郵報：槍手開始使用AI，用于訓練、引援、傷病預防與戰(zhàn)術分析
時間：2025年11月18日 21:20
據《每日郵報》報道，阿森納正借助人工智能在訓練、引援、傷病預防與戰(zhàn)術分析等方面實現全面升級，在追逐20年來首個英超冠軍的過程中構建一個全新的技術體系。這套AI驅動的定制數據庫被視為俱樂部未來的重要基礎。
阿森納在倫敦科爾尼悄然推動一場情報層面的變革。俱樂部擴展數據科學部門，并大規(guī)模投資最前沿的人工智能基礎設施，這些工具如今影響著從識別符合阿爾特塔戰(zhàn)術要求的球員，到在傷病發(fā)生前進行預測等多個領域。精英俱樂部之間的足球革命已經進入數據與機器學習時代，阿森納希望成為這一領域的先行者。對俱樂部而言，一個額外的進球或避免一例傷病，都可能轉化為關鍵積分，成為沖擊冠軍的決定性因素。
《每日郵報》報道深入阿森納隱藏的算法和數據實驗室，揭示其爭冠之路背后的技術力量。就在上周，阿爾特塔小心地暗示俱樂部已經開始靜悄悄地采用AI。他表示，AI已經在許多事情和流程中投入使用，這些不僅能幫助球隊，也能幫助整個組織，并稱AI會帶來洞察，是一個有價值的工具。他還透露俱樂部開發(fā)了一些方法，能幫助球隊更好理解自我、評估行為并明確改進空間。
阿森納最重要的技術建設之一是內部開發(fā)的AI驅動表現模型。俱樂部每天收集大量數據，包括訓練中的GPS追蹤、比賽數據、恢復時間、沖刺記錄、生物力學指標以及訓練中微小動作的變化。這些AI系統不再依賴賽后視頻或靜態(tài)分析，而是攝入數以萬計的數據點，為訓練和比賽提供支持。每組數據都會輸入到模型中，回答人類無法解答的問題，例如疲勞模式識別或傷病風險預測。技術允許阿森納提前準備將要發(fā)生的事情，而不是被動應對已發(fā)生的狀況。
驅動這一體系的機器學習能發(fā)現隱藏模式，不依賴固定規(guī)則，而是基于多年數據自行尋找關聯。據報道，俱樂部的AI監(jiān)測主要集中在多個關鍵方向：
第一，個體檔案構建。 每一名一線隊及青訓球員都有一份動態(tài)檔案，記錄沖刺機制、恢復速度以及疲勞狀態(tài)下的生物力學變化。這樣阿森納能夠優(yōu)化訓練負荷，識別每位球員的特長與弱點，并進行個性化訓練。
第二，傷病風險與恢復。 這是影響阿森納最近幾個賽季的重要因素。2022-23賽季，薩利巴的背部傷病重創(chuàng)爭冠計劃；上賽季，哈弗茨腿筋受傷缺陣近三個月，迫使梅里諾被改造為臨時前鋒。如今，六名攻擊手——哈弗茨、哲凱賴什、厄德高、熱蘇斯、馬丁內利、馬杜埃凱都在傷停名單中，預防性措施的重要性更加凸顯。阿森納的模型是為了“預判風險，而非事后響應”。通過識別過載或疲勞的早期信號，如加速度下降或可能先于腿筋撕裂出現的機械失衡，系統會標記出需要調整訓練量的球員。面對密集賽程，例如即將開始的14天5場比賽，系統會提示哪些球員存在更高殘余疲勞，從而采取休息或減少出場時間的措施。目標明確：盡可能保持球員可用，以獲得穩(wěn)定表現和更多積分。
在戰(zhàn)術準備上，AI工具以微觀細節(jié)拆解對手模式，包括邊后衛(wèi)前插時的空間變化、壓迫觸發(fā)下中場的反應。分析師可以基于這些數據提供精準建議，例如：當對手邊后衛(wèi)前插時，中衛(wèi)與后腰之間會出現一個空間，我們的10號位可以利用。
引援策略也因AI發(fā)生改變。傳統依賴進球與助攻的數據已不再是判斷球員的主要依據。阿森納的模型會評估更多在常規(guī)數據中不可見的特質，如角色適應能力、是否符合阿爾特塔的戰(zhàn)術原則。每個位置都會匹配一份身體與戰(zhàn)術藍圖，包括強度要求，例如邊鋒在短時間內必須維持的爆發(fā)性強度。這樣，阿森納能夠在轉會市場中識別被低估但完全契合體系的球員，并用這套體系維護潛在引援名單。
在頂級層面，AI已不再是可選項。阿森納的獨特之處在于技術的深度整合。AI貫穿俱樂部所有層級，從青訓到一線隊恢復。近年來，俱樂部大幅增加數據科學家和機器學習工程師，他們與分析師和教練共同協作，把復雜數據轉化為有價值的洞察。當然，AI不是萬能的。模型的質量取決于數據，而足球仍然充滿不可預測性，個人天賦或裁判判罰依舊可能突破算法的范圍。但如今，阿爾特塔和教練團隊擁有比以往更多的工具來支撐直覺，而阿森納相信數據與直覺之間的結合將成為下一次飛躍的關鍵。
阿爾特塔執(zhí)教下的球隊演變在球場上已可見，但在幕后，阿森納對AI的擁抱早已默默成形于數據室與數字看板中，這正是其力量所在。阿森納能否憑此奪回時隔20多年的聯賽冠軍尚未可知，但可以確定的是，一個更聰明、更精準、更具前瞻性的阿森納已經建立起堅實基礎。
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