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来源:2213168.com.cn 发布时间:2026-09-22 01:58:21 浏览:17694 次

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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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。

  • 训练优化类:职业队的战术分析、青训的动作捕捉
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    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。

    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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    我在现场摸到的几个真实落地案例

    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。

    我在现场摸到的几个真实落地案例

    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。

    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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    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。

    结果进去坐了半小时,发现这次的内容还真有点不一样。

    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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