體育產業的五個重要AI應用領域

資料科學和人工智慧進入體育運動分析已經變得司空見慣。而且，隨著技術精度對體育的影響越來越深入，毫無疑問，它將繼續在這個行業中蓬勃發展。

根據Acumen Research and Consulting的數據，人工智慧在全球體育市場預計將以超過32.8%的複合成長率發展，在2020年至2027年間達到約35.559億美元的市場價值。

統計和定量分析在運動中一直很重要，人工智慧正在對賽事計畫、比賽和觀看方式產生重大影響。

這種趨勢可以在棒球、網球、足球、美式足球、籃球、F1和其他各種運動中看到。雖然體育組織擁有大量的原始數據，而且還在不斷增加，但這些數據現在可能被充分利用於提高他們組織在所有領域的價值，從門票銷售到球員受傷預防。

今天我們了解人工智慧在運動產業中的超級應用，看看人工智慧是如何鋪平運動產業的道路。

指導和培訓

隨著人工智慧的出現，教練和訓練師不再完全依賴（或局限於）他們在某些方面的專業知識和經驗。他們可以調整自己的策略和計劃，以提高球員的表現，並在各種參數的幫助下做出更好的比賽日安排。

教練在比賽之前、整個過程和之後的策略決策都由AI平台指導，這些平台使用穿戴式感測器、高速攝影機和即時鏡頭來提供數據參考。例如測量向前傳球、點球以及許多運動中動作指標。

教練可以利用基於MLB（美國職棒大聯盟）的演算法，在任何一天使用數據和圖形來了解自己球隊的優勢和劣勢，使他們能夠做出戰術和戰略調整，以利用對手的比賽模式和缺點。

這種數據驅動的球員研究為他們的球隊建立更強的訓練方案，當涉及到為運動員建立訓練方案時，比賽戰術、表現分析和預測模型的影響甚至更大。

球員表現

人工智慧使得運動員的表現比以往任何時候都更容易提升。例如，電腦視覺被用於追蹤和分析人體運動。

根據ResearchAndMarkets.com發布的《運動市場的人工智慧:2019 - 2024》報告，個人和團隊在運動中的表現將分別平均提高17%和28%。

這適用於所有的運動，包括足球、網球、板球和高爾夫等。透過HomeCourt等應用程序，使用電腦視覺和機器學習來評估籃球運動員的能力，這為他們提供了一個適當的平台來提高他們的能力。

攝影機正在收集數據，所有運動員的時空軌跡將成為最終結果。這些運動員軌跡為運動專家提供了關於運動員能力和表現的重要資訊。

績效指標的記錄不僅是可靠的，而且它還可以幫助球員明確他們在哪些方面有最大的潛力去超越，哪些方面還需要成長。

運動員招募

在運動產業中，人工智慧可以用來評估潛在新人的表現。運動隊伍越來越多地使用個人表現數據來衡量球員的健康和潛力。

在選擇投資一名球員之前，人工智慧、大數據和機器學習支援的各種技術可以幫助追蹤他或她的表現和過去的統計數據(傳球、跑動、進球等)，以估計他們未來的潛力。

從本質上講，機器學習演算法「評估運動員的天賦和整體潛力，並根據匯總的數據將他們劃分為不同的類別」。球隊還可以利用電腦視覺來識別特定的特徵，以幫助預測未來的成功，並追蹤球員的動作和身體狀況。

它也可以用來評估球員的市場價值，以便在招募新人才時提供最好的報價。這也有利於運動員，因為基於人工智慧的技術的使用降低了招募時的偏好，並有助於發現潛在的人才，尤其是在某項運動不廣泛開展的地方。

專業媒體：廣播、串流媒體和新聞業

人工智慧似乎即將徹底改變體育報道。除了改變教練和運動員的運動世界，人工智慧也對球迷體驗運動產生了重大影響。

學習演算法可用於自動化各種影片製作任務，包括攝影機拍攝和放大關鍵的現場動作，並自動選擇最佳的攝影機視點顯示在觀眾的螢幕上（以往則需要經驗豐富的攝影師和導播合力完成這項工作），根據觀眾的地理位置為現場活動提供多種語言的字幕，並使廣播公司透過廣告將其內容變現。

人工智慧系統也被整合到體育新聞的內容製作中。隨著成千上萬的體育賽事的定期進行，人工智慧機器人目前被用於產生準確的比賽報告，報道關鍵的賽事，提供統計數據和數據，並通過保持傳統的報道風格來迎合體育迷們長期養成的習慣。

人工智慧目前被用於體育行銷，製作比賽影片或賽事片段。如果手工完成，這個操作可能會花費很長時間，人工智慧機會可以即時完成這些繁雜工作。

媒體還可以利用人工智慧的方法來鎖定比賽的重點，從而縮短報告所需的人力和時間。

健身，健康與安全

人工智慧(AI)以各種方式改變了醫療保健產業，其中運動產業也從中受益。

人工智慧令人難以置信的預測和診斷技能也可能用於體育運動，在體育運動中，身體健康和健身是最重要的。

為了確保球員的健康和體能，球隊越來越多地在球員保健中採用技術。穿戴式科技被用於監測球員在訓練期間的動作和身體指標，以保持他們的整體健康狀況。

為了分析他們的健康狀況，甚至發現肌肉骨骼或心血管問題的早期跡象，與壓力相關的損傷，運動員會定期接受體能測試，使用人工智慧追蹤各種健康變數和運動員行動。

這可以幫助體育組織的醫護人員保持運動員的健康，使他們不受傷。人工智慧技術被用來即時分析穿戴式裝置接收到的資料流。

這可以讓運動團隊在漫長的賽季中保持他們最重要的資產處於最佳狀態。

除了上述的這些，人工智慧在運動產業中還有更多的應用場景，例如票務、裁判、增強球迷體驗、比賽預測等，每一步都在改變這個產業。

人工智慧正在影響幾乎每項職業運動，考慮到人工智慧在體育領域的重要性，忽視它在贏得比賽、提高教練和球員水平、管理運營、培養、服務和留住球迷等方面的潛力是不明智的。

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