AI在足球数据分析中的应用：从比赛数据到战术洞察
足球比赛每场都会产生海量信息。每一次传球、射门、防守动作以及无球跑动，都有助于理解球队的打法。分析师面临的挑战早已不再是单纯地收集这些数据，而是如何将复杂的足球数据转化为教练、球探和招募团队真正能够付诸实践的洞察。
人工智能正在不断拓展足球数据分析的边界。机器学习模型能够评估得分机会的质量，计算机视觉技术可以协助在球场上追踪球员，而自动化系统则能从数千次比赛事件中识别出规律。
然而，AI并不能取代足球专业知识。它的核心价值在于协助分析师探究战术问题、识别有意义的模式，并提供支持更明智决策的证据。
本指南将深入探讨AI在足球数据分析中的应用方式、其背后的技术、在职业足球中的实际案例，以及分析师必须了解的局限性。
什么是足球数据分析中的AI？
足球数据分析中的AI，是指利用人工智能技术来处理足球数据、识别规律、生成预测，并为比赛或球员分析提供支持。
传统的足球数据分析通常依赖于描述性统计数据，如控球率、传球成功率、射门和抢断次数。这些指标依然有用，但它们无法完全解释个体动作背后的战术背景。
基于AI的方法可以纳入更多维度的信息，包括球员位置、防守压迫、移动轨迹以及特定动作发生前的事件序列。
例如，两名球员可能完成了相同次数的传球，但这些传球的战术效果可能截然不同。一名球员可能反复在后卫线之间横传倒脚，而另一名球员则能带球穿透对手的防线。
先进的分析模型可以通过评估传球发生的位置、遭遇的防守阵型以及它们如何改变进攻方的位置，来帮助区分这两种贡献。
并非所有的高级足球统计数据都使用了AI。例如，期望进球（xG）模型既可以使用传统统计方法构建，也可以使用机器学习构建。这种区别很重要，因为分析模型的质量取决于其数据、假设和验证过程，而不是它是否贴有“AI”的标签。
如需更全面的介绍，请阅读 什么是足球AI？ 或浏览 足球分析、数据与球探考察目录。
1. AI如何分析足球比赛数据
AI驱动的足球数据分析的基础，在于结合不同类型的比赛数据。每种数据都从不同的视角揭示了比赛中发生的情况。
事件数据：理解球员的场上行为
事件数据记录了个体的动作，如传球、射门、拦截、抢断、带球和犯规。根据数据提供商的不同，记录还可能包括每次事件的位置、时间、结果和具体情境。
机器学习可以利用这些信息，去探究传统比赛统计数据无法直接解答的问题。
例如，在评估一名中场球员时，分析师可能想知道他的传球是否有助于球队穿透防线。模型不必仅仅关注传球成功率，而是可以评估每次传球的位置、方向以及由此产生的控球进攻价值。
StatsBomb 和 Hudl Wyscout 等平台提供了足球数据和分析资源，为职业比赛和球员分析提供支持。
追踪数据：理解无球状态下发生的事情
事件数据描述了个体动作，但足球比赛的很多内容发生在这些动作之间。
追踪系统记录了球员（在支持的情况下还包括足球）位置的实时变化。光学摄像机、局部定位系统（LPS）和可穿戴设备可以提供不同类型的移动信息。
随后，计算机视觉和机器学习可以帮助分析师探究：
- 当对手倒脚时，防线如何移动。
- 中场球员之间是否保持了合理的距离。
- 进攻球员如何通过无球跑动创造空间。
- 球队的压迫体系是否留下了容易被利用的传球线路。
- 球员和防守单元在丢失球权后重新组织阵型的速度。
追踪数据尤为宝贵，因为重要的战术贡献可能永远不会体现在传统的事件统计数据中。
例如，一名做出佯攻跑位的前锋，即使没有触球，也能为队友创造出空间。
国际足联的 电子表现与追踪系统（EPTS）项目 为可穿戴和光学追踪技术制定了安全和性能测试标准。这些标准凸显了在解读位置和移动数据时，测量准确性的重要性。
视频数据：将数据与足球实战场景相连接
视频分析为解读统计结果提供了必要的视觉背景。
AI辅助的视频系统可以帮助识别动作、追踪球员，并将录像整理成可搜索的片段序列。自动化的精确程度取决于系统和可用录像的质量。
分析师可以将视频与事件数据结合使用，回顾对手每次从中路推进的场合。他们无需手动搜索整场比赛，而是可以直接从相关片段入手，审视每次事件周围的战术情境。
Hudl、Metrica Sports 和 Nacsport 等工具与基于视频的分析工作流密切相关，尽管它们的功能和AI自动化程度各不相同。
2. 期望进球与AI驱动的机会分析
期望进球（Expected Goals，简称 xG）是现代足球数据分析中最成熟的概念之一。
xG模型根据射门机会的相关信息，估算特定射门转化为进球的概率。
例如，一次被赋予 0.30 xG 值的射门，意味着在模型的假设下，其进球概率估计为 30%。这并不意味着该球员在接下来的十次射门中理应打进三球。
机器学习如何改进 xG 模型
基础的 xG 模型可能仅使用射门距离、角度、身体部位和助攻类型。更复杂的模型则可以纳入更多信息，如守门员位置、防守压迫以及其他球员的位置。
当模型需要识别这些变量之间的复杂关系时，机器学习显得尤为有用。
试想禁区内的两次射门，位置大致相同。一次可能是倒三角回传后的无人盯防射门，而另一次则可能有多名防守球员封堵了射门线路。
结合了相关位置信息的模型，比仅依赖射门位置的模型能更有效地分辨这两种情况。
然而，不同提供商的 xG 值未必可以互换。他们的数据集、建模技术和可用的背景信息可能存在差异。
超越 xG：评估进攻控球
AI和高级统计模型还可以估算个体动作如何改变控球的价值。
期望威胁（xT）和控球价值模型就是此类方法的代表，它们评估将球移动到特定区域或通过一系列动作推进所带来的潜在进攻收益。
这些模型有助于识别那些为创造机会做出贡献，但未必能直接获得关键传球或射门数据的球员。
例如，一名经常能破解对手压迫的中场球员，即使其直接参与进球的数据有限，也可能对进攻推进做出巨大贡献。
如需获取公开可访问的足球统计数据的实际案例，可探索 FBref、Understat 和 FotMob。它们的数据集和可用指标各不相同，因此分析师在比较结果前应仔细核对各提供商的定义。
3. AI在战术分析与对手备战中的应用
AI在足球数据分析中最有价值的应用之一，是识别那些原本需要大量人工录像复盘才能发现的战术规律。
机器学习可以帮助分析师审视多场比赛中反复出现的跑位、球队阵型结构以及球员间的互动关系。
分析压迫与防守组织
压迫分析绝不仅仅是统计一支球队尝试夺回球权的频率。
有效的压迫取决于整体的位置感、时机、压迫方向以及限制对手传球选择的能力。
借助足够详细的追踪数据，分析模型可以探究球队如何协调移动、哪些传球线路依然畅通，以及对手在何处反复成功摆脱压迫。
例如，备战高位压迫对手的教练组，可能会研究该对手在边线附近实施压迫时，是否总会在其边后卫身后留下空当。
由此产生的分析结果可为训练科目和比赛备战提供参考。当然，教练仍需判断利用该空当对于自家球员而言是否切实可行。
识别进攻套路
AI辅助的模式识别有助于发现反复出现的进攻套路，包括边路人数优势（宽侧超载）、第三人配合、套边插上以及夺回球权后的攻守转换。
基于序列的模型可以审视个体动作与后续事件之间的关联，而不是将每一次传球或带球视为孤立事件。
这有助于分析师比较不同球队创造机会的方式，并识别特定进攻体系在何种情境下最为有效。
真实案例：TacticAI 与利物浦足球俱乐部
AI辅助战术分析的一个有据可查的案例是 TacticAI，这是由 Google DeepMind 与利物浦足球俱乐部通过研究合作开发的。
该研究于 2024 年 3 月发表在《自然·通讯》（Nature Communications）上，聚焦于角球战术，并利用几何深度学习来对球员间的关系进行建模。
该系统旨在预测潜在的角球接球者，估算某套战术是否可能产生射门，并建议替代的球员站位。
其研究数据集包含了 2020-21、2021-22 赛季以及 2022-23 赛季部分英超比赛中的 9,693 次角球。
在涉及利物浦足球专家的双盲评估中，在 90% 的评估案例里，AI生成的战术建议优于原有的战术布置。
这是在特定研究环境下的专家偏好结果，而非得分或比赛结果提升 90% 的证据。
该研究展示了AI如何通过向教练呈现额外的考察情境，来支持战术探究。
它并不能证明AI生成的战术建议在竞技比赛中会始终优于人类的教练决策。
欲了解更多信息，请参阅 已发表的 TacticAI 研究论文。
对实用战术工作流感兴趣的分析师，还可以探索 Metrica Sports、LongoMatch 和 zone14 REPLAY。
4. AI如何支持球员表现分析
个体球员评估是AI在足球数据分析中的另一项重要应用。
传统的表现分析通常集中于可量化的结果：进球、助攻、成功传球、抢断和跑动距离。尽管这些统计数据提供了有用的信息，但它们无法完全解释球员在特定战术体系中的贡献。
AI辅助的模型可以帮助分析师在更宏大的背景下探究球员表现。
超越传统统计数据评估球员
试想两名传球成功率相近的中前卫。
一名球员经常在受压迫下接球，转身摆脱对手并将球推进到前场危险区域。另一名球员则主要在相对无压力的位置完成短传。
他们的传球成功率可能相似，但战术贡献却截然不同。
先进的分析模型可以考察推进动作、受压迫下的控球能力、控球价值以及球员接球时的具体情境。
同样，防守评估也可以超越抢断和拦截，去考察位置感、防守覆盖面积以及限制对手选择的能力。
在比较处于不同战术体系下的球员时，这些方法尤为有用。
跨联赛球员比较
在评估来自不同联赛的球员时，球员比较会变得更加复杂。
联赛强度、球队控球率、比赛风格和个人职责都会影响统计数据的表现。
机器学习有助于识别这些因素与球员记录表现之间的关系。一些招募模型还试图估算球员的表现如何转化到不同的竞争环境中。
此类预测应谨慎解读。基于历史转会数据训练的模型，无法完全考虑到球员的适应能力、与教练的关系、战术职责的变化或个人的成长发展。
与高级球员评估相关的工具包括 DataMB、Comparisonator、SciSports 和 Impect。
5. AI在足球球探考察与招募分析中的应用
足球招募部门经常需要评估跨不同联赛和年龄组的大量潜在签约目标。
AI可以通过识别统计特征符合特定招募要求的球员来支持这一过程。
分析系统不再仅仅按进球或助攻对球员进行排名，而是可以考察与特定场上角色相关的属性组合。
例如，一家寻找具备推进能力的中后卫的俱乐部，可能会考察其在受压迫下的传球、向前推进、防守站位以及空中对抗的表现。
机器学习有助于识别具有相似统计特征的候选人，并凸显那些原本可能受到较少关注的球员。
从统计初选名单到招募决策
一个实用的数据辅助招募流程可能包括：确定所需的球员画像、在数据库中筛选相关属性，并将候选人与同类球员进行对比评估。
随后，分析师将观看比赛录像，评估战术兼容性，并调查该球员的表现是否具有可持续性。
最终的招募决策还取决于统计模型无法可靠确定的因素，包括医疗评估、合同考量以及俱乐部更广泛的体育战略。
Hudl Wyscout、Driblab、SciSports 和 TransferRoom 等平台支持球探考察、表现评估和招募的不同环节。它们不应被视为可互换的AI系统。
在 球探考察与招募 中探索更多资源。
6. AI在球员追踪与身体表现中的应用
AI驱动的数据分析也延伸到了身体表现监控领域。
追踪技术可以捕捉球员移动的信息，包括跑动距离、速度、加速度和变向。
计算机视觉可协助从视频中提取位置信息，而机器学习则有助于识别移动和训练负荷中的规律。
足球表现部门可以利用这些信息来调查球员是否达到了其位置的身体要求，以及他们的负荷在训练和比赛中是如何变化的。
监控训练负荷
表现分析师可能会考察一名球员在数周内的高速跑动、冲刺暴露量和加速度模式。
这些测量值的变化可能会促使进一步调查，尤其是在结合训练计划、密集赛程和个人恢复信息来考量时。
然而，仅凭身体追踪数据无法确定球员是否疲劳，也无法预测伤病何时会发生。
测量准确性、个体基准和更广泛的医疗背景至关重要。国际足联维护着一项 电子表现与追踪系统的质量计划，其中包括对位置和速度测量的性能测试。
相关平台包括 STATSports、Catapult One、KINEXON Sports 和 PlayerData EDGE。
更多选项可在 足球表现与追踪 中找到。
7. 足球分析师如何构建AI辅助工作流
将AI引入足球数据分析，并不一定要求俱乐部自行开发机器学习模型。
一个务实的起点是明确一个具体的足球问题，并确定哪些数据和分析方法有助于解答它。
案例：分析对手的后场组织推进
试想一位表现分析师正在准备一份报告，分析即将到来的对手在面对高位压迫时如何推进球权。
以下工作流展示了AI辅助分析如何支持这一过程。
第一步：明确分析问题
明确教练组需要了解什么。在本例中，核心问题是：对手在面对协同的高位压迫时，如何推进控球。
第二步：收集相关比赛数据
收集近期的比赛录像、传球事件和可用的位置数据。优先考虑对手面对类似压迫体系时的比赛。
第三步：识别反复出现的规律
使用分析工具检查偏好的传球路线、球员移动以及对手经常成功摆脱压迫的区域。
第四步：通过视频验证发现
审查具有代表性的片段并探究其他解释。确定所识别的规律在不同比赛情境下是否保持一致。
第五步：传达战术发现
准备一份简明的报告，包含相关视频片段、支持性证据以及可能的战术应对方案。
目标不是生成尽可能庞大的统计数据集，而是产出教练能够理解、评估并转化为训练或比赛备战方案的发现。
资源有限的分析师可以在投资更复杂的追踪或机器学习基础设施之前，先从易于获取的统计平台和手动标记的视频入手。
例如，StatsBomb Open Data 为探索足球事件数据提供了起点，而 FBref 则提供了易于获取的统计信息。
欲了解底层技术的更广泛解释，请阅读 足球AI如何运作：从比赛数据到战术洞察。
8. AI在足球数据分析中的局限性
尽管潜力巨大，AI驱动的足球数据分析仍面临几个重要的局限性。
数据质量与可用性
职业级别的追踪数据可能价格昂贵或难以获取。不完整的事件记录、追踪误差和不一致的定义会削弱分析结果。
战术背景
模型可能会识别出统计上异常的表现，却无法理解赋予该球员的具体战术指令。
足球分析师必须区分个人决策与球队战术结构所赋予的职责。
样本量小与条件变化
少数几场比赛可能无法提供足够的证据来建立可靠的规律。
对手、阵型、人员配置和战术指令在一个赛季中也可能发生显著变化。
模型透明度
某些机器学习系统生成的输出难以解释。
分析师需要了解模型测量了什么、它是如何被验证的，以及其预测在何种情况下会变得不可靠。
预测与因果关系
特定跑位模式与成功进攻结果之间的关联，并不一定意味着该跑位导致了这些结果。
成本与运营复杂性
先进的分析基础设施可能需要专业人员、可靠的数据管道和持续的维护。
并非每家俱乐部都需要同等水平的技术复杂度。
这些局限性进一步强调了将统计证据与视频分析、教练专业知识以及对竞争环境的了解相结合的重要性。
9. 足球数据分析中AI的未来
足球数据分析的未来发展，可能会涉及事件数据、追踪信息、比赛录像和机器学习的更紧密结合。
多模态分析系统可以使同时使用多种类型的证据来探究战术问题变得更加容易。
计算机视觉的进步还可能减少从视频中提取有用信息所需的人工工作，这可能使某些分析技术对预算较少的俱乐部更加触手可及。
另一个研究领域涉及反事实分析：估算如果一名球员传给不同的队友、移动到另一个位置或选择不同的防守动作，可能会发生什么。
TacticAI 展示了这种方法在定位球分析中的一种应用，尽管将类似方法扩展到开放比赛（运动战）的复杂性中，仍然是一个重大的研究挑战。
这些发展的长期价值将取决于它们的可靠性、可访问性以及回答有意义的足球问题的能力。
结论
AI正在改变足球数据分析，它使分析师能够探究更多信息、审视复杂的关系，并评估传统统计数据难以捕捉的表现层面。
其应用范围从期望进球和控球价值模型，延伸到战术模式识别、球员评估、招募以及身体表现监控。
然而，复杂的模型并不自动等同于更好的模型。它们的实用性取决于数据的质量、它们所解决的问题，以及解读结果的人员的专业知识。
对于足球俱乐部而言，最有效的方法是将AI视为一种分析资源，以补充球探考察、教练指导和表现分析的专业知识。
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常见问题解答 (FAQ)
AI如何应用于足球数据分析？
AI被用于处理比赛数据、分析球员移动、识别战术规律并估算特定比赛事件发生的概率。应用包括期望进球建模、对手分析、招募分析和球员表现评估。
AI与传统足球数据分析有何区别？
传统分析通常使用描述性统计和常规统计模型。基于AI的方法可以结合机器学习、计算机视觉和其他技术来识别复杂的模式。这两种方法经常重叠，并非所有高级足球指标都需要AI。
AI能分析足球战术吗？
可以。借助合适的事件、追踪或视频数据，AI可以帮助识别反复出现的战术规律、检查球员站位并评估潜在的替代方案。TacticAI 研究项目就提供了一个AI辅助角球分析的有据可查的案例。
哪些足球数据分析工具使用了AI？
像 SciSports 和 StatsBomb 这样的平台提供高级分析功能，而其他足球技术提供商则专注于视频、追踪或招募工作流。AI功能的可用性和范围因产品而异。
AI能准确预测足球比赛结果吗？
机器学习可以利用历史表现、球队特征和其他相关信息来估算比赛结果的概率。然而，足球比赛结果仍存在不确定性，预测的准确性取决于模型、可用数据和评估方法。
AI会取代足球分析师吗？
AI可以使数据处理、视频分析和模式识别的某些方面实现自动化，但解读发现、理解战术背景以及传达建议，仍然是人类分析师的重要职责。