最近，你有没有注意到德国德甲的广播变得不同了？德国德甲联赛最近的赛后训练给观众带来了全新的重播效果，但这只是德国德甲引入人工智能技术的一部分。从第28轮德甲联赛开始，德国职业足球联盟(DFL)及其合作伙伴AWS将在每场德甲比赛的转播中联合推出“德甲比赛实况”服务，将比赛的实时数据内容带给观众，为比赛提供新的视角。该服务将实时显示德国国内和全球德甲比赛的官方数据，以及德甲联赛的其他官方平台。在AWS云设备和人工智能技术能力的支持下，德甲联赛将在比赛转播和集锦中为全球观众带来实时游戏数据服务，并使用人工智能来增强比赛期间的球迷体验。

将实时竞争数据分析服务与AWS一起引入德国德甲

今年1月宣布的DFL-亚马逊网络服务(AWS)官方合作的初步结果正在收集中。双方的合作将主要用于竞争数据分析领域。从第28轮联赛开始，AWS提供的“比赛概况”功能将被实施和使用。在每场比赛中，比赛实况将提供比赛的实时统计数据，从而帮助人们对赛场上的情况有独特的看法。比赛实况的统计数据由官方比赛数据实时生成，并提供给比赛广播。这项最新的合作协议是德国足球职业联盟(DFL)长期发展战略的又一体现。

插入到广播比赛中的信息基于“平均队形”和“xGoals”:

平均队形通过实时跟踪场上所有位置的球员产生一个平均值。通过使用亚马逊SageMaker(一种构建、培训和部署机器学习模型的管理服务)在AWS上开发新一代数据统计平台，德甲联赛将很快能够根据覆盖10，000多场德甲比赛的实时数据流和历史数据，实时预测球迷的时间(预期目标)和潜在进球机会，并展示球队的阵型和控球战术。例如，相关信息还将分析球队的现状，并确定他们的进攻和防守风格。这些数据也是根据每场比赛大约360万个数据点计算出来的。

这些配置文件由机器学习生成，由自然语言处理引擎创建。该项目是体育解决方案公司(STS)和德尔塔公司之间的三方合作企业，前者是德国足球联盟(DFL)和德尔塔公司的合资企业，前者运营德甲联赛，后者提供数据反馈。后者负责NLP引擎和DFL数字体育。由于标准化信息的普遍性，人工智能的引入大大提高了效率。鉴于要处理的数据量巨大，执行这项任务的速度远远快于任何人工编辑所能管理的速度:18支队伍，每支队伍有18名队员参加比赛，有324个配置文件。然而，人与机器的合作对于保证整个过程的顺利进行是非常重要的。

xGoals模型生成的估计数据可以显示玩家在特定条件下的成功概率。例如，每次射门后，可以实时计算出球员在各个方向的得分概率，这样观众就可以最清楚地看到进攻的射门难度和得分概率。在计算过程中，德国德甲将使用大量的位置跟踪技术来观察变量，包括球到球门的距离、球到球门的角度、球员的速度和守门员弹跳力所覆盖的范围等。xGoals模型是基于大约40，000张照片的历史数据生成的。

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