從對手分析、戰術洞察、規劃判罰到提高運動員表現，AI與機器學習已經融入到各項體育運動當中。NBA就在使用生成式AI來提供個性化的球迷觀看內容；兩屆奧運會馬拉松運動員Des Linden則擁有一套數字孿生心臟模型，能夠模擬她的心率、血流量與血氧水平，據此微調訓練強度以提高比賽成績；亞特蘭大獵鷹橄欖球隊的主場梅賽德斯-奔馳體育場也已經部署了人臉識別檢票系統。

盡管出現了這么多令人印象深刻的應用，但報告指出體育產業對于全球AI市場的貢獻并不算大。2020的6月至2023年6月，全球體育領域共獲頒363項AI相關專利，相比之下汽車行業則為4155項。本文將與大家共同探討相關AI應用，展望AI技術如何支持環境可持續性、并解決體育部門在氣候變化影響下面臨的一系列最新難題。

運動員傷病預防

氣候變化正在加劇運動員面臨的健康風險。在極端炎熱、因污染或野火煙霧造成的空氣質量低下、或者在干旱硬化的地面上進行訓練和比賽等惡劣條件下，體育運動需要考慮的風險因素正在快速增加。這些情況可能增強運動員因脫水、肺部疾病、疲勞引起的拉傷/扭傷以及重復性勞損而受傷的幾率。

AI技術能夠根據運動員的體態、姿勢與運動軌跡提供實時且精確的生物力學監控與預測分析。一旦檢測到壓力或者疲勞跡象，教練、經理和運動員就能明智做出干預決定，在很大程度上降低遭受傷病的風險。這些即時反饋信息，將主要由配備傳感器和AI技術的可穿戴設備提供。

2023年10月17日，在蒙得維的亞世紀體育場舉行的2026年FIFA世界杯南美區預選賽烏拉圭對陣巴西隊的比賽中，巴西前鋒內馬爾受傷后痛哭離場。巴西足協10月18日表示，足球巨星內馬爾在這場巴西0-2負于烏拉圭的比賽中左膝韌帶及半月板撕裂，將不得不接受手術治療。

前澳大利亞鉆石隊籃網球運動員Amy Steel在2016年的比賽中罹患嚴重熱病，導致她被迫中止了運動生涯，病痛甚至將延續伴隨她一生。在被問及AI應用是否有望避免此類風險時，Amy回答道“至少從個人經驗來看，單純監控比賽期間的溫度與濕度讀數來判斷運動環境是否安全，已經遠遠不夠了。”

她進一步補充稱，“我們知道不同人體對于高溫的反應各有區別，我自己就是典型的例子。在中暑之前幾周，我才剛剛打破球隊的體能測試記錄，但隨后卻出現了最嚴重的中暑癥狀。也許可穿戴設備能夠幫助我們理解個體之間的差異，幫助保障選手安全。理想情況下，我們當然希望此類技術能夠在長遠角度轉化為更好的熱量管理策略，讓運動員們無需依賴昂貴的設備即可安全參與體育賽事。”

天氣預測建模

據報道，AI技術現在能夠超越傳統天氣預報，更快、更準確地預測極端高溫與氣旋路徑等重要指標。英國《金融時報》報道稱，AI預報在能源消耗方面也僅為傳統方法的千分之一。

隨著氣候變化導致的極端天氣事件及惡劣條件的增加，AI應用能夠幫助體育主辦方，特別是戶外運動和巡回賽事的主辦方提前獲取更準確的信息。他們可以據此采取必要行動以調整或推遲富順，確保運動員、工作人員和觀眾的人身安全，或者提前向參與各方提供預防建議。

粉絲行為預測建模

隨著新冠疫情結束，粉絲們也開始重回體育賽場。科技企業利用AI技術與賽事隊伍合作設定門票價格，更準確地預測粉絲們愿意為現場觀賽掏出多少預算。西甲聯賽就構建起一套機器學習解決方案，能夠在比賽規劃階段最大限度提高電視觀眾與場館觀眾的人數。各類體育組織也開始使用預測模型來設計更具針對性的宣傳與促銷內容。

對體育場館內粉絲行為進行預測的一大潛在收益，在于減少資源浪費。通過更好地了解觀眾趨勢、粉絲統計數據，以及對食品、飲料和商品的偏好，賽事主辦方可以利用這些指標提高效率、減少不必要的物資儲備。促銷活動則可以根據粉絲的喜好和消費習慣進行定制，進一步改善物資的消化比例。

除了減少物資廢棄之外，一些組織還利用基于AI的解決方案鼓勵垃圾分類并提供游戲化獎勵，引導賽事粉絲適當分類以優化回收效率。這項技術還能夠為場館提供更為詳盡的廢物類型、量級和分類數據，整理出靈活準確的管理報告。

能源效率

體育場館在賽事舉辦期間會消耗大量能源，某些大型設施還設有員工辦公室和會議場所，這意味著場館內只有少部分設施能夠頻繁使用。基于AI的樓宇管理系統可以控制并跟蹤建筑物內的各類系統與功能，收集并處理大量傳感數據。

在設有傳感器和物聯網技術的智能建筑中部署AI方案，能夠最大限度提高能源利用效率。AI算法可以分析并解釋建筑管理系統中的數據，進而對供暖、制冷和照明系統做出實時調整，有效優化能源消耗并減少對環境的總體影響。

排放預測與戰略制定

最近一篇研究論文，提出了一種為體育賽事管理場景開發AI驅動碳排放策略的新方法。概括來講，這套方案使用一套碳排放模型對人口、財富和技術進行量化影響分析，依托神經網絡預測未來排放趨勢。再結合遷移學習的功能增強，最終建立起體育完整管理中的碳排放綜合分析方法。

盡管此項研究存在局限性，但論文表示“這項研究的意義，在于有望為體育賽事主辦方提供數據驅動的碳排放管理方法。”研究人員認為，體育活動可以利用AI推進宏觀層面的可持續性轉變，準確預測體育賽事期間的碳排放總量并制定行之有效的碳中和策略。

粉絲出行數據中的生成式AI

對于體育賽事主辦方來說，收集粉絲觀賽詳盡數據以整理溫室氣體排放報告往往相當困難。傳統作法只能收集少量數據樣本并據此推斷，作為粉絲參加體育賽事或現場出行的排放估算值。

生成式AI能夠利用機器學習技術創建出與真實數據高度相似的合成數據，用以模擬各類場景、生成假設數據集，并填補現有數據的空缺。雖然這是一類潛在的有趣用例，但以這種方式創建數據的確存在相關風險。因此作為一項關鍵前提，由生成式AI做出的推斷必須經過人類的測試、審查與驗證。

未來機會

某些一些體育類AI用例已經部署到位，其他應用則還須更多的探索和監管介入才能發展成熟。另外需要強調的是，AI技術本身也會對環境造成重大影響。國際能源署明確表示，AI“比其他形式的計算會消耗更多的能源——考慮到全球正積極尋求高效能源系統的宏觀背景，這將是一個至關重要的考量因素。”具體來講，訓練一套模型所消耗的電量甚至超過100個美國家庭全年的電力需求。

全球體育產業正在被AI及其他構成第四次工業革命的新興技術所影響甚至重塑。而如今，我們正站在第五次工業革命、或者說認知時代的邊緣，新時代的基本特征在于強調環境保護與可持續發展的深遠意義。隨著體育組織建立、影響并采用AI和機器學習應用方案，各方必須抓住每一個可能的機會將可持續性、環保意識和包容性納入發展規劃。