上海交通大学和阿里巴巴合作研发了一套名为MatchVision的AI足球比赛分析系统，它能够观看比赛、识别关键战术动作并生成类似人类解说员的评论。该系统基于庞大的“SoccerReplay-1988”数据集训练，包含近2000场顶级联赛比赛的超过3300小时录像。MatchVision能够识别24种不同的比赛事件，准确率高达84%，并在犯规判断等方面优于现有系统。更重要的是，研究团队计划将数据集和模型开源，推动AI在体育领域的进一步发展。
该技术基于名为“SoccerReplay-1988”的大型数据集开发，该数据集包含从2014年至2024年期间欧洲顶级联赛和欧洲冠军联赛的近2，000场完整比赛，共计超过3，300小时的比赛片段。每个比赛平均有76个评论片段。
该表显示了 MatchVision 如何识别比赛中的关键时刻并为每个场景生成评论。
MatchVision被设计为一个一体化的系统，能够同时处理多项任务，包括跟踪比赛事件和生成自然评论。系统可以识别24种不同类型的比赛事件，如进球、犯规和战术动作。在分析犯规时，它会利用多角度摄像机镜头来判断犯规的类型和严重程度。
测试数据显示，MatchVision在识别比赛事件上的准确率达到了84%，不仅在事件识别上表现出色，在生成评论和判罚犯规方面也优于现有系统。研究团队计划将数据集和模型开源，发布在GitHub上，供更多研究者和开发者使用。
有趣的是，研究发现人工智能和人类解说员关注比赛的侧重点有所不同。AI更注重技术细节和战术，而人类解说员则更关注比赛的情感流动和背景故事。
并排示例比较了人类评论员（GT）和人工智能(我们的)如何描述三个关键比赛时刻——一张有争议的黄牌、一个角球序列和一个进球比赛。
研究人员展示了人工智能和人类对特定场景（如黄牌、角球、进球和守门员扑救）的评论对比，突显了两者在描述比赛关键时刻时的不同方式。
未来，MatchVision的应用可能不仅仅限于比赛解说，还可以自动制作比赛集锦，甚至辅助裁判做出更精确的判罚，基于已有的像越位检测这样的AI技术。
这项研究标志着体育分析和AI应用的一个新纪元，为足球爱好者和专业人员带来了全新的观赛体验。
MatchVision的出现，预示着人工智能技术在体育领域的应用将更加广泛和深入，未来或许会有更多基于AI的体育分析工具出现，为我们带来更精彩、更深入的体育赛事体验。 这项技术不仅革新了足球比赛的解说方式，也为未来的体育科技发展提供了新的方向。