北京時間11月21日，備受世界球迷期待的2022卡達世界盃正式開幕，除了賽事本身，「科技」的深度應用也成為其快速出圈的重要原因。
卡達世界盃首次正式引進半自動越位識別技術（SAOT），即利用人工智慧輔助判罰，也就是AI裁判，是對傳統的視頻助理裁判（VAR）的技術升級。SAOT在世界盃揭幕戰開場3分鐘就發揮了作用，厄瓜多隊員的一次進球就被其判定為「越位」，區別於此前VAR的幾分鐘工作耗時，AI裁判的判決時間可低至25秒。
SAOT的工作原理是，通過場館的12個攝像機，跟蹤球和29個不同位置的球員身體上的點，這一攝像機每秒會傳遞50次信息，而官方用球AlRihla內部則配備了慣性測量單元（IMU）運動傳感器，可以每秒發送500次位置數據，最終實現更快、更準確的越位判定。
在特定的任務模型下，通過對數據的採集和預測，做出合理的行為，是人工智慧的的底層邏輯。而不僅僅是人工智慧，在越來越多的體育賽事中，科技被廣泛的應用到台前幕後。
體育科技創新推動行業發展
其實，科技在體育行業的應用比我們看到的要更豐富。天眼查數據顯示，從2010年的74家，到2020年的2729家，我國每年新註冊的體育科技相關企業呈大幅度遞增趨勢，這些公司集中在北上廣等網際網路技術應用更為普及的一線、准一線城市。
體育科技相關企業註冊數據折線圖（來源：天眼查）
這些體育科技企業相關產品已經滲透到體育產業鏈的各個環節，以體育裝備為例，2022年北京冬奧會上，中國短道速滑隊的「戰袍」便是利用3D列印技術為運動員建模，通過模擬出運動員在各種姿態下產生的皮膚拉伸和形變，然後根據這些數據剪裁而成的。再比如，在跆拳道的訓練中，通過內設RFID晶片和RFID讀寫天線的跆拳道電子護具的應用，來提升擊打計分的準確率等。
尤其在世界職業足球領域，可穿戴設備可以從頭武裝到腳，運動員的所有身體機能都可以被數位化記錄，甚至可以覆蓋到大腦活動狀態，其中很多領域在國內還處於空白，也就意味著國內體育科技企業依舊存在很大創新和發展空間。
同時，科技創新其實也是推動體育行業發展的重要載體，由天眼查數據可見，自2018年起，體育科技專利新增數量幾乎翻倍，至今一直保持高位增長。而國家體育總局發布的數據也顯示，中國體育產業增加值在2018年首次突破1萬億元，截至2020年，每年增加值保持在萬億以上。相信，伴隨體育科技的不斷發展，我國的體育產業也將迎來意想不到的變革。
體育科技專利折線圖（來源：天眼查）
而除了運動員涉及的可穿戴設備、訓練裝備等，以體育賽事為例，體育科技已經被應用到日常訓練和賽事的運動場地建設、賽前賽中的運動監測、賽事技術分析預測、賽後的體能康復等方方面面，尤其在「大數據」力量的支撐下，比賽的輸贏甚至也可以被「左右」。
得數據者「得」比賽
2016年3月，AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝，2017年，其與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝，這或許是人類第一次真切感受到大數據+算法模型給體育競技帶來得重大影響，而後，大量職業圍棋選手學習探索AlphaGo式棋風，世界圍棋水平在人工智慧的深度算法指導下進入了一個新的階段。
在科技與體育的深度耦合中，「數據」不止一次向人們證明了其重要性，在備戰東京奧運會和北京冬奧會期間，一款名為FASTMOVE AI 3D Motion 無標記點三維運動捕捉系統的人工智慧系統，為運動員們的訓練提供了重要幫助，該系統通過對投擲運動員的運動數據積累和分析，計算出影響不同運動員成績的關鍵技術因素，並提出動作改善建議；幫助速滑運動員進行動作技術分析，定向分析冠軍種子選手的動作數據，提出改進方案等，輔助運動員成績得到提升。
（來源：天眼查）
基於深度學習與歷史經驗數據的實時預測技術，可以實現在比賽進行時輸出內容，指導運動員做出判斷與決策，類似「預判」的作用，直接可以影響比賽的結果。如在天眼查關於體育科技專利的檢索中，有一項桌面冰壺軌跡預測方法專利，便是在歷史數據深度學習的基礎上，通過對冰壺運動軌跡特徵建模，實現對冰壺軌跡的準確預測，進而實時輔助比賽。
與此類似的還有，德甲與亞馬遜雲服務（AWS）的合作，通過「AWS支持的德甲比賽數據」提供實時比賽分析，通過「進攻區域」、「最受壓制球員」、「平均站位變化趨勢」，幫助隊員提升防守戰術及球迷觀賽體驗等。
在專業體育競技中，人依舊是最重要的元素。數據分析對於運動傷病的預防、賽後康復而言同樣重要，包括對於運動員疲勞相關因素的監測等，基於數據分析力量同樣可以給出休整、康復相關的方案措施，這些都可以幫助運動員們有效延長職業生涯。
當然，大數據在體育行業的發揮不僅於此，每一個人、場景、場景中的物品、環境……都可以成為關鍵數據，數據越豐富、越準確，基於數據的算法模型越智能，距離「贏得比賽」就越近。