第674章最后的底牌
安东尼-戴维斯在第二节又赏了勇士队两次大火锅。
半场他的盖帽次数就来到了4次,在内线简直就是一道无法逾越的屏障。
快船偏向收缩的防守当然也给了勇士外线出手的机会,克莱-汤普森第二节三次命中三分球,出手又快又准。
不过快船队依旧靠着非常高的进攻效率,在第二节始终保持5分以上的领先优势,牢牢压制住勇士。
当对抗来到快船、勇士这个级别时,双方的战斗已经不是简单的技术、战术上的对决,更多是战略和思路上的比拼。
论个人能力,双方都非常强,勇士即便少了一个凯文-杜兰特,快船少一个保罗-乔治,阵容上对其他球队依旧是碾压级别的。
打其他实力弱的球队,双方都不需要讲什么思路不思路,正常的打,靠球员个人能力和正常的战术跑位,就能击败对手。
可高手过招,个人能力不相上下,状态也都很好,战术、阵容谈不上克制不克制,那就要看思路,看策略,能不能让球员们打得更舒服,能不能更好针对,在整场的进攻、防守的效率上压过对手一筹,而不只是着眼于某几个回合的胜负。
闵聪达在几个月前说服老板谢莉-斯特林一起收购体育科技公司WSC并不是单纯为了投资赚钱,还在于闵聪达知道这类神经网络AI科技在未来大有前途,会对很多行业产生重大影响,其中就包括体育运动行业。
WSC公司的软件能够准确捕捉比赛录像中球员的动作,进行识别、分类、统计,如果再进行一定编写的话,还可以对整场比赛进攻、防守的各项情况进行非常精确的分析。
比如一个球员在哪个位置,以什么样的姿势出手,进球的成功率最高。
或者对手的某个球员,在某个位置,习惯性以什么样的脚步发起攻击,投篮的比例是多少,突破的比例是多少等等。
在美国体育联盟,数据分析进入职业比赛最早是从棒球开始的,而且效果很好,因为棒球的数据统计种类多,且比赛比较静态、孤立,趋近于回合制游戏,好像棋类,分析起来会很有用。
而篮球动态性更强,光一个回合的统计就有不同口径和不同方法,普通的数据分析无法展现比赛全貌。
只有引入人工智能,辅助进行分析,才能将比赛拆解、还原到一个更加微观、细致的形态。
闵聪达在上任快船主教练之前,就一直在做相关准备工作,花了许多时间和WSC的工作人员一起研究比赛,重点研究快船自己和勇士。
其中,关于比赛分析的算法,对一些数据的权重分配,是闵聪达亲自参与调试的,不同场次,不同球队,他会给出不同算法权重,进行不同分析,这点让WSC的几个创始人非常惊叹,这个
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