## 564｜曼联球队从F1车队挖数据总监，聊聊AI在体育运动里的应用

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

前几天都在跟大家聊AI落地，今天咱们来聊点儿轻松的。不知道前段时间热映的布拉德·皮特新片《F1：狂飙飞车》，大家有没有看？

我看过这么多体育类电影，这部是我见过真实感最强的，并且在F1赛场上拍电影，可比在足球场、篮球场里拍摄难多了，其他的运动核心主要看人的发挥和队友之间的配合。而在F1比赛里，赛车和赛车手同样重要。就像电影里演的那样，可能一个零部件的升级，就能把车队的成绩提升一个档次。

所以每个F1车队的内部研发都是高度保密的。这次因为导演找到了威廉姆斯车队来参与电影拍摄，F1车队的主管方FIA还专门去威廉姆斯车队做调查，以确保不会泄密，其他竞争车队也不会因此获得竞争优势。

我在奈飞上还追过一部纪录片叫《F1：疾速争胜》，整整7季都看完了。所以，当我在看布拉德·皮特的同题电影时，也有些恍惚，如果不是因为皮特，我可能分不太清是在看电影，还是在看那部纪录片。

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我是带着家人一起去看的，他们之前从来没有看过F1比赛。看完之后，我女儿的反馈是，她之前以为F1就是把一辆异型的汽车开得再快点儿而已，没想到这背后有这么多的高科技。

电影确实呈现了非常多真实车队的高科技场景，比如女主深夜帮布拉德·皮特改造赛车所用的风洞测试设施，就是真实的威廉姆斯车队的，车队专门为了电影停下4天的风洞测试工作来配合拍摄。

还有布拉德·皮特和自己队友反复练习的赛车模拟器场景，就在梅赛德斯车队总部。它可以模拟不同F1赛道的全部弯道，或者是模拟任何一场比赛的实时天气，无论是用来复盘还是测试，都非常高科技。

除了场景和设备之外，电影里出现的技术术语和运作流程都高度还原了真实比赛，甚至扮演电影中几个车队的经理，全是真实F1车队的经理。

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其实，F1也常被称为体育运动金字塔上的明珠。原因很简单，这个链条上的每一个人、每一个细节都要在电光火石间做出决策。

赛车手是从全世界从小开车最快的一群人中，选出的20个，每场比赛都面临着巨大的考验。而维修站里换轮胎的也都是最顶尖的机械师，坐在后台电脑前工作的，也是要在实时数据面前做出最快决策的人。在收到数据的5秒内，就得马上决定要不要通知车手采取行动。可能一个进站的数据决策，就会影响整场比赛的成绩，关系到几千万的赛事奖金。

今天跟大家聊F1，还有一个原因，大家知道我是曼联的球迷，就在7月30号，曼联的官网发布了一则跳槽启事：曼联从F1劲旅梅赛德斯车队里，挖来了拥有11年经验的数据分析专家迈克·桑索尼，他将正式担任曼联球队的数据总监一职。

当时我看到这条新闻的时候，觉得不可思议。F1赛车和足球这两项运动，跨度真挺大的。可能除了比赛场上队员有时不听教练的话之外，我很难找出其他的相似之处。一个分析了11年赛车数据的专家，真的能做好足球队的数据分析吗？

不过，如果我们把曼联和梅赛德斯车队这样的光环去掉，这其实也就相当于是，一个程序员从互联网大厂跳到了电商企业，换行不换岗而已。

这种跨界之所以能发生，是因为数据和AI在顶级运动队里发挥的作用越来越大。在这些高科技的辅助下，无论教练还是球员，都可以更科学地做出决策，不再像之前那样完全凭经验、靠运气。

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首先我介绍下迈克·桑索尼这个人。他2015年毕业于南安普顿大学航空航天工程系，大学时就对数据分析和计算机建模产生了浓厚兴趣。从实习期起，他就效力于梅赛德斯车队，到2018年主要担任赛道性能仿真工程师——例如我们在电影里看到的，训练基地可以模拟任何一个F1赛道，桑索尼做的就是这个工作。

2018到2023年，他晋升为高级赛道性能仿真工程师，负责将真实的赛道数据和仿真结果结合进行对比验证。2023到2025年，他成为赛道现场的核心技术人员，直接参与实时数据分析和决策。

我再介绍几个数据：现代的F1赛车每一辆都是一座真正的数据工厂，会配备300个左右的数据传感器。每场F1比赛周产生的总数据量超过500TB，相当于处理20万部高清电影；比赛中的实时数据每圈会产生30MB，数据传输延迟仅10毫秒。

当然，这是必须做到的，否则车手问“要不要这圈进站”，后台技术分析师说“让我算算”，算完之后车手早已经呼啸而过，错过了进站时机。

特别是有了AI之后，几乎所有F1车队都把AI和机器学习用于各种预测分析和自动化决策中。虽然做这些事情很烧钱，但F1本来就是最烧钱的运动之一，所以在数据处理和应用上应该走在了大部分运动的前面，这可能也是曼联这样的足球豪门要挖F1数据分析专家的原因所在。

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桑索尼刚刚加盟曼联，我们还不知道他会做什么，但我可以跟大家说一下AI与足球在哪些场景里会有结合。

第一个最核心的，其实是球员招募和选拔革命，因为AI正在彻底改变传统的球员招募模式。以前靠的是很多球员退役后成为球探，全世界各地飞，去看很多小球员的比赛，期望从中发现好苗子，找到未来的梅西或者C罗。

但是现在，很多大球队都通过预测建模，球探不用满世界跑就可以分析球员的速度、敏捷性、技术水平等多维数据，并且评估其潜力和市场价值。在这个过程中，还能消除掉很多招募过程中人类球探才有的主观偏见。这不仅仅是足球队在用，NBA等顶级运动联盟都早已这么做了。

第二个应用场景是，AI为教练提供前所未有的战术洞察力。

如果大家观察英超，就能发现40多岁的主教练占据了主流，而在十几年前，当时流行的是弗格森这样的资深老帅，因为他们的经验更加丰富，指望着一次换人点石成金。但是现在的数据科学更加先进，可以分析每个对手、每个球员的比赛模式，制定有针对性的战术。包括训练中球员穿的训练背心都带有丰富的传感器，实时监测球员的跑动距离、冲刺速度等，帮助教练优化各种训练计划。

例如我们广播站里介绍过的利物浦，就跟谷歌DeepMind有过合作，分析过去几年的几千个角球，从而帮助自己优化战术策略。

当然，还有很多运动赛场的细节领域，AI也都在渗透进去。像我一样年纪比较大的球迷，应该还记得1998年的那个法兰西之夏，当时非常热门的巴西队完败，最后输给了法国队；如日中天的罗纳尔多在决赛中的表现犹如梦游，失利后被全世界的球迷攻击。

但20多年后，罗纳尔多的医疗报告才曝光：比赛前一天晚上，他因为扭到颈动脉，出现心跳下降、昏迷和痉挛等症状。队医误判是癫痫发作，给他注射了大量抑制大脑活动的药物，这才导致他在决赛场上发挥失常。

但这种情况在身体数据非常完善的今天已经很难发生了。别说巴西国家队，很多半职业球队，也已经不会发生这种情况。

不过除了身体治疗之外，很多运动队还引入了AI心理教练。因为很多运动员其实都生活在高压之下，很容易出现各种心理问题。

例如Sport Psychology这种AI平台，就在给运动员提供24小时服务，运动员可以随时跟AI心理教练对话，讨论焦虑、信心等问题，或者在AI心理教练的引导下进行专注力训练。

这种服务的优势就在于随时随地和安全私密。因为大部分球员不愿意向人类教练暴露自己的内心恐惧。AI心理教练还能做到很精准，可以具体到足球运动员罚点球时的心理抗压训练、篮球运动员罚球投篮时的心理训练等。

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今天絮絮叨叨跟大家聊了这么多体育跟AI的结合，其实从桑索尼的身上就能看出一点：理论知识固然重要，但是他站在F1赛道边，把自己的数据分析能力和电光火石间的快速决策能力结合到一起，才有了这次个人职业生涯的转折。

如果要我说咱们能从这个案例中获得什么启发的话，那就是我们要把AI用在自己最真实的任务上，在“干中学”要比动不动就说“我要先学习，先打基础”有用得多。

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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