【科技．未来】当AI能预防受伤 分析比赛 将如何改变运动产业？
本月初，美式足球大联盟（NFL）宣布与亚马逊（Amazon）合作，将使用人工智能（AI）分析比赛数据，以助预防这项激烈碰撞运动的球员受伤。事实上，美国职业棒球大联盟（MLB）、英超（Premier League）等顶级运动界别近年也跟随世界大潮流走上数据化，在一些高水平赛事如国家冰球联盟（NHL）、温布顿网球锦标赛（Wimbledon）或体操世锦赛等，AI更已开始担当教练、球探，甚至裁判和赛事评述员。擅长从数据中得出见解的AI将如何改变运动产业？它们又可否就此取代运动专业人士？
受伤在美式足球比赛中是家常便饭。据NFL统计，2012至2018年间，每年季前赛及常规赛发生逾200次脑震荡、约50至60次前十字韧带撕裂、平均130多次膝内侧副韧带撕裂。今年3月退役的新英格兰爱国者（New England Patriots）球员Rob Gronkowski忆述，曾遭受了约20次脑震荡。2017年一项针对111名已故美式足球员的研究更发现，当中有110人患有慢性创伤性脑病变（CTE）。
预防受伤成效存疑
这些安全忧虑也蔓延至青少年中。去年美国全国广播公司与《华尔街日报》合办的问卷调查中，近半数家长表示因为担心会受伤而不想让子女参与美式足球。所以，除在今年6月与美国大学生运动员协会（NCAA）合作探讨改善安全外，NFL本月初宣布与亚马逊云端服务（AWS）合作，以AI从比赛数据分析什么情况较常导致球员受伤，望最终能收预防之效。
这些研究固然人人乐见，但要真正做到却甚为困难，因为受伤成因不一而足，可能与运动员的身体特征有关，也可以是比赛场地有一个洞。受伤原因和过程也难测，一个被评估指有五种潜在原因会导致受伤的运动员，最终可能安然无恙，另一个状态甚佳的运动员却可能第二天就靭带撕裂。作为MLB和一些大学运动队伍的韧患预防顾问，流行病学家Zachary Binney形容这是“圣杯”：“人人都想做到而无人做到。在看到结果之前我仍会很怀疑。”
过往，NFL员工只是以人手从数以百小时计的比赛录影查找导致受伤的原因，继而采取预防措施，例如实施了较严格的头盔标准；去年又修改了开球规例，禁止以所谓“wedge block”的方式阻截。据NFL介绍，AI将会使用联盟现行的“次世代数据”（Next Gen Stats），透过球衣上的微型芯片收集球员在场上的位置、速度、加速等数据，另包括比赛录像、比赛场地表面资讯、环境因素和匿名处理的球员受伤记录。Binney补充，计划一大限制在于他们没有收集球员之间或球员与地面撞击的力度，但仍可仔细记录球员如何和以什么速度跑动、转向或擒抱（tackle），目标是找出美式足球中有否较容易导致受伤的共同元素。
NFL和AWS将会共同创立一个“数码运动员”（Digital Athlete）平台，模拟球员在比赛时的多种情况。Binney预期：“他们其中一件可以做的事是向教练展示这些资讯，例如当他们叫一名线锋（lineman）作出某种阻截或跑某条路线，就会产生某些转向或减速，令我们可到悲剧发生。”
数据分析在运动上的威力有多大？2011年上映的荷里活电影《魔球》（Moneyball）告诉我们，MLB球队奥克兰运动家（Oakland Athletics）如何借此把有限资源最大发挥。这其实已是各路兵家必备，英超球队曼城高级分析员Aaron Briggs向英国广播公司（BBC）说，空间数据是足球大数据军备竞赛中最新的战线。过去几年，英超比赛不但被录影，还持续记录球员和足球的移动：“空间数据十分关键，因为当你细看各球员在比赛中的参与程度，会发现他们有波在脚的情况通常不多于两分钟。”
英格兰国家队领队修夫基（Gareth Southgate）认同数据科技是重要工具，但提醒：“在足球运动上，我们仍在寻找数据的最大好处。我们正大量收集数据，但你如何用它？作为教练，挑选球员甚为关键，但你如何区分在场上的两个球员？在某些位置，例如前锋，你可以很容易用入球和助攻来量化，但在其他位置可能视乎球队的踢法，所以复杂得多。我们有一些关键表现指标（KPI），一般可反映出我们踢得好不好，但你可以在有很多控球时间、自由球或入球的情况下仍输球。”
提供数据助定战术
有些运动员、球队和专家认为，AI或许回答修夫基的问题。现效力西甲爱斯宾奴（Espanyol）的中场格尼路（Esteban Granero）创立了咨询公司Olocip，使用AI帮助球会和球员在比赛战术、球探和预防受伤三方面“作出最好决定”。他向《福布斯》解释：“我看到球会如何开始收集数据，但他们在探究如何使用这些数据时迷失方向。球会在市场上找到的最好解决方案，是对这些数据提供图像和描述性分析的工具。但是，要从数据抽取最有用的资讯，就需要依靠AI。这会减少球会使用前瞻和针对性分析时的不确定性，让它们能作出更好的决定。”
格尼路说，Olocip和类似的公司没有试图在决策层面消除人类的角色，反而希望展示AI如何“支援”人类决定，成为球会的“外部部门”。Olocip可提供比赛中实时战术建议，其数据科学主管Marco Benjumeda解释：“当身处比赛中某个时刻，例如你刚进球，AI模型就会用比赛中的数据和足球专家设计的一些变项，尝试形容比赛现场的状态。然后AI会预测比赛在未来15分钟会如何发展。你可看看某些变项的改变会如何影响其他变项，例如把球队压迫推前或尝试保持更多控球，又或加快传球节奏或在中路组织攻势等。AI可估算这些变项的改变会如何增加你进球的机会。我们也可自动产生给教练的指示。”
Olocip声称“几支欧洲主要联赛球队、几间代表机构、投资基金和其他运动项目”都在使用他们的模型，但没有具名。格尼路对相关技术甚有自信：“大部份球会都明白科学能帮到他们。AI能大大减少不确定性，拒绝这种科技只会令球会错失很多机会。西甲每间球会未来都会靠AI技术支持，我们只是先驱。”
格尼路显然不是唯一的开拓者。不同运动界别都开始使用AI，应用原理和功能大同小异，都是利用AI的学习和辨识功能，从比赛片段整理出大量统计数据，把过往费事失事的人工作业以机器自动化，方便教练团预先制订训练和战术，或即场变阵沙盘推演，有些则希望AI能进一步得出独到见解。NFL球队西雅图海鹰（Seattle Hawks）上月底开始与AWS合作，除了把NFL的次世代数据与球会自家数据制成更具针对性的分析和专门统计之外，还以练习、常规赛和季后赛比赛影片，结合NFL让教练、球探和赛会鸟瞰场上22名球员的Coaches Film建立分析平台，利用图像及影片辨识技术Rekognition辨别和追踪球员，以AI加强对对手攻守策略的理解，这样就“可分析逼抢、擒倒、擒杀的次数，预测四分卫（quarterback）在受压下的表现如何，以及根据传球深度和接球后得到的距离，预测哪个防守球员会施压。这可向教练团队预备训练和比赛时提供建议，作出有更多数据支持的决定”。
类似例子还有IBM的AI网球教练Coach Advisor，它可从比赛影片辨识球手移动距离、场上位置、发球速度等元素，再分两部份分析。其一是“生理负荷”，基于球员身高、体重、年龄、平均速度等量度体力消耗；另一是“机械强度”，量度球员加速和减速及其对身体的影响。美国网球协会（USTA）球员发展总经理Martin Blackman指出，这可让教练量度训练和饮食如何影响球员表现，以作改善。
在长年使用统计数字评估球员的棒球界，部份球队也开始利用AI分析更广泛的球员数据，包括投球速度和旋转、球员在场上如何跑动等。曾任几支MLB球队顾问的数据分析师Ari Kaplan声称，在一些个案中，“它（AI）可给你从未想过的见解，可能足以改变比赛结果。”曾任NBA球队顾问的篮球数据分析师Dean Oliver也指，一些球队使用AI辨识球员执行战术如挡拆（pick & roll）的效率，有些则模拟球员如何互动来选定执行战术的球员。
IBM想证明高科技也可用在较低水平的赛事，所以在去年找上资源匮乏的英格兰第七级联赛足球队Leatherhead。该球队在2017/18年球季排联赛第六，差点便可晋身季后赛。当球队寄望来季更进一步时，教练团却带同球员离队，仅剩两名球员；球队又因在足总杯不慎派出不合资格球员出场，要缴还奖金而承受财政打击。IBM希望AI能提升球队表现，他们每场比赛录影，由AI标签出每名球员、死球、阵式，甚至每次传球和跑动等数据。由于使用了“自然语言处理”（NLP）的AI技术，教练或球员可直接问“我们在左翼失了多少球”或“给我看看对某球队的比赛射门”等问题，AI都能展示分析见解或相关比赛片段。IBM研究员Joe Pavitt补充：“它可阅读Twitter动态和比赛报告来作出综合赛后分析，可问它有关其他球队的踢法和需密切提防的球员。”
去季接手的领队Nikki Bull最初对AI成效存疑：“初次见面时，我只感到有人为我们记录每场比赛，若这只是我们唯一所得到的，也算是额外收获。”后来他们以AI找出球员的强弱项、选择落场球员、制订死球战术，甚至改变阵式，季初慢热的他们在联赛榜逐步攀升，一度有望晋身季后赛。Bull说AI工具还可助教练与球员建立更好关系：“作为教练会有偏见。当有AI给你报告就可摈弃偏见，因为它不认识那些球员，报告只根据它看到什么，不夹杂情绪。这是重大帮助。”
虽然Leatherhead在以3比0大败于超班的联赛冠军Dorking后，晋身季后赛的机会幻灭，残酷地证明了科技足球与金钱足球的差距，但Bull的副手Martin McCarthy肯定AI为球队带来了正面影响，“我和Nikki在开季时谈到‘如何定义成功’，他的答案是：‘球迷会在球季最后一场比赛为我们鼓掌。’结果他们真的有这样做。”
继续阅读︰【科技．未来】AI任球探裁判评述 成也数据败也数据？
相关文章︰
上文节录自第194期《香港01》周报（2019年12月23日）《AI进入赛场 如何改变运动产业》。
更多周报文章︰【01周报专页】
《香港01》周报，各大书报摊、OK便利店及Vango便利店有售。你亦可按此订阅周报，阅读更多深度报道。