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超级碗是为电视而生,视频回放是为视觉AI而设计。以下是它可以变得更好以及它会是什么样子的方式
随着超级碗LX的临近,我们见证了足球场上60年的技术进步,或许还未曾意识到。而最令人期待的还在后头,因为视觉AI的到来。
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我们大多数人会在客厅观看这场盛事,而不是花费数千美元购买莱维体育场的座位。为了不亲身体验观看足球比赛的刺激与激情,我们在家中可以享受到一些技术增强带来的便利。在过去的几十年里,视觉AI改变了观众观看比赛的方式,也影响了场上的裁判判罚。
这种变革令人惊叹,而我们实际上只是刚刚开始探索视觉AI的潜力。随着视觉AI的不断发展,球迷体验比赛的方式以及裁判解读争议判罚的方式都将变得更加完善。
那么,什么是视觉AI?视觉AI,也常被称为计算机视觉,在技术圈中是指从图像和视频中提取有用信息的技术。它可以检测物体、追踪运动、测量位置。视觉AI在此基础上更进一步,结合上下文、推理、预测和决策支持。它不仅仅回答视频帧中发生了什么,还会问这些信息意味着什么,我们有多大信心,以及接下来应采取什么行动。
我们已经在足球场上见证了这项技术的早期应用。还记得虚拟一码线首次出现在电视屏幕上的场景吗?现在看起来如此自然,或许你已经记不清了,但那是体育转播中视觉AI的首次主流应用,彻底改变了球迷观看足球比赛的方式。随着视觉AI的不断进步,这些创新很可能会让观看足球变得更加互动、引人入胜,最重要的是更具娱乐性。
一次看到整个场地
如今,我们在职业体育中看到的应用变得更加复杂。例如,网球几乎用Hawk-Eye技术消除了有争议的线审判。MLB也将在2026年正式推出自动球击系统。
足球为视觉AI解决方案提供了特别有吸引力的机会。不同于网球或棒球,比赛动作集中在单一点或区域,足球场上同时在多个平面上进行。裁判必须在没有全部证据的情况下做出瞬间判断。他们难以同时观察线位、监控后场的拉人犯规,以及追踪接球员的脚是否在界内。
丹佛对阵新英格兰的最近一场 AFC 冠军赛完美展现了这一挑战。第三节中段,比分7-7平局,爱国者在丹佛8码线面临关键的第四次一码。四分卫德雷克·梅耶执行“臀推”冲线,裁判判定获得了第一档,最终为比赛带来了最后的得分。
然而,赛后的视频分析显示,他是否真正越过了线,获得了新的一组进攻机会,存在很大不确定性。视觉AI可以实时合成多个摄像角度,创建球位置相对于一码线的精确三维重建,并在几秒钟内为裁判提供确凿的证据,而不是几分钟。
随着比赛的进行,第四节时丹佛遭遇暴风雪,场地被白雪覆盖。这正是视觉AI擅长的场景。凭借场地的预先校准几何结构,它可以穿透天气干扰,追踪雪中和雾中的球,并在人工视觉受限时保持判断的一致性。
此外,潜在的偏见问题也引发关注。近期研究提出裁判判罚存在偏向某些队伍的担忧。视觉AI有望提供更客观的决策,不是取代裁判,而是为他们提供更好的工具做出正确判罚。
必须强调,视觉AI不是为了取代裁判,而是为了增强人类判断。人机协作的方法让经验丰富的裁判保持控制,同时获得之前无法获得的洞察。可以把它比作医生诊断时,单凭体检与结合MRI扫描和血液检测的区别。医生仍然做出决定,但有了更好的信息。
为什么视觉AI会成为游戏规则的改变者
如今的NFL比赛使用的摄像头远比十年前多得多。除了数量的增加,我们还拥有专业化的摄像设备:超慢动作摄像机每秒捕捉数千帧,机器人系统可以瞬间重新定位,手持摄像机提供更贴近球员的视角,以及捕捉场地每一寸的多角度视图。视觉AI可以整合并同时合成所有这些视频源。
考虑到回放审查,目前需要几分钟时间,裁判逐个角度审查录像。视觉AI可以同步多角度视频,自动精确到英寸地定位球的位置,并在几秒钟内得出结论,而不是几分钟,即使这个结论只是找到最适合裁判组研究的片段和角度。这不仅加快了比赛节奏,也提高了判罚的准确性。
一个特别有前景的应用是追踪开球和踢球时球是否越过边线。目前,裁判对球的位置做出主观估算。通过同步并即时分析多摄像头视角,视觉AI可以大大提高这些位置判定的速度和可靠性。
对于在家观看的球迷来说,可能性同样令人振奋。想象一下,球员名字动态叠加在屏幕上,随着摄像机跟随动作实时更新。或者看到球员视角的实时画面,甚至根据阵型、距离、历史数据显示不同战术结果的概率叠加。
更令人感兴趣的是,视觉AI可以在比赛进行中实时显示争议判罚的分析结果。无需等待中场休息时的讨论,球迷可以立即看到AI的分析,附带置信度和多角度的支持证据。
视觉AI不仅仅是更好的即时回放或更炫的图形,它在根本上提升了比赛体验。球员受益于更准确的裁判,教练获得更好的复盘和争议工具,裁判在巨大压力下做出正确判罚的支持也更强。球迷则享受更丰富、更具互动性的观看体验,获得更深入的比赛洞察。
超级碗一直不仅是足球的盛会,更是体育、文化与科技融合的展示。当视觉AI不断成熟,它有潜力为比赛的玩法、裁判和体验设定新的标准。在以英寸为单位的运动中,更清晰的视野意味着一切。
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