足球 · 等级10：职业级 · 子等级 10.106
足球中的人工智能与机器学习
10项测试 · 100条事实 · 更新于 2026年10月12日 · markdown
人工智能和机器学习现在支撑着足球中的大量数据。事件数据记录球上的每个动作，而追踪数据则记录每名球员的位置，通常约每秒25次。校准把每台摄像机的像素映射到真实的球场坐标上，每一帧中检测到的位置，则被连接成随时间变化的路径。
基于电视画面的追踪，让分析师无需在球场安装摄像机，就能跟踪各个联赛。由于转播摄像机跟着球走，远离球的球员常常不在画面中，模型便根据他们之前和之后的位置来推测他们的位置。预期进球（xG）模型把每脚射门的特征与结果联系起来，并把它们转化为0到1之间的概率；由于大约十脚射门中只有一脚进球，它们主要从射失中学习，而罚球点球的价值通常约为0.76到0.79。TacticAI是 DeepMind 与利物浦于2024年3月发表在 Nature Communications 上的研究，它使用图网络来解读角球的布置、预测第一接球人，并建议如何移动球员。在2024年欧洲杯上，球内的传感器在 VAR 回看时捕捉到了洛伊斯·奥彭达手部的一次触球，不过手球是否犯规，仍由裁判员判断。
以下事实涉及摄像机和转播追踪、TacticAI、xG背后的模型、联网足球、球探、博彩诚信、球员的数据权利、媒体，以及仍有争议的说法。
下面每项测试在 Insporta 上都是十道题。测试下方的清单列出这些题考查的内容：每题一条事实，并附所依据的来源。可以先读清单再做测试，答错后也可以回来查看。
测试 1基于摄像机的跟踪参加测试
事件数据记录动作；追踪数据记录位置，通常每秒约25次。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
它让分析师无需在球场内安装摄像机，就能追踪各个联赛。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
摄像机跟随球，因此远离球的队员往往在画面之外。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
鹰眼起源于板球和网球，之后才有了球门线技术和 VAR 系统。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
在每一帧中检测到位置后，它们被连接成随时间变化的轨迹。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
校准把每台摄像机的像素映射到真实的球场坐标上。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
那样的背景信息正是空间与压力模型的基础。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
数据交给俱乐部或转播机构之前，会先清除错误。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
球内的传感器让裁判员能够确定触球的时刻。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
鹰眼本身创立于英格兰。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
测试 2TacticAI 与角球参加测试
这项研究于2024年3月发表在 Nature Communications 上。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
它还能建议如何调整球员的位置，以改变可能的结果。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
专家在不知道哪个是哪个的情况下，把它的建议与实际发生的情况作了对比。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
定位球的起始位置是固定的，因此模型可以进行同类对比。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
图网络适用于球员之间的关系很重要的问题。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
它提出把统计学、计算机视觉和博弈论结合起来。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
与任何基于历史数据训练的模型一样，它最不擅长应对新出现的情况。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
研究人员正是通过专家检验来测试该模型的。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
模型读取起始布置，并预测随后发生的情况。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
预测第一接球人是该模型的主要任务之一。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
测试 3xG 背后的机器学习参加测试
每次射门的特征都与其结果（进球或未进球）相联系。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
它把射门特征转换成0到1之间的概率；梯度提升是另一种常见的选择。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
一个对上赛季拟合得十分完美的模型，仍可能对下赛季预测得很差。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
留出一个测试集，是防止过拟合的标准做法。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
校准用来检验概率是否与实际发生的情况相符。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
罕见的结果需要大量数据，规律才会变得可靠。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
触球部位、助攻类型和防守压力是另外几项常见特征。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
在信任模型之前，最后要用未见过的数据进行测试。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
头球更难进球；点球的值通常约为0.76—0.79。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
由于大约十次射门才有一次进球，模型主要从未进的射门中学习。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
测试 42024年欧洲杯的联网足球参加测试
传感器检测到，球在组织进攻时碰到了 Loïs Openda 的手。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
在 VAR 回看分析期间，他手部的触球出现在了球的数据中。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
触球数据为越位和手球的判罚提供支持。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
百分之几秒的差距，就可能让一名进攻队员从不越位变成越位。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
手球是否根据规则构成违规，仍由裁判员判断。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
Al Rihla 是2022年世界杯的比赛用球，Uniforia 是2020年欧洲杯的比赛用球，Brazuca 是2014年世界杯的比赛用球。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
板球的系统通过声音检测球板边缘的擦击；足球的球则通过自身的传感器检测触球。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
最终决定仍由裁判员作出。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
2014年世界杯、2022年世界杯和2024年欧洲杯。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
上述两个案例都发生在德国举办的那届赛事上。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
测试 5从球场摄像机到电视画面参加测试
球探可以用同样的指标比较多个联赛的球员。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
模型根据球员之前和之后所在的位置，推测缺失的位置。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
它与位置数据所来自的视频的帧率一致。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
肢体位置对越位判罚以及球员传球时的身体姿态都很重要。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
球员在某个联赛里看起来更快，可能仅仅是因为所用的系统不同。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
它把位置和速度转化成一张各队所控制空间的地图。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
良好的站位可以在没有任何记录在案的动作的情况下化解一次进攻。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
每一步都会增加有关每个时刻的更多信息。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
数据缩小名单范围；球探仍然要去观察球员。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 应用
计算机视觉的进步，使转播画面追踪成为现实可行的做法。
来源：已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献 · 记忆
测试 6球探与引援中的人工智能参加测试
风格和水平的差异，使其他联赛的数字更难解读。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
一名创造型中场如果身处很少发动进攻的球队，账面上创造的机会会很少。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
用未来信息测试的模型，看起来比实际的更好。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
工作人员更可能信任（也更可能质疑）那些能看到推理依据的模型。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
数据缩小名单范围；数字无法捕捉的部分由人来判断。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
这份画像可能要求一名不满24岁、善于持球推进的左脚中后卫。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
几场出色的比赛，就可能让一名球员看起来比实际好得多。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
最终决定权仍在俱乐部的引援人员手中。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
事件数据覆盖的联赛，远多于任何一种追踪数据。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
它于2016年在巴黎成立。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
测试 7赛事诚信、博彩与数据参加测试
异常模式会触发警报，交由调查人员核查。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
它监控欧洲足球各场比赛的博彩市场。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
在提出任何指控之前，调查人员会先寻找其他证据。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
针对单一事件的投注，使这类操纵比赛成为可能。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
监控因此重点关注这些市场。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
他于2024年1月重返赛场。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
Fagioli 也在同一调查中被禁赛，但时间较短。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
大多数警报在审查阶段就结束了。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
2017年、2023年和2024年。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
其总部设在圣加仑。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
测试 8球员与他们的数据参加测试
球员们认为，公司未经同意就从他们的比赛数据中获利。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
俱乐部和数据公司必须比对待普通统计数据更严格地保护它。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
各联赛把数据版权出售给媒体、俱乐部和博彩公司。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
工会还希望对谁能查看健康数据作出明确规定。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
速度和官方性对滚球投注最为重要。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
单一的官方数据源也有助于诚信监控。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
透明度是欧洲数据法的基本原则之一。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
每个环节都有合同规定谁可以使用这些数据。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
公开的比赛统计数据最不敏感，健康数据最敏感。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
GDPR 让个人（包括球员）对他人持有的自己的数据有了更多控制权。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
测试 9媒体与转播中的人工智能参加测试
观众的噪音和解说音量有助于标记进球和机会。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
最高速度和跑动距离如今在屏幕上很常见。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
仍然需要编辑来核对事实和背景。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
模型会在进球、红黄牌和时间流逝之后更新各队的获胜机会。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
俱乐部越来越多地快速核查并举报虚假内容。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
拥有全球球迷群体的俱乐部把它用于新闻和社交媒体。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
追踪数据和事件数据为这些应用所展示的统计提供数据。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
整个流程可在终场哨响后几分钟内完成。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
后两项随着视频回看和现代数据模型而出现。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
这些指标包括突破防线和在防线之间接球。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
测试 10关于足球中人工智能的有争议的论断参加测试
大多数俱乐部把数据与球探配合使用，而不是用数据取代球探。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
为昨天的足球调校过的模型，可能会随着战术变化而偏离。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
已发表的研究尚未显示出对个别球员有可靠的预测。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
资源上的差距可能扩大，而不是缩小。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
成功的案例比使用了数据却失败的俱乐部更容易被看到。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
数据带来的优势只有在对手还没有数据时才能持续。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
一个比不过简单规则的复杂模型，不值得信任。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
经得起全部四个步骤检验的论断，更值得信任。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
即使是半自动越位技术，最终决定也留给官员。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 应用
自动化偏见是指即使机器的输出有误，也仍然信任它。
来源：服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献 · 记忆
常见问题
- 事件数据和追踪数据有什么区别？
- 事件数据记录传球和射门等动作。追踪数据记录球员的位置，通常约每秒25次，空间和压迫的模型就是建立在此之上的。
- 如何从电视画面中采集追踪数据？
- 在每一帧中检测球员，校准把像素映射到球场坐标上，位置再被连接成随时间变化的路径。不在画面中的球员，其位置根据他们之前和之后的位置来估计。
- xG模型是如何建立的？
- 每脚射门的特征，如身体部位、助攻的类型和防守压力，被与它是否变成进球联系起来，模型再把它们转化为0到1之间的概率。留出的测试集用于防止过拟合，而校准则检查这些概率是否与实际发生的情况相符。
- 什么是 TacticAI？
- TacticAI 是 DeepMind 与利物浦的一个模型，于2024年3月发表在 Nature Communications 上，它解读角球的布置并预测随后发生的事，包括第一接球人。它还能建议如何移动球员来改变可能的结果，专家在不知道哪个是哪个的情况下，将它的建议与真实的布置进行了比较。
- 联网足球在2024年欧洲杯上是如何运作的？
- 球内的传感器记录每次触球的时刻，为越位和手球的判罚提供支持。根据规则，手球是否犯规，仍由裁判员决定。
- 人工智能能取代足球球探吗？
- 大多数俱乐部把数据与球探配合使用，而不是取代他们。数据缩小名单，人去判断数字无法捕捉的东西，最终的决定仍然由俱乐部的引援人员做出。
- 人工智能如何用于打击操纵比赛？
- 监控系统监视欧洲足球比赛的博彩市场，异常的模式会触发警报，由调查人员核查。在任何指控之前，调查人员会寻找其他证据，而大多数警报到审查阶段就结束了。
- 谁拥有足球运动员的表现数据？
- 包括 GDPR 在内的欧洲数据法，赋予球员对其相关数据更多的控制权，而健康数据必须比普通统计数据得到更严格的保护。联赛根据规定谁可以使用数据的合同，把数据权利出售给媒体、俱乐部和博彩公司。
来源
IFAB、FIFA 和 UEFA 的规章与报告 / 俱乐部与足协的声明 / 已出版的执教文献 / 同行评议研究 / 当时的新闻报道
- 已发表的研究（Nature Communications 2024，DeepMind 与利物浦）；服务商和赛事公告；数据分析文献50
- 服务商、联赛和管理机构公告；纪律裁决；数据分析与数据保护文献50