体育行业的5大人工智能应用

随着人工智能的发展几乎敲开了所有可能的大门，体育产业不可能与这一重大突破隔离开来。

人工智能已经以某种方式进入了我们生活的方方面面，这是现在任何行业中最常见的概念。

谁会想到，一个传统上被认为与体育“体育活动”方面最相距甚远的行业会在从赛后分析到赛中活动再到球迷体验等方方面面的领域发挥如此巨大的优势？

体育分析中的数据科学和人工智能已经变得司空见惯。而且，鉴于技术精度对体育运动产生的重大影响，毫无疑问它将继续在这个行业蓬勃发展。

关于全球人工智能的统计数据是什么？

根据AcumenResearchandConsulting的数据，预计2020年至2027年间，体育市场中的全球人工智能(AI)将以超过32.8%的复合年增长率发展，达到约35.559亿美元的市场价值。

虽然统计和定量分析在体育运动中一直很重要，但人工智能正在对比赛的计划、比赛和观看方式产生重大影响。

这种趋势可以在棒球、网球、足球、橄榄球、篮球、一级方程式和各种其他运动中看到。虽然体育组织拥有大量原始数据，而且还会不断添加更多数据，但这些数据现在可用于提高其组织在各个领域的价值，从门票销售到球员受伤预防。

让我们深入了解体育行业的终极人工智能应用，看看人工智能如何铺平道路。

辅导和培训

随着人工智能的出现，教练和培训师不再需要仅仅依靠他们的主题专业知识和经验。他们可以调整他们的策略和计划，以提高球员的表现，并在各种指标的帮助下做出更好的比赛日安排。

教练的战略决策，从赛前、赛前和赛后，都由AI平台指导，该平台使用可穿戴传感器测量前传、点球、板球中的DRS以及许多运动中的各种其他活动，高高速摄像机和实时镜头。

教练见解

教练可以通过基于ML的算法在任何一天使用数据和图形来了解他们球队的优势和劣势，从而使他们能够进行战术和策略修改，以利用对手的比赛模式和缺点。

教练可以使用这种数据驱动的球员研究为他们的球队建立更强大的训练方案，在为运动员建立方案时，比赛战术、表现分析和预测模型会产生更大的影响。

人工智能算法也促进了球员的侦察和为比赛做准备。

媒体：广播、流媒体和新闻

人工智能似乎即将彻底改变体育叙事。除了改变教练和运动员的体育世界外，人工智能还对球迷体验体育运动产生了重大影响。NLP、机器学习和深度

学习算法可用于自动化各种视频制作任务，包括相机拍摄和放大关键现场动作，自动选择最佳相机视点显示在观众的屏幕上，为现场活动提供多种语言的字幕观众的位置，并使广播公司能够通过广告将其内容货币化。

人工智能驱动的系统也被整合到体育新闻的内容开发中。

随着成千上万的体育赛事定期发生，人工智能机器人目前被用于生成准确的比赛报告，解释关键事件、提供统计数据和数据，并通过保持典型的情感来保持读者的参与。

人工智能目前正被用于体育营销，以制作比赛或赛事亮点的视频。如果手动完成，此操作可能需要很长时间并且需要大量工作。

媒体可以通过使用基于AI的方法来确定比赛中的热门亮点，从而最大限度地缩短产品上市时间。

球员表现

多亏了人工智能，玩家的表现现在比以往任何时候都更加先进。例如，计算机视觉用于跟踪和分析人体运动。

根据ResearchAndMarkets.com上发布的《体育市场中的人工智能：2019–2024年》报告，个人和团队在体育领域的表现将分别平均提高17%和28%。

这适用于所有运动，包括足球、网球、板球和高尔夫。篮球运动员的能力通过HomeCourt等应用程序使用计算机视觉和机器学习进行评估，这为他们提供了一个适当的提高平台。

摄像机正在收集数据，所有玩家的时空轨迹将是最终结果。这些球员轨迹向体育专家提供了有关球员能力和表现的重要信息。

绩效指标的记录不仅是可靠的，而且还可以帮助玩家确定他们在哪些方面最有潜力表现出色，以及他们仍然需要在哪些方面成长。

健身、健康和安全

众所周知，人工智能（AI）以多种方式彻底改变了医疗保健行业，其中，体育行业也从中受益。

AI令人难以置信的预测和诊断技能也可用于运动，其中身体健康和健身是重中之重。

确保身体健康

为了确保球员的健康和健康，球队越来越多地采用球员医疗保健技术。可穿戴技术被用于监测球员在练习期间的动作和身体指标，以跟踪他们的整体健康状况。

定期对球员进行身体测试，使用人工智能跟踪各种健康变量和球员行为，以分析他们的健康状况，甚至检测肌肉骨骼或心血管问题甚至与压力相关的伤害的早期迹象。

这可以帮助体育组织的医务人员保持运动员的健康状况并使其免受伤害。人工智能技术用于实时分析可穿戴设备接收到的数据流，以发现玩家正在开发的信号。

这使运动队能够在漫长的比赛赛季中保持其最重要的资产处于最佳状态。

球员侦察和招募

在体育行业，人工智能可以用来评估潜在新兵的表现。运动队越来越多地使用个人表现数据来衡量球员的体能和潜力。

在选择投资球员之前，由人工智能、大数据和机器学习提供支持的各种技术可以帮助跟踪他或她的表现和过去的统计数据（传球、跑动、进球等），以估计他们的未来潜在的。

本质上，机器学习算法是基于汇总数据“评估球员的天赋和整体潜力，并将他们分为不同的类别”。团队还可以利用计算机视觉来识别有助于预测未来成功的特定特征，并跟踪球员的动作和身体对齐。

它还可以用来评估球员的市场价值，以便在招募新人才时提供最好的报价。这也可以使运动员受益，因为使用基于人工智能的技术可以降低招募过程中的偏好，并有助于发现潜在人才，尤其是在特定运动不广泛开展的地方。

最后的话

除了上面提到的之外，体育行业还有更多的人工智能用例，比如票务、裁判、增强球迷体验和比赛预测等，这些都在改变着行业的每一步。

人工智能几乎影响着每一项职业运动，它也已经影响到业余运动员。鉴于人工智能在体育运动中的重要性，忽视它在赢得比赛、更好的教练和球员、管理运营以及培养、服务和留住球迷方面的潜力是不谨慎的。

新的人工智能技术将继续带来微薄的好处，并带来更好的观众体验。凭借我们在提供计算机视觉、机器学习和NLP服务方面7年以上的丰富经验，Algoscale通过与其他系统集成来帮助企业选择正确的平台、开发应用程序、集成相机和简化流程，以获得有价值的见解并改进业务做决定。