郵報：阿森納已開始運用AI預防傷病、洞察戰術、尋找轉會目標

根據《每日郵報》的最新報道， 阿森納已經開始使用人工智能技術識別疲勞、預測受傷，并且還用于引援。

據報道，阿森納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。俱樂部擴大了他們的數據科學部門，并投入資金建設尖端的人工智能(AI)基礎設施。

這些工具現在正塑造著從識別符合阿爾特塔戰術理念的球員到預測傷病發生之前的一切，AI技術是精英俱樂部中的最新革命，他們都在爭相通過數據和機器學習尋找競爭優勢，而阿森納則希望將自己定位為先鋒之一。

邏輯很簡單，在一個賽季中，多進一個球或預防一次傷病可能值幾分——甚至可能是通向獎杯的最后一步，就在上周，阿爾特塔謹慎地暗示了俱樂部對人工智能的悄然采用，他表示：“它已經被用于許多事情和許多流程，不僅可以幫助一支球隊，還可以幫助整個組織。”

“它會改進并為我們提供良好的見解，或者至少是一些值得思考的東西，我不是專家，但這是一個有價值的工具，我們開發了一些我們認為可以幫助我們更好地了解自己、評估我們所做之事以及可以改進之處的東西。”

阿森納最重要的發展之一是其性能模型——由內部開發的定制化、人工智能驅動的工具。每天，俱樂部都會收集大量數據——例如訓練中的GPS追蹤、比賽統計數據、恢復時間、沖刺記錄、生物力學指標，甚至是訓練期間的微小動作。

這些人工智能系統不是依賴視頻片段或靜態的賽后分析，而是攝取數以萬計的數據點，涵蓋訓練和比賽。每個數據集都輸入到經過訓練的模型中，以回答人類無法解答的具體問題——從識別疲勞模式到預測受傷風險。

本質上，這項技術使阿森納能夠為即將發生的事情做好準備，而不僅僅是對已發生的事情做出反應——這是足球運營中微妙但具有革命性的轉變。機器學習是推動這些模型的AI分支，在無形中蓬勃發展，它發現肉眼難以察覺的模式。

與其設定固定規則，如“如果一名球員跑動少于X米，則表示疲勞”，這些模型基于多年的表現數據進行訓練，并自行找出相關性。盡管俱樂部對其方法保密，《每日郵報》了解到，他們的AI監控集中在多個關鍵方面。

其中之一是個體檔案。每名一線隊和青訓營球員都有一個動態檔案，記錄沖刺機制、恢復率以及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，并識別出可以通過定制訓練來針對的優點和缺點。

另一個也是最關鍵的是傷病風險和恢復。這一領域塑造了阿森納最近幾個賽季的表現，在2022-23賽季，薩利巴的背部受傷破壞了槍手的爭冠進程，迫使防線重組并暴露了陣容深度不足的問題。然后，上賽季，哈弗茨因腿筋受傷缺陣后，梅里諾被改造成臨時前鋒，再次打亂了阿爾特塔的計劃。

阿森納的模型旨在預測風險，而不僅僅是應對風險，當數據發出危險信號時，工作人員就會傾聽。通過識別肌肉超載或疲勞的早期跡象——加速輕微下降或可能預示腿筋撕裂的機械不平衡等潛在線索——模型可以標記出可能需要調整工作量的球員。

例如，在繁忙的比賽階段之前——比如即將到來的14天5場比賽，從周日對陣熱刺開始——系統可能會標記出攜帶較高殘余疲勞的球員，從而促使制定個性化的休息或減少上場時間。重點簡單但至關重要：讓球員保持健康。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。

阿森納對人工智能的使用不僅限于理療師和表現團隊。在戰術準備中，機器學習工具以微觀細節剖析對手的模式。它們可以評估邊后衛高位壓上時出現的空隙，或中場球員如何應對逼搶觸發條件。

這使得分析師能夠提供精確、數據支持的見解，例如：“當對方邊后衛前插時，中后衛與防守型中場之間的空隙會被打開，我們的10號位球員可以利用這一點。”

引援也發生了變化，單純根據進球和助攻評判球員的日子早已過去，阿森納的模型評估的是原始統計數據中看不到的更細微特質，例如角色間的適應能力和與阿爾特塔戰術原則的契合度。

每個位置都有其身體和技術藍圖，詳細說明所需的強度特征。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那些被低估且完全適合他們風格的球員——在日益數據驅動的轉會市場中，這是一個關鍵優勢。他們用這個來管理一份潛在球員目標清單。

在精英層面，投資人工智能和分析不再是可選項。阿森納與眾不同的不僅是他們對技術的采用，還有他們對技術的整合。人工智能貫穿俱樂部的每一層，從青訓發展到一線隊恢復，近年來，俱樂部加大了數據科學家和機器學習工程師的招聘力度，他們現在與分析師和教練并肩工作，將數字轉化為細微差別。

然而，人工智能并不是萬能藥。模型的好壞取決于輸入的數據，而足球仍然充滿不可預測的美妙時刻。個人的靈光一現或裁判的判罰仍可能違背算法。即便如此，阿爾特塔和他的團隊現在比以往任何時候都擁有更多支持直覺的工具。數據與直覺的結合是槍手認為下一次飛躍的關鍵所在。

多年來，他們在阿爾特塔治下的進化在球場上顯而易見。但在幕后，阿森納對人工智能的擁抱已經在數據室和數字儀表板中悄然成形。而這正是它的強大之處。

它是否能帶來阿森納追尋了二十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建立，一個不僅建立在精準之上，還建立在預測之上的未來。

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