德甲联赛开始，用AI观看！
最近，你是否发现德甲转播变得不一样？最新的德甲赛后环节，为广大观众带来了全新的复盘效果，但这只是德甲启用AI技术的一部分。从第28轮德甲联赛开始，德国足球职业联盟（DFL）与合作伙伴AWS将在每场德甲比赛转播中共同推出“德甲联赛比赛数据（Bundesliga Match Fact）”服务，为观众带来该场比赛的实时数据内容，以提供新的赛事洞察角度。该项服务将官方数据实时呈现在德国国内与全球的德甲比赛转播中，也将呈现在德甲联赛其他官方平台上。凭借AWS的云设备和AI技术能力支持，德甲联赛将在比赛转播与集锦中为全球观众带来实时的比赛数据服务，利用人工智能增强比赛过程中的球迷体验。
最近，你是否发现德甲转播变得不一样？最新的德甲赛后环节，为广大观众带来了全新的复盘效果，但这只是德甲启用AI技术的一部分。从第28轮德甲联赛开始，德国足球职业联盟（DFL）与合作伙伴AWS将在每场德甲比赛转播中共同推出“德甲联赛比赛数据（Bundesliga Match Fact）”服务，为观众带来该场比赛的实时数据内容，以提供新的赛事洞察角度。该项服务将官方数据实时呈现在德国国内与全球的德甲比赛转播中，也将呈现在德甲联赛其他官方平台上。凭借AWS的云设备和AI技术能力支持，德甲联赛将在比赛转播与集锦中为全球观众带来实时的比赛数据服务，利用人工智能增强比赛过程中的球迷体验。
与AWS共同为德甲带来实时比赛数据分析服务
今年1月官宣的DFL与Amazon Web Services（AWS）合作的初步结果正在收集中，双方的合作将主要用于比赛数据分析领域。从第28轮联赛开始，AWS提供的“比赛概况”功能将实施使用。每场比赛，Match Fact都会提供比赛的实时统计数据，从而帮助大家对场上情况有独到的见解。Match Fact的统计信息是从官方比赛数据中实时生成的，并同时提供给比赛转播中。这项最新的合作协议是德国足球职业联盟（DFL）长期发展战略的又一体现。
插入转播比赛的信息以“平均阵型”和“预估数据（xGoals）”为技术基础：
平均阵型通过实时跟踪球员在场上的所有位置生成平均值，通过利用Amazon SageMaker（一项构建、训练和部署机器学习模型的管理服务）在AWS上开发新一代的数据统计平台，德甲联赛将很快能够基于覆盖超过10000场德甲比赛的直播数据流和历史数据，为球迷实时预测可能会产生进球的时间（预期进球）和潜在的进球机会，并展示球队的阵型和控球战术。例如，相关的信息也会分析球队目前状况，认定他们的进攻风格和防守风格，这些数据也是根据每场比赛约360万个数据点计算而出的。
这些配置文件是通过机器学习生成的，由自然语言处理（NLP）引擎创建。该项目是Sportec Solutions（STS）之间的三方合作企业，Sportec Solutions（STS）本身是运营德甲联赛的德国足球联赛（DFL）与提供数据提要的Deltatre的合资企业Retresco公司，后者是负责NLP引擎和DFL数字体育。由于标准化信息的广泛性，人工智能的引入极大地提高了效率，鉴于要处理的数据量巨大，执行此任务的速度远远超过任何人类编辑者所能管理的速度：18个团队，每个团队有18名选手参加比赛，共324个配置文件。尽管如此，人与机器之间的合作对于确保整个过程平稳运行至关重要。
xGoals模型产生的预估数据能够显示球员在特定情况下的处理成功概率。例如，每次射门后都可以实时计算出该球员射向各个方向的进球概率，从而让观众最清晰的看到该次进攻的射门难度和得分可能性等信息。在计算过程中，德甲联盟会使用大量的位置跟踪技术来观察变量，包括即使时刻下球到球门的距离，球到球门的角度，球员的速度以及门将弹跳力可覆盖的范围等。xGoals模型基于约40000次射门历史数据生成。
德甲的技术是DFL子公司Sportec Solutions，与来自瑞典斯德哥尔摩专门从事体育技术解决方案的ChyronHego公司一起合作开拓研发的。该项技术也获得了艾美奖，现已应用于德甲德乙所有球场，通过更广泛的位置和角度跟踪，进行实时数据收集和分析。为了配合这套系统，德甲德乙的球场两侧、每边球门后、角球杆后都装有多达20个摄像机，以确保在比赛进行过程中每1/25秒就可以成功地识别球员信息，而所有摄像机都必须达到3200万像素，因为只有这样才能做到150毫秒准确对接350万个数据点。而德甲使用的图像处理技术TRACAB Gen 5也是DFL和慕尼黑工业大学、墨尔本维多利亚大学联合研发的技术。
德甲的AI技术是基于足够完善的底层硬件的，还有更广泛的未来应用提供的3D姿势估计和骨骼建模的等高级功能，每座球场都配有光缆数据传输中央服务器，方便即使详细分析。
德甲利用AI技术带来全新的观赛体验
德甲是COVID-19疫情下最先重启的联赛之一，虽然比赛只能在空旷的球场进行，但这丝毫不影响德甲大幅提升的关注度，DFL也选择了在此良机展现新技术。毕竟，其余联赛都将陆续恢复，德甲也必须拿出一些干货。为此，我们可以参考《福布斯》欧洲著名评论员麦卡斯基尔的详细介绍。
如今，转播的技术对抗也是各大主流联赛的核心竞争力之一，是开辟国际市场的重要手段。通过将数字服务和高新技术的结合，让所有不在现场的观众都得到最好的观赛体验。在DFL与AWS的合作计划中，AWS将负责提供云基础设施与人工智能（AI）工具跟踪观众数量，并为在线平台上的球迷提供相应的内容。考虑到年轻观众在移动/社交媒体上的巨大影响力，这项技术很符合他们的需求。
自1月起，细心的观众可能已经发现，比赛画面与叠加分析界面在转播中开始出现。随着时间推移，新球迷也能逐渐理解一支球队是如何根据球员改变场上战术。未来，即便是球迷们想要求某位替补球员尽快上场，也能在官方平台上提供意见。DFL的想法是，球迷在比赛中参与度越高，吸引新球迷并挽留老球迷的可能性也就越大。
AWS对体育产业的影响也越来越大，他们和F1、NFL都有合作在进行，与德甲联赛一样，这些赛事同样希望利用数据服务提升转播质量，所以这又为AWS提供了更多可见度高、相关性强的可推广用例。
德甲联赛首席执行官塞弗特指出：“我们非常高兴能带来新一代的足球观赛体验，创新意味着对现状的挑战，而AWS则是世界上最具创新技术的公司之一，与他们的紧密合作大大提升了我们二十年如一日的在创新方面的投入。所有这些创新内容都使我们能够为球迷们提供世界一流的足球赛事体验 。”
德甲不仅仅是一个足球联赛，他们拥有世界最高的上座率，所以他们必须努力为球迷提供更好地服务。可是在英国，虽然xGoals模型也受到众多认同数据价值的体育媒体人热烈拥护，但也有不少保守派反对这类新功能的出现，他们认为这意味着球赛正在放弃传统分析思路，陷入过度分析的泥潭。
与AWS共同为德甲带来实时比赛数据分析服务
今年1月官宣的DFL与Amazon Web Services（AWS）合作的初步结果正在收集中，双方的合作将主要用于比赛数据分析领域。从第28轮联赛开始，AWS提供的“比赛概况”功能将实施使用。每场比赛，Match Fact都会提供比赛的实时统计数据，从而帮助大家对场上情况有独到的见解。Match Fact的统计信息是从官方比赛数据中实时生成的，并同时提供给比赛转播中。这项最新的合作协议是德国足球职业联盟（DFL）长期发展战略的又一体现。
插入转播比赛的信息以“平均阵型”和“预估数据（xGoals）”为技术基础：
平均阵型通过实时跟踪球员在场上的所有位置生成平均值，通过利用Amazon SageMaker（一项构建、训练和部署机器学习模型的管理服务）在AWS上开发新一代的数据统计平台，德甲联赛将很快能够基于覆盖超过10000场德甲比赛的直播数据流和历史数据，为球迷实时预测可能会产生进球的时间（预期进球）和潜在的进球机会，并展示球队的阵型和控球战术。例如，相关的信息也会分析球队目前状况，认定他们的进攻风格和防守风格，这些数据也是根据每场比赛约360万个数据点计算而出的。
这些配置文件是通过机器学习生成的，由自然语言处理（NLP）引擎创建。该项目是Sportec Solutions（STS）之间的三方合作企业，Sportec Solutions（STS）本身是运营德甲联赛的德国足球联赛（DFL）与提供数据提要的Deltatre的合资企业Retresco公司，后者是负责NLP引擎和DFL数字体育。由于标准化信息的广泛性，人工智能的引入极大地提高了效率，鉴于要处理的数据量巨大，执行此任务的速度远远超过任何人类编辑者所能管理的速度：18个团队，每个团队有18名选手参加比赛，共324个配置文件。尽管如此，人与机器之间的合作对于确保整个过程平稳运行至关重要。
xGoals模型产生的预估数据能够显示球员在特定情况下的处理成功概率。例如，每次射门后都可以实时计算出该球员射向各个方向的进球概率，从而让观众最清晰的看到该次进攻的射门难度和得分可能性等信息。在计算过程中，德甲联盟会使用大量的位置跟踪技术来观察变量，包括即使时刻下球到球门的距离，球到球门的角度，球员的速度以及门将弹跳力可覆盖的范围等。xGoals模型基于约40000次射门历史数据生成。
德甲的技术是DFL子公司Sportec Solutions，与来自瑞典斯德哥尔摩专门从事体育技术解决方案的ChyronHego公司一起合作开拓研发的。该项技术也获得了艾美奖，现已应用于德甲德乙所有球场，通过更广泛的位置和角度跟踪，进行实时数据收集和分析。为了配合这套系统，德甲德乙的球场两侧、每边球门后、角球杆后都装有多达20个摄像机，以确保在比赛进行过程中每1/25秒就可以成功地识别球员信息，而所有摄像机都必须达到3200万像素，因为只有这样才能做到150毫秒准确对接350万个数据点。而德甲使用的图像处理技术TRACAB Gen 5也是DFL和慕尼黑工业大学、墨尔本维多利亚大学联合研发的技术。
德甲的AI技术是基于足够完善的底层硬件的，还有更广泛的未来应用提供的3D姿势估计和骨骼建模的等高级功能，每座球场都配有光缆数据传输中央服务器，方便即使详细分析。
德甲利用AI技术带来全新的观赛体验
德甲是COVID-19疫情下最先重启的联赛之一，虽然比赛只能在空旷的球场进行，但这丝毫不影响德甲大幅提升的关注度，DFL也选择了在此良机展现新技术。毕竟，其余联赛都将陆续恢复，德甲也必须拿出一些干货。为此，我们可以参考《福布斯》欧洲著名评论员麦卡斯基尔的详细介绍。
如今，转播的技术对抗也是各大主流联赛的核心竞争力之一，是开辟国际市场的重要手段。通过将数字服务和高新技术的结合，让所有不在现场的观众都得到最好的观赛体验。在DFL与AWS的合作计划中，AWS将负责提供云基础设施与人工智能（AI）工具跟踪观众数量，并为在线平台上的球迷提供相应的内容。考虑到年轻观众在移动/社交媒体上的巨大影响力，这项技术很符合他们的需求。
自1月起，细心的观众可能已经发现，比赛画面与叠加分析界面在转播中开始出现。随着时间推移，新球迷也能逐渐理解一支球队是如何根据球员改变场上战术。未来，即便是球迷们想要求某位替补球员尽快上场，也能在官方平台上提供意见。DFL的想法是，球迷在比赛中参与度越高，吸引新球迷并挽留老球迷的可能性也就越大。
AWS对体育产业的影响也越来越大，他们和F1、NFL都有合作在进行，与德甲联赛一样，这些赛事同样希望利用数据服务提升转播质量，所以这又为AWS提供了更多可见度高、相关性强的可推广用例。
德甲联赛首席执行官塞弗特指出：“我们非常高兴能带来新一代的足球观赛体验，创新意味着对现状的挑战，而AWS则是世界上最具创新技术的公司之一，与他们的紧密合作大大提升了我们二十年如一日的在创新方面的投入。所有这些创新内容都使我们能够为球迷们提供世界一流的足球赛事体验 。”
德甲不仅仅是一个足球联赛，他们拥有世界最高的上座率，所以他们必须努力为球迷提供更好地服务。可是在英国，虽然xGoals模型也受到众多认同数据价值的体育媒体人热烈拥护，但也有不少保守派反对这类新功能的出现，他们认为这意味着球赛正在放弃传统分析思路，陷入过度分析的泥潭。
看德甲联赛像在打游戏，AI正让赛事转播变得更酷
记者 | 彭新
如果你看德甲比赛，会发现曾经“空洞”的比赛转播画面正被更多数字所包裹——无论是球员射门时的进球几率分析，还是赛程中出现精彩时刻的数据提醒，原本只在游戏上出现的实时数据化分析成为现实——乍眼看去，这和许多玩家痴迷的《FIFA》电子游戏没有太多不同。
在云计算和人工智能参与下，越来越多的数据呈现方式正在改变足球这种古老体育运动的转播媒体制作和观赛习惯，这当中便有亚马逊云科技（AWS）在推动。
2020年1月，AWS与德甲签订合作协议，成为德甲联赛技术供应商。在2020年举行的德甲赛季中，xGoals（即“预期进球”的缩写）和“平均站位”在内的数据被先期提供，被命名为“德甲赛况（Match Facts）”系统。
“每一场德甲比赛都会产生数据，这些数据能够帮助我们改进比赛，也能帮助球迷更好地理解球队策略。我们正在利用存档资料和当前比赛的大量数据，开发新的‘Match Facts’分析数据。” 德甲数字创新部执行副总裁Andreas Heyden说。
通常一场德甲比赛将收集到超过360万个数据点，产生的实时数据通过直播数据流传送到AWS，再经过收集和分析之后，产生“Match Facts”。在2020/2021赛季以及之后的整个赛季中，球迷们可以在视频转播和APP上看到这些数据。
这些数据进而可以生成更为直观的数字，例如xGoals 。xGoals即期望进球数，表示一个球队制造出来的进门机会，通过专门算法计算后为每个射门赋予一个进球的权重，算法基于约4万次射门历史数据生成。
简单地说，xGoals就是任何一次射门形成进球的概率，决定这一概率的因素包括射门角度、球员与球门的距离、球员奔跑的速度等。在计算过程中，联盟会使用大量的位置跟踪技术来观察可能影响进门概率的变量。
“现场的观众以及球迷会更加投入到所观看的比赛中，感觉到离赛场更近了。”前德甲球员，勒沃库森足球俱乐部体育总监Simon Rolfes告诉界面新闻，在改善观赛体验上，与AWS的合作为德甲观众带来了显著地进步。
实际上，为了让赛事变得更加生动精彩，德甲联赛方面需要在赛前、赛中与赛后完成一系列检查与处理工作，各相关方都将参与到数据采集、数据处理、图形生成、内容创建（例如电视上的精彩瞬间集锦）以及实时评论等环节。
一般而言，每个德甲足球场配备多达20部摄像机，使用自动光学跟踪技术持续拍摄球员与足球的位置。编辑团队则负责处理其他视频数据，选择理想的摄像机角度与场景进行播送，包括何时适合在电视画面上显示Match Facts统计信息。
至此，凭借对赛事数据的长期积累和总结，德国足球联赛走在了世界各大足球联赛的最前端，也是仅有的能够提供大量、多维度实时数据呈现的顶级足球联赛。
“在AWS，我们有一些不同的团队，比如说有机器学习实验室、有专门的产品经理团队，这些团队中会派出自己的小团队来参与到和德甲的合作项目中来，他们也会做一些别的针对体育赛事的高级分析的技术研发的工作。”一位AWS专家告诉界面新闻。
“和AWS的合作标志着过去二十年德甲创新投资的重要变化。以前的主要技术项目，例如全面的比赛数据收集，所有比赛的基本信号的产生和分配，以及其国际产品组合的创建，使我们能够为合作伙伴提供高质量产品。所有这些都推动了德甲为球迷提供世界一流足球体验的动力。”Andreas Heyden表示，德甲对技术和数据的应用持开放态度。
现在，随着数据优化和技术迭代，新的数据维度也面向观众开放，比如“进攻区域”，能够直观显示球队自哪个区域发起进攻，以及最有可能从他们观看的球场的哪一侧进球。如今，德甲将“进攻区域”可视化设置到团队进攻中的具体区域，这也使得球场有效划分中、前、后三个区域的同时，可以准确细化某区域为四个相等大小的垂直区域。
又或者是“最受压迫球员”，这是将球员遭遇到的防守压力以实时的方式加以量化。通过据控球球员的位置、方向及其对手的位置等数据点，以量化的方式来评估控球球员的压力。例如，当一个球员面临较大的防守压力时，他几乎无法传球给他的队友，被迫处于极差的位置上，可能会导致攻守易位的局面。
“现在回过头看体育技术的发展，其实已经给我们的体育行业带来很多的变化。”作为技术热爱者的Simon Rolfes乐观地表示，即使在赛事转播和观看以外，德甲也可以用到Match Facts的一些统计数据，来帮助足球俱乐部去做一些很重要的决策。更多的赛场行为和表现可以量化和总结，从而改变球赛的分析和指挥方式。
“我很想看到联赛可以用这些数据、技术来分析对手球队的一些战术规律等，这样我们在比赛之前就可以帮助自己的球员做好准备了。”Simon Rolfes说。
