在小π还在上高中的时候，我在同班同学的 MP4上看过一个名为“中国队勇夺世界杯”的短片，虽然情节很扯，但是片尾《国际歌》响起时，还是很感动的，打心底期待中国足球能在不远的将来有所突破。然而，时间来到了2018年，在刚刚落幕的U23亚洲杯上，原本被认为是“鱼腩”的越南队竟然拿到了亚军，即使是不被人看好的马来西亚队、巴勒斯坦队，也闯入了八强；反观被寄予厚望的中国队，他们仍在锲而不舍地追问一个“千古谜题”：到底是“全TM赖裁判”，或是“都TM怪教练”，还是“都是分组的坑”？
新华社事后对此发出评论：“暴雪”将至，留给国足的弱队不多了。
快过年了，本着“惩前毖后”、“治病救人”的基本原则，带着建设社会主义和谐社会的美好希望，出于不想再让国足给广大人民群众添堵的“活蹦乱跳”的良心，“老中医”脑极体（ID: unity007）斗胆在此献出一剂拯救国足的究极药方：全面AI化。这剂药旨在用AI技术彻底根治困扰中国足球多年的“难言之隐”，从足球场的内与外，到足球的当下与未来，治疗范围广阔，治疗效果未知；这剂药在介绍“服用方法”的同时，将辅以真实案例解释说明，真乃是居家旅行、熬夜看球之必备良药也。
咳咳，闲言少叙，书归正传，我们来具体看看这剂药方吧。
AI裁判：从神奇盲侠到全能战士
要想成就足球上的“绿茵传奇”，就要破解所谓的“千古谜题”。首先需要注意，传奇没空为失利找借口，为了维持这一伟光正的人设，我们必须要从源头上彻底消除“全TM赖裁判 ”这句话再次出现的可能性。
在足球赛场上，裁判员具有至高无上的权威，俗话说，权力越大，责任越大，在关乎胜负的时刻，裁判的判罚至关重要，也正因此，他们也往往成为失利一方球员、教练乃至球迷发泄怒火、拼命奚落的对象，比如，熟悉英超的朋友们一定都对所谓的“英超神奇四瞎”的事迹有所耳闻。
确实，有时裁判有意或无意的错误判罚会严重地影响足球赛场上的形势。往近了说，有2010年南非世界杯八分之一决赛时发生在英格兰中场兰帕德身上的门线冤案，往远了说，有阿根廷球星马拉多纳那永铭史册的“上帝之手”。目前，足球场上的门线技术和鹰眼系统已广泛应用，解决了一部分裁判工作中比较具有争议的问题，如进球、越位等，但是这还远远不够，因为有些工作还是要依赖于裁判的人工判断，如犯规的恶劣程度、红黄牌的使用以及假摔的判定等。
（南非世界杯上令人唏嘘不已的门线冤案）
为了彻底根除“全TM赖裁判”这一借口，必须要大力推进足球AI化。比如说，我们可以依靠球员身上更为敏感的可穿戴式传感器，借助AI即时模拟、计算出球员疑似犯规的动作接下来可能引起的致伤率或对对方球员进攻的阻碍程度，从而决定红黄牌的分发；又如，我们可以开发出一套叫“基于足球运动员诡异扭曲的面部表情和身体跌倒后浮夸而不自然的抽搐行为的假摔判定系统”（就问你响亮不响亮），让AI 学习假摔球员所有的视频资料，从这些“跳水大师”身体动作和面部表情识别出他们与正常摔倒球员之间的差异，从而帮助裁判杜绝这类令人深恶痛绝的行为。
再进一步的话，可以将上述系统整合在一起，搞一个AI裁判直接取代人类的裁判。根据牛津大学的一项研究[1]，各类比赛的裁判在信息化的未来被取代的几率高达98%，仅次于电话推销员和下水道工人。裁判都没有了，规则的执行却能保证是绝对的公平透明。至此，中国足球在成就绿茵传奇的道路上迈出了坚实的第一步。
AI 教练：玩科技，我们是认真的
中国足球要想有所突破，也不能老是嘀咕“都TM怪教练”。
试看国足这些年，换帅简直比换衣服都勤，中国有一个成语“又双叒叕”说的就是这个意思。现任国足主帅“银狐”里皮不可不谓传奇，放眼当今世界足坛比他高明的教练可真没有几个，再有人抱怨的话，你行你上啊。话又说回来，虽然“里皮+国足”的配置已经足够豪华，但是如果能再加入AI的话，就更完美了。我们简单地将教练的工作分为两部分：战术分析及制订、人员配置与管理。目前这两个领域都已经有垦拓者在做AI化的工作了。
先说战术分析及制订。随着IoT (Internet of Tings)技术的日益普及，主教练们从球员的可穿戴设备以及高清的摄像机中提取的数据每天都以几何级别的速度增长，如何有效地处理这些数据以为制订战术服务，就成了一件迫在眉睫的事情。
（伊布身穿的即是由澳大利亚的 GPSports 研发的智能监测运动背心）
如果能够使用AI来处理这些海量数据的话，相对于以往那种简单的关键数据筛选，这种方法能够为战术制订提供更多的信息。来自卡塔尔一家科研机构的Laszlo Gyarmati撰文指出，当前的足球数据分析主要存在两种缺陷：一是只析出一些具体的数据，如关键传球数、传球成功率等，无法分析球队整体的战术策略；二是只静态地提取数据，而无法动态地审视整个比赛进程[2]。美国一家名为 Second Spectrum 的公司如今已研发出一套较为成熟的商用视频分析平台，来解决上述问题。这一平台可以通过 学习皮球与运动员的动态轨迹，析出若干战术模式，并辅以视觉成像技术等技术，在简洁且可定制化的交互界面上，向使用者直观地呈现影响比赛的某些关键要素。凭借着这一成熟的问题解决方案，这家公司自2017年10月份起成为了NBA光学追踪系统的官方供应商（The Official Optical Tracking Provider of the NBA），并与英超（EPL）、 全美橄榄球联盟（NFL）、全美职业棒球大联盟（MLB）、全美曲棍球联合会（NHL）等都有着广泛的合作关系。如此，教练在战术分析和制订的过程中除了依赖自己的经验外，还能借助科技的力量再上一层楼。
（Second Spectrum视频分析平台自动生成的最佳传球路线）
再说人员配置与管理。作为一支球队的教练，他除了制订战术以外，还要至少兼顾两件事：伤病、转会。前者保证教练用人用对方法，后者保证教练有合适的人可用。
伤病是球员职业生涯的大敌，很多优秀的球员就是被伤病毁掉并最终黯然退场的，如前阿森纳球员真·超级玻璃人·迪亚比刚出道时被视为是维埃拉的接班人，然而他在医疗室的时间要远远地超过在球场上的时间，以至于“曾看过迪亚比踢球”成了枪迷在比拼看球资历时的一大资本。倘能预测伤病，合理规避风险，不但能确保球员的职业生涯无虞，还能为球队战绩的稳定提供保障。位于硅谷的 Kitman Labs研发的Athlete Optimization SystemTM就使用机器学习技术分析数百万级别的由球员产生比赛数据以及球员出现受伤的场景等信息，让教练和球员充分了解受伤风险，以提前做好应对准备。据报道，南非橄榄球队Cell C Sharks在使用Kitman Labs的产品后，一个赛季的伤病率下降了30%。
转会也是俱乐部的重头戏。在金元足球的大环境下，球员身价溢价可以说是严重了，动辄上亿的转会费用在令人咂舌的同时，也一定会让无力承担如此高昂转会费的中小俱乐部动起“淘宝”的念头——在价格相对低廉的球员当中，发现下一个梅西或C罗。目前的球探评价体系都是建立在一个球员过往表现数据的基础上，这样的评价体系只能反映出球员以往的能力，却不能反映出球员以后的发展轨迹，这使得买人更像是一种赌博，而不是投资。来自荷兰的运动科技公司SciSports就致力于为球队提供更具前瞻性的转会建议，其创始人 Giels Brouwer 指出他们公司的产品 Insight，不仅可以使用机器学习帮助球探观察一个球员的成长轨迹，还可以帮助球探找到另外的有相似成长轨迹的球员，不但能评估正处于黄金时期的老球员能为球队带来什么改变，还能对年轻球员的发展潜力及前景打分评级，可以说是中小球队“淘宝”的神器了。
无独有偶，认知计算的杰出代表IBM Watson除了医学领域外，也涉足到了足球领域，据2017年12月一篇发表在CityA.M.上的新闻报道称，在学习了大量过往赛季的转会数据的基础上，Watson预测转会的正确率可以到达63%左右。在足球的发源地英国，甚至有人在毕业论文中探讨了如何在保证市场公平的前提下，用 AI 建模的方式帮助俱乐部找到合适的转会目标[3]。对于中国队来说，在转会和球探体系中使用AI的话，最大的好处莫过于，我们终于可以在面对“13亿人口找不出11个会踢球”的质疑时，理直气壮地说出：“我能！”
顶级教练+前沿技术，这样以来，我们就彻底杜绝了“都TM怪教练”这个借口使用的可能性，于是乎，中国足球在成就绿茵传奇的道路上迈出了坚实的第二步。
AI球员：别吵吵了，你不行我上
俗话说得好，打铁还需自身硬。抱怨“都是分组的坑”真心没啥意思，要是自身牛叉的话，分到哪个组都能杀出一条血路来。归根到底，裁判、教练都是外部因素，绿茵场上的主体还是球员们。因此，没有球员的AI化，就无从谈起足球的AI化。
关于球员AI化，比较务实的思路是在现有球员的基础上，使用AI技术内驱的设备辅助球员训练，稳步提高球员的竞技能力和战术素养，以实现国足自赎、成就传奇的美好愿望。首先，球员和教练之间的良性关联是比赛成功的关键因素，球员要想通过团队配合取得胜利，就必须尽可能地在场上实现教练的战术意图，我们上文论及教练的战术分析与制订时提到的若干AI工具，只要球员和教练互动情况较好，对于球员自身的训练效果的改善也大有裨益的。其次，对于那些想要主动提高自己竞技水平的球员来说，除了在训练场上挥洒汗水以外，还可以借助高科技更聪明地实现这个目的，所谓Don’t work HARD, work SMART嘛。来自荷兰的 Beyond Sports是一家试图以VR技术重塑体育运动生态（包括训练、数据分析、转播等）的科技公司。
借助AI处理好的数据，该公司的VR Training系统可以一种近乎身临其境地方式，重现赛场上的任何时刻，以辅助球员更好地反思比赛中的站位、跑动方式以及运球应使用小技术等，从而提高球员在下次比赛中遇到相似情景时的应对表现。如果愿意，你甚至可以化身梅西视角，切身体会一把这位“足球界的AlphaGo” 在绿茵场上的上帝视角，这样是不是寓教于乐，在满足了自己追星欲望的同时，又提高了自己的足球战术素养？是不是比去夜店、酒吧挥洒荷尔蒙不知道要高明到哪里去了？
关于球员AI化，比较激进的思路是这样的：扶不起的阿斗是吧，恨铁不成钢是吧，那就干脆让中国队的人类球员都歇菜，我们直接派出AI机器人上场，替我们出征世界杯！
这绝非一时的气话，现在已经有科研团队在做这件事情了。比方说，谷歌的DeepMind团队在攻克了围棋之后，最近正在用一款名为Ant Soccer的游戏来测试和训练AI，在这款游戏中，AI必须通过反复试错，来学着控制一只小蚂蚁（说是蚂蚁，更像是一个鸡蛋长了四条腿），将球尽可能多地踢入得分区域。这个游戏看起来简单，对于AI来说实则挑战不小，它不但要学习如何移动四肢以保持平衡、如何判断球的运动轨迹以及如何用四肢以合理角度和力度接触球，还要处理一些突发情况，如足球的移动超出或短于预期时该怎么办。
（左图：KAIST的AI世界杯宣传海报；右图：DeepMind团队用Ant Soccer训练AI）
再比方说，2017年12月份，在韩国科学院（KAIST）的主导下已经举行过了第一届AI世界杯了。根据该活动的官网介绍，比赛平台是一种五人（小方块？）制的在线足球游戏，参赛队伍将使用各自训练好的小方块来参加比赛，获胜队伍可获得1000万韩元的奖励（约合6万人民币）。除了AI足球赛外，该项赛事还包括与足球相关的AI评论员、AI记者比赛，可以说是非常全面了。种种的迹象表明，在不远的将来，我们就能看到成队AI球员们出现在足球场上厮杀的场景。到了那个美好的时刻，再也没有人会去抱怨“都是分组的坑”了；即使输了球，我们也可以把AI机器人做得萌一点（比方说喵星人那样的？），让人完全生不起气来。
到这里，中国足球在成就绿茵传奇的道路上迈出了坚实的第三步，也就是最后一步；缠绕中国队许久的“千古谜题”至此被完美破解，这就是我们拯救“国足”的究极药方——全面AI化——的全部内容。
其实，绿茵场上从来不缺少激情，小小的足球除了人类不断挑战自身极限的竞技意义外，还承载了人们许多或隐秘或伟大的梦想。拿国足来说，关于它，我们伟大的梦想就是“冲出亚洲，走向世界”，而隐秘的梦想就是我们在本就骨感的现实中，期待能够看到一些鼓舞提气的事情，譬如纯粹的渴望，奋力的拼搏，譬如无悔的汗以及喜悦的泪，譬如琐碎平凡的生活中令人动容的传奇故事——哪怕只发生在绿茵场一隅。然而，这样简单而美好的小确幸竟不能得，年复一年的糟糕战绩让人硬生生地从热血沸腾的中二球迷变成了佛系观球者。
玩笑归玩笑。好的消息是，AI正在以前所未有的速度重塑着人类的生活，作为公众注意力和社会资本双重焦点的足球领域，更是前沿技术与知识的先行试炼场。正在到来的AI时代，或许能为中国足球提供一份成就“绿茵传奇”的速成指南，从而让我们这些足球狗们看到一丝希望的曙光。在这篇文章的最后，还是让我们稍稍提振下信心，大（ruo）声（ruo）地吼一嗓子：
“中国队勇夺世界杯，吧？”
参考文献：
[1] Frey, Carl Benedikt, and Michael A. Osborne. "The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?." Technological Forecasting and Social Change 114 (2017): 254-280.
[2] Gyarmati, Laszlo, and Xavier Anguera. "Automatic extraction of the passing strategies of soccer teams." arXiv preprint arXiv:1508.02171 (2015).
[3] Ahmed, Miftahul. Can Artificial Intelligence Modelling Approaches Assist Football Clubs In Identifying Transfer Targets, While Maintaining A Fair Transfer Market Using Player Performance Data?. Diss. Cardiff Metropolitan University, 2016.
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