这届AI:我们的目标是打入世界杯!

2018 年 6 月 15 日 引力空间站




球迷们期待已久的 2018 世界杯开赛在即,小编和所有球迷们一样,怀着激动的心情,时刻准备着为自己喜爱的球队和球星打call~

在比赛开始之前,我们来和大家聊一聊,AI(人工智能)在体育行业的应用。

因为在不久后,某些 AI 技术也会应用在世界杯比赛中,成为球队夺冠的关键。



说到 AI 在体育领域的应用,五年前可能是凤毛麟角。但现在,从聊天机器人到各式各样的应用,AI 和计算机视觉技术正在体育行业开辟出一条崭新的道路。



1

AI 在各大体育项目中的应用


1、聊天机器人



事例 1:NBA 美国职业篮球联赛


2016 年 6 月,Sacramento Kings 篮球队与定制机器人开发 Sapien 公司合作,推出了一款名为 KAI 的聊天机器人,取意于 Kings Artificial Intelligence 的首字母缩写。

聊天机器人 KAI


用户可以通过 Facebook Messenger 平台,和这款聊天机器人互动聊天。比如球队的历史渊源、当前球队的比分统计、球队名单等等,KAI 都能对答如流。


Ask Kai 聊天服务


虽然 Sacramento Kings 对 KAI 的具体用户数量和其战略目标持保留意见,但是球队的 CTO Ryan Montoya 表示,“将一直致力于利用技术提升粉丝体验”。


从截图看,聊天挺专业,球迷们玩的也是不亦乐乎~~


美国通信公司 Avaya 在 2016 年的调查报告中也提到:“线上用户已经成为体育场馆最重要的受众群体。通过体育场馆应用提供更加个性化的数字体验,并直接利用手机或其他移动设备为用户提供服务,增加用户的参与度,这已经成为体育场馆提高创收的新机遇。”



事例 2:NHL 北美职业冰球比赛


既然 NBA 都用上 AI 了,NHL 自然也不落下。


2017 年 4 月,Tampa Bay Lightning 球队与一家专门设计虚拟助手的 Satisfi Labs 达成合作,为冰球爱好者们推出了一款在线聊天机器人—— Thunder Bot (雷霆)。


咨询 Thunder 停车位信息

和上文提到的 KAI 功能差不多,“雷霆”可以回答粉丝们关于冰球比赛的任何问题,比如某某场的比赛信息、赛事门票等等,甚至赛事当日的停车问题都OK!当然,如果遇到机器人回答不上来的问题,那么后台的人工客服也能及时对问题进行解决。

用 Thunder 找场馆美食


不同于 KAI 的是,“雷霆”的设计仅限于用在该球队的官网、球队APP等多平台上,它并没有接入到 Facebook Messenger 平台。球队表示未来也将接入该平台,虽然不知道“未来”具体是哪一天....


不过据 Satisfi Labs 透露,在他们将要升级的新版 Thunder Bot 中,加入了更能提升用户体验的功能,预计每年能给他们带来约为 25,000 美元的年收入。



2、计算机视觉应用



事例 1:NASCAR


小科普:NASCAR(纳斯卡车赛)是一项在美国流行的汽车赛事。每年有超过1.5亿人次现场观众观看比赛,电视收视率更是远远超过棒球、篮球和橄榄球等体育运动,因此有人称它为美国人的“F1”比赛。


NASCAR


安全问题一直是 NASCAR 关注的焦点,这项运动自 1950 年以来,每年平均死亡人数超过1人。


福特汽车公司旗下 Argo AI  团队一直在利用深度学习来研发自动驾驶技术,并扩大其深度学习应用,以帮助改善赛车世界的安全措施。


Argo AI


Argo AI 意识到,深度学习可以利用图像来识别特定的赛车,于是该团队便通过大量的图像数据集来训练神经网络。

训练结束后,计算机能比人类更准确地识别特定赛车,特别是针对赛车编号不清楚或图像模糊的照片。在比赛时还能快速识别和处理出现故障的赛车,保障赛车手的安全。


福特公司表示,将在未来五年内向 Argo AI 投入 10 亿美元,并计划在 2021 年将其第一辆自动驾驶汽车推向市场。




3、自动编写体育新闻



事例:MiLB 美国职棒小联盟


AI 的发展,也为体育新闻迎来了新时代。比如美联社就曾经与北卡罗莱纳州创业公司 Automated Insights 合作,针对 MiLB 的赛事报导,导入人工智能软件 Wordsmith 产制新闻。

MiLB


Wordsmith 平台

美联社利用 Automated Insights 开发的 Wordsmith,一个 AI 驱动的平台,将 MiLB 的赛事数据转化为自然语言的赛事报道。在此帮助下,美联社对 MiLB 赛事(覆盖 13 个联赛以及 142 个 MLB 附属球队)的报道能力获得极大增强。


Wordsmith 平台

Automated Insights 也表示,这项操作比美联社人工手动的效率高出 12 倍,相当于 3,700 个季度的收益。


Wordsmith 平台每年可生成 15 亿份内容,而美联社只是其 200 个客户之一。据报道,迄今为止,Automated Insights 已经获得了 1080 万美元的 A、B 轮投资。


体育新闻以数据为主的报道内容较为偏多,因此,像这种自动化的新闻报道平台非常有意义。基于比赛数据的数字化内容,也更容易自动编写为新闻报道。



4、可穿戴AI技术



事例 1:可穿戴设备


PIQ 是一家法国体育机器人创业公司,该公司与 Everlast 携手开发了被称为“首次以人工智能为动力的体育运动可穿戴设备”。



PIQ 传感器


PIQ 设计的传感器设备并不是针对某种特定的运动嵌入到运动器材中,而是针对用户的所有运动提供相关的数据监测和分析。


集成NFC、ARM M4 处理器,支持蓝牙

轻便可携带

该项目使用 GAIA Intelligence(基于运动分析的机器学习平台)制作,能够胜任跟踪和分析“运动的细微变化”,能最大限度地提高用户的锻炼和训练效率。


记录篮球运动数据


记录高尔夫训练数据


用户可以通过手机 APP 查看设备记录的运动数据,并根据排行榜查看和其他用户的排名。


记录滑雪数据


据报道,PIQ 已经获得了 550 万美元的 A 轮融资。该公司表示,希望与 AI 公司的合作能推动体育运动的发展。




事例 2:智能运动鞋


总部位于印度的 Boltt Sports 技术公司,设计的一款智能运动鞋,可以通过蓝牙连接到手机 APP,测量用户的速度、卡路里、距离、步频等数据,并利用机器学习帮助用户提升锻炼,并根据用户的目标提供运动建议,比如营养指南、培训计划等等。

Boltt Sports

智能运动鞋

与其搭配的 APP 也类似于一个社交平台,用户可以在上面分享自己的运动经历或者参加社区挑战等等。

迄今为止,Boltt 已经获得了 60 万美元的融资。该公司也希望借助旗下的 AI 可穿戴品牌,进一步打入国际市场。




2

AI 潜在的未来应用


1、AI 智能助理教练



NFL 美国职业橄榄球大联盟


使用 AI 来帮助 NFL 球队开发和或改进比赛战术,已经见怪不怪了。


NFL

俄勒冈州立大学研究员 Alan Fern 正在利用比赛视频和深度学习来训练计算机,使其理解和指导橄榄球训练。由 GPU 和 AI 领域的深度学习为其提供了技术支持,它能够提供连极为精明的教练可能都无法摸清的战术见解。

Alan Fern

有了这些详细数据,AI 助理教练将成为球队不可或缺的一员。它可以帮助教练和团队分析常见错误,并且能比人类更快地改进比赛战术。



2、智能追踪



NLS 足球全国联赛


旧金山 Deltas 是一支成立于 2017 年的新足球队,但他们已经正在利用 AI 技术建立和增强球迷们的参与体验了。比如智能票务(AI Ticketing),可以根据购票者的个人信息及兴趣爱好,来改变订票的选座。


智能选座

一键换座

比如一位球迷既可以在比赛中选择和家人坐在一起,也能选择坐在球队真爱粉丝的阵营中。

这种智能的选择能极大地提升球迷们的观赛体验,也将成为一种趋势。



3、自动视频剪辑



Tennis 网球


IBM 宣布从 2017 年开始通过 Watson 人工智能平台帮助新闻工作者们剪辑出比赛亮点合集,创造出“感知亮点”(Cognitive Highlights)。这些集锦将出现在温网比赛的数字频道中。

自动抓取比赛重要时刻


分分钟制作出视频集锦


“感知亮点”可以通过分析网球统计数据、观众声音以及运动员反应(使用动作和面部表情识别),识别比赛中最重要的时刻。该系统还会对美网公开赛的 7 个球场的击球进行排名,自动编选精彩瞬间,这将让视频制作过程得到简化。



IBM TJ 沃森研究中心的多媒体经理 John Smith 表示,在温网比赛中,通过人工智能剪辑,极大地节省了编辑和制作人的宝贵时间 。



4、计算机视觉裁判


位于旧金山湾区的法国发明家 Grégoire Gentil 设计了一款名为“Tennis In/Out”售价仅 199 美元、且只有口袋大小的智能设备。

该设备使用计算机视觉来检测网球击球的速度和位置。In/Out 只有口袋般大小,需要使用时将其挂在球网边上。

设备只有口袋大小

将设备装在网球围栏上即可使用



In/Out 内置有类似于相机的摄像头,可以追踪球体的运动,并通过人工智能来判定是否是好球或者出界。


球出界时,不仅设备上的灯会闪,还会发出声音


每当球打出界时,设备会发出声响。而且它与手机 App 相连,查看网球信息及其他数据也非常方便。



3

总结——


AI 正在影响几乎所有的主要体育行业。从这几年的发展趋势可以看出,球迷希望能更近距离地接触自己喜爱的球队,而技术正是满足这一需求的必经途径。AI 技术为球迷提供了定制化的服务体验,能比以往更加贴近球队和比赛。



而且利用 AI 技术实现更具有个性化和更实用的自动化互动,也是提升粉丝忠诚度和参与度的重要环节。



可穿戴技术是人工智能在体育行业中的另一个实际应用。可穿戴设备不仅可以帮助追踪运动员的训练数据,而且对提升运动员训练效率有着极大的意义。除专业运动员之外,可穿戴设备还能吸引健身爱好者,这也从某种程度上提高了产品的市场覆盖率。



美国奥委会技术与创新总监 Mounir Zok 曾经表示,可穿戴技术为 2016 年夏季奥运会美国队获得 121 枚奖牌作出了重要贡献。而且,可穿戴技术将在未来几年从竞争优势转变为运动训练的标配。


虽然目前,AI 在体育领域尚处于“测试”、“试点”阶段。从小试牛刀的体育聊天机器人,再到可穿戴设备,AI 技术在体育领域的全面普及,或许还需要几年的时间。但是这一发展趋势,已经逐渐从认知走向了实践。



· END ·





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