皇家马德里足球俱乐部在2023-24赛季欧洲冠军联赛中表现出色，最终在决赛中2-0战胜多特蒙德,夺得队史第15座欧冠冠军奖杯，这也是皇马在过去10年内第6次捧起欧冠奖杯。
赛前一个多月，曾有外国博主在X上发出一份AI预测的未来100年欧冠联赛冠军。其中AI预测的2024年欧冠联赛应是巴萨夺冠。不过这种预测未来100年的AI，显然有大量“玄学”成分在里边。
本次欧冠决赛，皇马在赛前预测中就被普遍看好，机构预测主流博彩机构的亚洲盘口普遍开出了多特蒙德受让一或半/一的盘口（可理解为多特蒙德的实力比皇马“差一个球”）。
赛前主流预测大多认为皇马获胜，比分猜测围绕0:2、1:2、1:3（本场为皇马客场）。
外媒The Sporting News在赛前的一篇文章中对比赛形势进行了分析，并列出了4位评论员或分析人士对比赛的判断和对比分的预测。
The Sporting News收集的四位分析人士预测
基于这篇文章中4位人类专家提供的信息，虎嗅在赛前利用8种主流大语言模型产品，对比赛进行了预测。8种模型对胜负的预测全中，不过这场比赛的胜负本来悬念不大，根据主流赔率和皇马的过往表现，AI预测皇马胜出几乎是必然结果。
相对的，预测具体比分可能稍有难度。8款模型对比分的预测多集中在3:1或2:1，只有豆包猜对了比赛的结果2:0。
8款AI大模型预测2024欧冠联赛冠军比分
AI预测，成机构的“帮凶”
不管哪种大模型对足球比赛的预测，都需要结合球队实力、近期表现、历史战绩、球员状况等数据进行综合分析，而这些数据其实都是直观反映“胜负”的数据。
比如，两队最近6场交锋多特蒙德1胜2平3负；两队近10场表现，多特蒙德6胜1平3负，皇马则是7胜3平0负；两队在联赛积分榜的表现，多特蒙德胜率在50%左右，排名第五，皇马则超过70%，排第一；多特蒙德球员身价4.6亿欧元，皇马是它的一倍有余10.4亿欧元。
以上这些，再加上控球率、进攻次数、攻防特征等一系列数据，交到AI手里和交到一个普通球迷手里，其实没什么差别。最后的判断，无非是根据孰强孰弱，做一个“文无第一、武无第二”的判断而已。
普通球迷如果完全相信AI大模型的预测结果，很容易就会被“带跑偏“了。
其实，专业的体育博彩公司在预测比赛结果时，也会用到很多AI技术，只不过他们比普通玩家掌握更多的信息和更强的技术。
首先，依靠明面上的数据，在“足彩”的盘口中，结合赔率预测比赛结果，几乎很难保持正收益。但博彩公司、大庄家通常有渠道得到更多详细的赛前信息。比如球员的伤病进展、心理状态、情感状况等。
另一方面，博彩公司的预测手段，相比通用AI大模型要专业一些，尤其是数学模型。
博彩公司在预测足球比赛胜负时，常使用复杂的数学模型和算法，利用过去几万场比赛数据进行训练，分析球队数据，包括射门数、抢断数、助攻数、控球率等，历史战绩，甚至是机构的盘口、赔率。结合统计学（泊松分布、回归分析）、机器学习（随机森林），以及基于人类专家经验的混合模型。
有的分析AI还会“观看比赛”，并对每个球员和足球的运动轨迹进行跟踪，并将全场的数据会转换到一张反映整场比赛的2D地图上。并从这一视角对比赛进行研究，通过贝叶斯分类来统计足球场上每一件事和之后可能导致结果间的联系。识别出哪一个是它所认为的进球机会，或是球员是否正处于能够取得进球的正确位置上。
AI教练和AI足球经理
虽然博彩公司的信息更准确，算法更强，但最终的胜负结果仍是未知数。所以要保持正收益，仍是依靠长期投资大概率事件，这也与投资市场上的量化交易有很多相似之处。
事实上，除了体育博彩，在球队的经营、比赛的策略方面基于AI的量化分析技术，也正在快速普及。
荷兰的足球数据智能SaaS平台SciSports，就正在通过其算法跟踪50多万名球员，并向潜在的收购团队提供服务。
德勤（Deloitte）合伙人、英国体育产业负责人Mark Lillie在此前的一次采访中曾表示，体育组织仍在加紧增加人工智能和数据投资，这项技术可能很快就会发挥重要作用。
“随着人工智能成为标准的竞争优势工具，拥有强大人工智能能力和相关优势的球队可能会成为更有吸引力的投资对象，从而有可能推高估值。”不过，Lillie仍认为，即使AI非常强大，但仍不能解决所有问题，人类的专业知识、直觉和领导力仍将是取得成功的关键。
德意志银行近期的一份报告中也指出，AI是体育俱乐部取得成功的原因之一，报告中提到，“批评者认为，一旦每支球队都拥有了体育统计数据，那么这将是一场零和游戏。我们持相反的观点。我们认为，复杂的体育数据分析技术的普及将为少数球队主导的联赛提供公平的竞争环境。”
在足球比赛的技战术制定方面，AI的参与程度也在逐步加深。
不久前，利物浦俱乐部与谷歌DeepMind合作的AI足球教练项目TacticAI，刚刚登上Nature子刊。这套系统采用最新的生成式AI提供战术洞察，在人类专家的评估中，TacticAI提出的战术建议被采纳率达90%。
TacticAI采用几何深度学习方法来预测角球的结果，通过将角球布置表示为图，并考虑到足球场地的近似对称性，该系统能够在有限的金标准角球数据下建立更通用的模型。此外，TacticAI 还能够通过提供相似的角球案例和测试不同的战术来帮助教练重新设计角球战术。
皇马在球员的训练装备中加装了 GPS 设备，记录心率、速度、跑步距离、路线和加速度数据，并借助这些数据分析球员的身体信息以及物理治疗、补充剂和足病医生的数据，量化和控制球员的训练负荷并减少受伤的机会。
多特蒙德则与一家名为Staige的公司合作，使用AI 摄像头将优质的自动端到端直播与记录和分析训练软件结合在一起。这款设备可以跟踪比赛动态，AI摄像头可以全自动记录比赛，将其传输到互联网上，并提供进一步的复杂解决方案来分析比赛。
商机在赛场外
各个俱乐部在AI方面都有应用，但在最新的生成式AI应用方面大多不够深入。
本次欧洲杯冠军皇马，亦早与微软开展了深度合作，不过与生成式AI关系不大，只是使用 Microsoft Azure 和 Office 365 平台开发，可捕获并存储与球迷的每一次互动，包括在俱乐部体育场进行的移动签到、在俱乐部官方网站上进行的在线球迷资料更新以及在线商品购买。
从球员或俱乐部的视角来看，目前生成式AI最好的落地机会并不在赛场内。
KickGPT创始合伙人/动吧体育CEO白强告诉虎嗅，在近期举办的Soccerex世界足球大会上，他看到很多参会的业内人士都在关注AI的应用，“AI是未来”的看法在足球行业也已成为了通识。不过，白强认为，“大部分人在生成式AI落地方面都想歪了，立刻就想怎么能代替主教练，怎么帮助老板买卖球员，这还有点遥远。”
短期来看，生成式AI在各行各业都聚焦于营销、互动，在足球俱乐部生意中，这也是收入变现的主要途径。
比如皇马，拥有5亿球迷，其中只有3%的球迷来自西班牙。要让球场更贴近全球球迷，则必须推出能够快速贴合全球球迷的互动产品。这样的产品，在生成式AI的加持下，则能够更加贴合用户。
刚刚结束的百度万象大会上，百度副总裁、百度搜索总经理赵世奇就介绍了以懂球帝为例的AI智能体在全新的分发场域助力商家精准触达客群案例。
智能体不仅能系统地提供赛事基础信息，还会基于球队过去成绩的分析提供赛前专业预测。此外，懂球帝的社区UGC内容积累可供智能体学习，进而提供专业有趣真人风格的陪聊。这种场景，似乎会在欧冠联赛、欧洲杯等与国内时差巨大的体育赛事中找到场景，成为球迷的深夜“看球搭子”。
除了服务球迷之外，生成式AI在服务球员方面，也有一定的快速落地基础。白强表示，“其实俱乐部很有兴趣去做球员陪伴相关的AI”，白强说，大部分球员都缺乏生活能力，但是除了顶级俱乐部，大部分俱乐部都没有能力派专人对球员的生活做管理，如果AI能够帮俱乐部增强球员日常生活指导，那对于俱乐部来说一定能最快创造实打实的价值。
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