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看德甲联赛像在打游戏，AI正让赛事转播变得更酷

德甲最新赛况

NAB总决赛第七场的赛况如何了

六冠王奇迹的背后，是德甲AI加持的足球

问题一：、看德甲联赛像在打游戏，AI正让赛事转播变得更酷

回答：

记者 | 彭新

如果你看德甲比赛，会发现曾经“空洞”的比赛转播画面正被更多数字所包裹——无论是球员射门时的进球几率分析，还是赛程中出现精彩时刻的数据提醒，原本只在游戏上出现的实时数据化分析成为现实——乍眼看去，这和许多玩家痴迷的《FIFA》电子游戏没有太多不同。

在云计算和人工智能参与下，越来越多的数据呈现方式正在改变足球这种古老体育运动的转播媒体 *** 和观赛习惯，这当中便有亚马逊云科技（AWS）在推动。

2020年1月，AWS与德甲签订合作协议，成为德甲联赛技术供应商。在2020年举行的德甲赛季中，xGoals（即“预期进球”的缩写）和“平均站位”在内的数据被先期提供，被命名为“德甲赛况（Match Facts）”系统。

“每一场德甲比赛都会产生数据，这些数据能够帮助我们改进比赛，也能帮助球迷更好地理解球队策略。我们正在利用存档资料和当前比赛的大量数据，开发新的‘Match Facts’分析数据。” 德甲数字创新部执行副总裁Andreas Heyden说。

通常一场德甲比赛将收集到超过360万个数据点，产生的实时数据通过直播数据流传送到AWS，再经过收集和分析之后，产生“Match Facts”。在2020/2021赛季以及之后的整个赛季中，球迷们可以在视频转播和APP上看到这些数据。

这些数据进而可以生成更为直观的数字，例如xGoals 。xGoals即期望进球数，表示一个球队制造出来的进门机会，通过专门算法计算后为每个射门赋予一个进球的权重，算法基于约4万次射门历史数据生成。

简单地说，xGoals就是任何一次射门形成进球的概率，决定这一概率的因素包括射门角度、球员与球门的距离、球员奔跑的速度等。在计算过程中，联盟会使用大量的位置跟踪技术来观察可能影响进门概率的变量。

“现场的观众以及球迷会更加投入到所观看的比赛中，感觉到离赛场更近了。”前德甲球员，勒沃库森足球俱乐部体育总监Simon Rolfes告诉界面新闻，在改善观赛体验上，与AWS的合作为德甲观众带来了显著地进步。

实际上，为了让赛事变得更加生动精彩，德甲联赛方面需要在赛前、赛中与赛后完成一系列检查与处理工作，各相关方都将参与到数据采集、数据处理、图形生成、内容创建（例如电视上的精彩瞬间集锦）以及实时评论等环节。

一般而言，每个德甲足球场配备多达20部摄像机，使用自动光学跟踪技术持续拍摄球员与足球的位置。编辑团队则负责处理其他视频数据，选择理想的摄像机角度与场景进行播送，包括何时适合在电视画面上显示Match Facts统计信息。

至此，凭借对赛事数据的长期积累和总结，德国足球联赛走在了世界各大足球联赛的最前端，也是仅有的能够提供大量、多维度实时数据呈现的顶级足球联赛。

“在AWS，我们有一些不同的团队，比如说有机器学习实验室、有专门的产品经理团队，这些团队中会派出自己的小团队来参与到和德甲的合作项目中来，他们也会做一些别的针对体育赛事的高级分析的技术研发的工作。”一位AWS专家告诉界面新闻。

“和AWS的合作标志着过去二十年德甲创新投资的重要变化。以前的主要技术项目，例如全面的比赛数据收集，所有比赛的基本信号的产生和分配，以及其国际产品组合的创建，使我们能够为合作伙伴提供高质量产品。所有这些都推动了德甲为球迷提供世界一流足球体验的动力。”Andreas Heyden表示，德甲对技术和数据的应用持开放态度。

现在，随着数据优化和技术迭代，新的数据维度也面向观众开放，比如“进攻区域”，能够直观显示球队自哪个区域发起进攻，以及最有可能从他们观看的球场的哪一侧进球。如今，德甲将“进攻区域”可视化设置到团队进攻中的具体区域，这也使得球场有效划分中、前、后三个区域的同时，可以准确细化某区域为四个相等大小的垂直区域。

又或者是“最受压迫球员”，这是将球员遭遇到的防守压力以实时的方式加以量化。通过据控球球员的位置、方向及其对手的位置等数据点，以量化的方式来评估控球球员的压力。例如，当一个球员面临较大的防守压力时，他几乎无法传球给他的队友，被迫处于极差的位置上，可能会导致攻守易位的局面。

“现在回过头看体育技术的发展，其实已经给我们的体育行业带来很多的变化。”作为技术热爱者的Simon Rolfes乐观地表示，即使在赛事转播和观看以外，德甲也可以用到Match Facts的一些统计数据，来帮助足球俱乐部去做一些很重要的决策。更多的赛场行为和表现可以量化和总结，从而改变球赛的分析和指挥方式。

“我很想看到联赛可以用这些数据、技术来分析对手球队的一些战术规律等，这样我们在比赛之前就可以帮助自己的球员做好准备了。”Simon Rolfes说。

问题二：德甲最新赛况

回答：

2012-2013赛季的德甲联赛已经结束,2013~2014德甲开赛时间8月9号开打,2014年5月10日结束。

问题三：NAB总决赛第七场的赛况如何了

回答：

知道的出来说说，百度上面都是虚假信息。呵呵，全部为满意答案，不过给不了这么多人，就给之一个回答我问题的人好了。之一个不回我，看来我还是要纵观一下再选一个满意答案咯湖人83VS凯尔特人79，总比分是4比3要相信自己的支持的

湖人夺冠，裁判赢了，悲剧了。。。。

湖人赢了、太精彩了、高兴死了、科比虽然手感差、但阿泰真是一功臣啊、、、、、

湖人赢了 科比MVP

湖人赢了哦！早说过湖人会赢的！我支持他们！83:79 科比VIP

湖人我相信它哦

问题四：六冠王奇迹的背后，是德甲AI加持的足球

啊回答：

在看球时，我们需要的不仅是啤酒和烧烤，还有人工智能提供的实时分析。

机器之心报道，作者：泽南。

有关德国足球，人们的印象可能是快速的攻防节奏、领先的教练发展体系，以及各种科学到极致的训练和健身计划。德甲球队为我们贡献了高水平的比赛，最近一次欧洲冠军联赛、世俱杯冠军也都被德甲豪门拜仁慕尼黑获得。

2019 年和 2020 年的拜仁球员格雷茨卡，看看他的肌肉增长速度，这些球员组成的球队真是可怕。

最近一段时间，看德甲的球迷可能会注意到比赛中由亚马逊提供的 AWS 赛场数据分析。用 AI 分析场上形势的技术，在顶级足球联赛里已经获得了广泛应用，以前只有教练才能看到的黑科技数据分析，现在连球迷也能够获取了，结果还是实时生成的。

这项技术是由亚马逊通过机器学习和云服务提供的。最近，前德甲球员、勒沃库森的体育总监西蒙 · 罗尔夫斯（Simon Rolfes）向我们分享了如何使用人工智能分析德甲球员的 *** ，以及球迷和教练获得的新发现。

如果说谁能够对先进技术为顶级足球联赛的影响发表意见，西蒙 · 罗尔夫斯是一个理想的人：他的职业生涯大部分时间在德甲勒沃库森俱乐部度过，还为德国国家队出场过 23 次，随队参加过 2008 年的欧锦赛并随队获得亚军。

现在，罗尔夫斯不仅担任勒沃库森的体育总监，还常年在德甲官方网站 上为「Bundesliga Stats 专区」撰写每周专栏文章，分析联赛趋势并提供关于德甲比赛的独到见解。

前勒沃库森防守型中场西蒙 · 罗尔夫斯。

以往比赛时，新技术的应用时常会被人们发现，助理教练手中的 iPad 可以向球员提示对手阵型和球员数据，训练时球员背心上传的数据可以为教练决策提供参考，而亚马逊现在提供的技术，又更进了一步。

新工具的出现让足球从业者们兴奋不已，在 20-21 赛季的德甲，我们拥有的可不仅仅是更多摄像头机位。「有了人工智能提供的数据分析，我们就能让球迷们更加投入到正在观看的比赛中。详尽的实时数据能够为我们带来更加立体的观感，可以让你和比赛保持零距离，」罗尔夫斯说道。

AI 带来了各种有趣的对比，以及人们意想不到的结论，比如乌帕梅卡诺和哈兰德谁的价值更高，进攻效率更高的球队中有柏林联等等……

要说其中最吸引人的发现，可能就是球员速度的分析了。众所周知，天下武功唯快不破：在足球领域里，速度快的球员具有他人无法比拟的优势，因而各队的「快马」也经常得到球迷的吹捧。然而训练场上的速度和实际比赛中有球的速度并不能画等号，在 AWS 技术的分析下，我们看到了一些颠覆认知的事实。

比如卢卡斯 · 克洛斯特曼这样身高一米八七的后卫正在长期占据速度榜前十的位置，看起来，属于胡梅尔斯和拉斯 · 本德这样靠位置感踢球的时代正在离我们远去。

AWS 提供的分析技术之一：德甲球员时速表。图为多特蒙德的天才前锋哈兰德——每小时 35.16 公里，他当然还不是最快的。整个德甲最快的球员是拜仁左后卫阿方索 · 戴维斯。

「最近十年里，由于训练和身体素质的提升，足球运动员的速度提升很快，进而也造成了流行战术的变化。AWS 提供的速度属性分析颠覆了人们的观感，让所有人，特别是教练组对于球员有了很多新的结论，」罗尔夫斯表示。「全球现在只有德甲比赛才有实时的 Speed Alert 技术，只有我们才能获得这个优势。」

其实速度只是 AI 分析的其中一个指标，据介绍，AWS 在 2020/2021 赛季全新发布的被称为「德甲赛况」的分析数据主要包括三种，一种是进攻区域热度的分析，详细记录两支球队在比赛中左中右路的兵力投入；第二种是单个球员面临的压力，以及带球速度等基本属性；第三种是阵型位置，需要注意的是，场上球员的位置在比赛过程中是随着时间动态变化的，而替补上场的球员更会打破已有的平衡。

这些数据进而可以生成更为抽象的分析，比如 xGoals 数值，其可以告诉你球员在球场的哪个区域有着更高的进球概率，在禁区内哪些位置可以更高效地制造点球。自上个赛季起，类似的 “德甲赛况” 分析数据已经成为了德甲的一部分。xGoals（xG）数值代表球队制造机会的次数多少，如果一个球队的进球数比 xG 数还要多得多，则代表其进球效率很高。

如果是踢点球的话，进球概率大约 77%。

在德甲，拜仁、勒沃库森和柏林联队拥有更高的效率。

在这些技术的背后，是亚马逊提供的云服务和算法。德甲的 AI 项目来自 AWS 很多不同团队的支持，包括人工智能实验室、科学家和产品经理的团队。在联赛进行的过程中，他们需要出动人手帮助比赛进行各种分析，不过足球并不是独一份，AWS 的研究者们正在接手很多运动和赛事的分析工作。

如果说球迷看到数据分析是图个乐，那么球员和教练在拿到 AI 提供的报告之后就可以大展身手了。罗尔夫斯表示仅在勒沃库森，Speed Alert 就已经在帮助球队提升比赛表现。

想象一下，在比赛前通过 AI 数据分析制定策略，派上合适的上场队员，使用高度定制化的战术拿下比赛——听起来像是《Money Ball》的进阶版，而在欧洲顶级俱乐部中，这些已经是分析师们每天的日常工作。

「作为球员，你也可以从比赛分析中获得很多有趣的内容，以帮助准备比赛。比赛中的事实数据也可以帮助教练调整阵型，」罗尔夫斯说道。「在我的职业生涯中就没有遇到过这样详细的统计数据，现在看到 AWS 的技术，我感到有些羡慕。」

在疫情期间，人们无法现场观赛，人工智能和云服务提供的实时比赛数据，为球迷在家看球提供了不少新的看点。不过既然是德甲，那么现场看球的体验肯定是无可替代的。「（AI 分析获得的数据）在任何设备上都可以实时获取，如果你来到现场，感受到的气氛一定更好，」罗尔夫斯表示。

那么人工智能可不可以制定战术？在德甲教练们看来，分析对手的战术和规律、预测比赛形式、改变阵型等方向都是可以展望的，不知道下个赛季的德甲将会变成什么样子？

问题五：药厂vs狠堡上半场赛况

回答：

北京时间2月14日22时30分(德国当地时间15时30分)，德甲第21轮开始5场较量，沃尔夫斯堡上半时3比0领先，但下半时被勒沃库森追为4比4，多斯特压哨完成大四喜，最终5比4绝杀药厂。孙兴慜则上演帽子戏法。张稀哲未进大名单。沃尔夫斯堡客场5比4胜勒沃库森，2013年12月以来首次连续9轮不败，德甲客场首胜药厂，此前战绩为4平13负。勒沃库森去年3月以来德甲15个主场首负(6胜8平)，本赛季德甲主场不败球队只剩狼堡和拜仁。

上半场情况为：开场3分钟，基斯林传球，贝拉拉比在门前14米处左脚抽射，贝纳利奥单手封出左门柱。狼堡第6分钟首开纪录，维埃里尼亚右路传中，多斯特在门前9米处冲顶入左下角，1比0。第17分钟，卡斯特罗推倒阿诺尔德，纳尔多在门前30米处大力任意球入左下角，2比0。第29分钟，德布劳内突破希尔伯特左路传中，多斯特前点距门5米处小角度蹭进远角，3比0。第34分钟，罗德里格斯中场直传，许尔勒单刀半凌空吊射碰左门柱外侧弹出。

问题六：德甲第22轮综述：拜仁18分领跑 汉堡深陷降级区

回答：

直播吧2月12日讯 北京时间2月10日至2月12日，德甲第22轮全面打响，以下为本轮德甲综述。

一、比赛赛况

【拜仁2-1沙尔克】

莱万破门，连续11个主场为拜仁建功，追平海因克斯纪录，穆勒底线附近小角度破门，拜仁2-1力克沙尔克，继续强势领跑联赛。

【多特蒙德2-0汉堡】

多特冬窗新援巴舒亚伊进球，加盟以来联赛2轮进3球，罗伊斯本场比赛迎来复出，格策补时阶段破门，多特主场2-0轻取汉堡。

【勒沃库森0-2柏林赫塔】

药厂主场0-2爆冷不敌赫塔，前切尔西边锋卡卢为赫塔打进一球，本轮落败后，药厂3轮不败遭终结。

【莱比锡2-0奥格斯堡】

纳比-凯塔建功，莱比锡主场两球获胜，取得联赛两连胜，排在积分榜第二位。

【霍芬海姆4-2美因茨】

绍洛伊与克拉马里奇均完成梅开二度，霍村主场4-2击败美因茨，结束了联赛5轮不胜。

【斯图加特1-0门兴】

【不莱梅3-1沃尔夫斯堡】

【法兰克福4-2科隆】

【汉诺威2-1弗赖堡】

二、积分榜概况

拜仁22轮积56分领跑积分榜，领先第二名莱比锡达到了18分，莱比锡、多特分列二三位，勒沃库森本轮落败后跌出前四，法兰克福上升至积分榜第四位，汉堡排名倒数第二，科隆13分继续垫底。

三、射手榜概况

莱万19球领跑射手榜，沃兰德和芬博加森均打进11球，但与射手榜的莱万差距较大。