悬念丛生的欧洲杯,震惊世人的围棋人机大战,即将到来的奥运会,以及国家政策驱动,资本来势汹涌,让2016年成为了一个名副其实的体育年。
作为一名资深的体育迷,同时也是一名科技行业趋势的观察者,这一年我发现了很多好玩的现象:越来越多新势力、新技术注入体育行业,带来了新元素、新思想和新玩法。老江湖、新势力碰撞出的火花,正在推动着体育生态的创新和变革。
欧洲杯落幕的当天,我就通过实名微信公众号“刘兴亮”发出了一篇《盘点欧洲杯里的黑科技》,总共盘点了6项让体育更加炫酷更加性感的科学技术,令这届欧洲杯脱离单纯体育的范畴,变的与众不同。
最近,听到有不少声音在谈科技和体育领域的相互作用,科技公司英特尔也在寻求与科技和体育运动领域意见领袖的对话和观点碰撞,希望探讨“科技X体育”的未来发展方向。我对这个话题也很有兴趣,但更让我感兴趣的是推动“科技X体育”威力爆发的驱动力。很多业内人士都认同,2016年,就是“科技X体育”威力的爆发之年。在我看来,之所以会爆发,究其原因,应当有这么四个驱动力:
1、设备的智能化
本届欧洲杯上,威尔士一路闯进四强,作为领军人物的贝尔也称为最耀眼的明星之一。他在小组赛阶段两度任意球破门得分,让我们见识到任意球的魔力!贝尔的任意球究竟有多强?如果皮球内嵌英特尔Curie模块,它将会告诉你一切秘密!Curie能纪录下皮球运行过程中的所有数据,包括运行轨迹、速度变化、空中旋转等,在这些数字的诠释下,我们能体会到任意球的美妙,也会再次跪倒在大圣的球技之下……
再比如,英特尔联合了像New Balance、X Games、红牛媒体工作室等众多运动领域的领先品牌一起开发可穿戴技术,为运动和健身行业的朋友提供身体指标和运动数据的收集,并传送到手机和云端进行分析。这些数据可以帮你了解健身的效果,制定更好的计划,甚至还能够分享到社交媒体。
这一切的实现,都在于智能化浪潮的来临。智能化的浪潮又将卷携着我们去向何处?答案是“万物智能”。社会的趋势,必将从万物互联走向万物智能。也就是说,以后的一切设备都将是一个人工智能系统,都会变成机器人!具体而言,即以后可能我们身上的每个钮扣、每个鞋子都是智能设备,都可以互相连接并接入云端。所以,可以被称为“智能一切的时代”。
换言之,当智能一切时代来临,我们将被各种智能设备所包围,且数量多的惊人。日本著名互联网投资人孙正义就曾预言,2020年我们每个人会平均连接1000个设备。进而言之,未来没有智能设备的日子,你将难以适应,就像现在如果没有互联网、没有手机,你将无法生活一样。
智能化技术将改造我们生活的方方面面,它让交通变成了“智能交通”,让医疗变成了“智能医疗”,它会让体育变成了“智能体育”……
正是这些相关软硬件的迅速发展,才使得“科技X体育”有了爆发的可能性。
2、大数据的发展
基于英特尔强大计算能力支持的Scout7正在运用数据,彻底改变足球俱乐部识别并招募新球员的方式。这家英国软件公司已经收集了每年超过300万分钟的比赛画面,并提供超过15万活跃运动员录像的可搜索数据库。球员的年龄、身高、位置、速度、跑动距离、上场时间、传球次数、成功断球率、射中球门次数、进球等数据,比赛的时候就已经自动记录并分析了。
图:自从15岁起,哈里·凯恩一直被Scout7追踪
在图中可以看到,Scout7是一个极为强大的系统,例如,英格兰前锋哈里·凯恩15岁那年,在瑞士贝林佐纳举办的瑞士杯比赛中踢进三个球时,他就成为了首个在Scout7数据库中被标记出的球员。
2014年,莱斯特城队利用Scout7,以40万英镑的低价购得勒阿弗尔队边锋马赫雷斯。谁怎么也没料,这个决策一本万利,将让他们获得丰厚回报。在莱斯特城赢得英超冠军的这个赛季里,马赫雷斯踢进11个球、创造11次助攻,并被评为“年度英格兰足球先生”。报告显示,他的转会预估价值目前高达2500万英镑。
Scout7运营总监BradfordGriffiths表示:“2016年欧洲杯期间,我们每场比赛约收集12GB的内容。其中包括所有关键数据统计,例如:阵容、阵型、跑动距离、上场时间、传球、抢断、助攻、射门以及高清画面。”
在中场哨吹响后1-2个小时,通过英特尔QuickSync视频技术对比赛进行转码,Scout7就能向客户提供这些球赛分析数据。
在未来的大型锦标赛中,数据将帮助增强球迷、广播电视机构、运动员和裁判的竞技体验。
早在1980年,著名未来学家阿尔文•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过,大约从2009年开始,大数据才成为互联网信息技术行业的流行词汇,进而成为一个产业,甚至是一个时代,即所谓DT时代。其诱因是互联网产业的迅猛发展。
美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,而世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。因此除了互联网,大数据的爆发很大程度上源于传感器技术和产品的突飞猛进。人类在制造数据和搜集数据的量级和速度上将呈现几何级数的爆发式增长!
未来,随着互联网应用的进一步扩展以及可穿戴技术不断融入体育产业的方方面面,数据产生、搜集的速度和量级将不断加速,体育智能化的进化速度也将加快。
3、云计算使低成本大规模并行计算成为现实
从概念上讲,可把云计算看成是“存储云+计算云”的有机结合,即“云计算=存储云+计算云”。存储云的基础技术是分布存储,而计算云的基础技术正是并行计算:将大型计算任务拆分,然后再派发到云中的各个节点进行分布式计算,最终再将结果收集后统一处理。大规模并行计算能力的提高使得“体育×科技”往前迈进了一大步。
云计算的实质是一种基础架构管理的方法论,是把大量的计算资源组成IT资源池,用于动态创建高度虚拟化的资源供用户使用。在云计算环境下,所有的计算资源都能够动态地从硬件基础架构上增减,以适应工作任务的需求。云计算基础架构的本质是通过整合、共享和动态的硬件设备供应来实现IT投资的利用率最大化。这就使得使用云计算的单位成本大大降低,非常有利于商业化运营。
4、机器学习尤其是 学习技术不断进步
谷歌机器人AlphaGo和李世石举行的这场围棋人机大战,吸引了全世界的目光。记得在赛前采访时,我是坚定认为机器人会获胜的,而更多的人认为李世石会获胜,比如围棋界的一众高手们。记得古力在接受采访时,就认为李世石的胜利将毫无疑问,他的主要论据是AlphaGo在几个月之前战胜欧洲冠军时,展现出来的只是初段水平,他认为一个初段选手怎么也不可能在几个月之后能够战胜一个九段高手。如果仅仅局限于人类世界,古力的说法是对的,不可能。但古力不知道,机器人拥有一项特殊技能—— 学习。
机器学习是人工智能的核心和基础,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。该领域的顶级专家Alpaydin先生如此定义:“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。”
最近几年,新算法的发展极大提高了机器学习的能力。这些算法本身很重要,同时也是其他技术的推动者,比如计算机视觉。机器学习算法目前被开源使用,这种情形将促成更大进步,因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。
在各种机器学习技术中, 学习的发展尤其迅猛。 学习的“技术路线”是模拟人类大脑神经网络的工作原理,将输出的信号通过多层处理,将底层特征抽象为高层类别,它的目标是更有效率、更精确地处理信息。 学习自2006年由Geoffrey Hinton教授和他的两个学生提出后,使得机器学习有了突破性的进展,极大地推动了人工智能水平的提升。
学习引爆了一场革命,未来将对体育产业产生深远影响。
到2020年,通过网络互相连接的设备数量将达到500亿台,它们连接着人们生活的方方面面。它们通过网络相互连接,正在产生越来越多的数据流量。2020年的数据量将比银河系星星的数量还要多200亿倍,这些数据在全世界范围内的数据中心中被存储、分享和分析,形成更有价值的信息。而所有的数据将驱动数据中心的不断增长。与此同时,这些更有价值的信息通过数据中心和云服务赋予设备全新的能力,让设备更加智能。在这一过程中,不断增加的智能互联设备、呈几何级数增长的数据流量,以及不断增强的连接、存储和计算能力,形成了一个加速增长的良性循环,为我们呈现了一个万物智能互联的新世界。这一新世界将加速传统行业的转型和升级,并催生全新的发展机遇。而体育和运动健身行业也是被这一新世界席卷的领域之一。
万物智能互联的发展趋势里面揽括了前端的智能设备,以及后端的大数据和云服务,也是英特尔最近一直在讲的未来发展趋势。英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭,在近日谈到英特尔公司对于未来“科技X体育“发展格局和未来趋势的洞察时,就提到,2020年多达500亿台的互联设备中将有许多是与体育相关的,它们所产生的海量数据,在被捕捉、存储和智能分析之后,将彻底改变运动员的训练方式、教练员的指导方式、运动员的选拔方式乃至体育爱好者享受体育的方式。看来,一直以CPU闻名的英特尔似乎有跨越包括体育等更多领域的野心。
“科技×体育”的威力已经爆发,体育智能化的时代正在到来。
免责声明:此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章,所有文字和图片版权归作者所有,且仅代表作者个人观点,与 无关。文章仅供读者参考,并请自行核实相关内容。投诉邮箱:editor@fromgeek.com。
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。