足球與AI，可謂近年熱門話題。無論是球迷相當關注綜合性的比賽數據和分析，或是爭議連連 的「VAR」（Video Assistant Referee／視像助理裁判技術），抑或最新的半自動越位偵測系統 ，AI在足球的貢獻已是不可或缺。
英超增添實況「賽事洞察」分析賽事 足球「數字化」成必然趨勢
與其他運動界別一樣，足球賽事「數字化」是必然的趨勢。最受關注的英格蘭超級聯賽，去年與科技巨頭Oracle（甲骨文）合作，創造足球分析平台。該平台為全球電視轉播中及社交和數字媒體上，提供實況「賽事洞察」（Match Insights），讓球迷能深入地分析球場上實況，亦增加比賽的觀賞度。
資料來源：Oracle
Oracle雲基礎架構為基礎 機器學習模型創造洞察力
英超賽會認為，要保持聯賽在全球收視率的競爭力，聯賽本身就得提高這些洞察力，且對年輕一輩球迷，數據就是他們體驗賽事的一部分。「賽事洞察」由Oracle的雲基礎架構為基礎，儲存大量的歷史賽事數據以及通過計算機視覺技術收集的球員跟踪數據等，信息進入雲端後，Oracle的機器學習模型即創造可以通過各種渠道傳播的洞察力。
賽事洞察3大賣點
從2021/22賽季開始，不少球迷亦留意到在英超賽事直播期間，畫面一角展現「即時勝出機率」的圖表，然而此統計數據就是「賽事洞察」中一大賣點。
洞察力1：攻守平衡陣型
模型套用於追蹤所有球員在球隊控球和失球時的位置，此目的為助球迷了解球隊攻守時的表現，以及比賽中戰術變化。
洞察力2：即時勝出機率
這統計由實時數據和兩隊4年內的對賽統計數據結合在一起，並對進行中的比賽，作出10萬次的模擬及計算出兩隊獲勝、平局或失利的可能性。
這建模納入考慮的條件包括4年的比賽數據、主場或客場、目前比分、12碼、場上球員、紅牌、比賽剩餘時間。
洞察力3：態勢追蹤
態勢追蹤將綜合考慮傳球、控球、鏟球的效果、球場位置等，以數千場比賽數據及當前控球的最後5次傳球數據評估攻方在接下來10秒內進球的可能性。
資料來源：Premier League、Oracle
AI搜羅社交媒體世界 找出網上欺凌問題
足球員遭受種族歧視和網上欺凌問題嚴重，英國各級聯賽自2020年6月響應Black Lives Matter反歧視黑人運動而賽前單膝跪地，惟實行多時亦不敵來自網絡的惡意。
Threat Matrix找出3500個針對足球員的仇視言論
就在2021年，英格蘭職業足球運動員協會（PFA）慈善基金就與科學數據公司Signify Group合作，以AI人工智能軟件「Threat Matrix」找出3,500個針對足球員的仇視言論訊息。
「Threat Matrix」運用自然語言生成（Natural Language Generation）辨識網絡有關對足球員歧視與仇恨的字句、影片、圖畫，Signify Group據稱可運用數據配合公眾資料，掌握多達三分二仇視者資料，當中包括他們是否個別球會的季票持有者。
2020年歐國盃 Threat Matrix追蹤超過40萬個發文
然而就在兩年前的歐洲國家盃，國際足協也運用同樣技術，追蹤超過40萬個社交網絡發文，結果顯示超過半數球員都成被害者，而大部分惡意言論都來自球員的祖國。預料於2022年底舉行的卡塔爾世界盃，國際足協將繼續使用「Threat Matrix」，以AI找出仇視言論者。
資料來源：FIFA
