採訪、撰文/鮑仁君
如果籃球場上也有阿爾法狗，誰會成為真正的贏家？
先不必著急得出結論，因為與在棋盤上大殺四方的阿爾法狗不同，NBA賽場上出現的“黑科技”，更多是輔助。第二頻譜（Second Spectrum），就是扮演這一角色。
“我不能透露太多細節，但NBA球隊在NBA總決賽的時候，會根據我們的數據改變他們的場上策略，”NBA官方數據提供商、第二頻譜的CEO拉結-馬赫斯萬倫告訴騰訊體育。
考慮到過去三個賽季，參加總決賽的球隊只有兩支，金州勇士與克里夫蘭騎士，儘管馬赫斯萬倫不說具體是哪支球隊，但這個結果並不難猜測。
科技，真的能滲入傳統體育，並且成為製勝法寶嗎？
他幫莫雷完善魔球理論
數據正在被NBA認可，並且改變NBA。
幾年前，邁阿密熱火總裁帕特-萊利還嘲諷火箭總經理莫雷只會拿iPad忽悠球員，對他的數據學不屑一顧，現在，魔球理論風靡整個NBA。
然而你或許沒有想到，魔球理論的完善，有其他人的幫忙。
馬赫斯萬倫，就是其中之一。
一副眼鏡，光頭，說話聲音洪亮，而且天然帶著微笑，馬赫斯萬倫並不像一個傳統的科學家，儘管這是進入籃球世界時的身份。
在伊利諾伊大學獲得計算機博士學位之後，馬赫斯萬倫到了洛杉磯，在南加州大學工作。他的工作重心是研究如何利用機器學習，幫助普通人做更好的決策。
由於從小就對籃球感興趣，他在2011年決定去波士頓參加莫雷創辦的那個體育分析峰會，“那是我第一次不帶文章參加會議，”馬赫斯萬倫回憶說。
那次會議讓馬赫斯萬倫了解到，球員數據分析還停留在初級階段。
於是，作為機器學習和計算書圖像方面的專家，馬赫斯萬倫決定折騰點新玩意兒。
常於涵（音譯），他的同事，也是籃球迷，常於涵也是籃球迷，背景和馬赫斯萬倫接近：哈佛的本科，麻省理工的博士。兩人在2012年合作了一篇論文，分析如何使用跟蹤數據重新認識籃板球，得出結論中投其實不利於進攻方搶籃板，籃板比很多人想象的更靠近籃筐。
這篇論文贏得了當年麻省理工體育分析峰會的最佳論文獎，且得到了莫雷的關注，因為這與莫雷堅決反對中投的觀點不謀而合，且給出了足夠充分的論據。
有了莫雷以及其他人的肯定，馬赫斯萬倫和常於涵拉上有創業經驗的工程師蘇傑夫（音譯），正式成立了第二頻譜公司。
籃球場的阿爾法狗有多牛？
我們日常看球，也會關注數據，但數據都有延後性，且更多是人工操作，都有誤差。
此前最風光的數據分析公司是SportVU，他們將以色列軍方使用的導彈製導系統技術，用在籃球場上。在每個球館天花板，安裝多個攝影頭，跟蹤每個球員的動態，把這些海量數據，進行處理，能得出很多教練以前從來不知道的數據。
火箭、雷霆、勇士和馬刺，是最早使用這個技術的四支球隊。
但球隊在使用過程中，遇到了一些瓶頸。SportVU在采集數據的過程中，需要人工參與，標記球員。由於有人工的參與，就無法避免人為錯誤，同時也延長了反饋時間，無法做到實時。
然而，第二頻譜公司攻克了這一難關。
首先，他們利用計算機圖形學，來自動識別球員。
然後，就是最難的一步，讓人工智能理解NBA戰術——與阿爾法狗理解圍棋理論有些類似。
這個問題對球迷而言非常簡單，比如湖人隊詹姆士和波爾擋拆，你只要一看畫面就知道，但人工就很難理解。比如，把球員量化為兩個物體之後，他們之間需要距離多遠，才算擋拆，如果第一個沒有停，算不算擋拆？
解決這個問題的辦法，就是使用海量的數據，訓練人工智能，告訴它哪些算擋拆，哪些不算，經過一定的訓練之後，機器就能自動識別，什麽樣的算擋拆。當這個正確度接近或者超過正常人的判斷之後，就解決了SportVU存在的問題，可以做到實時。
擋拆只是第一步，接下來人工智能還要理解各種只有專業教練才懂的戰術。
“我們在建造一個懂籃球的機器，光學跟蹤系統是機器的眼睛，同時機器還擁有一個專業教練的大腦，”馬赫斯萬倫告訴騰訊體育。
據馬赫斯萬倫介紹，背後最核心的技術，是時空模式識別。這項科技說起來簡單，但做起來非常不容易。
“與一般模式識別不同的地方在於，它往往涉及到時間、畫面等多模態信息，用視頻作為載體，技術上增加了很多難度，” 騰訊西雅圖人工智能實驗室研究院趙劍橋介紹說，“從一幀畫面中準確高速識別人的動作尚且不是很容易的事，統一理解多幀畫面組成的視頻就更加困難。視頻中不僅需要識別物體、追蹤物體，還要對物體之間的關係進行正確理解，比如球員之間的防守，球和球員的關係等，這個技術上其實是很前沿的領域”。
“黑科技”還能決定NBA交易
如果你以為數據只會讓NBA球隊在戰術打法上做出改變，那麽你錯了。
這兩個賽季，NBA的各種交易，也與“黑科技”有關。
馬赫斯萬倫頗有些得意地告訴騰訊體育，在接受採訪之前，他還接到過一位NBA老闆的電話，“他告訴我們他做了一筆交易，是取決於我們提供的數據”。
這就是第二頻譜公司追求的目標之一——改變NBA。“我當時不敢相信他會這麽乾，沒想到他真的這麽做了，”馬赫斯萬倫說。
這並不是NBA管理層心血來潮，而是數據能讓他們更好地評價一位球員。
比如，我們要找出聯盟最好的投手，只看投籃命中率，那麽大部分中鋒就會名列前茅。更深一層就要考慮三分，將三分出手數與命中率進行加權，就有了有效命中率。
然而有效命中率真的能確定誰是更好的投手嗎？
答案是否定的。
火箭中鋒卡佩拉的有效命中率比勇士後衛柯瑞更高，他難道是比柯瑞更好的投手嗎？
所以我們還需要知道球員投籃的難度。二頻譜的技術，可以讓機器像教練那樣觀看所有的比賽錄像，再拆分到每一個回合，每個球員的距離，這樣就能計算出聯盟平均的命中率，也就是投籃難度指數。有了投籃難度指數，我們就可以精確的知道，球員的投籃影響指數（qsI）。
有了這個指數，教練和總經理門就能知道，哪些球員是真正的高於聯盟水準的投手，而不是僅僅因為投籃難度小。
也因為所有的戰術都可以拆分，分類，教練就可以知道柯瑞和誰擋拆更有威脅，詹姆士在半場進攻的時候，站在什麽位置更容易調動全隊。
而這，也是勇士青睞“黑科技”，並且化為己用的原因。
結語
籃球場上的阿爾法狗，不只是改變NBA，還將改變球迷。
鮑爾默，快船老闆，就對此動心不已。擔任微軟CEO期間，他嘗試過讓團隊開發技術，給體育直播帶來互動體驗，但是都沒有成功，這成了他的一個心結。
如今，作為第二頻譜的早期投資者之一，鮑爾默提前享受技術能帶來的變革。“我認為第二頻譜的技術，是我們未來看籃球的潮流”，鮑爾默說。第二頻譜和快船，合作了一個叫做“場邊視角”的APP，用戶可以選擇球員視角、教練視角、場邊視角、吉祥物視角等多個方式，實時觀看比賽。
球員視角中，球迷可以看到任何時刻球員的可能命中率；教練視角中，每個球員的跑位路線會被自動表示；吉祥物視角中，擴增實境技術可以讓球迷得到不一樣的體驗；而場邊視角，就是像老闆鮑爾默一樣，坐在他的位置看比賽。
你無法像鮑爾默那樣買下一支NBA球隊，但有了“黑科技”，你可以像鮑爾默一樣看球。
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