如果您看过冰球比赛，或许想象得到这种比赛场面十分混乱而且不可预测
即使是最出色的教练也无法确保始终做出明智的决定
目前有一家公司正在运用 AI 的强大功能
帮助教练将看似混乱的比赛解析为强大的分析数据，以在比赛中抢占先机
我是 NVIDIA 公司的 Arjun Dutt，您正在观看“我是 AI”系列短片
用 AI 制胜冰坛
我是一名竞技统计极客，我喜欢数学和竞技
我觉得这两者能够达到完美协调，而这也是我生活的全部
冰球是一项极其复杂的竞技项目
抢占先机、取得竞争优势并战胜其他球队的难度在逐年升高
而这类竞争极为激烈的联赛更是如此
我发现，目前还没有自动收集冰球比赛数据的技术
每个球队、每个联盟都是由人力收集数据
获取大量相关统计数据可能至少需要 10 个工时，而这只是记录阶段
你还得对数据进行分类、筛选等等，所以根本没有足够的时间准备下一场比赛
或许等你完成所有工作后，下一场比赛已经开始了
这样你就会错过利用这些数据抢占优势的时机
那么，AI 如何加速这一流程以确保教练及时获得所需信息，并改变赛场局面呢？
Iceberg Sports Analytics 是一个平台，它可以收集冰球比赛的信息
并在网站上以用户容易理解的方式展示出来，以便大家分析自己球队或球员的表现
我们开发了一个硬件系统，其中配备了三个摄像头，每个摄像头都会追踪各自的区域
这样，我们便能看到整个溜冰场的全景
这些摄像头可以捕捉横跨整个冰场 60 米冰面的镜头
每秒可以跟拍各球员 10 次
原始数据集中的一百万个数据点均对应球员和裁判的移动方位以及冰球的位置坐标
比赛结束后，你可以将视频上传到云端
然后使用人工智能，分解比赛数据
这样，教练就不必花时间去亲自分解视频
冰球比赛可以用四个基本活动来解释
它们分别是滑行、传球、射门和接球
接球是指碰触到冰球的动作
我们正在应用机器学习算法来识别这四种活动
登录我们的系统后，你会看到你的基本分析统计数据，即命中率、射门总数、争球数、控球率
控球率能够说明比赛中哪一方控制冰球的时间更长
Iceberg 还有其他一些更为特殊的指标，比如 xG
xG 是指预期进球，说明某次射门或某一活动能够带来成功进球的概率
这些算法的关键在于使用了一类特殊的递归神经网络，该网络使用了长短期记忆 (LSTM) 单元
LSTM 单元使用先前记忆以及当前数据来预测未来事件的可能性
输入比赛视频后，Iceberg 系统会在早期阶段执行球员识别
球队构成以及球员和冰球的运动轨迹计算等操作
基于这些初级信息，Iceberg 的 LSTM 网络将生成有助于提供更多见解的比赛活动流数据
之后 Iceberg 会在系统更深层次使用这类数据，以生成预期进球时间轴等高级指标
Iceberg 系统可识别攻入进攻区、以多打少或拦截传球等复杂活动
并可解释这些活动会如何影响进球和得分概率
并非所有射门都会产生相同结果
所以我们为每次射门附加了一个概率指标，以此来提升球队的分析结果
这样，你便可确定比赛进攻方的哪些球员为你创造了实际价值
一个球队只会有一个最佳射手
至于其他人，你得确定他们的强项和优势
过去，你只知道进球和助攻
而无法得知从 A 点到 B 点是谁拿到了球、谁创造了射门机会
但现在经过分析后，即使是不显眼的球员，你也可以在混乱的赛场上发现其亮点
我们十分依赖教练的反馈
我们构建的这个解决方案，就是取之于冰球教练，也用之于他们
不过冰球比赛通常很复杂，教练们就特定比赛状况的评判往往也存在分歧
对于利用其他工具来客观裁定各球员的行为，他们会有什么感想？
身为一名教练，我认为出色的教练需要不断学习
现在你能掌握强大的技术，但如果思想不跟着更新，我觉得你会错过一半以上的比赛
我很高兴能够借助数据、视频和信息，来帮大家为第二天的比赛做准备
如果它能根据你的即时想法提供强大的支持，那真是太棒了
无论如何，作为一名教练，你都会想知道自己的判断是对是错，以及如何纠正问题
我想知道，Iceberg 如何能在很短的时间段提供分析，以便球队可以确实利用到其结果？
我们之前一直使用 CPU ，但分析一场比赛需时 15 小时以上
由此，我们意识到必须改用 GPU 来缩短分析时间，毕竟客户需要及时获得数据
削减成本也是我们改用 GPU 的原因之一
现在我们的成本已降低两倍以上，分析时间也只需 5 小时，改进工作卓有成效
我知道 Iceberg 目前正在逐渐涉足其他体育项目
我们首先考虑的是足球
即将深入研究的下一个项目是长冰球比赛
我发现现在还没有长冰球比赛的分析统计数据
我们的产品技术实现了完全自动化，可以轻松扩展
因此对我们而言，不管是 50 位还是 10000 位客户，都不成问题
我们只需借助更强大的计算性能分析比赛即可
这都得益于计算机视觉和自动化技术的发展
