可能徹底改變體育運動的 10 個潛在 AI 應用程序
體育行業的許多傳統角色正在被人工智能應用所取代。 例如，一個常見的用例是使用計算機視覺自動記錄和分析玩家和遊戲統計數據。 這些數據可用於提高玩家表現、識別戰略趨勢以及做出遊戲內決策。
體育行業中的其他 AI 應用包括用於訓練和球迷參與的虛擬現實、用於廣播的自主無人機，以及用於票務和球員管理的預測建模。
在本視頻中，我們將介紹體育行業中正在改變我們觀看和參加體育比賽方式的 10 大 AI 應用程序。
#10 AI 最大化廣播和流媒體
通過利用人工智能的力量，廣播公司和流媒體能夠顯著提高其輸出質量，同時還為觀眾提供更相關和更即時的信息。
例如，人工智能可用於在現場比賽中選擇最合適的攝像機角度，以及在重播或重播期間為評論員提供詳細和最新的統計數據。 這可確保觀眾始終獲得最佳體驗，無論他們是觀看直播還是點播。
更重要的是，人工智能還可以用於自動生成精彩集錦，然後可以在社交媒體平台上共享，以擴大影響範圍。 簡而言之，人工智能正在改善廣播和流媒體的格局，毫無疑問，我們將在未來幾年看到更多的創新。
#9 人工智能優化廣告機會
很多人傾向於認為體育和廣告不能混為一談。 畢竟體育講的是比賽和勝利的榮耀，而廣告講的是賣產品。 然而，事實是體育和廣告在很長一段時間內密不可分。 事實上，體育廣告對體育業務至關重要。 眾所周知，大部分體育收入來自廣告。 例如，在美國，NFL 每年從廣告中獲得約 3 億美元的收入。 這是一大筆錢，而且只佔體育運動在全球範圍內通過廣告產生的總收入的一小部分。
簡而言之，利用人工智能優化廣告機會對體育業務至關重要。 人工智能完全有能力為品牌提供更好的廣告機會。 最重要的是，機器學習可以幫助銷售人員調出遊戲片段，以便更好地與潛在廣告商進行談判。
人工智能可以幫助品牌更有效地定位廣告。 例如，假設某個品牌正試圖瞄準 18 至 34 歲之間的男性體育迷。AI 可以幫助識別這些人何時觀看體育賽事以及他們正在觀看哪些類型的體育賽事。 人工智能還可以幫助確定投放廣告的最佳時間和地點。 這是有價值的信息，可以幫助品牌優化廣告支出並更有效地接觸目標受眾。
#8 人工智能使體育新聞自動化
一些人認為，人工智能驅動的自動化新聞將成為體育媒體的下一件大事。 AI 已經被用於創建視頻，通過策劃最激動人心的時刻並將其收集到視頻中，從而更好地了解體育賽事的頂點，與手動完成相比節省了大量時間，在比賽中排名第七預測。
#7 人工智能預測體育投注
過去，投注者會嘗試過濾大量數據，以便更好地進行投注。 預測結果 未來的遊戲。 但人工智慧可以比人類收集更多的信息，儘管人工智慧的預測並不總是準確，但它們可以比人類的預測更接近。 在人工智慧的幫助下，博彩玩家現在可以更快、更準確地分析數據。 他們還可以發現新趨勢並預測他們可能錯過的結果。
人工智能也在改變博彩公司的運作方式。 過去，博彩公司會根據自己的個人意見來設置賠率。 但現在，他們正在使用 AI 根據數據設置賠率。 這意味著賠率更準確，博彩公司犯錯的可能性更小。
總體而言，人工智能正在改變體育博彩的格局。 在它的幫助下，投注者可以變得更加知情並做出更好的預測。 博彩公司可以提供更準確的賠率。
#6 人工智能為球員制定個性化的訓練和飲食計劃
當比賽中發生重要事情時，小隊及其成員會跟踪它，收集大量數據。 人工智能已經被證明在重量訓練中顯示出可喜的結果，並表明人工智能技術在分析重量訓練器械的成就和為運動員提供積極指導方面的可行性和有效性。
#5 計算機視覺有助於招募球員
計算機視覺可用於跟踪球員，讓其他人了解他們的成就，以幫助做出有意的招募決定。
人工智能也被用來偵察球員。 例如，“PlayerSpotlight”系統使用 AI 來偵察足球運動員。 PlayerSpotlight 觀看比賽視頻，然後使用 AI 識別最有可能在職業級別取得成功的球員。
#4 人工智能消除了門票等待
使用 AI 消除門票等待的好處是顯而易見的。 它不僅為企業節省了資金，而且還改善了客戶體驗。 預測分析還可用於確定出席情況和與會者的最佳時間，這可以幫助員工設置食品和飲料供應以滿足需求。
#3 AI 提高粉絲參與度
正如 Infosys 和法國網球聯合會所證明的那樣，可以通過增強現實技術增強球迷參與度來提高球迷的關注度。
通過使用技術和規則，通過遊戲的原始比賽和體驗增強觀眾的旅行，該公司共同創造了旨在吸引、激勵和驚奇觀眾的作品。
#2 人工智能正在取代許多運動的裁判
第二個目標是為包括足球在內的多項運動創建人工智能裁判。 在使用技術之前，裁判必鬚根據很少的信息對目標進行判斷，這經常導致錯誤的決定。 人工智能裁判可以更準確地做出可以改變比賽結果的重大決定，從而提高球員的表現。
#1 人工智能正在取代教練
過去，數據科學和分析被教練用來提高球員的表現，被教練用來了解球隊的穩定性，被分析師用來研究對手的弱點。 然而，隨著人工智能 (AI) 的興起，教練、培訓師和分析師越來越多地使用 AI 來完成他們的工作。
AI 不僅能夠比人類更快、更準確地分析數據，而且還可以識別人類無法看到的模式。 例如，AI 可用於跟踪玩家的心率、呼吸頻率和睡眠模式。 AI 還可用於分析遊戲錄像帶並識別效果良好或失敗的遊戲。
人工智能在體育運動中最著名的例子之一是“鷹眼”系統，它被用於網球和板球運動。 Hawk-Eye 使用攝像頭跟踪球的軌跡，然後使用 AI 預測球的落點。 鷹眼精確到幾毫米以內。
人工智能在體育領域的另一個例子是籃球運動中使用的“SportsVU”系統。 SportsVU 使用傳感器跟踪球場上所有球員和球的位置。 SportsVU 然後使用 AI 來計算球員和球隊的統計數據。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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