體育播報11月18日宣 郵報報道，阿森納借助AI技術(shù)沖擊英超冠軍，在追求近20年來的首個英超冠軍的過程中，阿森納悄然轉(zhuǎn)向了一個新領(lǐng)域。

在倫敦科爾尼訓(xùn)練基地的背后，槍手們正在構(gòu)建一些可能重新定義他們未來的東西。這不是一種新的陣型或戰(zhàn)術(shù)調(diào)整，而是一場情報革命。俱樂部擴大了數(shù)據(jù)科學(xué)部門，并投入資金建設(shè)尖端的人工智能（AI）基礎(chǔ)設(shè)施——這些工具現(xiàn)在從識別符合阿爾特塔戰(zhàn)術(shù)理念的球員到預(yù)測傷病等方面發(fā)揮著重要作用。

AI技術(shù)是頂級俱樂部最新的革命。所有俱樂部都在競相通過數(shù)據(jù)和機器學(xué)習尋找競爭優(yōu)勢，而阿森納則希望成為這一領(lǐng)域的先驅(qū)，邏輯很簡單，在一個賽季中，多進一個球或防止一次受傷可能會帶來數(shù)個積分，甚至可能是最終贏得獎杯的關(guān)鍵一步。郵報提供了一個罕見的機會，讓我們一窺阿森納隱藏的算法和數(shù)據(jù)實驗室，它們正在塑造球隊的爭冠之路。

就在上周，阿爾特塔小心翼翼地暗示了俱樂部對AI的低調(diào)采用，他說：“這項技術(shù)已經(jīng)在許多方面和許多流程中使用，不僅幫助球隊，還幫助整個組織。它將不斷改進，并為我們提供有價值的見解，或者至少讓我們有所思考。我不是專家，但這是一項有價值的工具。我們開發(fā)了一些我們認為可以幫助我們更好地了解自己、評估我們的工作以及可以改進的地方?！?/p>

這讓我們看到了阿森納寧愿保持低調(diào)的世界。在倫敦科爾尼，最顯著的發(fā)展之一是阿森納所稱的性能模型——這是他們內(nèi)部開發(fā)的定制化、由AI驅(qū)動的工具。每天，俱樂部都會收集大量的數(shù)據(jù)，例如訓(xùn)練中的GPS跟蹤、比賽統(tǒng)計數(shù)據(jù)、恢復(fù)時間、沖刺記錄、生物力學(xué)指標，甚至是在訓(xùn)練中的微小動作。這些AI系統(tǒng)處理的是成千上萬的數(shù)據(jù)點，涵蓋了訓(xùn)練和比賽。每個數(shù)據(jù)集都輸入到專門訓(xùn)練以回答人類無法回答的問題的模型中，從識別疲勞模式到預(yù)測受傷風險。

簡而言之，這項技術(shù)使阿森納能夠為可能發(fā)生的事情做準備，而不僅僅是對已經(jīng)發(fā)生的事情做出反應(yīng)——這是一個微妙但重大的足球運營轉(zhuǎn)變。

阿森納利用AI技術(shù)優(yōu)化球員訓(xùn)練與戰(zhàn)術(shù)分析。在推動許多這些模型的人工智能分支，機器學(xué)習中，它擅長發(fā)現(xiàn)人眼無法察覺的模式。與其編寫固定的規(guī)則，如“如果一名球員跑動距離少于X米，他們就處于疲勞狀態(tài)”，不如讓模型通過多年的性能數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，自行找到相關(guān)性。

盡管俱樂部對其方法保密，但郵報了解到，他們的AI監(jiān)控集中在多個關(guān)鍵方面。首先是個人檔案。每名一線隊和青訓(xùn)營的球員都有一個動態(tài)檔案，記錄著他們的沖刺力學(xué)、恢復(fù)率以及在疲勞狀態(tài)下生物力學(xué)的變化。這使得阿森納能夠優(yōu)化訓(xùn)練負荷，因為每個球員的身體反應(yīng)不同，并且可以識別出可以通過定制訓(xùn)練來針對的優(yōu)勢和劣勢。

另一個，也是最關(guān)鍵的一個方面是傷病風險和恢復(fù)。這是近年來塑造阿森納賽季的關(guān)鍵領(lǐng)域。在2022-23賽季，威廉·薩利巴的背部受傷破壞了槍手的爭冠希望，迫使防守陣容重新調(diào)整，暴露出球隊深度不足的問題。上個賽季，凱·哈弗茨因腿筋受傷缺席近三個月，導(dǎo)致米克爾·梅里諾被臨時改造成前鋒，再次打亂了阿爾特塔的計劃。

目前，由于六名進攻球員都無法上場，主動預(yù)防傷病的重要性更加明顯。阿森納的模型旨在預(yù)測風險，而不僅僅是應(yīng)對風險。當數(shù)據(jù)提示危險時，工作人員會傾聽。通過識別肌肉過載或疲勞的早期跡象——如加速度的微妙下降或可能導(dǎo)致腿筋撕裂的機械失衡——模型可以標記需要調(diào)整工作量的球員。

例如，在接下來14天內(nèi)的五場比賽（從周日對陣熱刺開始）之前，系統(tǒng)可能會標記出帶有較高殘留疲勞的球員，從而促使進行定制休息或減少出場時間。重點很簡單但至關(guān)重要，保持球員可用。更少的傷病意味著更多的穩(wěn)定性，而更多的穩(wěn)定性意味著更多的積分。

阿森納對AI的使用不僅限于理療師和表現(xiàn)團隊。在戰(zhàn)術(shù)準備中，機器學(xué)習工具以微小細節(jié)剖析對手的模式。它們可以評估邊后衛(wèi)前壓時出現(xiàn)的空檔，或者中場球員對壓迫觸發(fā)的反應(yīng)。這使分析師能夠提供精確的數(shù)據(jù)驅(qū)動洞察，例如：“當對方邊后衛(wèi)前插時，中后衛(wèi)和防守型中場之間會出現(xiàn)空間，我們的10號球員可以利用這一點。”

招募也已經(jīng)演變。僅憑進球和助攻來評判球員的時代早已過去。阿森納的模型評估的是更細微的特質(zhì)，如角色之間的適應(yīng)性和與阿爾特塔戰(zhàn)術(shù)原則的一致性。每個位置現(xiàn)在都有一份詳細的體能和戰(zhàn)術(shù)藍圖，規(guī)定了所需的強度水平。例如，一名邊鋒可能需要在短時間內(nèi)維持特定的強度水平。這意味著槍手可以識別出完美適合他們風格的低估球員——在日益數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)會市場上，這是一個關(guān)鍵優(yōu)勢。他們利用這一點來管理潛在目標球員的名單。

在精英級別，投資AI和分析不再是可選項。阿森納之所以與眾不同，不僅在于他們采用技術(shù)，還在于他們的整合方式。AI嵌入到俱樂部的每一個層面，從青訓(xùn)發(fā)展到一線隊恢復(fù)。近年來，俱樂部加大了對數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習工程師的招聘力度，這些人現(xiàn)在與分析師和教練并肩工作，將數(shù)字轉(zhuǎn)化為細微的見解。

然而，AI并不是萬能的。模型的好壞取決于輸入的數(shù)據(jù)，而足球仍然充滿了不可預(yù)測性。個別球員的精彩時刻或裁判的決定仍可能違背算法。即便如此，阿爾特塔和他的團隊現(xiàn)在比以往任何時候都有更多的工具來支持他們的直覺。數(shù)據(jù)與直覺的結(jié)合是槍手認為下一個飛躍將來自的地方。

多年來，他們在阿爾特塔領(lǐng)導(dǎo)下的進化在球場上顯而易見。但在幕后，阿森納對AI的擁抱已經(jīng)在數(shù)據(jù)室和數(shù)字儀表板中悄然成形。這就是它的力量所在。

無論這是否能為阿森納帶來他們追逐了20多年的冠軍頭銜，仍有待觀察。但有一點是明確的：一個更聰明、更敏銳的阿森納的基礎(chǔ)已經(jīng)牢固地建立起來，未來不僅基于精準，還基于預(yù)測。