整数有约 | 玩转足球：竺星用AI助力踢球者精进球技

伴随着AI的快速发展，其应用逐渐遍布各个领域，AI+体育的结合也逐渐常态化。对于体育爱好者来说，AI提供的比赛分析总能让人饶有兴致。

东京奥运会乒乓球女单半决赛上，国乒小将孙颖莎以4比0的成绩击败日本选手伊藤美诚，一度引起全民沸腾。其实，关注这场比赛的，不仅有运动员、教练、观众，还有一个强大的AI云平台。

孙颖莎对阵伊藤美诚

AI云平台分析着伊藤美诚的每一次发球、挥拍、移动，在比赛结束的同时，一份关于本场比赛的技战术分析报告也诞生了。这份报告将直接帮助女队运动员及教练团队进行后续比赛的备战。

毫不夸张地说，AI正以自己的力量赋能体育事业。

无独有偶，足球+AI的模式也已经不是什么新鲜事。在欧洲，巴萨等顶级足球俱乐部早已引进人工智能分析系统，其可以借助强大的算法模型协助人类在瞬息万变的赛场上做出复杂、精确、实时的决策。

这一系统通常借助于智能穿戴硬件设备或是摄像头采集运动员在运动场上的实时数据，通过算法模型分析、转化数据，从而输出球队与球员的各类数据，包括但不限于各类传进球路线、射门、控球次数与时间、球队热图热区、球队传接网络、进攻路线图等。这些数据，可以帮助运动员提高对比赛的理解程度，明白自身短板，并调整技战术体系。

而在国内，竺星科技是首批致力于用AI赋能足球的企业之一。并不夸张地说，凭借独特且出众的技术优势，竺星科技在一定程度上填补了体育产业智能化的空白。

那么，竺星科技具体是如何做足球运动数据化服务的？这里面的产品设计逻辑及前置的思考都有哪些？为此整数智能采访了竺星CTO黄文斌，对其足球AI训练系统进行了更为深入的了解。

认识竺星：让大众足球踢出专业范儿

目前，竺星是国内唯一一家做无穿戴设备的运动数据分析公司。竺星科技主要专注于足球领域的数据分析技术的研究，建立了包含信息采集、数据提取、建模分析、数据呈现与应用前端在内的完整技术框架。

尤其在足球运动项目中，竺星率先完成了低成本、非接触、通用性的数字化技术方案，使足球赛事数据分析成本降低90%以上，实现了运用智能体育科技，提升足球赛事、培训价值内涵的功能定位。目前竺星已在数字化场馆运营、赛事数字化升级等方面与多家单位开展业务合作，落地的数字化场馆包括阿里体育中心、浙江大学、黄龙球场等，达成合作的赛事包括教育部国际青少年足球邀请赛、浙江省大学生足协联赛等。

在采访竺星CTO黄文斌的过程中，不难发现，竺星特别关注普通足球爱好者的需求，团队希望通过自身的专业力量帮助平时热爱踢球的业余爱好者获取到和专业运动员一样的有意思的数据分析，通过技术的整合，以低成本的手段，完成一些业余球员、青少年球员的数据分析。

足球之于业余爱好者，是忙碌生活中的调味剂，是强身健体的有益伴侣。而竺星提供的专业化数据分析，也让足球爱好者在热爱和兴趣之余，发现球技方面的提升空间，从而针对性地进行技术层面的调整和训练。这无疑是竺星推广运动数字化技术的初衷“让大众足球踢出专业范儿”的生动体现。

无穿戴设备捕捉运动数据

竺星的诞生：“热爱+学以致用”后的春天

用“始于热爱，终于专业”形容竺星科技的诞生恰到好处。

团队创始成员无一例外地热爱踢足球，而出于理工男的专业敏感，他们在踢球之余关注到欧洲五大联赛、NBA赛事等都具备专业的数据分析，于是受到启发：读研期间实验室的技术似乎也能对普通的业余足球爱好者的踢球过程进行数据化分析。团队成员大多来自浙江大学光电学院，对激光雷达和传感技术非常熟悉，把这个想法和老师进行沟通后，想法在技术、商业层面都得到了老师的肯定。于是，团队决定在这个方向投入大量时间。

相较于国内其他做运动数据分析的公司，竺星主要通过在场馆四周上安装多角度摄像系统，并运用AI图像、无感识别等技术，精准捕捉各项运动数据。其无需运动员佩戴可穿戴设备，运动员在运动过程中因此不必受设备的束缚，在这一方面，竺星充分考虑到了市场用户的需求，给予用户良好的体验。

与此同时，由于无需与运动员接触，设备自身损耗较小、损耗周期较长，无穿戴设备此成本较低。在精度方面，现今光电、激光雷达的技术发展迅速，在效果实现上与穿戴式设备区别不大。因此，竺星占有硬件成本、场均数据分析成本低的绝对优势，通过技术的发展推动了运动数据化领域的进步。

虽然现在的竺星建立了自身的核心优势，在业务版图拓展方面高歌猛进。但一路走来，也经历了重重困难。这些困难，和疫情有关，和技术实现本身的难度有关，和科研上的挫折有关，也和创始团队成员在各自人生路口的抉择有关。庆幸的是，在老师、师兄及整个实验室的帮助和努力下，团队克服了一个个难题，终于迎来了胜利的曙光。

竺星团队工作中

展望与期待：邂逅“AI+体育”的更多可能

西班牙足球运动员哈维曾经说过这样的名言：“ 足球是时间和空间的游戏。我没有梅西的天赋也没有姆巴佩的身体。所以我必须用脑子来踢球，随时随地对各个条件下的空间进行计算。”代表曼联拿下欧冠冠军后的朴智星也曾经接受过一次采访，其中说到：“我会为自己接球跑动，也会为其他队友创造空间而跑动。破坏防线、创造空间，才会有好的攻击机会。”而竺星开发和不断完善的模型，可以通过AI计算出每一位球员无球跑位带来的空间变化，把这个过去很难言传的概念具象化，便于分析足球运动者的运动数据。

作为有梦想的行动者，竺星在未来规划上，将采取由深到广的夯实数据服务核心、开拓衍生增值业务、建设足球科技生态、拓展运动项目品类四步骤战略，以实现各项运动项目中均有竺星提供的数字化服务。

竺星四步骤战略

AI的愿景不是替代人，始终是服务人、让人类更美好地生活。而体育与人类健康息息相关，AI如何更好地赋能体育，关系着人类身心健康。AI+体育还有很大的空间值得挖掘和探索，我们期待未来会有更多惊喜的“邂逅”，也期待未来竺星在篮球、网球等其他运动项目上的拓展。

整数智能好奇心专栏

如何保证高质量的数据集生产

过去，自动摄像机可以实时记录全部球员的运动轨迹，但仅仅基于无标签的视频数据，还不足以导出各种数据并获得关于足球战术的洞见，视频分析师需要花费大量的时间与精力处理海量的数据。但现今，竺星借助机器学习、计算机视觉领域与光学领域的技能与知识，通过设计各类算法，可以准确且实时地识别球员的位置和身体朝向，甚至判断一个场景是快速反击还是建立控球。要准确识别运动员的行为举止需要强大的算法模型，而训练算法模型需要大量的标注数据集。

竺星借助整数智能的力量，通过整数智能的标注平台进行专业的数据标注，从而获得大量优质的标注数据集，以训练算法模型，达到预期的效果。

在了解诸多数据团队后，竺星发现整数智能标注数据的性价比跟其他公司相比具有非常明显的优势，而且合作过程中沟通顺畅、反馈迅速、彼此尊重，基于第一次的愉快合作双方展开了后续系列合作。

除了便利的数据标注平台，整数智能还自研AI辅助工具以提高数据生产效率，包括光流跟踪算法、OCR预标注系统、ASR辅助音频采集等，能节省大量的人力标注时间与复核成本。

另外，整数智能标注平台可以通过多终端无缝连接，全场景满足用户需求，可对质量进行灵活抽查、动态分阶段验收，帮助AI企业随时把控数据标注质量及进度，保证信息的同步性，让数据真正可靠可控。不仅如此，为提高数据集的交付质量，整数智能对数据生产全过程实现了全方位的质量把控。在人员管理方面，涉及到数据生命周期的各级人员都参与到质量管理中，确保经手数据的每一方都能严控质量。

正因为持续的技术能力和行业积淀，让整数智能成为了人工智能产业联盟的产业数据组专家，共同参与制定AI行业的数据标准和白皮书工作，得到中国电子技术标准化研究院和信通院的邀请参编SC42《可信赖人工智能标准化白皮书》与《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型》标准体系。参与制定包括过程管理、模型管理、安全与风险管理、组织结构、系统与工具等5个能力标准，致力于帮助企业提高AI研发运营管理能力，提升AI模型治理能力，为AI大规模应用提供有效路径。参与制定的TC260《AI数据采集及标注安全规范》，聚焦AI数据采集及标注过程及过程中可能出现的安全隐患，提炼、梳理相关安全技术。