上海交通大學和阿里巴巴合作研發了一套名為MatchVision的AI足球比賽分析系統，它能夠觀看比賽、識別關鍵戰術動作並產生類似人類解說員的評論。該系統基於龐大的「SoccerReplay-1988」資料集訓練，包含近2000場頂級聯賽比賽的超過3300小時錄影。 MatchVision能夠辨識24種不同的比賽事件，準確率高達84%，並在犯規判斷等方面優於現有系統。更重要的是，研究團隊計劃將資料集和模型開源，推動AI在體育領域的進一步發展。
該技術基於名為「SoccerReplay-1988」的大型資料集開發，該資料集包含從2014年至2024年期間歐洲頂級聯賽和歐洲冠軍聯賽的近2，000場完整比賽，共超過3，300小時的比賽片段。每場比賽平均有76個評論片段。
表格顯示了MatchVision 如何識別比賽中的關鍵時刻並為每個場景產生評論。
MatchVision被設計為一體化的系統，能夠同時處理多項任務，包括追蹤比賽事件和產生自然評論。系統可以辨識24種不同類型的比賽事件，如進球、犯規和戰術動作。在分析犯規時，它會利用多角度攝影機鏡頭來判斷犯規的類型和嚴重程度。
測試數據顯示，MatchVision在識別比賽事件上的準確率達到了84%，不僅在事件識別上表現出色，在生成評論和判罰犯規方面也優於現有系統。研究團隊計劃將資料集和模型開源，發佈在GitHub上，供更多研究者和開發者使用。
有趣的是，研究發現人工智慧和人類解說員關注比賽的重點有所不同。 AI更注重技術細節和戰術，而人類解說員則更關注比賽的情感流動和背景故事。
並排範例比較了人類評論員（GT）和人工智慧(我們的)如何描述三個關鍵比賽時刻——一張有爭議的黃牌、一個角球序列和一個進球比賽。
研究人員展示了人工智慧和人類對特定場景（如黃牌、角球、進球和守門員撲救）的評論對比，突顯了兩者在描述比賽關鍵時刻時的不同方式。
未來，MatchVision的應用可能不僅限於比賽解說，還可以自動製作比賽集錦，甚至輔助裁判做出更精確的判罰，基於已有的像越位檢測這樣的AI技術。
這項研究標誌著體育分析和AI應用的一個新紀元，為足球愛好者和專業人員帶來了全新的觀賽體驗。
MatchVision的出現，預示著人工智慧技術在體育領域的應用將更加廣泛和深入，未來或許會有更多基於AI的體育分析工具出現，為我們帶來更精彩、更深入的體育賽事體驗。 這項技術不僅革新了足球比賽的解說方式，也為未來的運動科技發展提供了新的方向。