两大 AI 分支融入体育产业链
人工智能正深刻重塑体育产业的方方面面，从生成式AI模拟评论员形象到基于大数据的赛事预测，各大顶级赛事纷纷拥抱这一技术浪潮。市场预测显示，全球AI体育市场到2030年将达192亿美元，本文将通过具体案例解析AI在体育中的实际作用与商业价值。
然而，密集的报道也让公众对人工智能产生困惑与质疑：体育领域那些声称运用AI的环节，究竟有多少真实的技术参与？在消耗大量算力的前提下，AI能否在提升工作质量的同时降低成本？它究竟在推动运动发展，还是可能取代人类进而“终结”某类运动？运动员与观众是否会因数据主导而陷入信息茧房？这些问题不仅存在于体育行业，也贯穿于整个AI应用的讨论之中。
尽管生成式AI占据舆论焦点，但体育行业更广泛、更成熟的应用仍是基于机器学习和统计分析的预测型人工智能，它们通过识别历史数据中的模式来预判未来走向。从运动员表现、赛事转播到粉丝变现与赞助商策略，这类AI正变得越来越不可或缺。本期内容将通过若干案例与企业，剖析AI在体育领域的具体功能，以及它如何为行业挖掘更多商业机遇。
改善策略、提高效率与节能减排，AI在F1当中的应用
作为汽车运动的巅峰赛事，F1的特殊性在于它远不止是体育竞技。每辆赛车都是工业技术的结晶，因此F1几乎必然采用最前沿科技，人工智能正是其中之一。除了偏工业的赛车研发与制造，在赛事表现、车队策略以及粉丝互动等体育范畴，AI的运用也在不断加强。事实上，利用历史数据建立数学模型并模拟未来结果，是赛车运动数十年来一贯的做法。
过去人们依靠手工统计和计算，而AI则借助包含更多信息的复杂算法，使模型维度更接近现实，从而提高预测准确度并加快运算效率。这包括赛车在每条赛道和每个弯角的动态分析，以及赛道当地天气变化的精细化预测。
例如，结合历史和实时数据，人工智能将天气变化的精度提升到每个弯角和分钟级别，辅助车队调整轮胎策略。奥地利红牛车队以果断有效的比赛策略闻名，其首席策略工程师汉娜·施密茨（Hannah Schmitz）受到媒体和车迷关注，而她的工作离不开合作伙伴——科技巨头甲骨文公司提供的数据支持与人工智能分析。
数据的可视化已是F1常态，但策略分析师所看到的仍只是冰山一角。
车队领队克里斯蒂安·霍纳在2022年向SportsPro表示，数据是车队的命脉，团队中有大量专注于数据的工程师，加上甲骨文的后台支持，车队才得以在某些分站凭借出色策略获胜。他列举了2021年法国站正赛为例：马克斯·维斯塔潘第二次进站换软胎，利用轮胎圈速优势在最后5圈反超至第一；塞尔吉奥·佩雷兹则采用完全不同的硬胎长距离策略，减少进站时间，最终车队包揽前两名。这种大胆高效的策略背后，离不开人工智能对20辆赛车的速度、轮胎、天气、场上突发事件等多维度的综合分析。除奥地利红牛外，梅赛德斯·奔驰、迈凯伦、法拉利等大多数围场队伍也都与谷歌、惠普等国际科技巨头合作，以提升竞技表现和团队运转效率。
人工智能还在帮助车队简化更多流程。“根本原因分析”（Root Cause Analysis）是F1下一阶段推进的计划。在F1全球合作伙伴亚马逊AWS的技术支持下，AI使用自然语言处理来调查系统错误。该程序能够发现集装箱中某个微小开关是否反复出现故障，从而在问题扩大之前排除隐患。区别在于，人工智能可以通过机器学习方法培训，使其在数以万计的部件中主动查找错误，而非像人类那样只能分析趋势和强调历史故障点。预测并采取实际行动排除风险，正是AI带来的不同。
AWS还开发了StatBot工具，使用生成式AI来回答F1赛车相关问题，这些问题有时可追溯到几十年前的结果。通过快速调取数据，该工具在历史样本分析以及粉丝互动方面都能发挥价值。
此外，AI与云技术的应用使车队大幅减少需要带到围场的IT设备，并优化不同比赛间的运输组合，为车队节省开支并降低碳排放。F1正努力实现2030年的“零排放”目标，AI将作为重要的辅助工具，但并非解决方案本身。
AI与体育商业数字化
由人工智能辅助运动表现及策略，是AI参与体育核心要素的典型案例。这不仅体现在高度技术导向的F1中，在其他运动中也呈现相同趋势。今年3月，利物浦与谷歌云旗下的DeepMind合作开发“TacticAI”人工智能，协助教练团队制定更具针对性的角球战术。其他队伍或赛事也在通过AI进行人才分析。
在运动表现之外，粉丝作为体育的另一核心元素，始终是产业关注的焦点。获得粉丝往往意味着获得收入，这对致力于商业化的职业体育至关重要。尽管粉丝参与方式五花八门且未必可视化，但本质上，将粉丝参与商业化即是货币化，涉及球迷个人层面的需求和赞助商层面的价值交换。了解球迷的需求和动机，帮助球队及其赞助商与球迷建立真实且牢固的联系，对体育长期的财务可持续性至关重要。
无论在家庭还是现场，如何获取数据都是球队和赞助商的关键。说服球迷直接分享个人数据，同时增加应用程序或产品的“粘性”，例如科技巨头IBM已在今年的温网和美网植入人工智能技术，为这两项历史悠久的赛事注入新的互动体验，包括通过AI对话查询球员简历、历史纪录等。每个球迷的数据质量越高，球队就越可能获取粉丝的个性化信息，从而转化为更长时间和更深入的参与，进而带来更高质量的球迷数据，形成良性循环。另一个趋势是，如谷歌、X等科技巨头对用户信息的掌控正逐步减弱，信息安全日益被电子产品用户重视，他们更愿意向信任的组织提供完整信息，体育组织在这方面具备优势。
而这些数据的收集往往需要借助技术实现，人工智能已成为最佳的信息采集与处理工具。如何与庞大的粉丝群体打交道，尤其是日益全球化的顶级体育IP粉丝群体，用好AI是关键答案。除了单纯的数据收集与分析，通过AI将数据可视化、虚拟化也是为体育粉丝开辟新体验的重要途径，例如转播过程中的数据图示及3D回放，或者需要大量运算的球场3D建模、区块链及NFT等。一些国外创新企业已捕捉到这一需求。
SQWAD
SQWAD的主要业务是粉丝数字参与和赞助激活，帮助球队建立并发起赞助商在数字层面的竞赛，即根据粉丝行为的数据变化调整激活行动，从而增加联系、促进销售，并随时向场内或场外球迷发送优惠信息。其著名客户包括萨克拉门托国王队、达拉斯牛仔队、芝加哥公牛队等北美顶级体育IP。
Tradable Bits
这是一个用于赞助激活、社交聚合和电商的全包式数字营销平台，集成了粉丝CRM（客户关系管理）系统。它收集、分析和激活第一方粉丝数据，并可进一步绘制粉丝画像，辅助合作队伍及其赞助商制定合适的营销策略。其客户包括枫叶体育娱乐公司（MLSE）、圣何塞鲨鱼队、澳大利亚橄榄球联盟（AFL）、圣安东尼奥马刺队、波特兰开拓者队。
Greenfly
Greenfly是一款SaaS平台，可创建中央媒体交换中心和私人协作网络，实现短篇数字媒体（如短视频等）的收集、策划、组织和分发。根据数字媒体的属性，自动为其打上标签并发送至球队库存，然后进行分发。著名客户有巴黎圣日耳曼队、德国足球联盟（DFL）、洛杉矶道奇队、部分F1车队等。
Scorz
Scorz提供集成式物联网产品，例如赞助商品牌的智能曲棍球球门灯，可通过光、声和振动等多感官参与，对球队进球时刻或庆祝活动等事件做出反应。主要客户有百威英博、拉巴特、百威啤酒。
综上，AI在体育领域的深度介入已从表现分析延伸至粉丝互动与商业变现，通过数据驱动为行业创造新的增长点，未来技术革新仍将持续推动体育产业进化。