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之前刷到过一条网友评论:“我就想安安静静看个球,整那么多AI有啥用?” 我当时还顺手点赞了,现在想想确实有点片面。
说起来我之前对这类白皮书的印象一直是“正确的废话”居多,要么堆一堆高大上的概念,要么把国外案例翻来覆去说,没什么落地的实感。这次本来是抱着凑数的心态去的,毕竟之前也参加过不少类似的发布会,听完就忘的那种。
之前刷到过一条网友评论:“我就想安安静静看个球,整那么多AI有啥用?” 我当时还顺手点赞了,现在想想确实有点片面。
- 09-23
我在现场摸到的几个真实落地案例
- 09-22
当然也不是全是好消息,白皮书里也提了现在的行业痛点,比如成本还是偏高,中小俱乐部根本用不起,还有数据安全的问题,比如球员的身体数据算不算个人隐私,现在还没个明确的规范。
- 09-21
- 训练优化类:职业队的战术分析、青训的动作捕捉
- 09-20
- 球迷运营类:AI生成赛事集锦、个性化观赛推荐
- 09-19
结果进去坐了半小时,发现这次的内容还真有点不一样。

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说起来突然想起个旧闻,2024年的时候有个青少年足球赛,用AI测球员的跑动距离,结果数据差了快两公里,当时被家长骂上了热搜,我还跟着吐槽了好久,说这技术就是骗经费的。
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刷到2026年体育人工智能发展白皮书的相关话题,刚好上周去行业峰会领了纸质版,还热乎着,来唠点通稿里没说的一线观察。
我在现场摸到的几个真实落地案例
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宝马会代理开户-www.bmw919.com|www.bmw919.net常见疑问
其中球迷运营类的增长速度是最快的,这个我之前完全没想到。
小结与后续关注
唠到这也差不多了,本来还想说说场馆运维那边的具体案例,突然有点犯懒,不想翻资料了。
比如现在的AI集锦,不是之前那种只剪进球的了,能根据你喜欢的球员,把他每一次触球、过人甚至跑位都剪出来,连替补席上的反应都能给你单独剪一段,对于死忠粉来说确实挺香的。我自己试了下,生成我喜欢的球员的单场集锦,大概两分钟就出了,搁以前小编得剪大半天。