体育播报11月18日宣 邮报报道，阿森(sen)纳(na)借助AI技术冲击英超冠军，在(zai)追求近20年来的首个英超冠军的过程中，阿森纳悄然转向(xiang)了一(yi)个(ge)新领(ling)域(yu)。
在伦(lun)敦科尔(er)尼训练基地的背(bei)后(hou)，枪(qiang)手们正在(zai)构建一(yi)些可能重新定义他们未来的东(dong)西。这不是一种新(xin)的阵型(xing)或战术调整，而是一场情(qing)报革命。俱乐(le)部扩(kuo)大了数据科学部门，并投入资金建设尖端(duan)的(de)人(ren)工(gong)智能（AI）基础设施(shi)——这些工具现在(zai)从识别符(fu)合阿尔特塔(ta)战(zhan)术理念的球员到预测(ce)伤病等方面发挥着重要(yao)作用。
AI技术是顶级俱乐部最新的革命。所有俱乐部都在竞相通过数据和机(ji)器学习寻找竞(jing)争优势，而阿森纳则希望成为这一领域的先驱，逻辑很简单，在一个赛季中，多(duo)进一个球或防止一次(ci)受伤可能(neng)会带来数个积分，甚至可能是最终(zhong)赢得奖杯的关键一步。邮报提供了(le)一(yi)个罕见的机会(hui)，让我们(men)一窥阿森纳隐(yin)藏的算法和数(shu)据实验室，它们正在塑造(zao)球队的争冠之路。
就在上周，阿尔特塔小心翼翼(yi)地暗示了俱乐部对AI的低(di)调采用，他说：“这项技术已经在许多方面和许多流程中使用，不仅帮助球队，还(hai)帮助整个组织。它将不(bu)断改进(jin)，并为我们提供有价值的见解，或者至少让我们(men)有所思考。我不是专家，但这是一项有(you)价值的工具。我们开发(fa)了一(yi)些我们认为可(ke)以帮助我们更好(hao)地了解自己、评估我们的工(gong)作以及可以改进的(de)地方。”
这让我们(men)看到了阿(a)森纳宁愿保持低(di)调(diao)的(de)世界(jie)。在伦敦科尔尼(ni)，最(zui)显著的发展之一(yi)是阿森纳所称的性能模(mo)型——这是他们内部开发的定制化、由AI驱动的工具。每天(tian)，俱乐部都会收集大量的数(shu)据，例如训练中的GPS跟踪、比(bi)赛统计数据(ju)、恢复时间、冲刺记录、生物力学指标，甚(shen)至是在训练中的(de)微小(xiao)动作。这些AI系统处理的是(shi)成(cheng)千上万的数据点，涵(han)盖了训练和比赛。每个数据集都输入到(dao)专门训练以回答(da)人类无法回答(da)的问题的(de)模型中，从识别疲(pi)劳模(mo)式(shi)到(dao)预(yu)测受伤风险。
简而言之(zhi)，这项技术使(shi)阿森纳(na)能够为可能发生的事情做准备，而不仅仅是对已经发生的事情做(zuo)出反应(ying)——这是(shi)一个微妙但重大的足球运营转变。
阿森(sen)纳利用AI技术优化(hua)球(qiu)员训练与战术分析。在推动许多这些模型的人工(gong)智能分支，机器学习中，它(ta)擅(shan)长发(fa)现人眼无(wu)法察觉的模式。与其编写固定的规则，如“如果一名球员跑动距离少(shao)于X米，他们就处于疲劳状态”，不如让模型通过多年的性能(neng)数(shu)据进(jin)行训练，自行找到相(xiang)关性。
尽管俱乐部对其方法保密，但邮报(bao)了解到，他们的AI监控集中在多个关键方面。首先是个人档案。每名一线队和(he)青训营的(de)球(qiu)员都有一个动态档案，记录着他们(men)的冲刺力学、恢复率以(yi)及在疲劳(lao)状态下生物力(li)学的变化(hua)。这使得阿森纳能够优化(hua)训(xun)练负荷，因为每个球员的身体反应(ying)不同，并且可以识别出可以通过定制训练来针对的优势和劣势。
另一个，也是最关键的一个方面是伤病风险和恢复。这(zhe)是近年来塑造阿森纳赛(sai)季的关键(jian)领域。在2022-23赛季，威廉·萨(sa)利(li)巴的背部受伤破坏了枪(qiang)手的(de)争冠希望，迫使防守阵容(rong)重新调整，暴露出球队深度不足的问题。上个赛季，凯·哈(ha)弗茨因腿筋受伤缺席近三个月，导致米克尔·梅里诺被临时改造(zao)成前(qian)锋，再次打乱了(le)阿尔特塔的计划。
目前，由于六名进(jin)攻球员都无法上场(chang)，主动预防伤病的重要性更加明显(xian)。阿(a)森纳的模型旨在预(yu)测风险，而不仅仅是应对(dui)风险。当数据提示危险时，工作人员会倾听。通过(guo)识别肌肉过载或疲劳的早期(qi)迹象——如加速度的微妙(miao)下降或可能导(dao)致腿筋(jin)撕裂的(de)机械失衡——模型(xing)可(ke)以标记需要(yao)调整工作量的球员。
例如，在接下(xia)来14天内(nei)的五场比赛(sai)（从(cong)周日对阵热刺开始）之前，系统可能会标记出带有较高残留疲劳的球员，从而(er)促使进行(xing)定(ding)制休息或减少出场时(shi)间(jian)。重点很简单但至关重(zhong)要，保持球(qiu)员可用。更少的伤病意味着更(geng)多的稳(wen)定性，而更(geng)多的稳定性意味着更多的积分。
阿森纳对AI的使用不仅(jin)限于理疗师和表现团队。在战术(shu)准备中，机器学习工具以微小(xiao)细节剖析对手的(de)模式。它们可以评估边后卫前(qian)压时出现的空档(dang)，或者中场球员对(dui)压迫触发的反应。这使分析师能够提供精确的数据驱动洞察，例如：“当对方边后卫前插时，中后卫和防守型中场之间会出现空间，我们的10号球员可以利用这一点。”
招募也已经演变。仅凭(ping)进球和助攻来评判球员的时代早(zao)已过(guo)去。阿森纳的模型评估(gu)的是(shi)更细微的特质，如角色(se)之(zhi)间(jian)的适应(ying)性和与阿尔特塔战术原(yuan)则的(de)一致性。每个位置现在都(dou)有一份详细的(de)体能(neng)和战术蓝图(tu)，规定了所需的强度水平。例如，一名边锋可能需要在短时间内维持特定(ding)的强度水平。这意味着枪手可以识别出完美适合他们风格的低(di)估(gu)球员——在日益数据驱动(dong)的转会市场(chang)上，这是一个关(guan)键优势。他们利用这一点来管理潜(qian)在目标(biao)球员的名单(dan)。
在精英级别，投资AI和分析(xi)不再是可选项。阿森纳之所以(yi)与众不同，不仅在于他们采(cai)用技术，还在于他们的整合方式。AI嵌入到俱乐部的每一个层面，从青训发展到一线队恢复。近年来，俱乐部加大了对数据科学家和机器学习工程师的招(zhao)聘力度(du)，这些人现在与分析师和教(jiao)练并肩(jian)工作，将数字转(zhuan)化为细微的见解。
然而，AI并不(bu)是(shi)万能的。模型的好坏取决于(yu)输入的数据，而足球仍然充(chong)满了不(bu)可预(yu)测性。个(ge)别球员的精彩时刻或(huo)裁判的(de)决定仍可能(neng)违背算法。即(ji)便如此，阿尔特塔和他的团队现在比(bi)以往任何时候都有更多的工(gong)具来支持他们的直觉。数据与直觉(jue)的结合是枪手(shou)认为下一个飞跃将来自的地方。
多年来，他们在阿(a)尔特塔领导下的进化(hua)在球场上显而(er)易见。但在幕后，阿(a)森纳对(dui)AI的拥抱(bao)已经在数据室(shi)和数字仪表板(ban)中悄(qiao)然成形。这就是它的力量所在。
无论这是否能(neng)为阿森纳带来他们追(zhui)逐了20多年的冠军(jun)头衔(xian)，仍有待观察。但有一点是明确(que)的：一个更聪明、更敏锐的阿森纳的基础(chu)已经牢固地建立(li)起来，未来不仅基于精(jing)准，还基于预测。
