## 367｜AI推动足球发生变革：主教练年轻化，赛前让AI先模拟百万场找对手软肋，球探面临失业潮

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

作为一名游戏爱好者，从高三起，我就一直喜欢玩一款叫做《足球经理》的游戏。可能很多同学没有听过这个游戏，我简单介绍一下：这是一款足球策略游戏，玩家扮演一家俱乐部的主教练，手里拿着一笔初始资金，用来招募其他球队的球星，维持球队的经营状况。通过排兵布阵、赢得比赛，玩家可以挣门票收入或广告赞助，进而让球队持续发展并避免破产。

这款游戏自发布以来已经有二十多年了，那么，它最大的变化是什么呢？

其实，在战术理念层面，变化并不大。基本上就是想办法找到非常好的球探，去其他的球队或者国家，挖掘出一些潜力股，低价买进，然后打上几年比赛，让他把身价从类似几百万英镑涨到几千万英镑，再卖出去挣钱，让俱乐部可以不因为大手大脚花钱而破产倒闭。

但最大的变化在于俱乐部管理的精细化程度，尤其是顶尖俱乐部的职员结构。早期版本中，俱乐部所需的职员角色相对简单，主要包括球探、助理教练、体能教练和进攻教练等基础岗位。而在最近的版本中，玩家需要招聘的职员种类显著增多，也更加专业化。例如，现在俱乐部必须配备数据分析师、视频分析师、定位球分析师、战术分析师等多个专门岗位。这些角色大多在幕后工作，他们与数字和数据打交道，为球队的战术制定和球员发展提供支撑。

仔细观察一下你会发现，如今全球很多顶级球队的主教练，已经不再是传统意义上那些德高望重、带队经验丰富的类型。单单拿英超球队来说，现在排名第一的利物浦主教练斯洛特46岁，阿森纳主教练阿尔特塔42岁，切尔西主教练马雷斯卡44岁。虽然年龄不能说明一切，但相比那些满头白发的老教练，这批中生代的主教练显然更能接受新技术，并且愿意依靠丰富的数据和AI分析来制定策略。

今天跟大家分享几个AI在足球领域里的应用案例，核心是希望大家能从里面获得一些启发，因为在传统意义上，我们会认为像足球、篮球这种运动，靠的更多是球星的个人英雄主义表现，比如梅西的神级过人，或是詹姆斯的关键三分球。但这并不意味着AI无法在这些领域发挥作用。关键在于找到传统流程中人类难以完成或效率低下的环节，设法用AI来补强和优化。

在足球领域里，如今面临失业风险最大的角色之一，就是球探。过去，顶级俱乐部会花费大量的人力物力，在全世界各地去寻找有潜力的年轻队员。他们通过观看训练和比赛，形成厚厚的球探分析报告。然而，即便是顶级球队，一线队也不过20多个球员，而英超曼城队当年却有大约50名专职球探，以及大量兼职球探从世界各地提交报告。

目前，全球约有50万名职业球探。根据英国媒体对职业球探的一项调查显示，有65%的球探认为，随着AI技术的崛起，他们的工作正面临失业风险。

这一趋势并非没有根据。如今英超、西甲的大部分球队，已经建立了自己的备选球员数据库，并结合AI技术对球队战术和球员进行分析，搭建出一套选材模型。俱乐部不再单纯依赖球探在乡间球场偶然发现下一个梅西或C罗那样的天才球员，而是通过AI重点关注那些符合自己战术需求的球员表现。这种方法显然更加系统化、高效化，而“天上掉馅饼”式的奇迹已经越来越少见了。

其实，我们可以把一支足球队看作是商业社会中的一家普通公司。场上的球员更像是在一线奋斗的战士，而AI的发展并不是为了削弱一线战士的重要性，而是为了通过更先进的技术，将他们的能力最大化。正如一支企业的成功离不开优秀员工，但强大的数据分析和技术支持，能够让这些员工的潜力得到最大程度的发挥。

过去几年，有一家名为MUD Analytics的体育数据公司，与不少英超、英冠、苏超的足球俱乐部建立了合作关系。这个公司的创始人名叫穆尼，他在创业之前，是英超豪门曼彻斯特城队的数据主管，他在曼城队里搭建了一个非常领先的数据团队，团队成员包括数据科学家、视频数据分析师、战术数据分析师等各类专业角色。

2019年，穆尼从曼城离职创业，原因在于他发现科技有潜力将足球这项拥有悠久历史的运动，推向一个全新的竞争维度。尤其是在人工智能技术爆发之后，穆尼认为AI在足球领域能够发挥前所未有的作用。

在接受采访时，他提到：“AI在24小时内模拟的足球比赛，比现代足球150年历史上的总数据还要多。想想看，顶级名帅瓜迪奥拉到现在，可能踢过、指教过和看过多少场比赛，才让他有现在阅读比赛的洞察力。但是，有了AI之后，这样的洞察，可能只需要几个小时就能模拟出来。”

其实在体育运动上使用数据模拟，从早期的国际象棋到阿尔法狗，再到每场F1赛车比赛前，车队都会针对性地花几天时间，在计算机里模拟数百万次比赛，以调整出最佳的比赛策略。

穆尼设想，随着AI的进一步发展，下一步可以实现这样的场景：通过对每个球员数据的深入收集和分析，每个俱乐部都可以训练AI，模拟自己的球队和即将到来的对手。AI可以根据球员的身体素质和最近的训练表现，为每名球员生成虚拟模型，并在虚拟世界中自动运行数百万次比赛，从而寻找击败对手的最佳策略。

我稍微解释一下，以前我们评价一个名帅的名场面，就是在比赛即将结束的时候，球队还处在落后的境地，主教练从替补席上拉出一名球员，悄悄地面授机宜，指出对手现在场上的弱点，最后替补上场果然一剑封喉。所有媒体都会夸这个教练阅读比赛能力超强。

但是现在有了AI之后，如果在虚拟世界里，AI从所有的历史比赛记录里，跑了100万次，发现对手的某个后卫在比赛结束前容易精力不集中，成为被突破的缺口，那么教练完全可以在AI的洞察报告上，进行有针对性的排兵布阵。

当然，这还是比较深度的AI未来应用的想象，但有些具体的场景上，很多球队早已经使用上了AI。

例如，英超的利物浦队两年前就跟谷歌的DeepMind团队合作，用来分析角球策略，这个项目先学习了2020到2023年之间的英超联赛7176次角球的数据集，然后去分析哪些造成了威胁或者进球，接着建议教练安排球员如何去站位。

此外，很多球队已经利用AI助手帮自己阅读海量的球探报告，选出重点匹配球员。还有更加深入的布局，西甲豪门巴萨的创新中心，之前投资了一家名为Omniscope的AI健康研究团队，他们的研究方向是帮助人们提升身体的免疫力，调整日常生活的健康程度。而巴萨投资的原因是希望借助这一研究成果，帮助球员维持巅峰竞技状态。一名顶级球星若能延长两年的职业生涯，不仅能为球队带来巨大的竞技和商业价值，还能为球迷创造更多难忘的经典瞬间。

当然，今天探讨了AI在足球领域里的渗透和使用，不难发现，尽管足球传统上更依赖个人能力，AI技术已经能够在多个环节中发挥重要作用。

值得注意的是，球队主教练的逐渐年轻化与科技的发展息息相关。他们往往更能适应科技在训练、比赛分析等方面的快速应用。然而，这并不意味着老专家的价值有所削减。相反，借助AI技术，我们可以将过去依赖老专家直觉判断的经验，以数据和模型为基础加以量化和客观评估，从而在保留传统智慧的同时，为球队引入更科学的决策方式。

我曾参观过雷克萨斯在日本的生产车间，其中一道工序让我印象深刻：喷漆完成后，一名经验丰富的老师傅会带着徒弟，用手从头到尾检查车身，寻找任何可能的涂漆不均匀之处并加以优化。从企业文化的角度看，这种流程不仅体现了对细节的极致追求，也可以成为展现品牌价值的经典案例——白发苍苍的老师傅以手触车身，一寸一寸地找出哪怕最微小的瑕疵。

这一流程完全可以借助AI视觉技术进行优化。通过精准采集和分析每辆车身的细节数据，AI能够迅速识别潜在问题区域，而老师傅则可将精力集中在最棘手的难点上，从而提高效率并保持高质量的标准。

实际上，这类流程的挑战并非技术，而是观念上的革新。在许多企业中，某些流程已沿袭十数年且运行良好，因此人们常常质疑是否有必要彻底改变。面对AI技术的潜力，我们需要重新审视每个环节的优化空间。

今天我分享了足球领域中AI应用的几个案例，希望能启发大家反思：与其犹豫是否需要AI，不如专注于如何在关键环节和具体任务中更有效地应用AI，以实现更高效的目标。这不仅是技术的进步，更是思维方式的转变。

最后再说一件咱AI学习圈的事情，到今天，肖妍然老师的《给孩子的AI入门课》已经连续更新四讲了，这四天里，肖老师带着孩子完成了不少有趣的任务：画绘本、做海报、写生日歌、做活动助手。今天肖老师还会带你挑战一个高难度任务，那就是做音乐MV。

刚听到这个任务时，我心里也有点疑惑：现在的孩子真的会需要做MV吗？肖老师微微一笑，说：“在校庆、班会等很多场合都需要自己动手做视频，有了AI，不仅可以提升效率，还能优化视频的质感。”

如果你的孩子也想在这些场合中脱颖而出，或者对AI创意工具感兴趣，推荐你现在就点击文稿区查看教程课。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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