體育中的人工智能——人工智能如何重新定義體育產業？ 現實世界的例子

隨著我們朝著技術含量豐富的未來邁進，我們看到體育世界正在飛速發展。 雖然統計數據一直在體育產業中發揮核心作用，但一項技術顯著提高了觀眾參與度和戰略遊戲水平。 我們正在談論體育中的人工智能。

在過去的二十年裡，人工智能徹底改變了我們消費和分析運動的方式。 人工智能正在讓運動員、廣播公司、廣告商和觀眾的世界變得更加智能，並提供實時統計數據。 更不用說人工智能在體育預測和改進決策中的作用，以及其他好處，是現代技術的頂級應用之一。

儘管沒有多少專家談論它，但人工智能在體育運動中的應用已成為普遍現象。 但是，我們不會限制人工智能在融入企業和企業時的潛力。 考慮到這項技術帶來的積極影響和精準度，毫無疑問，人工智能在體育領域將在未來蓬勃發展。

說到這，讓我們討論不可討論的問題。 本文討論了人工智能給體育產業帶來的變革、計算智能在體育領域的應用和應用，以及人工智能技術在體育產業中的未來。 所以請坐下； 這將是一次激動人心的旅程。

這是您面前內容的路線圖：

1. 體育和遊戲中的統計 AI 事實
2. 運動人工智能框架介紹
3. 人工智能在體育業務中的應用/用例
4. 運動人工智能產業的未來
5. Appinventiv 如何通過 AI 開發服務幫助您的企業？

讓我們開始：

體育和遊戲中的人工智能統計

1. 根據最近的研究，2021 年全球人工智能體育市場價值18 億美元。預計到 2030 年將達到 199 億美元。
2. 在 2022 年至 2030 年的預測期內，這將使總複合年增長率 (CAGR) 達到 30.4%。
3. 影響市場增長的一些因素是：

• 對玩家監控和跟踪的需求增加
• 對實時數據分析的需求增加
• 預測和體育預測對人工智能的需求不斷增長
• 需要虛擬助手和聊天機器人與球迷和體育愛好者互動。

另一項研究表明，HomeCourt、ESPN、AI SmartCoach 等移動應用程序用於評估球員的技能，為他們提供了一個很好的提升媒介。

以上數據證明了人工智能如何影響體育產業的數據化和信息化。 不僅僅是流行的體育運動，某些體育企業完全依靠人工智能和機器學習來推動他們的業務。 如果您是其中之一，在我們跳轉到它的用例之前，您可能想知道 AI 的下落。 讓我們快速瀏覽一下用於運動的 AI。

運動人工智能框架介紹

人工智能是一個涵蓋各種我們所說的“智能”技術的總稱。 如果您對 AI 的整個概念不熟悉，請查看商業指南中的人工智能。

AI 無需任何人工支持即可收集信息並做出響應。 該技術可以獲取大量數據並對其進行分析，以獲得更好的體驗和學習。 在最複雜的層面上，我們談論的是無人機和自動駕駛汽車； 然而，在我們的日常運動生活中，它歸結為屏幕監視器、移動應用程序中基於人工智能的聊天機器人等等。

隨著專業體育分析的最新發展，在體育中採用人工智能和統計建模變得更加突出。 這可能是因為機器學習算法的適用性與計算機處理能力相結合，使體育觀眾渴望新的策略和應用。

人工智能在體育運動中的主要目標是讓賽場內外的比賽更加激烈。 在某些領域，人工智能和機器學習在體育界留下了堅實的足跡。 讓我們看看 AI 的主要用途是什麼：

• 人才識別和獲取——這包括生物力學、球員表現測量、球員招募等。
• 粉絲和業務管理——這包括對活動出席的建模需求、傳感器和可穿戴設計、門票定價優化（可變和動態）、虛擬和增強現實運動手錶、衡量球員的經濟價值等。
• 遊戲分析——這包括裁判協助、比賽事件、比賽結果、球/球員跟踪、體育博彩等。
• 訓練和教練——這包括戰術規劃、球員傷病建模、團隊組建評估等。

人工智能領域，尤其是機器學習，已被證明對上述所有運動挑戰都有益。 為了詳細討論它們，這裡有一系列人工智能在體育行業的應用和用例。

人工智能在體育業務中的應用和用例

體育業務正處於準備採用每一種人工智能戰略並通過執行數據驅動的目標來改進其決策制定的階段。 事實上，從 2015 年到 2018 年，NBA 回顧了超過 25,000 場比賽，發現了超過 2,000 次錯過或錯誤的動作。 這相當於每場勢均力敵的決賽中有 1.49% 的錯誤決定。

這個決定性因素現在已經被依賴人工智能的技術所拯救，官員們可以通過概率和視覺數據觀看每場近距離比賽。 不僅如此，基於人工智能的技術還服務於體育產業的千種場景。

以下是一些在體育運動中重要的 AI 應用以及實際使用示例：

1. 球員表現

多虧了預測分析，運動中的人工智能被用來提高表現和健康。 在可穿戴技術的幫助下，運動員可以收集有關應變和撕裂水平的信息，並可以進一步避免嚴重受傷。 這也有助於團隊塑造強大的戰術和戰略，並最大限度地發揮他們的實力。

多虧了人工智能，對球員表現的分析更加複雜。 甚至教練也可以使用視覺和數據獲得洞察力，以了解球員的優勢和劣勢，並改變比賽策略。

從足球到網球，所有運動都是如此。 計算機視覺是一項強大的人工智能技術，用於使用視頻序列進行人體運動感應和跟踪。 這帶來了三個結果：

• 運動跟踪和檢測
• 顏色跟踪和
• 顏色和模板組合跟踪

人工智能在運動中的一個流行的實際使用示例是使用人體姿勢估計來確定游泳者在濾水器下的表現。 該方法通過手動標註游泳者的身體來取代古老的定量評估方法。

2. 個性化的訓練和飲食計劃

人工智能正在走向體育勝利； 人工智能如何將個人訓練提升到一個新的水平。 人工智能飲食計劃使用機器學習根據不同玩家的需求和時間表為他們定制不同的飲食計劃。 而這僅僅是開始。

不要忘記充斥市場的基於人工智能的特色健身應用程序。 這些工具和技術現在可以訓練算法來實時檢測人體姿勢。

一個流行的例子是女性健身應用程序開發，其中關鍵點骨骼模型用於識別在線瑜伽和普拉提的人體關節。

3. 偵察和招募

通過將人工智能添加到球探和招募技巧中，運動隊正在使比賽更加嚴格和激烈。 場上發生的一切，從球員的動作到身體的方向，都會被跟踪以做出正確的決定。

此外，機器學習算法用於匯總數據並評估玩家在各種遊戲類別中的技能和整體潛力。

通過這種方式不僅改善了招聘選擇，而且各國還獲得了一支強大而健康的團隊來實現不可能的目標。

4. 票務

在通常情況下，觀眾很難準時進入體育場，參加大型體育賽事的比賽。 直到現在，當人工智能介入時，沒有什麼能解決人群問題。

最近，哥倫布機員隊採用了基於人工智能的人臉識別技術，讓球迷無需檢查門票即可進入體育場。 這防止了瓶頸並使體育場入口更加高效。

除此之外，預測和認知分析還用於預測體育場的觀眾人數以及時間安排。 這有助於官員們毫不費力地跟上需求。 此外，商品和食物安排都很準時。

5.體育預測

多年來，官員們一直試圖利用大量數據來預測結果並贏錢，這並不是隱藏的。 但是，如果您只是使用概率經驗，則檢查比賽的上半場或 A 和得分的數量是一個偽預測。

運動中的人工智能也無法預測確切的結果，但它可以通過算法比人類預測更接近。

現在，超過 40% 的運動類別可以使用 AI 根據以下因素預測比賽結果：

• 一個團隊的形成
• 進球數
• 進球機會的關鍵傳球
• 一個團隊的形成
• 隊友之間的傳球次數等。

人工智能分析工具可以使用上述數據分析最接近的匹配預測分數。

6. 自動化的體育新聞

體育新聞是一門大生意，每一個亮點都需要報導。 這些細節和更新是嚴格聽取的，特別是在錦標賽和小聯盟的數據和統計數據方面。 人工智能簡化了體育新聞，讓體育新聞變得更容易。

例如，人工智能驅動的平台可以使用自然語言將數據硬打分成敘述。 這些平台基於與計算機視覺智能同步並執行期刊評分聽證會的自動化洞察。

這是對 AI 運動的一次引人入勝的嘗試，其中技術甚至可以覆蓋當地比賽，而無需官員站在賽場上。

7. 廣告

這是人工智能在體育運動中的一個簡短且被低估的好處。 人工智能可用於識別機會並根據人口統計數據展示更相關的廣告。 以這種方式，品牌可以根據 AI 識別的遊戲的主要亮點獲得更好的廣告。

蛋糕上的櫻桃是運動中人工智能和機器學習的自動學習算法，可在比賽期間監控球員的動作和觀眾的情緒。

體育運動中的人工智能如何以最有效的方式重新定義了觀看和玩遊戲的概念，這難道不令人著迷嗎？ 如果你問人工智能在體育行業的未來，我們會說它是光明的。 AI無處不在，現在無人機和大型運動顯示器已經沒有退路了，所以我們不妨投資AI運動產業。

體育行業人工智能的未來：期待什麼

人工智能已經大大提高了競爭力。 憑藉有效的傳感器和算法，人工智能為遊戲戰略家、體育公司、廣告商、特許經營商和觀眾提供了一切。 有瞭如此廣泛的實施範圍，企業可能會投資於健康和運動健身應用程序開發、人工智能開發服務以及類似的技術運動機會。

因此，請確保您在運動派對中使用 AI 還為時不晚。

Appinventiv 如何幫助您提供 AI 開發服務？

Appinventiv 是一家 AI 和 ML 開發公司，致力於設計智能解決方案來幫助您的企業解決問題、自動化任務並更好地為客戶服務。 借助智能 AI 驅動的解決方案以及數據捕獲和處理、多平台集成、機器學習解決方案和分析等廣泛的服務，釋放商機。 與我們的 AI/ML 專家交談，獲取頂級工業 AI 解決方案。