11月22日晚上，球迷再次为阿根廷哭泣了。在当天晚上进行的世界杯小组赛C组首轮比赛中，阿根廷队1：2不敌沙特阿拉伯队，爆出了本届世界杯开赛至今最大的冷门。

在这场比赛中，阿根廷队除了打进一粒点球外，有三粒进球因越位全部被判定无效。而首次引入世界杯的半自动越位判罚技术在这一过程中“战功赫赫”。不仅如此，阿根廷队全场比赛总计被吹罚了10次越位，刷新了2018年VAR（视频助理裁判）引入世界杯后，单场比赛中越位判罚次数的新高。

阿根廷队用一次次的跑动、冲刺，为球迷反复讲解了什么是越位，也让观众见识到了半自动越位判罚技术的“火眼金睛”。

半自动越位判罚技术有多厉害？

为了避免裁判肉眼观察不准确造成的误判，国际足联在2018年将VAR引入世界杯。在国际足坛普及VAR的这几年，误判虽然大大减少，但球迷们的不满却一点没少。动辄数分钟的判罚时间、吹毛求疵的判罚尺度等问题都屡遭球迷诟病。为了改进VAR的不足，国际足联在本届世界杯祭出了更厉害的“杀手锏”——半自动越位判罚技术。

该技术的运行路径可以拆分为两个关键步骤。

首先，要确定进攻队员最后一脚传球的时间。这主要依赖于本届卡塔尔世界杯的官方比赛用球“旅程”（Al Rihla）。其内置的惯性测量单元（IMU）传感器在数个柔软支架的支撑下被放置在了足球内部的正中心，能够以每秒500次的频率向决策中心发送足球的运行数据。国际足联技术与创新总监约翰内斯·霍兹米勒表示，该传感器可以实时发送足球在多方向运行上的加速度信息，系统将根据足球加速度的变化，自动判断出足球离开进攻队员脚部的精准时间。

随后则是关键的画越位线环节，布置在体育场屋顶下方的12个专用跟踪摄像头将运用视频动作捕捉技术，跟踪每个球员身体上的29个与越位有关的身体部位，形成29个数据点，以每秒50次的频率，将有关该部位的位置、时间等信息数据发送至决策中心。

最后，系统会将足球传回的时间信息和摄像头跟踪得到的球员肢体位置信息进行整合、计算，得出供主裁判参考的判罚结果。

虽然过程听起来有些复杂，但只需要3到4秒，裁判就可以得到一个由系统计算出的精确结果。而如果最终主裁判决定采纳该结果，系统就会通过运动员身体上采集到的数据，借助3D人体姿态重建技术，自动生成一段3D动画。该动画将以最佳视角详细画出越位线的位置以及越位球员在接球时身体各部位的位置，并在体育场的巨型屏幕上及转播画面中播放，让球迷们对判罚心服口服。

球鞋，可能比你更了解自己

除了帮助裁判进行判断外，数据的采集也逐渐应用于球员的装备上。以色列特拉维夫的体育科技初创公司Playermaker就对足球鞋的绑带装置进行了智能化升级。

每一支装有Playermaker绑带的球鞋都内置一个六轴运动传感器，每秒对左右脚的运动进行1000次采样。结合分析设备，教练和球员就可以了解他们在场上的表现，包括与球鞋地面的撞击、脚部旋转、控球、踢球速度、带球时间、冲刺次数、覆盖范围、速度和动作频率等信息。

据外媒报道，在对该装置进行测试的过程中，测试球员很高兴地发现，虽然他认为自己的右腿是优势腿，但数据显示他用左腿可以将球踢得更快。

虽然目前在正式比赛中，Playermaker绑带还没有被允许使用。但在2021年5月，Playermaker已经被国际足联纳入FIFA创新计划，有望在两年内进入赛场。目前这款设备已经被英超的曼城、富勒姆、北美大联盟的多伦多FC、亚特兰大联和阿根廷国奥队，以及遍及全球160多个青训营或俱乐部使用。

职业球员的倒时差神器

此次卡塔尔世界杯由于在冬季举行，并非是传统的休赛期，球员需要在短时间内完成集训合练以及适应场地的工作，其中很重要的就是“倒时差”。

一家来自美国的公司Fount近期推出了一款针对倒时差的产品名为FlyKitt，目前该产品已被美国足球队使用。

此前Fount发现通过对海豹突击队的研究发现，飞行时气压的巨大变化会引起炎症反应，损害人的思维、感觉和表现。

而FlyKitt这款产品可以通过app指导用户精确地使用定制的膳食补充剂、定制饮料、光过滤眼镜以及其他工具，改善因长途飞行导致的头痛、失眠、关节疼痛、便秘等问题。

针对运动员，FlyKitt提供额外的“运动员增强包”，除了前面所提到的产品，还提供了专业级的压缩袜，以减少肿胀，以及FireFly血流刺激器，用来增加腿部的血液循环。

AI裁判逐渐进入世界大型比赛

在早前举行的北京冬奥会测试赛中，AI（人工智能）裁判得到了一定程度的利用。在自由式滑雪、花样滑冰等技巧性项目中，AI评分系统通过捕捉、记录运动动作，根据基础标准进行评分。基于数字化和3D技术的AI裁判，可以克服高度、光线等复杂因素，捕捉在运动员的细微动作，通过回放和分解动作，还可以在赛前为运动员提供定制方案。

2022年1月21日，花样滑冰AI辅助评分系统1.0产品发布，这套辅助系统是根据中国花样滑冰运动员使用需求、场景应用需求打造的AI+虚拟现实解决方案，运用计算机视觉技术算法与深度学习，可以对运动员的整体运动轨迹进行实时追踪，根据专业评分标准，对视频数据的人体骨骼、形体动作进行捕捉识别，从而实现稳定性可视化的比赛评判。

对技术团队来说，AI 裁判的研发是一次不简单的探索。花样滑冰是比赛规则最复杂也是评分难度最高的体育项目之一，评委需在高速运动且变化繁复的动作中依据动作的类型、难度系数、完成情况、标准程度等给出精准的技术分，用AI技术来辅助评分难度也可见一斑。

为了推进项目，中关村技术团队摸清了花样滑冰的国际挑战规则后，和相关高校团队合作交流，对近百个视频，几千张动作样本进行逐帧的标注和记忆，使AI系统通过捕捉运动员的肩跨膝踝等八个点位，准确进行动作识别和判定。

两个月时间内，花滑自研AI辅助系统1.0版本推出，能够通过平面视频判断运动员动作，抓取人和人之间的互动；在2.0版本中，这套辅助系统将能够通过人像捕捉，分辨运动员重合的场景，以3D形式呈现和评分。

这套花样滑冰AI辅助评分系统目前还没有在冬奥会的赛场正式使用，主要是应用于赛前训练的评分和检测，运用计算机视觉技术算法与深度学习，对运动员的整体运动轨迹进行实时追踪，实现稳定性可视化的比赛评判。随着技术的不断成熟，该套系统除可用于花样滑冰专业赛事外，还可广泛用于练习考级、影视制作等场景使用，这是利用人工智能等先进技术赋能体育行业的跨界重要尝试。我们也希望AI辅助评分系统能不断迭代，早日出现在赛场。

AI介入是好是坏？

人们对于AI裁判质疑的声音一直存在。在《对话CoCoPIE首席科学家：AI可以当裁判，但不能喧宾夺主 | T前线》一文中就提到了AI裁判的技术现状：

基于各种主客观因素，在仅有人工裁判的条件下，要做到精准判罚难度较高，AI裁判可以更好地处理一些常见的争议问题，比如是否进球、是否出界、是否越位等等。

而就技术成熟度来说，当前 AI 足球裁判虽然还处在发展的早期阶段，但核心技术的研发已经基本完备。比较典型的可以用于AI足球裁判的技术包括但不限于：基于YOLACT的图像分割处理，可以用来自动判断球是否入网、出界；基于OpenPose人体姿态识别，判断球员是否越位、犯规；基于YOLO目标检测，实现球/球员的追踪；基于C3D动作识别，为手球等判罚提供精准依据…

具体到VAR技术，早期推广时就被人诟病，这种AI介入会打断赛事的流畅性，甚至因为“过于精确”而让观赏性降低。“大家公认的原则是‘minimum interference, maximum benefit’，即‘最小限度地打断比赛，最大限度地获得收益’。就AI裁判的研发初衷来说，主要是为裁判提供参考信息和协助判罚，而非完全取代裁判。”

更何况，AI并非全能的。正如任彬所言，“很多裁判本身也是项目的重要参与者，其职能并不仅仅是打分。比如，一个优秀的足球裁判可以掌控节奏、带动气氛，还有像花滑这样的运动，涉及到审美，其评判是带有主观鉴赏成分的，就不太可能由AI完全取代。”

一方面，AI终归为人类需求而生。另一方面，在实际应用中，AI带来便捷的同时，也会引发新的问题，需要新的规则去调整和纠正。

文章来源： 51CTO，齐鲁壹点，钛媒体APP，科技日报