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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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我在现场摸到的几个真实落地案例
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职业队的应用早就不是新鲜事了
我翻了下白皮书里的落地场景分类,大概有这么几类:

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第一个让我有点惊讶的是青训端的应用。之前我以为AI在体育里最多就是做做判罚辅助,或者给职业队做个战术分析,没想到下沉到青训的速度这么快。
其中球迷运营类的增长速度是最快的,这个我之前完全没想到。
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。
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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。
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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:
误区一
刷到2026年体育人工智能发展白皮书的相关话题,刚好上周去行业峰会领了纸质版,还热乎着,来唠点通稿里没说的一线观察。
误区二
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。
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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。
比如现在的AI集锦,不是之前那种只剪进球的了,能根据你喜欢的球员,把他每一次触球、过人甚至跑位都剪出来,连替补席上的反应都能给你单独剪一段,对于死忠粉来说确实挺香的。我自己试了下,生成我喜欢的球员的单场集锦,大概两分钟就出了,搁以前小编得剪大半天。
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。