最近，中國足球協會（以下簡稱中國足協）響應國際足球聯合會“前進計劃”，發布大數據模型項目招標公告，計劃投入最高1068萬元打造中國足球行業大模型。消息一出，就在網絡上引起熱議。諸多球迷吐槽中國足協是“差生文具多”：中國國家足球隊（以下簡稱國足）近年來屢屢在大賽中受挫，在這種情況下投錢招標“足球行業大模型”是浪費金錢，根本救不了中國足球。
球迷們的心情完全能理解。競技體育，“菜”是原罪。如果各梯次國足在中國足協的帶領下成績越來越好，投入資金打造足球行業大模型，球迷們會覺得中國足協、國足有進取心；當中國足球越來越“臭”、輸無可輸，此時花納稅人的錢請人工智能（AI）助陣，大家自然不買賬。
吐槽歸吐槽，但冷靜想想，中國足球需要大數據模型嗎？太需要了。事實上，世界足球強國、豪門俱樂部早已使用先進數據分析技術或智能工具，來輔助提升球隊實力。
早在2013年，德國國家足球隊就聯合軟件服務商“思愛普”（SAP）通過革新球隊的數據使用和處理方式，提升球隊表現。他們開發的軟件能對比賽中球員的跑動、傳接球、活動熱區等數據進行實時分析，進而為比賽部署、臨場調度等提供決策支持。巧合的是，2014年，德國隊奪得了世界杯冠軍。2024年，谷歌DeepMind團隊在《自然-通訊》發表論文，介紹了其與英超豪門利物浦足球俱樂部合作3年多的一項成果——TacticAI，展示了AI技術為運動員、教練帶來體育革命的潛力。
其實，不僅是在足球領域，在籃球、排球乃至體操、跳水、游泳、馬拉松等體育項目中，到處可見數據技術、智能軟件的身影。在美國職業籃球聯賽，數據分析早已滲透至從球員選拔、訓練到比賽策略選擇和球隊管理等各個方面；中國籃球協會也在2023年聯合中國科學院自動化研究所等發布“K8中國籃協技戰術服務平臺”，開啟了中國籃球的數據革命。
回看此次中國足協的招標公告，該項目的建設目標明確為“以建設中國足球大數據分析平臺為基礎，通過AI等技術深入挖掘和分析海量多模態足球數據，為國家隊、青少年足球、業余球員及教練員裁判員等業務的管理提供全面、精準、智能的數據分析服務”。結合中國足協已布局的“中國足協球員自薦系統”等多項數字化工作，大數據模型在中國足球人才選拔、技術提升等方面大有可為。
僅就人才選拔這一關鍵事項來說，如果我們能對覆蓋校園足球、業余聯賽、青訓梯隊等各層級球員的技術特點、身體素質、比賽意識做可量化的數據評估，就有望在選拔球員時打破人脈、地域、主觀評價等限制，減少人為因素干擾，確保選拔出的球員真正具備潛力和實力。不夸張地說，若這個大模型在打破選拔機制梗阻上有所作為，那無疑是久旱的中國足球土壤急需的一場“甘霖”。
當然，要認清的是，技術始終都是輔助工具。再先進的技術手段、再精準的數據分析都不能給球隊表現“打包票”。事實上，目前在任何行業引入數據智能的作用都是促成人機協同的決策模式，意義在于提高“勝算”。
而且，大模型等技術“生效”也需要時間，不可能一蹴而就。日本足球早在20世紀90年代末就引入技術研究小組，對國內外賽事開展詳盡的數據統計與分析，針對各年齡段球員定制不同的訓練計劃，并經過長期堅持才逐漸成為“亞洲霸主”。中國足協也需要建立這樣的長期視角，將技術投入視為足球改革的“長期變量”，而非救急的“速效藥”。
相比之下，球迷們與其擔心中國足協此次招標項目是否會“浪費錢”，不如擔心中國足協是否有魄力堅持長期主義，真正把先進技術視為撬動改革創新的杠桿，而非流于表面的粉飾。
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