(jù)分析人類生物力學(xué)；Connexion kiosk將使用其人工智能軟件來分析運動員的健康數(shù)據(jù)，以便實時了解其身體狀況。相關(guān)應(yīng)用不勝枚舉。

前面提到的各種通過人工智能技術(shù)提高效率和參與度的概念，已經(jīng)使人工智能對體育行業(yè)的影響力初現(xiàn)。隨著人工智能的能力不斷完善和提高，它將繼續(xù)在體育事業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用。因此本文通過介紹和綜述國內(nèi)外關(guān)于人工智能技術(shù)在體育行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來潛力，希望可以使得更多的人參與到體育與前沿技術(shù)結(jié)合的研究中來，給傳統(tǒng)體育發(fā)展模式提供更開闊的視角和解決現(xiàn)存問題的新思維方式。

二、人工智能在體育領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)今的數(shù)字化時代，很少有東西是不能量化的。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，不僅使傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以更高效、更有價值地利用起來，同時也產(chǎn)生更多、更大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(包括視頻、圖片、自然語言等)可以使分析和預(yù)測變得更加容易方便。任何可以量化的東西，都可以通過數(shù)據(jù)分析和人工智能精確預(yù)測。體育世界充滿了這些可量化的元素，使其成為人工智能應(yīng)用的理想場所。近年來，人工智能在體育中的應(yīng)用已成為一個普遍的現(xiàn)象，這一技術(shù)領(lǐng)域通過不斷迭代提高的能力將更深入、更廣泛地進軍體育領(lǐng)域。以下是體育運動中人工智能將發(fā)揮主要作用的幾個領(lǐng)域。

(一)運動員訓(xùn)練和比賽情況監(jiān)測與分析

這一領(lǐng)域主要是通過攝像設(shè)備和傳感器等硬件終端，運用深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用范例。心態(tài)對于運動員的作用是體育界的中心話題，一個普遍觀點認(rèn)為在競爭中情緒的存在和強度會通過消極或積極的方式影響運動員的表現(xiàn)(Lazarus 2000; Hanin 2012)，要想驗證情緒對運動表現(xiàn)的影響，就需要對比賽中的情緒進行準(zhǔn)確的測量。使用機器學(xué)習(xí)識別視頻和圖像中的面部表情取得了非凡的進展，現(xiàn)在已經(jīng)有成熟的工具用于復(fù)雜的面部識別任務(wù)，并根據(jù)機器檢測的面部特征去預(yù)測情緒。Stephanie et al(2018)通過觀察比賽直播中運動員的面部表情，提出了一個可以預(yù)測與運動相關(guān)的七種情緒狀態(tài)——包括焦慮、憤怒、煩惱、沮喪、得意、專注和興奮的框架。通過一種用單攝像機視頻預(yù)測運動員運動情緒的方法，以現(xiàn)有的面部檢測圖像處理工具和基本情緒狀態(tài)的公共數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，開發(fā)出針對比賽競爭環(huán)境下的運動員情緒預(yù)測模型。在球類運動中，預(yù)測運動員行為的問題受到很多關(guān)注，通常被稱為重影問題(ghosting problem)，越來越多的跟蹤數(shù)據(jù)可用于記錄球員在比賽中如何移動。因此，國外學(xué)者使用一些方法利用這種跟蹤數(shù)據(jù)來構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的重影模型(ghosting model)。Gedas et al(2018)使用可穿戴GoPro相機在比賽期間獲得的數(shù)據(jù)，運用深度卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)了一個球員中心籃球重影模型(egocentric basketball ghosting model)，這一模型是從第一人稱圖像生成的可靠籃球行為序列，可以以一種無監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)，避免了獲取行為數(shù)據(jù)的昂貴和費時，可以被廣泛地應(yīng)用于各種不同的體育應(yīng)用，比如球員未來行為預(yù)測，或者教運動員如何在比賽中做出更好的決定。

(二)賽事成績預(yù)測和評價

這一方法的實質(zhì)其實是利用機器學(xué)習(xí)算法來建立非線性模型，從而提高回歸模型的擬合能力，從而更準(zhǔn)確的預(yù)測被解釋變量。王晶(2017)提出了一種基于機器學(xué)習(xí)算法的體育成績預(yù)測模型，利用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的支持向量機算法，在小樣本情況下改善了大學(xué)生體育成績預(yù)測的效果，進而能夠評價大學(xué)生的身體素質(zhì)，指導(dǎo)校園體育改革。類似地，高素霞(2018)基于混沌理論，引入極限學(xué)習(xí)機算法建立了運動員成績預(yù)測模型，提高了運動員成績的預(yù)測精度，使得預(yù)測結(jié)果更加可靠。

(三)運動員健康保障

人工智能的引入正以不同的方式改變著醫(yī)療行業(yè)，同樣，人工智能非凡的預(yù)測和診斷能力也可以應(yīng)用于體育領(lǐng)域。運動員作為俱樂部最重要的人力資本，受傷是影響運動成績的最大因素之一。關(guān)鍵球員的受傷會給球隊帶來數(shù)百萬美元的損失，也可能是比賽成敗的關(guān)鍵。為了確保球員的健康和體能，越來越多技術(shù)工具應(yīng)用到球員保健中，AI已經(jīng)成為體育團隊的最新醫(yī)療工具。例如讓運動員定期接受身體測試，使用AI分析運動員的健康參數(shù)和身體動作，以評估他們的健康狀況，甚至可以發(fā)現(xiàn)疲勞或壓力引起的損傷的早期跡象，幫助醫(yī)療隊保持球員健康，并通過采取及時的治療，使運動員免受傷害。Calham et al(2018)介紹了一種被稱為傷害風(fēng)險緩解系統(tǒng)(Injury Risk Mitigation System)的專業(yè)分析引擎，它利用常見的個人和團隊運動指標(biāo)來提供先進的預(yù)處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法。這些算法經(jīng)過調(diào)整，可以對某一天的個人受傷風(fēng)險做出估計，并且可以用來管理個人的運動負荷，或者作為一個更先進的傷害風(fēng)險的逐日或逐周指標(biāo)。另外人工智能在危險系數(shù)極高的賽車運動中也具備很大的應(yīng)用空間，NASCAR公司運用人工智能技術(shù)采用了一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以利用圖像識別特定的車輛，最終有助于更快、更準(zhǔn)確地在駕駛員面臨危險之前識別出故障的車輛，然后向維修人員發(fā)出信號，讓他們盡快修理出故障的汽車。

(四)體育媒體和賽事直播

在國外的體育媒體領(lǐng)域，人工智能正通過自動化引領(lǐng)體育新聞的新紀(jì)元。例如，美國的媒體機構(gòu)美聯(lián)社與初創(chuàng)公司automatic Insights合作，擴大其對小聯(lián)盟棒球比賽的報道。Automatic Insights開發(fā)的人工智能驅(qū)動平臺Wordsmith使用自然語言將硬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成敘事報導(dǎo)，因此，美聯(lián)社已將其報道能力擴大到13個聯(lián)賽和142支MLB附屬球隊。由于體育統(tǒng)計是基于數(shù)字的，所以體育對于自動化新聞工作很適用。這些數(shù)據(jù)可以以一種便于編寫自動化文章的方式進行結(jié)構(gòu)化。Emerj對自動化新聞進行了研究，探索了當(dāng)前跨行業(yè)應(yīng)用的廣度。除了為運動員和體育管理者帶來革命性變化，人工智能還可以徹底改變直播，影響觀眾體驗體育的方式。根據(jù)現(xiàn)場發(fā)生的事件，人工智能系統(tǒng)可以自動選擇要顯示在觀眾屏幕上的正確相機角度，它可以根據(jù)查看者的位置和語言首選項自動為實時事件提供不同語言的字幕。人工智能系統(tǒng)還可以根據(jù)體育競技場上觀眾的興奮程度來確定投放廣告的合適時機，從而使廣播公司能夠通過廣告銷售有效地利用盈利機會。

三、人工智能在體育中潛在的未來應(yīng)用

未來人工智能技術(shù)的應(yīng)用不可能止步于此，Kumba Sennaar(2019)提出了一些可能的發(fā)展方向和設(shè)想。首先是AI助理教練，Kumba Sennaar認(rèn)為在不遠的未來，使用人工智能來幫助球隊發(fā)展或改進比賽策略可能成為現(xiàn)實。俄勒岡州立大學(xué)的研究人員Alan Fern正在利用游戲視頻和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練電腦如何理解足球比賽和教練比賽。計算機可以為教練和球隊提供更高的準(zhǔn)確性，以比人類更快的速度分析常見錯誤和改進比賽。另一個有望在近期實現(xiàn)的發(fā)展方向是自動視頻集錦。IBM宣布從2017年開始，通過Watson平臺利用認(rèn)知計算能力提高溫布爾登網(wǎng)球公開賽的體驗，例如AI自動視頻集錦。IBM稱它的技術(shù)可以根據(jù)特定的比賽數(shù)據(jù)，如“人群噪音分析、球員的動作和比賽數(shù)據(jù)”，自動整理比賽中的亮點，顯著加快組織和處理視頻集錦的過程。不僅如此，人工智能技術(shù)在賽事裁判上也大有作為——計算機視覺裁判。法國的Grégoire Gentil設(shè)計了一款售價199美元的口袋大小的設(shè)備，名為“Tennis In/Out”，它利用計算機視覺來檢測網(wǎng)球擊球的速度和位置，包括球是否出界，雖然該設(shè)備目前是一個新奇的應(yīng)用程序，但它顯示出人工智能軟件和相機硬件的可擴展性越來越強。隨著開源人工智能工具和在線教育課程的蓬勃發(fā)展，這類應(yīng)用程序?qū)⒉辉俸币姟Ｎ锫?lián)網(wǎng)和人工智能的結(jié)合正變得越來越受歡迎，因此有理由認(rèn)為，體育(以及廣義上的健康)將成為一個適合這種創(chuàng)新的行業(yè)。只要體育對大眾仍然具有吸引力，企業(yè)就總有機會從中獲利；只要體育界還有利潤可賺，對體育技術(shù)的投資和融合就會繼續(xù)下去。