FIFA世界杯卡塔爾2022首次正式引入半自動(dòng)越位識(shí)別技術(shù)，即利用人工智能輔助裁判，即AI裁判，是對(duì)傳統(tǒng)視頻助理裁判的技術(shù)升級(jí)SAOT在世界杯揭幕戰(zhàn)的前3分鐘發(fā)揮了作用厄瓜多爾球員的一個(gè)進(jìn)球被SAOT判定為越位不同于之前VAR幾分鐘的工作，AI裁判的裁判時(shí)間可以低至25秒

SAOT的工作原理是通過場地內(nèi)的12個(gè)攝像頭追蹤球和球員身上29個(gè)不同位置的點(diǎn)這個(gè)攝像頭每秒會(huì)傳輸50次信息，而官球AlRihla配備了慣性測量單元運(yùn)動(dòng)傳感器，每秒可以發(fā)送500次位置數(shù)據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)更快更準(zhǔn)確的越位判斷

在特定的任務(wù)模型下，通過數(shù)據(jù)收集和預(yù)測做出合理的行為，是人工智能的底層邏輯不僅僅是人工智能在越來越多的體育賽事中，技術(shù)被廣泛應(yīng)用于臺(tái)前幕后

科技創(chuàng)新推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。

其實(shí)科技在體育產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用比我們看到的更豐富據(jù)天空調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，從2010年的74家到2020年的2729家，我國新注冊的體育科技相關(guān)企業(yè)每年都在大幅度增加這些公司集中在北上廣等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用較為普及的一線和準(zhǔn)一線城市

圖1體育科技相關(guān)企業(yè)注冊數(shù)據(jù)折線圖

這些體育科技企業(yè)的相關(guān)產(chǎn)品已經(jīng)滲透到體育產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)以運(yùn)動(dòng)器材為例，2022年北京冬奧會(huì)上，中國短道速滑隊(duì)的襯衫通過3D打印技術(shù)為運(yùn)動(dòng)員建模，模擬運(yùn)動(dòng)員在各種姿勢下產(chǎn)生的皮膚拉伸和變形，然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行剪裁比如在跆拳道的訓(xùn)練中，應(yīng)用帶有RFID芯片和RFID讀寫天線的跆拳道電子護(hù)具，可以提高評(píng)分的準(zhǔn)確性

尤其是在世界職業(yè)足球領(lǐng)域，可穿戴設(shè)備可以從頭到腳武裝起來，運(yùn)動(dòng)員的所有身體機(jī)能都可以被數(shù)字化記錄，甚至可以覆蓋大腦活動(dòng)的狀態(tài)這些領(lǐng)域很多在國內(nèi)還是空白，意味著國內(nèi)體育科技企業(yè)還有很大的創(chuàng)新發(fā)展空間

同時(shí)，科技創(chuàng)新實(shí)際上是推動(dòng)體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要載體據(jù)天眼查數(shù)據(jù)顯示，2018年以來，新增體育科技專利數(shù)量幾乎翻了一番，至今仍保持較高增速國家體育總局公布的數(shù)據(jù)也顯示，2018年中國體育產(chǎn)業(yè)增加值首次突破1萬億元到2020年，年增加值保持在萬億元以上相信伴隨著體育科技的不斷發(fā)展，中國的體育產(chǎn)業(yè)也將迎來意想不到的變化

圖2體育科技專利折線圖

圖3體育科技相關(guān)企業(yè)的地理分布

除了運(yùn)動(dòng)員的可穿戴設(shè)備和訓(xùn)練設(shè)備，以體育賽事為例，體育科技已經(jīng)應(yīng)用于日常訓(xùn)練和運(yùn)動(dòng)場地建設(shè)，比賽前后的運(yùn)動(dòng)監(jiān)控，比賽的技術(shù)分析和預(yù)測，賽后的身體康復(fù)等尤其是在大數(shù)據(jù)的支持下，比賽的輸贏甚至可以可控

數(shù)據(jù)的獲勝者贏得了比賽

2016年3月，AlphaGo與世界圍棋冠軍，職業(yè)九段棋手李世石對(duì)戰(zhàn)，以總比分4—1獲勝2017年，AlphaGo與世界排名第一的圍棋冠軍柯潔對(duì)戰(zhàn)，以總比分3—0獲勝這可能是人類第一次真正感受到大數(shù)據(jù)+算法模式對(duì)體育競技的巨大影響然后，一大批職業(yè)圍棋手學(xué)會(huì)了探索AlphaGo的打法，世界圍棋水平在同一時(shí)間

在科技與體育的深度耦合中，數(shù)據(jù)不止一次向人們證明了它的重要性在籌備東京奧運(yùn)會(huì)和北京冬奧會(huì)期間，一個(gè)名為FASTMOVE AI 3D Motion無標(biāo)記3D運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)為運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練提供了重要幫助該系統(tǒng)通過積累和分析投擲運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，計(jì)算出影響不同運(yùn)動(dòng)員成績的關(guān)鍵技術(shù)因素，并提出動(dòng)作改進(jìn)建議，幫助速滑運(yùn)動(dòng)員分析自己的動(dòng)作技術(shù)，定向分析冠軍種子選手的動(dòng)作數(shù)據(jù)，提出改進(jìn)方案等，從而幫助他們提高成績

基于深度學(xué)習(xí)和歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)預(yù)測技術(shù)，可以輸出比賽過程中的內(nèi)容，指導(dǎo)運(yùn)動(dòng)員做出判斷和決策，類似于預(yù)判，可以直接影響比賽結(jié)果比如天眼查搜索體育科技專利，有一個(gè)桌面冰壺軌跡預(yù)測方法的專利，就是在歷史數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，通過對(duì)冰壺軌跡的特征建模，實(shí)現(xiàn)冰壺軌跡的精準(zhǔn)預(yù)測，進(jìn)而實(shí)時(shí)輔助比賽

同樣，德甲與亞馬遜云服務(wù)的合作，通過AWS支持的德甲比賽數(shù)據(jù)提供實(shí)時(shí)比賽分析，通過進(jìn)攻區(qū)域，最受壓制球員，平均位置變化趨勢幫助球員改善防守戰(zhàn)術(shù)和球迷觀戰(zhàn)體驗(yàn)。

在職業(yè)體育中，人仍然是最重要的元素?cái)?shù)據(jù)分析對(duì)于運(yùn)動(dòng)損傷的預(yù)防和賽后康復(fù)同樣重要，包括運(yùn)動(dòng)員疲勞相關(guān)因素的監(jiān)測基于數(shù)據(jù)分析，還可以給出與休息和康復(fù)相關(guān)的解決方案和措施，可以幫助運(yùn)動(dòng)員有效延長職業(yè)生涯

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)在體育產(chǎn)業(yè)中的作用不止于此場景和環(huán)境中的每個(gè)人，每個(gè)場景，每個(gè)物體都可能成為關(guān)鍵數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)越豐富，越準(zhǔn)確，基于數(shù)據(jù)的算法模型就越智能，就離贏得比賽越近

科技讓運(yùn)動(dòng)生活更美好也會(huì)讓運(yùn)動(dòng)更精彩我相信未來體育比賽的背后，一定是科技的比賽