AI留給教練的時間已經(jīng)不多了

2020-12-15 09:51 來源：A5專欄我來投稿撤稿糾錯

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。“戰(zhàn)術(shù)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(shù)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(yīng)用也對戰(zhàn)術(shù)制定乃至比賽勝負有著至關(guān)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(jié)出球員及球隊特色，得出一個經(jīng)驗式的結(jié)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(lǐng)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(shù)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(zhuǎn)手了兩次。

最早讓球員使用人工智能技術(shù)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(yīng)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(lǐng)域的追蹤分析數(shù)據(jù)系統(tǒng)SportVU剛剛在籃球賽場上應(yīng)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(shù)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(diào)試，包括設(shè)置感應(yīng)器跟隨球員移動，標記球場界限和將每位球員個人輪廓設(shè)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(wù)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(shù)隊的總決賽期間，魔術(shù)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(shù)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(jié)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(jié)合計算機視覺與數(shù)據(jù)分析的人工智能技術(shù)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(wù)。去年，體育技術(shù)公司Atrium Sports收購了Synergy，希望結(jié)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(shù)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(shù)也可運用于日常練習。如以色列運動技術(shù)公司PlaySight Interactive的Smar t Court 系統(tǒng)采用了基于軍方的空戰(zhàn)分析技術(shù)，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(yīng)時間等數(shù)據(jù)， 并在第一時間將分析結(jié)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(shè)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(shù)的SportVU、Synergy Sports和PlaySight Smart Court可以藉由攝像機來取得球員技術(shù)能力的相關(guān)數(shù)據(jù)，而球員個人的體能情況則需要依靠穿戴設(shè)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(shù)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(yīng)器，可計算出投籃者的投籃精度、投籃力度等相關(guān)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(shè)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(diào)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(guān)系統(tǒng)可說是體育界目前使用最為廣泛的AI穿戴設(shè)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?qū)W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(shù)的A thos智能壓力衣，通過內(nèi)部的感測設(shè)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(shù)。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(guān)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。”

雖然勇士隊已經(jīng)借助許多智能穿戴設(shè)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?？磥砑词褂蠥I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(yīng)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(nèi)存計算平臺系統(tǒng)。將智能設(shè)備收集來的戰(zhàn)術(shù)、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(wù)數(shù)據(jù)進行建模、聚合的情況下，直接對大量實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行查詢和分析，以滿足球隊分析師、第三方機構(gòu)，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(jié)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(shù)，以及選擇簽約合適的球員。

例如奧蘭多魔術(shù)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(shù)，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(nèi)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(luò)實時上傳的數(shù)據(jù)，讓系統(tǒng)能在短時間內(nèi)自動提供大量完整而詳細的情報資料。

穿戴設(shè)備對球員體能的監(jiān)測與技術(shù)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(chǔ)，將精力集中于制定戰(zhàn)術(shù)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(nèi)容--戰(zhàn)術(shù)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(shù)，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(shù)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(yīng)當擋拆后切入還是掩護后的切出。還能結(jié)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(yù)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(yù)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(shù)。 球隊只需幾秒鐘就能讀懂對方的比賽策略并預(yù)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(yù)測球場上“因為實施某種技戰(zhàn)術(shù)而產(chǎn)生固定的結(jié)果”變成了可能。這項技術(shù)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(quán)限授予Second Spectrum。意即Second Spectrum不僅能向NBA球隊提供服務(wù)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(wù)。未來，Second Spectrum還打算將此技術(shù)運用到NFL、NHL、EPL及其他運動領(lǐng)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(shù)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(jié)論或許更加客觀且論據(jù)充分。

雖然人工智能制定戰(zhàn)術(shù)在技術(shù)上已成為現(xiàn)實，但依靠數(shù)據(jù)計算得出的結(jié)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(jié)論。戰(zhàn)術(shù)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(shè)計出讓敵方意想不到的巧妙戰(zhàn)術(shù)而出奇制勝，這是只有人類教練才能完成的任務(wù)。且目前的人工智能還無法勝任臨場指揮的任務(wù)，比賽情況千變?nèi)f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(shù)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(zhì)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(guān)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(guān)系有時也需要教練團隊從中調(diào)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(nèi)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(chǔ)上為我們帶來更加精彩的比賽。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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