中科院自动化研究所研究员浦志强团队开展基于人工智能比赛决策技术的足球对抗推演研究，构建了足球领域大规模知识库，构建了一套基于全局战术分析的实时、动态、智能的推演评估方法。 、工具和系统。相关成果现已服务于职业联赛、青训队的比赛分析、推演、评审等实际任务。

在足球领域大规模数据库建设方面，为了改善国内足球赛事和训练缺乏可控数据和数据采集系统的问题英超球员数据库，球队建设了完整的足球数据采集系统，并开展了一系列的研究工作。独立收集足球比赛数据。团队系统研究国内外开源足球数据集，对数千场英超比赛数据进行智能分析，构建了融合赛事数据、追踪数据等多种数据形式的大规模足球数据集英超球员数据库，完成了首千场比赛数据。中国年度足球数据集。万级节点足球专业知识库覆盖近万名球员、5000余项赛事，提出近200项运动表现分析指标，为更深入的赛事智能分析提供坚实的数据支撑。

在比赛态势感知和态势理解方面，本研究综合运用足球场上的专家知识、大数据分析、深度学习等工具和方法，从客观角度进行全面、深入的现场态势分析和决策辅助。宏观战术、全局视角，将比赛画面转化为态势图英超球员数据库，可以实时动态捕捉球队双方实力的分布和变化，辅助教练“打开第三只眼”。在赛后回顾阶段，针对游戏的重要环节构建反事实推演模型。这个结果可以用来进行“如果当时做了xx，比赛就会有xx不同”的模拟分析，并通过引入多轮策略博弈，可以“预测对手”的预测”。

在比赛决策方面，本工作提出了一系列高效的足球比赛决策方法来支持虚拟空间中的训练模型和战术的演化和更新。该研究将数千万虚拟比赛数据与真实比赛数据相结合，构建了足球智能决策辅助模型，可以衡量任意球员无球跑动的价值，分解传球序列并赋予行为价值，辅助球员和球员进行无球跑动。多维决策评估和模拟教练。

基于上述成果，团队自主研发了足球比赛智能分析系统。通过该系统，教练员上传比赛片段后可以获得球员技战术和整体战略表现的评价。他们可以进一步修改球员的跑动能力、速度等个性化信息，实现反事实的战术推演。

该研究工作得到科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题“基于比赛对抗的足球推演系统”的支持。未来，团队将持续推动人工智能技术在足球领域的技术突破和深度应用，为以足球为代表的体育运动提供科技助力。

人工智能

自动化研究所