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讓球迷重返英超賽場,AI能做什么?

人工智能 深度學習
盡管COVID-19商情的陰霾仍未散去,但今年英超聯賽的首周末比賽卻迎來了個難得的“好天氣”。

 盡管COVID-19商情的陰霾仍未散去,但今年英超聯賽的首周末比賽卻迎來了個難得的“好天氣”。

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為了在非常時期繼續帶來精彩的比賽,英超聯賽主辦方啟動了“Restart項目”,旨在定期測試體育場館的新冠病毒應對能力,希望借此將比賽與訓練過程中的疫情傳播風險降至最低水平。

現場球迷體驗

如果舉措實施得當,那么從現在開始到明年五月,英超聯賽有望正常進行。但目前觀看賽事的唯一途徑仍然只有電視直播,球迷們重返現場的可能性仍然很低。

作為試驗性計劃的一部分,英國各地的部分體育賽事已經開始接納少量觀眾。通過盡可能保持觀看者之間的坐席距離,政府官員及主辦方希望制定嚴格的指導方針與規定,保證觀眾們安全享受比賽。

布萊頓與霍夫·阿爾比恩隊同切爾西隊之間的季前友誼賽,正是此輪測試計劃的一部分。好消息是試驗取得了圓滿成功,同期舉行的橄欖球、板球與斯諾克比賽同樣平安完成。

重新開放體育場館不僅能夠吸引到粉絲們的回歸,同時也將增強電視轉播節目的現場氛圍,并帶來可觀的比賽收入。但即使只需要管理體育場內的一小部分容量,主辦方仍然需要清潔場地、規劃座位并引導前來觀賽的數千名支持者。

分析解決方案

在確定場館所能容納的粉絲數量以及具體管理舉措方面,人工智能(AI)有望為各體育俱樂部提供有力支持。

分析專業企業SAS一直與專業足球俱樂部合作,幫助他們立足賽場內外運用數據資源,并建立起座椅優化平臺以為現場觀眾提供預測杠。

SAS體育產業顧問 Reece Clifford在采訪中表示:“德甲宣布恢復賽程時,我們就已經想到了這方面需求。俱樂部可以根據調查結果做出收入判斷,并以數據為基礎保證賽場的大門可以安全敞開。事實證明,各賽事主辦方也確實在認真考慮這項工作。”

在建模成果的實際質量,直接取決于俱樂部所收集數據的廣度。

最初,SAS使用靜態容量數據生成預測結果,但隨著時間推移,這套平臺已經有能力處理一切結構化與非結構化類型的數據。實際操作中的最大挑戰,在于體育場館缺少標準化設計引導。事實上,這些大多建設于2000年初的場館在場地劃分、座位設置乃至觀賽區規模方面都存在著巨大差異。

他還補充道,“我們可以對任意體育場館進行分析。俱樂部方面需要提供的除了場地尺寸信息之外,還包括票務信息等,我們會將這些數據全面納入算法當中。”

俱樂部可以輸入一切自己掌握的信息,包括靜態數據、傳感器數據、乃至Wi-Fi網絡生成的實時數據以及AI生成的信息。例如,某些參數(例如季票持有者數量或殘障人士的餐飲需求)屬于常量,但其他一些信息則往往波動極大。如果俱樂部能夠使用實時數據源,即可保證由算法隨時隨地做出調整,并在幾分鐘之后給出可靠的分析結論。

這套平臺還需要考慮各個國家的不同法律要求,借此生成對應模型,幫助俱樂部制定與規定相符的座位排布政策。

Clifford補充道,“這項工作也需要俱樂部方面的積極配合。沒有哪一種方法能夠涵蓋所有需求,真正的核心在于運用數據制定正確的決策。算法就是算法,我們可以從任何來源獲取數據。”

“如果俱樂部方面擁有公共交通數據,那么我們的合作伙伴或內部咨詢團隊將為其提供幫助。俱樂部也可以指定自己的數據科學家,由我們為其提供一份基礎藍圖,并由這些科學家們根據實際需求做出定制化調整。”

在模型確定之后,SAS將與俱樂部一同制定比賽日計劃,借此控制各階段的出入人流、交通流量以及衛生間管理等元素。接下來的問題,就是這些規則應該由管理員還是自動化方案負責執行。例如,托特納姆熱刺體育場就會使用智能標牌自動引導觀眾們的行動。

數據驅動型組織

足球俱樂部正逐步發展為數據驅動型組織,而技術方案足以為其帶來更高的績效與運營效率。Clifford本人就曾在韋康比流浪者隊與查爾頓競技隊的體育科學團隊工作。

只要行之有效,足球俱樂部顯然樂于使用分析技術幫助球迷們重返現場。

當然,這一切的前提,是防止新冠病毒出現新一輪爆發。根據預定計劃,英超聯賽希望能在今年十月向部分觀眾開放現場觀賽服務。

但英國政府表示,就在本周初重新開始限制聚會活動之后,這項賽場開放計劃也進入重新審查周期。政府方面強調,任何試驗性計劃的觀眾容納上限不得超過1000人,這一數字不僅遠低于早期測試水平,也低于歐洲其他國家在疫情期間的足球比賽接納規模。

英超聯賽主辦方表示,目前并沒有理由推遲球迷們的回歸,而且現場觀眾過少已經導致聯賽發生虧損,這更加不利于制定充分有效的安全措施。而主要在小規模體育場舉辦的英格蘭足球聯賽等賽事,反而獲得了更靈活的觀賽恢復空間。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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