文｜體育產業(yè)生態(tài)圈 劉金濤
編輯｜李祿源
讓我們問AI一個問題：
最先被AI改變的體育工作有哪些？
排在靠前位置的答案里，包括視頻剪輯與內容制作、個性化觀眾體驗、比賽分析與戰(zhàn)術以及訓練與康復等等——毫無疑問，AI似乎已經「知道」自己能夠替代基礎的「體育內容生產」工作。
AI設備，讓體育內容生產更簡單
當下，人工智能與體育行業(yè)的結合已十分豐富，而在體育直播與賽事內容的生產方面，則是「AI+體育」最重要的應用領域。
在一場體育直播中，從攝像設備到信號制作與傳輸，再到慢放系統(tǒng)以及后續(xù)的賽事集錦與內容生成等等，如今都已經被「AI生產力」所覆蓋。
比如，Pixellot通過一臺集成化的攝像設備，完成「無人值守」，自動實現(xiàn)拍攝、制作、分發(fā)；WSC的AI系統(tǒng)，可以通過對視頻內容自動識別和標注，自動剪輯精彩片段、推薦相關的內容等。
換句話說，原本需要人操縱機器的工作，如今可能只需要一部簡單的設備就能完成。
上個月結束的CHBL耐高，正是通過借助AI設備，賽事直播場次從上賽季的74場提升到了超過200場。
這個工作并不簡單。該賽事的特點是比賽場次多、地域面廣，且場館條件參差不齊，包括燈光、地板、收聲和網絡等等因素。
「AI設備主要是軟件，包括一部分硬件，在調試成熟后，還需要跟線上包裝、賽事數據相結合，才有可能成為傳統(tǒng)設備更有價值的平替。」耐高項目制片人高婉婷告訴氪體，「現(xiàn)階段更適合在同一場地較集中的賽事，對于解放人力成本有一定幫助?！?/p>
這些設備的特點是輕便、不依賴高大的攝像臺，能夠模擬攝像師、優(yōu)化視頻和校正場景燈光，并且在動態(tài)捕捉和畫面合成效果上，達到觀賽標準。
而在直播過程中，AI也一樣能高效、快速的組織賽事內容。比如在直播中自主添加主客隊、比分、倒計時等常用基本圖文包裝模板，進行慢動作、回放，顯示球員運動數據等內容，甚至還能添加虛擬解說員功能。
此外，AI也能夠提供賽況分析，展現(xiàn)射門或投籃圖以及熱圖等等，還能夠給予內容制作者足夠的視頻制作支持。
也因此，以NBA、英超為代表的大型賽事，以及各大轉播與短視頻等平臺，已經是這類「AI生產力幫手」最重要的使用者。
「市場對體育內容的訴求在改變，包括賽事傳播、社媒爆發(fā)以及球迷觀賽習慣等方面的變化，」WSC Sports中國區(qū)負責人趙陽告訴氪體，「比如歷史上的今天、球員的高光時刻、球星恩怨甚至賽事花邊新聞等等，都可以通過AI來給這些內容快速的排列組合，讓比賽的故事感更強?！?/p>
的確，眾多UGC、PGC內容在當下視頻時代爆發(fā)，而球迷們對于更個性化內容的追逐也似乎永無止境，對于提高黏性、滿意度的賽事與平臺們而言，AI似乎就是取悅用戶最好的幫手。
另一方面，部分便攜、低成本的AI設備，則是大眾賽事的直播的利器，對于群眾體育而言有著不可比擬的價值。
AI正在改變著體育直播與內容生產的方方面面。對于從業(yè)者而言，比起「替代」，提升人力效率反而是AI更值得關注的價值。
AI直播的體育市場有多大？
從上文的案例里能看出，賽事的體量，決定著對AI的需求有多大。據了解，業(yè)內較高水準的軟硬件方案在幾十萬到數百萬不等。
「從全球范圍來看，AI設備與方案的成本并不低，不過因為能夠幫助體育平臺、賽事與直播方帶來更大的收益，因此在B端市場的認可度還比較高，」趙陽分析道，「但在中國市場，不同的體育內容的商業(yè)模式能否支撐AI設備的應用，可能還需要看具體的情況。」
換言之，AI設備的核心價值是增加賽事、直播平臺的內容生產效率，進而豐富收入體系，成為一個「更好的掙錢工具」。
對此，長期奔波在一線的直播編導肖亞男也深有同感：「傳統(tǒng)的直播方案，足夠應對多數賽事的訴求。比如一個群眾性的賽事，哪怕進行多天的比賽，不到10個人的團隊也能夠完成基礎的直播任務?！?/p>
「目前來看，很多賽事對直播效果的多元化需求還不算高，穩(wěn)定才是最重要的，」肖亞男補充道，「不過，技術升級是永恒的追求，再加上演播室都是一人多職，團隊每個月帶著設備箱飛來飛去，大家掙得都是辛苦錢，因此解放更多勞動力做更多內容服務，也是我們所期待的?！?/p>
實際上，即便是頂尖的設備也無法完全替代人力。目前來看，AI直播依然會出現(xiàn)偶爾的追蹤延時，以及非比賽時段的鏡頭語言不明確的問題，這些「用鏡頭講故事」的事情依然需要人的智慧來完成。
因此，如何讓AI發(fā)揮出更大的作用，幫助創(chuàng)造出價值更大的體育內容，則是屬于體育內容領域的未來問題。
AI，還沒有替代人力生產的階段
在過去，UGC與PGC的內容生產模式占據主流。而在AI時代，AIGC（AI-Generated Content）人工智能生成內容，則代表著未來方向。
基于訓練數據和生成算法模型，AIGC可以像人類一樣具備內容創(chuàng)造能力，包括創(chuàng)作新的文本、圖像、音樂、視頻乃至3D交互內容等各類形式的內容和數據。
在2022年百度世界大會上，李彥宏提到AIGC將走過三個發(fā)展階段：第一個階段是「助手」；第二個階段是「協(xié)作」，AIGC以虛實并存的虛擬人形態(tài)出現(xiàn)，形成人機共生的局面；第三個階段是「原創(chuàng)」，AIGC將獨立完成內容創(chuàng)作。
屆時，AI不僅能夠幫助體育紀錄片、藝術作品的制作，更有機會自主生成與編輯賽事視頻與圖文，形成有著獨特風格的體育內容，并且也會體現(xiàn)在解說、紀錄片以及節(jié)目制作等方面。
印城NBA全明星已經辦成了AI的一次大秀
但AI并不是萬能的，目前還沒有呈現(xiàn)出足夠「以假亂真」的水平。此外，人們喜歡體育賽事、球星恩怨，正是因為哪些真實、直觀的體育故事，那是體育這個人類游戲最具魅力的一面。
在過去十幾年里，關于「AI意識覺醒」等辯證思考的問題都很多，但在體育領域可以判斷的是，包括教練、職業(yè)經理人、體育解說以及傳遞真實故事的體育記者等等具備「人性」的職業(yè)，無疑是AI無法觸及的領域。
當然，AI改變體育世界的潮流依然在向前奔涌，逐漸滲透進行業(yè)的各個領域。但無論面對怎樣的未知，越來越像人一樣思考的AI，其本質還是服務于人，存在的價值依然是讓人的工作更高效。