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说起来突然想起个旧闻，2024年的时候有个青少年足球赛，用AI测球员的跑动距离，结果数据差了快两公里，当时被家长骂上了热搜，我还跟着吐槽了好久，说这技术就是骗经费的。
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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。
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。
职业队的应用早就不是新鲜事了
说起来我之前对这类白皮书的印象一直是“正确的废话”居多，要么堆一堆高大上的概念，要么把国外案例翻来覆去说，没什么落地的实感。这次本来是抱着凑数的心态去的，毕竟之前也参加过不少类似的发布会，听完就忘的那种。
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我在现场摸到的几个真实落地案例
我翻了下白皮书里的落地场景分类，大概有这么几类：
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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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。
我翻了下白皮书里的落地场景分类，大概有这么几类：
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。
说起来我之前对这类白皮书的印象一直是“正确的废话”居多，要么堆一堆高大上的概念，要么把国外案例翻来覆去说，没什么落地的实感。这次本来是抱着凑数的心态去的，毕竟之前也参加过不少类似的发布会，听完就忘的那种。
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