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别再觉得AI在体育里就是个判罚工具，真的，我再强调下，现在的落地根本不是之前那种搞花架子的路子。之前大家聊起这个，第一反应都是VAR、AI越位，好像除了帮裁判干活就没别的用了，其实早就渗透到训练、青训甚至球迷运营里了。
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我个人倒是觉得，体育人工智能接下来的突破口，可能在业余赛事那边，毕竟职业市场的盘子就那么大，业余赛事的需求反而更分散、更海量。
唠到这也差不多了，本来还想说说场馆运维那边的具体案例，突然有点犯懒，不想翻资料了。
之前刷到过一条网友评论：“我就想安安静静看个球，整那么多AI有啥用？” 我当时还顺手点赞了，现在想想确实有点片面。
当然也不是全是好消息，白皮书里也提了现在的行业痛点，比如成本还是偏高，中小俱乐部根本用不起，还有数据安全的问题，比如球员的身体数据算不算个人隐私，现在还没个明确的规范。
大概有六七成的顶级联赛俱乐部已经在日常训练里用了相关工具？好像是这个数，我记不太准，反正占比不低，白皮书里有具体统计，但我当时忙着跟朋友聊天没拍下来。
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我翻了下白皮书里的落地场景分类，大概有这么几类：
哦对，刚才说青训下沉快，其实职业队那边用得更早。我跟某中超俱乐部的技术分析师朋友聊过，他们队里早在2025年就开始用相关工具做对手分析了，之前要三个分析师熬一整夜才能剪完的对手跑动热图，现在AI几个小时就能出初稿，还能标记出对方边后卫的助攻习惯。
我翻了下白皮书里的落地场景分类，大概有这么几类：
别再觉得AI在体育里就是个判罚工具，真的，我再强调下，现在的落地根本不是之前那种搞花架子的路子。之前大家聊起这个，第一反应都是VAR、AI越位，好像除了帮裁判干活就没别的用了，其实早就渗透到训练、青训甚至球迷运营里了。
我个人倒是觉得，体育人工智能接下来的突破口，可能在业余赛事那边，毕竟职业市场的盘子就那么大，业余赛事的需求反而更分散、更海量。
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唠到这也差不多了，本来还想说说场馆运维那边的具体案例，突然有点犯懒，不想翻资料了。
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- 场馆运维类：智能安保、场地草皮监测
- 训练优化类：职业队的战术分析、青训的动作捕捉
唠到这也差不多了，本来还想说说场馆运维那边的具体案例，突然有点犯懒，不想翻资料了。
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