让我们问AI一个问题：

最先被AI改变的体育工作有哪些？

排在靠前位置的答案里，包括视频剪辑与内容制作、个性化观众体验、比赛分析与战术以及训练与康复等等——毫无疑问，AI似乎已经「知道」自己能够替代基础的「体育内容生产」工作。

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当下，人工智能与体育行业的结合已十分丰富，而在体育直播与赛事内容的生产方面，则是「AI+体育」最重要的应用领域。

澳网的直播中的赛事数据展示

在一场体育直播中，从摄像设备到信号制作与传输，再到慢放系统以及后续的赛事集锦与内容生成等等，如今都已经被「AI生产力」所覆盖。

比如，Pixellot通过一台集成化的摄像设备，完成「无人值守」，自动实现拍摄、制作、分发；WSC的AI系统，可以通过对视频内容自动识别和标注，自动剪辑精彩片段、推荐相关的内容等。

换句话说，原本需要人操纵机器的工作，如今可能只需要一部简单的设备就能完成。

Pixellot旗下一款直播设备  图源：Pixellot

上个月结束的CHBL耐高，正是通过借助AI设备，赛事直播场次从上赛季的74场提升到了超过200场。

这个工作并不简单。该赛事的特点是比赛场次多、地域面广，且场馆条件参差不齐，包括灯光、地板、收声和网络等等因素。

「AI设备主要是软件，包括一部分硬件，在调试成熟后，还需要跟线上包装、赛事数据相结合，才有可能成为传统设备更有价值的平替。」耐高项目制片人高婉婷告诉氪体，「现阶段更适合在同一场地较集中的赛事，对于解放人力成本有一定帮助。」

这些设备的特点是轻便、不依赖高大的摄像台，能够模拟摄像师、优化视频和校正场景灯光，并且在动态捕捉和画面合成效果上，达到观赛标准。

而在直播过程中，AI也一样能高效、快速的组织赛事内容。比如在直播中自主添加主客队、比分、倒计时等常用基本图文包装模板，进行慢动作、回放，显示球员运动数据等内容，甚至还能添加虚拟解说员功能。

此外，AI也能够提供赛况分析，展现射门或投篮图以及热图等等，还能够给予内容制作者足够的视频制作支持。

也因此，以NBA、英超为代表的大型赛事，以及各大转播与短视频等平台，已经是这类「AI生产力帮手」最重要的使用者。

「市场对体育内容的诉求在改变，包括赛事传播、社媒爆发以及球迷观赛习惯等方面的变化，」WSC Sports 中国区负责人赵阳告诉氪体，「比如历史上的今天、球员的高光时刻、球星恩怨甚至赛事花边新闻等等，都可以通过AI来给这些内容快速的排列组合，让比赛的故事感更强。」

Second Spectrum的分析视频画面

的确，众多UGC、PGC内容在当下视频时代爆发，而球迷们对于更个性化内容的追逐也似乎永无止境，对于提高黏性、满意度的赛事与平台们而言，AI似乎就是取悦用户最好的帮手。

另一方面，部分便携、低成本的AI设备，则是大众赛事的直播的利器，对于群众体育而言有着不可比拟的价值。

AI正在改变着体育直播与内容生产的方方面面。对于从业者而言，比起「替代」，提升人力效率反而是AI更值得关注的价值。

从上文的案例里能看出，赛事的体量，决定着对AI的需求有多大。据了解，业内较高水准的软硬件方案在几十万到数百万不等。

「从全球范围来看，AI设备与方案的成本并不低，不过因为能够帮助体育平台、赛事与直播方带来更大的收益，因此在B端市场的认可度还比较高，」赵阳分析道，「但在中国市场，不同的体育内容的商业模式能否支撑AI设备的应用，可能还需要看具体的情况。」

换言之，AI设备的核心价值是增加赛事、直播平台的内容生产效率，进而丰富收入体系，成为一个「更好的挣钱工具」。

直播中的数据展示已是AI的标配

对此，长期奔波在一线的直播编导肖亚男也深有同感：「传统的直播方案，足够应对多数赛事的诉求。比如一个群众性的赛事，哪怕进行多天的比赛，不到10个人的团队也能够完成基础的直播任务。」

「目前来看，很多赛事对直播效果的多元化需求还不算高，稳定才是最重要的，」肖亚男补充道，「不过，技术升级是永恒的追求，再加上演播室都是一人多职，团队每个月带着设备箱飞来飞去，大家挣得都是辛苦钱，因此解放更多劳动力做更多内容服务，也是我们所期待的。」

实际上，即便是顶尖的设备也无法完全替代人力。目前来看，AI直播依然会出现偶尔的追踪延时，以及非比赛时段的镜头语言不明确的问题，这些「用镜头讲故事」的事情依然需要人的智慧来完成。

因此，如何让AI发挥出更大的作用，帮助创造出价值更大的体育内容，则是属于体育内容领域的未来问题。

在过去，UGC与PGC的内容生产模式占据主流。而在AI时代，AIGC（AI-Generated Content）人工智能生成内容，则代表着未来方向。

基于训练数据和生成算法模型，AIGC可以像人类一样具备内容创造能力，包括创作新的文本、图像、音乐、视频乃至3D交互内容等各类形式的内容和数据。

在2022年百度世界大会上，李彦宏提到AIGC将走过三个发展阶段：第一个阶段是「助手」；第二个阶段是「协作」，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；第三个阶段是「原创」，AIGC将独立完成内容创作。

届时，AI不仅能够帮助体育纪录片、艺术作品的制作，更有机会自主生成与编辑赛事视频与图文，形成有着独特风格的体育内容，并且也会体现在解说、纪录片以及节目制作等方面。

印城NBA全明星已经办成了AI的一次大秀

但AI并不是万能的，目前还没有呈现出足够「以假乱真」的水平。此外，人们喜欢体育赛事、球星恩怨，正是因为哪些真实、直观的体育故事，那是体育这个人类游戏最具魅力的一面。

在过去十几年里，关于「AI意识觉醒」等辩证思考的问题都很多，但在体育领域可以判断的是，包括教练、职业经理人、体育解说以及传递真实故事的体育记者等等具备「人性」的职业，无疑是AI无法触及的领域。

当然，AI改变体育世界的潮流依然在向前奔涌，逐渐渗透进行业的各个领域。但无论面对怎样的未知，越来越像人一样思考的AI，其本质还是服务于人，存在的价值依然是让人的工作更高效。 

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