誰會在未來的足球運動中扮演最關鍵的角色？隊員還是教練？也許可能是人工智能。
人工智能是為教練和經理提供球賽更深入理解的強大工具之壹。
在本屆世界杯之前的2013/2014賽季，已經有研究機構使用人工智能，對西班牙足球聯賽20支球隊的傳球策略，進行了詳細分析。它讓人們對西甲球隊的戰略戰術有了獨特的見解。
人工智能通過分析比賽的視頻片段，獲取了豐富的場上球員的信息，包括球員在球場的跑位，他們之間的距離以及每個傳球所花費的時間的信息。
通過機器學習，能夠研究整個賽季中超過30萬次的單人傳球，並確定球隊使用的數百種戰術模式。同時，數據也統計出這些模式是否發生在多場比賽中。
算法顯示，2013/2014賽季，巴塞邏那和皇馬分別有超過100次重復的關於傳球的戰術模式，分別為151次和180次，並且都是在自己的半場；而贏得當年聯賽冠軍的馬德裏競技隊，則只有31次。
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成功的秘訣？
密歇根大學體育管理教授斯蒂芬·斯曼斯基說，戰術的不可預測性更強，可能正是馬德裏競技隊有在那個賽季取得成功的原因。
“如果是壹個俱樂部，我甚至可以說我們不想要更多的傳球戰術，重復次數越少越好。”他說。 “另外，很多球星之所以讓對手害怕，是妳永遠不知道他下壹步會往哪裏走。”
它同時表示，人工智能能夠幫助教練更好地理解對手球隊的戰略，了解壹支球隊的戰術，以及他們在賽季中可能如何變化；甚至還可以幫助教練更好地抉定他們的球員應該如何標記對手，以及在他們自己的戰術中哪種最有可能得到回報。
更重要的是，教練還可以檢查自己的球員是否在遵從比賽計劃。加爾馬蒂指出，人工智能的另壹個好處是，教練不必花費很長時間研究遊戲錄像 ——機器學習可以為他們挑選出關鍵的時刻和戰術。
最好的團隊已經在研究數據分析如何幫助他們更好地打比賽。例如，拜仁慕尼黑和霍芬海姆已經與德國軟件巨頭SAP合作，在每場比賽後獲得球隊詳細的表現評估。
SAP的系統同洋使用機器學習來梳理匹配數據，但也包含分析師手動註釋的評估。這些人工評估，主要是為了指出球隊在比賽特定時刻的表現如何，以訓練人工智能得以用人類教練的方式理解數據。
SAP發言人詹斯威特科夫說：“如果妳攻的很猛，我們可以發現這種打法的後果。” “或者，如果妳打得更像拜慕尼黑並且掌握很多控球時間，妳的受傷幾率會更小嗎？”
他表示，他們的目標，是在半場時間內，就能為它的球隊客護們提供像這洋的分析。
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