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德甲球會達斯泰特靠AI球探助升班。
傳統的球探模式,需要奔走全球各地,認真觀察球場上的每個潛力球員,或查看大量視頻、報告,記錄其身高、體重、速度、力量、等多項數據,以最全面方式對球員能力做出評估。這是一個需要體力、腦力、理性的範疇,但更需要時間,所謂理性也隨時受到某些因素影響判斷,人,總會犯錯。
英超球會般尼3年前宣布和總部位於倫敦的AI公司AiSCOUT合作,為該隊提供人工智能技術服務,輔助球探進行全球性的篩選,並發掘出有天賦的、14歲以上的年輕球員。
AiSCOUT開發的AI球探系統,實現以下成效,包括識別球員動作,精準檢測身體姿勢,使用來自不同球隊的數千場的比賽記錄,來訓練AI模型,使系統能夠識別視頻中的每位球員,分辨他們的動作到底是在奔跑還是起跳?傳球給誰?慣用腳是左腳或是右腳?另外還有一個深度神經網絡系統來跟蹤單個球員,將每個球員的活躍程度、傳球、助攻、射門等表現數據整合起來,以得到球員的表現評分。球員也可以爭取主動,將自己無論是比賽、抑或是訓練的視頻,上載到AiSCOUT的應用程序,系統就會自動分析,完成一個360度的球員表現展示圖,並列出球員在技術、甚至難以量化的心理質素方面的詳細數據,供球探參考。
今年初,IBM和西甲球隊西維爾共同推出AI工具Scout Advisor,為其球探團隊提供全面的數據,對潛力球員識別及評估。現時該「歐霸盃」之王已經建立好一個球員報告數據庫,企圖利用這項資源,在球員招募過程中取得更大優勢。Scout Advisor可根據球會需要類型的球員要求而做一份候選名單,並總結出每個球員的全套球探報告。
AI球探平台判斷助球隊升上德甲
德甲升班馬達斯泰特雖目前排在榜尾,很大機會重返德乙,但他們能夠在上季從德乙升班,是有賴AI球探平台Plaier的配合。Plaier的CEO Jan Wendt以全球2百多個國家超過25萬名球員的數據為基礎,讓AI進行學習,尋找探索新星的模式。在創建起自己的模式以後,Jan Wendt先向已經從德甲降班3年的達斯泰特「埋手」,適逢該隊想要建立一個以年輕球員為主的陣容衝擊德甲,球會提出一份關於球隊當時感到興趣的18歲球員的名單,邀請Jan Wendt的平台幫助分析。結果Plaier得出的答案是:不應該簽下他們當中的任何一個!那時還在德乙的達斯泰特的管理層對這樣的判斷最初是極度懷疑(近乎完全否定球會的球探)。Jan Wendt表示,最難的就是這個階段,因為對球員的預測不是馬上可以得到證實。最後,達斯泰特看中的青年球員居然都沒有出色表現,Plaier平台的判斷是正確的!此後該隊便根據Plaier的轉會決策建議,上個球季,達斯泰特終升上德甲。
AI體育產業經濟規模龐大
本身要招募球探已是一項花費非輕的投資、當中有長期合約、或短期合約的球探,而且要分散各地,不過投資的回報率從來存在不確定性。過去一直依賴於人的主觀觀察和人工數據分析的結合。然而,這種方法有一定的局限性,消耗時間更多,人也有主觀情緒而出現考慮不夠周詳。阿仙奴3季之前便曾大刀闊斧炒掉多名球探,雖然有一些並非全職,也一度被質疑太過無情,但如今看來,要背負著龐大的球探團隊可能並不是一件風光的事!不過,最精英的人,必定可留下來,曾發掘出朗拿度、尼馬、奇雲迪布尼的荷蘭人Piet de Visser,他曾是教練,1993年後放棄執教,改當球探,之後也曾幫助艾巴莫域治為車路士建立了一個出色的青訓體系,很多人也奉他為業內最偉大的球探,他在80歲時仍在繼續工作!說回人工智能,對體育產業的影響已是相當之深,不止是人才招募,健康醫療,防止傷患的預判;輔助裁判判決;協助訓練,有報告指出,AI技術於運動產業中產值由2018年的89億美元,按估計到2024年會大幅度增長至311億美元,不可謂不驚人!