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210在以往的足球比賽中，人們最擔心的問題之一就是裁判誤判越位，因為哪怕是一個輕微的失誤判決都可能影響整場比賽的結果。不過現在好了，足球裁判將迎來一個強大的助手——人工智能。近日，國際足聯在其官方網站宣布，今年冬天舉行的國際足聯卡塔爾世界杯將首次正式使用半自動越位判罰技術，該技術將利用人工智能來輔助主裁判做出更精準的越位判罰，最大程度降低越位誤判情況的出現。
人類僅靠雙眼很難準確判定越位
越位規則說起來并不復雜，拋開一些特殊情況不談，通常來講，其要求進攻方隊員在傳出最后一腳球的同時，最后一個接球的進攻隊員的身體有效部位不得超過防守方距離本方球門倒數第二遠的隊員的身體。
雖然說起來僅是短短幾句話，但在實際的比賽判罰中，要想準確無誤地判斷越位，無疑是件挺困難的事。根據北京體育大學中國足球運動學院教師、國際級足球裁判員艾堃介紹，要想做出一個準確的越位判罰，裁判要在最后一腳傳球的一瞬間，厘清傳球隊員、接球隊員和防守隊員三者身體之間的位置關系。“球員時刻都在不停地運動，要在傳球的一瞬間同時定位多名隊員之間的位置關系，這對于人眼來說是很有挑戰性的。”艾堃說，因此為了能夠更加清楚地判斷球員是否越位，足球比賽中會在兩條邊線外各設有一名助理裁判，以便其可以利用最佳觀察視角，在瞬間做出準確的越位判罰。
但隨著足球運動水平的不斷提高，比賽節奏不斷加快，進攻方式也越來越多樣，即使助理裁判有著絕佳的觀察位置和鷹一般敏銳的雙眼，想要單純依靠人眼做出總是完全準確的越位判罰，已經越來越難。而隨著視頻轉播技術的快速發展，尤其是高速攝像機的廣泛應用，能夠反復回放的轉播畫面不僅提升了比賽的公平性，也給利用視頻技術輔助判罰提供了可能，VAR視頻助理裁判（以下簡稱VAR）便應運而生。
艾堃向記者介紹，主辦方通過布置在球場內的10—30個攝像機，來實現對比賽的實時記錄，當出現影響比賽的關鍵節點時，VAR便會通過回放視頻畫面為場上主裁提供判罰參考。具體到越位判罰，艾堃表示，裁判首先要利用VAR進行“打點”，即通過逐幀回放，確定進攻隊員傳出最后一腳球的時間。隨后再以打點確定的時間為依據進行“畫線”，確定接球的進攻隊員和防守方距離本方球門倒數第二遠的隊員之間的相對位置，畫出2D和3D的越位線。雖然相比人眼，VAR有著更精準的觀察方式，但其動輒長達數分鐘的判罰時間、吹毛求疵的判罰尺度等，仍然屢遭球迷詬病。而在艾堃看來，“雖然目前VAR并不完美，但它確實為包括越位在內的判罰提供了真實客觀的事實依據。”
AI助裁判實現對越位的“一鍵判罰”
面對VAR稱不上完美的表現，國際足聯決定再進一步，引入人工智能技術來輔助越位判罰。相比VAR仍然依靠裁判員手動打點、畫線，此次卡塔爾世界杯中即將應用的半自動越位判罰技術，則將這一過程完全交給人工智能系統，幫助裁判員實現對越位的“一鍵判罰”。
但面對資深球迷都不容易講清楚的越位規則，人工智能真的可以理解嗎？事實上，對于人工智能來說，是否真正理解什么是越位并不重要，它要做的只是對收集到的各類數據進行對比、判斷，進而得出客觀結果。其系統的運行路徑可以拆分為兩個關鍵步驟。首先，要確定進攻隊員最后一腳傳球的時間。這一方面主要依賴于本屆卡塔爾世界杯的官方比賽用球Al Rihla。其內置的慣性測量單元（IMU）傳感器在數個柔軟支架的支撐下被放置在了皮球內部的正中心，能夠以每秒500次的頻率向決策中心發送皮球的運行數據。國際足聯技術與創新總監約翰內斯·霍茲米勒表示，該傳感器可以實時發送皮球在多方向運行上的加速度信息，系統將根據皮球加速度的變化，自動判斷出皮球離開進攻隊員腳部的精準時間。
在最為關鍵的畫越位線環節，該系統主要依賴于布置在體育場屋頂下方的12個專用跟蹤攝像頭。它們將運用視頻動作捕捉技術，跟蹤每個球員身體上的29個相關部位，形成29個數據點，以每秒50次的頻率，將包含位置、時間等信息的數據發送至決策中心。最后系統會將皮球傳回的時間信息和攝像頭跟蹤得到的球員肢體位置信息進行整合、計算，得出最終的結果。
雖然聽起來有些復雜，但整個過程只需要3到4秒，裁判就可以得到一個由系統計算出的精確結果。而如果最終主裁判決定采納該結果，系統就會通過運動員身體上29個數據點采集到的數據，借助3D人體姿態重建技術，自動生成一段3D動畫，該動畫將以最佳視角詳細畫出越位線的位置以及越位球員在接球時身體各部位的位置，并在體育場的巨型屏幕上及轉播畫面中播放，讓球迷們看得“心服口服”。
既然人工智能如此強大，那么是否能夠直接取代主裁判做出最終的越位判罰？國際足聯裁判委員會主席皮耶路易吉·科里納反復強調，該方案之所以命名為“半自動越位判罰技術”，便是因為其只能為主裁判提供是否越位的參考結果，而無法做出最終判罰。艾堃也表示，在進行越位判罰時，助理裁判員不僅要根據客觀事實做出判罰，在一些特殊情況下，還需要其根據規則對比賽發生的事實進行主觀判斷，“比如處在越位位置的進攻隊員雖然沒有接球，但其是否干擾了對方隊員、是否參與了進攻、有沒有通過移動來干擾對方隊員處理球等，這些判罰涉及到對于比賽的深入理解，機器暫時無法做出完全準確的判斷。”艾堃說。
AI技術已在多個體育項目中得到應用
雖然目前該越位判罰技術尚未在所有足球比賽中普及，但與其采用相似的動作捕捉技術、3D人體姿態重建技術的人工智能系統已在多項體育賽事、訓練中廣泛應用。在2021年進行的東京奧運會上，中國跳水“夢之隊”表現堪稱完美，拿下7金5銀的優秀成績，人工智能教練便是幕后功臣之一。
該教練系統由中國國家跳水隊與百度共同推出，是國內首個“3D+AI”跳水訓練系統。根據參與該項目的百度資深研發工程師盧飛翔博士介紹，該系統通過高速攝像機捕捉運動員自踏上跳板至完全入水之間的2D高清畫面，隨后通過大腦3D視覺技術以及深度神經網絡技術估算出運動員的三維姿態，并獲得每個關節的三維角度。隨后再通過人體三維重建技術，將跳水全過程進行三維再現，在此基礎上，還可以實現對跳水動作精準的量化評估，模擬裁判打分。
不只是輔助訓練，人工智能在體育賽事中的應用已經越來越多。在2021年2月舉辦的北京冬奧測試賽中，由小冰公司研發的人工智能裁判與教練系統“觀君”便擔任了空中技巧項目唯一的競賽裁判。成功完成了個人預決賽、超級決賽、團體預決賽共44人次執裁，獲得了國際雪聯、國家體育總局冬季運動管理中心的一致認可，而這也是人類歷史上首次在無人工干預的情況下，由人工智能獨立完成大賽的執裁任務。
根據小冰公司CEO李笛介紹，“觀君”解決了運動員動作姿態識別難題，并在訓練數據非常稀少的情況下構建起了冰雪運動分析模型，能夠對空中技巧運動員的運動軌跡、身體姿態、出臺角度、高遠度等多維度指標進行分析，學習、模擬國際大賽的裁判打分標準。對于這一系統的未來應用，李笛表示，目前所展示的技術往往是階段性的開始，他相信未來人工智能在體育訓練等方面的應用將很快普及到尋常百姓家。
