原標題:AI留給教練的時間已經(jīng)不多了
文/黃康瑄
來源/智能相對論(ID:aixdlun)
上周末,由于新冠疫情而不斷推遲的NBA 2020-2021季前賽終于開打。失去衛(wèi)冕機會后,因傷病而沉寂了去年整個賽季的勇士隊又遭遇了湯普森報銷、格林和懷茲曼核酸檢測呈陽性等一連串不幸,可謂命運多舛?!皯?zhàn)術鬼才”泰倫·盧成為快船主教練后,小卡連季前賽都得乖乖上場。即便如此,快船在第一戰(zhàn)對陣沒有詹姆斯的湖人,依然以六分惜敗,可說是出師不利。
盧指導們的工作可不只安排上場陣容一項,還包括戰(zhàn)術制定、球員訓練、臨場指揮、球隊管理、新秀挑選?,F(xiàn)今,人工智能已經(jīng)能承擔其中部份職責,甚至在某些方面做的比人類教練更加出色,教練的飯碗似乎受到了威脅。
除了主力球員們的實力,情報資料的獲取、分析與應用也對戰(zhàn)術制定乃至比賽勝負有著至關重要的影響。尤其是一年一度、采取循環(huán)賽制的NBA,無論是季前賽、常規(guī)賽、季后賽還是明星賽,每場賽事都是數(shù)據(jù)資料的珍貴情報源,誰能從中挖取更多有效情報,誰就能更了解對手,在比賽中先發(fā)制人、搶占先機。在球員交易和新人選秀上也是如此。畢竟知己知彼,百戰(zhàn)不殆。
如今,在競爭激烈的NBA賽場上,最了解球員的早已并非球隊教練、也不是對陣多次的老對手、甚至不是球員自己,而是人工智能。
滴水不漏的AI監(jiān)控
過去,獲取球隊及球員資料的方式只有一個——目測。藉由觀看比賽,記錄每位球員的投籃、罰球、犯規(guī)、籃板、抄截等攻防數(shù)據(jù),再經(jīng)由統(tǒng)計分析,總結出球員及球隊特色,得出一個經(jīng)驗式的結論。如邁阿密熱火隊現(xiàn)任主教練埃里克·斯波爾斯特拉,曾經(jīng)依靠每天觀看大量比賽錄像,評估球員表現(xiàn),藉由腳踏實地的數(shù)據(jù)研究分析,帶領熱火隊兩次奪得NBA總冠軍,打造了曾經(jīng)的熱火王朝。
但這樣的技術分析方式不僅耗時費力、效率較低、人力成本高,還容易出現(xiàn)疏漏,無法記錄太詳細的數(shù)據(jù)。畢竟若每次傳球或持球時間都要統(tǒng)計,以NBA比賽的快節(jié)奏,記錄員低下頭記錄的瞬間,球可能又轉手了兩次。
最早讓球員使用人工智能技術和數(shù)據(jù)分析協(xié)助球隊經(jīng)營與提高球場成績的NBA隊伍應該是達拉斯小牛隊(現(xiàn)改名為獨行俠隊)。2005年,在原用于軍事領域的追蹤分析數(shù)據(jù)系統(tǒng)SportVU剛剛在籃球賽場上應用,小牛隊便搶先引入,并在一年后的2005-2006年賽季成功殺入總決賽。
SportVU相當于一個針對場上所有球員的“監(jiān)視器”,通過球館天花板上懸掛的六個每秒能抓取25幅圖片的3D高清攝像頭,以各種傳感器和計算機視覺技術動態(tài)捕捉球員動作。每場比賽之前,操作員必須對SportVU系統(tǒng)進行調試,包括設置感應器跟隨球員移動,標記球場界限和將每位球員個人輪廓設定為檢測對象。系統(tǒng)就能采集球員的空間坐標及每一次跑動、觸球、傳球、切入、投籃等動作,并為每個坐標加上時間點和球員ID,將這些數(shù)據(jù)資料到服務器之后,數(shù)據(jù)收集的工作便基本完成。
而后,SportVU系統(tǒng)會針對收集來的數(shù)據(jù)資料進行分析,并將處理過的數(shù)據(jù)導入NBA龐大的數(shù)據(jù)庫,再進行可視化還原。借此得出某一個球員在場上的效率值、攻防跑位、持球時間等單靠人類記錄員無法量化的詳細數(shù)據(jù)。
SportVU系統(tǒng)的引入可說是拉開了NBA數(shù)據(jù)化的序幕。繼小牛隊的成功試用之后,SportVU逐漸被越來越多球隊所接受。2009年,馬刺、火箭和雷霆隊相繼將SportVU系統(tǒng)運用于訓練比賽。同年,在湖人和魔術隊的總決賽期間,魔術主場便安裝了此系統(tǒng),代表SportVU正式進入NBA賽場。到2013年,SportVU體感追蹤技術系統(tǒng)已經(jīng)成為NBA全聯(lián)盟30支球隊的標配。
SportVU可統(tǒng)計的數(shù)據(jù)類別
被稱為“球員監(jiān)視器”的SportVU可說是一個追蹤場上所有球員的宏觀數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。而Synergy Sports則是針對某位球員的微觀統(tǒng)計工具。通過分析比賽視頻,Synergy Sports能夠記錄一個球員在場上所有進攻防守方式、參與了多少攻防回合,然后分析出各種攻防方式的效果及所占的比重,并將結果呈現(xiàn)給教練和球員。
Synergy的系統(tǒng)能精準統(tǒng)計某位球員在擋拆中更喜歡向左還是向右突破,當他持球繞過掩護后習慣跳投還是傳球??梢詭椭蜿牳泳_地分析對手,從而找出破解對方進攻或防守的辦法。最早引進Synergy Sports的球隊是達拉斯小牛和邁阿密熱火,這兩支球隊在隨后的2005-2006賽季雙雙進入NBA總決賽。2008年,NBA官方與Synergy公司達成8年合作協(xié)議,向Synergy提供40萬小時的比賽視頻以及錄像集錦。到2011年,NBA全聯(lián)盟已有26支球隊使用了Synergy的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。
近年來,這類結合計算機視覺與數(shù)據(jù)分析的人工智能技術在競技體育界十分受寵。除了NBA,Synergy公司還為美國職業(yè)棒球大聯(lián)盟和NCAA等客戶提供統(tǒng)計數(shù)據(jù)和分析服務。去年,體育技術公司Atrium Sports收購了Synergy,希望結合Synergy的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析專長與Atrium的自動視頻制作技術創(chuàng)造更多商業(yè)機會。據(jù)說Atrium Sports和Synergy的聯(lián)合,創(chuàng)造了一家價值1億美元的體育數(shù)據(jù)和AI公司。
除了比賽監(jiān)測,計算機視覺技術也可運用于日常練習。如以色列運動技術公司PlaySight Interactive的Smart Court系統(tǒng)采用了基于軍方的空戰(zhàn)分析技術,通過九個高清攝像頭從不同角度記錄球員的動作、跑動距離、位置、反應時間等數(shù)據(jù),并在第一時間將分析結果反饋給教練和數(shù)據(jù)檢測人員。它可以實時監(jiān)控每一個場地上進行不同訓練的球員,然后提供指導數(shù)據(jù),讓每個球員的訓練效果最大化,防止球員偷懶。
目前,PlaySight Interactive曾兩次被Fast Company提名為世界上最具創(chuàng)新力的體育公司之一。已為網(wǎng)球、籃球、足球等上千個多運動設施提供智能球場。主要客戶包括NBA聯(lián)盟與金州勇士和亞特蘭大老鷹等球隊、美國網(wǎng)球協(xié)會(USTA)、和霍芬海姆(Hoffenheim)足球俱樂部。高爾夫巨星Greg Norman、ATP排名世界第1的網(wǎng)球巨星Novak Djokovic與19次網(wǎng)球大滿貫得主Billie Jean King等知名運動員都是PlaySight的投資人。
形影不離的數(shù)據(jù)采集
依托于計算機視覺技術的SportVU、Synergy Sports和PlaySight Smart Court可以藉由攝像機來取得球員技術能力的相關數(shù)據(jù),而球員個人的體能情況則需要依靠穿戴設備來監(jiān)測。金州勇士隊就非常樂于使用這類高科技產(chǎn)品來幫助訓練,被稱為“NBA中的谷歌”。
ShotTracker是一套能幫助球員改善投籃技術的系統(tǒng),使用時需佩戴配套的護腕和護肘,依靠其中的智能芯片和安裝在籃網(wǎng)上的感應器,可計算出投籃者的投籃精度、投籃力度等相關數(shù)據(jù),之后通過手機APP查看。這樣的精確指導,是人類教練無法做到的。使用者可從APP看到自己在投籃方面的量化數(shù)據(jù),從而有針對性的改良自己的投籃習慣。相傳“水花兄弟”中的湯普森平時就會使用ShotTracker進行訓練。
Catapult Sports的小型監(jiān)控器也是金州勇士等NBA眾多球隊的“常備用品”。此設備能追蹤佩戴者的加速度、變向、心率、膝蓋與腳踝的壓力等指標,幫助教練了解球員身體情況,調整球員上場和休息時間。也讓球員在訓練時知道自己該休息多久,同時讓偷懶變得更不容易。
作為全球頂尖的體育科技公司,Catapult Sports的監(jiān)控器及相關系統(tǒng)可說是體育界目前使用最為廣泛的AI穿戴設備之一。除了NBA多支球隊,法國、阿根廷、克羅地亞、瑞典等男女足國家隊;皇馬、拜仁、切爾西、萊斯特城等足球俱樂部;上港、恒大、一方、泰達等多個中超隊伍與魯能、幸運星等足球學校;橄欖球、冰球、曲棍球、網(wǎng)球、排球等眾多項目的專業(yè)運動隊伍皆為Catapult Sports的客戶。
此外,還有采用肌電圖等醫(yī)學技術的Athos智能壓力衣,通過內部的感測設備追蹤球員肌肉、呼吸、心率、神經(jīng)等身體機能的運作方式,并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾Capp中??梢詴r刻掌握球員的體能狀況,避免過度訓練造成疲勞,幫助減少運動損傷。
身為Athos投資人之一的勇士隊老板喬·拉科布(Joe Lacob)十分認可這件智能運動衣,他表示:“勇士隊已經(jīng)開始在訓練中使用Athos的科技。而現(xiàn)在不只是運動員,所有健身愛好者都可以接觸到這些新技術。這能幫助他們理解哪些肌肉的負荷過大,以及他們目前的鍛煉程度如何,這對健身來說都是非常關鍵的數(shù)據(jù)。Athos給了所有人幫助,讓他們可以更有效的進行健身?!?/p>
雖然勇士隊已經(jīng)借助許多智能穿戴設備,在提高訓練效率的同時盡量避免傷病,但2018賽季中,當家球星杜蘭特和湯普森還是分別受到跟腱和十字韌帶的嚴重損傷;庫里也在去年十月不慎骨折,導致勇士隊在2019賽季墊底。看來即使有AI加持,NBA中的谷歌依然逃不過墨菲定律。
變化莫測的數(shù)據(jù)應用
人工智能讓NBA比賽中能取得的數(shù)據(jù)資料量呈現(xiàn)指數(shù)型增長,為了處理這些數(shù)據(jù),NBA引入德國軟件巨頭SAP的SAP HANA內存計算平臺系統(tǒng)。將智能設備收集來的戰(zhàn)術、空間位置、球員健康等數(shù)據(jù)實時傳送到SAP HANA系統(tǒng)上,讓用戶在不對業(yè)務數(shù)據(jù)進行建模、聚合的情況下,直接對大量實時業(yè)務數(shù)據(jù)進行查詢和分析,以滿足球隊分析師、第三方機構,乃至于球迷的數(shù)據(jù)分析以及可視化需求。
相同的數(shù)據(jù)通過不同的使用方法,可以發(fā)揮各種不同的作用。
哈佛大學訪問學者柯克?格斯貝瑞(Kirk Goldsberry)團隊曾發(fā)布一套新的算法,可通過NBA球員的動作追蹤數(shù)據(jù),分析該球員的防守效果。例如在科懷?倫納德(Kawhi Leonard)的防守下,基本不可能在三分線外出手投籃;若防守者換成克里斯?保羅(Chris Paul),不僅在任何位置都很難投籃,即使投出去也很難命中。
還有一些球隊利用智能系統(tǒng)所獲取的資料結合傳統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù),進行交叉分析,根據(jù)場上的進攻與防守數(shù)據(jù)協(xié)助教練制定戰(zhàn)術,以及選擇簽約合適的球員。
例如奧蘭多魔術隊與體育分析科技公司STATS合作,利用AutoStats軟件專利的人工智能和計算機視覺技術,直接從高校級賽事視頻中提取全面的球員跟蹤數(shù)據(jù)。并通過POSE軟件分析大學球員的身體能力(例如跑步與跳躍能力)、投籃準確率等基本信息,對球員的潛力進行全面評估。嘗試用人工智能來負責教練團隊中球探的工作內容,用更客觀的標準作為新秀選拔與球員交易的參考。
這些AI系統(tǒng)大幅減輕了NBA教練團隊的工作負擔,過去耗時耗力的數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作由人工智能與計算機接手,滴水不漏的傳感器監(jiān)測與通過網(wǎng)絡實時上傳的數(shù)據(jù),讓系統(tǒng)能在短時間內自動提供大量完整而詳細的情報資料。
穿戴設備對球員體能的監(jiān)測與技術的量化則讓球隊管理與日常訓練變得更加便利有效。使教練能以更加客觀詳盡的資料為基礎,將精力集中于制定戰(zhàn)術等更重要的工作。人工智能發(fā)展至此,或許可以說是教練們的福音。但聰明的AI已搶先一步,開始“侵蝕”教練最主要的工作內容--戰(zhàn)術制定。
無所不能的AI教練?
來自美國洛杉磯的籃球數(shù)據(jù)分析公司Second Spectrum推出了一款系統(tǒng),可運用計算機視覺等AI技術,直接從NBA比賽視頻中提取出大量數(shù)據(jù)。并通過一種叫作“時空模式識別”的算法,識別球員在球場上執(zhí)行的戰(zhàn)術特征。
Second Spectrum的系統(tǒng)能學習球員的精確移動,識別打法變化及籃球運行軌跡。以擋拆為例,人工智能可分辨持球者是否需要隊友的掩護,掩護者是應當擋拆后切入還是掩護后的切出。還能結合持球球員及其他數(shù)據(jù)(進攻動作、防守者位置、球員歷史定點命中率等數(shù)據(jù)),建模預判一個球員在特定區(qū)域的投籃命中率,一旦球不能被投進,還可預判籃板球的落點,以及誰將搶到籃板球。
該系統(tǒng)能辨認擋拆、雙檔掩護等500種籃球戰(zhàn)術。球隊只需幾秒鐘就能讀懂對方的比賽策略并預測趨勢,并藉由視頻的解析,幫助球員提高臨場判斷能力。Second Spectrum通過AI將預測球場上“因為實施某種技戰(zhàn)術而產(chǎn)生固定的結果”變成了可能。這項技術頗受投資人青睞,快船隊老板、微軟前CEO史蒂夫·鮑爾默(Steve Ballmer)甚至是Second Spectrum的投資人,快船隊也因此成為NBA第一個使用此系統(tǒng)的球隊。
2016年底,NBA聯(lián)盟和Second Spectrum達成合作,將2017-2022 NBA全美賽場的視頻跟蹤和分析權限授予Second Spectrum。意即Second Spectrum不僅能向NBA球隊提供服務且從中收費,這六年中分析的NBA比賽視頻還可直接賣給消費者,NBA聯(lián)盟則能從中分成。
目前已有洛杉磯快船、金州勇士、克里夫蘭騎士等二十多個NBA球隊購買了Second Spectrum的服務。未來,Second Spectrum還打算將此技術運用到NFL、NHL、EPL及其他運動領域的主流聯(lián)賽。
無法替代的教練職責
Second Spectrum的系統(tǒng)讓人工智能學會了原本需依靠多年實戰(zhàn)經(jīng)驗才能做出判斷、作為教練主要職責的戰(zhàn)術制定。與資深教練的“經(jīng)驗之談”相比,AI通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計、依靠概率得出的結論或許更加客觀且論據(jù)充分。
雖然人工智能制定戰(zhàn)術在技術上已成為現(xiàn)實,但依靠數(shù)據(jù)計算得出的結果是固定的,意味著所有購買這套系統(tǒng)或是運用類似算法的隊伍都能得到相近的結論。戰(zhàn)術制定的可貴之處在于出其不意、攻其不備,如何利用AI給予的建議和情報,設計出讓敵方意想不到的巧妙戰(zhàn)術而出奇制勝,這是只有人類教練才能完成的任務。且目前的人工智能還無法勝任臨場指揮的任務,比賽情況千變萬化,隨時可能出現(xiàn)意想不到的突發(fā)狀況,人類很難教會AI何時該叫暫停和安排上場球員,畢竟這不像戰(zhàn)術那樣有著固定規(guī)則。
除此之外,在競技體育中,球員的個性和心理素質也是影響其表現(xiàn)與未來發(fā)展的重要因素之一。如選秀的時候,人工智能通過視頻分析,只能判斷球員體能與球技水平,對于其心理狀態(tài)一無所知。而在競爭異常激烈的NBA賽場上,強大的心理承受能力是成為優(yōu)秀球員的必要條件。關于這一點,只能依靠人類教練與球員直接接觸來判斷,AI并不能幫上忙。且籃球作為一項團體運動,球員間的人際關系有時也需要教練團隊從中調和。主教練在比賽進行時,也承擔著鼓勵球員、提高球隊士氣的責任。
人工智能發(fā)展至今,已承擔了情報資料收集、球員健康管理、日常訓練監(jiān)督等教練團隊大部份的工作內容,將教練團從大量的重復勞動中解放。未來,AI的前進方向并非搶走NBA百萬年薪的教練飯碗,而是和人類教練“并肩作戰(zhàn)”、各司其職,繼續(xù)發(fā)揮強大的數(shù)據(jù)分析、監(jiān)測及計算能力,為球隊提供詳實完整的分析資料,讓球員及教練站在更高的基礎上為我們帶來更加精彩的比賽。
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