估計(jì)很多人的朋友圈，這段時(shí)間早已被真球迷夾雜著幾個(gè)偽球迷的或吶喊助威、或唏噓嘆息刷屏，此外還有各廣告主的營銷轟炸和一波兒賭球份子的天臺(tái)自嘲。這屆世界杯“AI”也成為一個(gè)熱詞，頻頻見諸各媒體頭條，這到底是營銷的噱頭，還是AI技術(shù)的落地應(yīng)用已更上一層樓？

接下來，帶你通過幾個(gè)案例一探究竟。

AI裁判助理

現(xiàn)場案例：法國對戰(zhàn)澳大利亞的那場比賽，裁判和AI裁判助理的裁決就出現(xiàn)了分歧。當(dāng)時(shí)如果出現(xiàn)2：1的頭球判決，將決定這場比賽輸贏，裁判認(rèn)為進(jìn)球無效，AI裁判助理則認(rèn)為進(jìn)球有效。結(jié)果這場比賽是在人工智能裁判的協(xié)助下，最后確定了法國隊(duì)2：1勝出澳大利亞隊(duì)。后來，經(jīng)過現(xiàn)場視頻的回放，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)和人工智能的判斷是符合事實(shí)的。

技術(shù)原理：這是本屆世界杯首次引入的VAR（Video Assistant Referee）即視頻裁判助理技術(shù)，首次采用機(jī)器來幫助判決。VAR技術(shù)又名視頻助理裁判技術(shù)，即通過視頻助理裁判員和配套裝備、流程、規(guī)范等在內(nèi)的一整套輔助判罰系統(tǒng)。VAR技術(shù)很大程度上依靠的是攝像技術(shù)的發(fā)展，攝像機(jī)可以逐幀捕捉到爭議鏡頭。

VAR系統(tǒng)可以在瞬間清楚判斷出攻守雙方在傳球一剎那的相應(yīng)位置，進(jìn)而對助理裁判所作出的攻方隊(duì)員是否越位的判罰對錯(cuò)進(jìn)行判斷，若有越位行為產(chǎn)生，系統(tǒng)則會(huì)進(jìn)行實(shí)時(shí)畫線，能更加直觀明了顯示球員是否有犯規(guī)行為、進(jìn)球是否有效、比賽是否該暫停等。

編輯點(diǎn)評：在重大賽事面前，AI裁判助理不會(huì)受到情緒的影響，相比于人類裁判更冷靜客觀，裁決結(jié)果相對精準(zhǔn)。

AI直播剪輯

現(xiàn)場案例：在2018央視世界杯新媒體官方合作伙伴中，某視頻網(wǎng)站將最前沿的AI技術(shù)應(yīng)用到世界杯直播短視頻剪輯中，把射門、點(diǎn)球、角球、進(jìn)球、黃牌、紅牌、慶祝等關(guān)注度較高的場景，通過AI秒級剪輯，可以實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。此外，德國隊(duì)、巴西隊(duì)、阿根廷隊(duì)，C羅、薩拉赫、梅西等這些知名球隊(duì)和高人氣球員， AI可以精準(zhǔn)捕捉，海量推送相關(guān)視頻。由AI剪輯的C羅進(jìn)球短視頻，短短一天在某視頻手機(jī)客戶端的觀看人次就突破1億。

技術(shù)原理：AI直播剪輯以人工智能深度學(xué)習(xí)算法為核心，通過視頻流實(shí)時(shí)處理、關(guān)鍵人物、物體、動(dòng)作及場景自動(dòng)化識(shí)別、視頻精彩度評價(jià)、觀眾多形態(tài)智能交互等方法，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器模擬人工剪輯師進(jìn)行工作。其中，智能標(biāo)簽庫、智能內(nèi)容云、智能調(diào)度室、智能剪輯師是其四大主要智能系統(tǒng)。

編輯點(diǎn)評：AI直播剪輯對于大型賽事、會(huì)議、演出等對時(shí)效性要求高，藝術(shù)觀賞性要求低的場景確實(shí)比較適用，若用于影視視頻剪輯還有待算法升級。

AI賽前預(yù)測

現(xiàn)場案例：其實(shí)在2018年俄羅斯世界杯開幕前，各種關(guān)于勝負(fù)的預(yù)測和民意調(diào)查都已經(jīng)充斥在社交網(wǎng)站上，不少科技、金融企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)都利用AI的數(shù)據(jù)分析能力，給出了自己的預(yù)測。其中，世界杯首場5：0，早被AI預(yù)測到，人工智能會(huì)根據(jù)天氣、人的體能、球員布陣等不同，運(yùn)算出不同的結(jié)果。

技術(shù)原理：不同機(jī)構(gòu)的預(yù)測模型中，一類是基于深度學(xué)習(xí)的AI，首先預(yù)測每場比賽的獲勝者，接著再預(yù)測小組賽、半決賽和決賽的冠軍。在這個(gè)過程中，預(yù)測者需要進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、特征建模和結(jié)果預(yù)測。并且不僅是單純的對比賽結(jié)果進(jìn)行分析，還要給人工智能提供了關(guān)于團(tuán)隊(duì)、單個(gè)球員的整體實(shí)力以及最近的比賽結(jié)果等數(shù)據(jù)，通過逾一百萬次模擬來預(yù)測誰將在每輪比賽中取得勝利。

一類是以大數(shù)據(jù)預(yù)測為底層邏輯的AI，常用的模型有泊松回歸、排序算法以及隨機(jī)森林。其中隨機(jī)森林模型的優(yōu)點(diǎn)在于能夠繞開普通的決策樹模型都會(huì)遇到的過渡擬合問題，避免了決策出現(xiàn)嚴(yán)重扭曲的情況。這種模型是Breiman在2001年提出的，在預(yù)測過程中隨機(jī)森林需要建立很多決策樹，讓它們獨(dú)立的預(yù)測世界杯每場比賽的結(jié)果，讓每一棵樹都獨(dú)立生長，最后將所有決策樹的判斷整合在一起，進(jìn)而隨機(jī)森林再做出預(yù)測，大量的減少了偏見甚至比***公司預(yù)測的還要準(zhǔn)。

編輯點(diǎn)評：AI利用大數(shù)據(jù)預(yù)測的結(jié)果雖有一定的參考價(jià)值，但足球比賽的變化因素很多，比賽結(jié)果的不確定性也是球迷觀看比賽的一大樂趣。但是，不排除隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，比賽結(jié)果真的能夠被精準(zhǔn)預(yù)測。