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全文摘要：阿森納正利用AI技術沖擊英超冠軍。俱樂部通過數據科學和AI，從球員訓練、傷病預防到戰術分析和招募，全方位優化運營。這項技術旨在預測風險、發現人眼難察的模式，為教練提供數據支持，以期在爭冠路上獲得關鍵優勢，打造更智能的球隊。
在倫敦科爾尼訓練基地的背后，槍手們正在構建一些可能重新定義他們未來的東西。這不是一種新的陣型或戰術調整，而是一場情報革命。俱樂部擴大了數據科學部門，并投入資金建設尖端的人工智能（AI）基礎設施——這些工具現在從識別符合阿爾特塔戰術理念的球員到預測傷病等方面發揮著重要作用。
AI技術是頂級俱樂部最新的革命。所有俱樂部都在競相通過數據和機器學習尋找競爭優勢，而阿森納則希望成為這一領域的先驅，邏輯很簡單，在一個賽季中，多進一個球或防止一次受傷可能會帶來數個積分，甚至可能是最終贏得獎杯的關鍵一步。郵報提供了一個罕見的機會，讓我們一窺阿森納隱藏的算法和數據實驗室，它們正在塑造球隊的爭冠之路。
就在上周，阿爾特塔小心翼翼地暗示了俱樂部對AI的低調采用，他說：“這項技術已經在許多方面和許多流程中使用，不僅幫助球隊，還幫助整個組織。它將不斷改進，并為我們提供有價值的見解，或者至少讓我們有所思考。我不是專家，但這是一項有價值的工具。我們開發了一些我們認為可以幫助我們更好地了解自己、評估我們的工作以及可以改進的地方。”
這讓我們看到了阿森納寧愿保持低調的世界。在倫敦科爾尼，最顯著的發展之一是阿森納所稱的性能模型——這是他們內部開發的定制化、由AI驅動的工具。每天，俱樂部都會收集大量的數據，例如訓練中的GPS跟蹤、比賽統計數據、恢復時間、沖刺記錄、生物力學指標，甚至是在訓練中的微小動作。這些AI系統處理的是成千上萬的數據點，涵蓋了訓練和比賽。每個數據集都輸入到專門訓練以回答人類無法回答的問題的模型中，從識別疲勞模式到預測受傷風險。
簡而言之，這項技術使阿森納能夠為可能發生的事情做準備，而不僅僅是對已經發生的事情做出反應——這是一個微妙但重大的足球運營轉變。
阿森納利用AI技術優化球員訓練與戰術分析。在推動許多這些模型的人工智能分支，機器學習中，它擅長發現人眼無法察覺的模式。與其編寫固定的規則，如“如果一名球員跑動距離少于X米，他們就處于疲勞狀態”，不如讓模型通過多年的性能數據進行訓練，自行找到相關性。
盡管俱樂部對其方法保密，但郵報了解到，他們的AI監控集中在多個關鍵方面。首先是個人檔案。每名一線隊和青訓營的球員都有一個動態檔案，記錄著他們的沖刺力學、恢復率以及在疲勞狀態下生物力學的變化。這使得阿森納能夠優化訓練負荷，因為每個球員的身體反應不同，并且可以識別出可以通過定制訓練來針對的優勢和劣勢。
另一個，也是最關鍵的一個方面是傷病風險和恢復。這是近年來塑造阿森納賽季的關鍵領域。在2022-23賽季，威廉·薩利巴的背部受傷破壞了槍手的爭冠希望，迫使防守陣容重新調整，暴露出球隊深度不足的問題。上個賽季，凱·哈弗茨因腿筋受傷缺席近三個月，導致米克爾·梅里諾被臨時改造成前鋒，再次打亂了阿爾特塔的計劃。
目前，由于六名進攻球員都無法上場，主動預防傷病的重要性更加明顯。阿森納的模型旨在預測風險，而不僅僅是應對風險。當數據提示危險時，工作人員會傾聽。通過識別肌肉過載或疲勞的早期跡象——如加速度的微妙下降或可能導致腿筋撕裂的機械失衡——模型可以標記需要調整工作量的球員。
例如，在接下來14天內的五場比賽（從周日對陣熱刺開始）之前，系統可能會標記出帶有較高殘留疲勞的球員，從而促使進行定制休息或減少出場時間。重點很簡單但至關重要，保持球員可用。更少的傷病意味著更多的穩定性，而更多的穩定性意味著更多的積分。
阿森納對AI的使用不僅限于理療師和表現團隊。在戰術準備中，機器學習工具以微小細節剖析對手的模式。它們可以評估邊后衛前壓時出現的空檔，或者中場球員對壓迫觸發的反應。這使分析師能夠提供精確的數據驅動洞察，例如：“當對方邊后衛前插時，中后衛和防守型中場之間會出現空間，我們的10號球員可以利用這一點。”
招募也已經演變。僅憑進球和助攻來評判球員的時代早已過去。阿森納的模型評估的是更細微的特質，如角色之間的適應性和與阿爾特塔戰術原則的一致性。每個位置現在都有一份詳細的體能和戰術藍圖，規定了所需的強度水平。例如，一名邊鋒可能需要在短時間內維持特定的強度水平。這意味著槍手可以識別出完美適合他們風格的低估球員——在日益數據驅動的轉會市場上，這是一個關鍵優勢。他們利用這一點來管理潛在目標球員的名單。
在精英級別，投資AI和分析不再是可選項。阿森納之所以與眾不同，不僅在于他們采用技術，還在于他們的整合方式。AI嵌入到俱樂部的每一個層面，從青訓發展到一線隊恢復。近年來，俱樂部加大了對數據科學家和機器學習工程師的招聘力度，這些人現在與分析師和教練并肩工作，將數字轉化為細微的見解。
然而，AI并不是萬能的。模型的好壞取決于輸入的數據，而足球仍然充滿了不可預測性。個別球員的精彩時刻或裁判的決定仍可能違背算法。即便如此，阿爾特塔和他的團隊現在比以往任何時候都有更多的工具來支持他們的直覺。數據與直覺的結合是槍手認為下一個飛躍將來自的地方。
多年來，他們在阿爾特塔領導下的進化在球場上顯而易見。但在幕后，阿森納對AI的擁抱已經在數據室和數字儀表板中悄然成形。這就是它的力量所在。
無論這是否能為阿森納帶來他們追逐了20多年的冠軍頭銜，仍有待觀察。但有一點是明確的：一個更聰明、更敏銳的阿森納的基礎已經牢固地建立起來，未來不僅基于精準，還基于預測。
