最近，你注意到德甲的广播变得不同了吗？德甲最新的赛后链接给观众带来了全新的回归效果，但这只是德甲人工智能技术的一部分。从德甲联赛第28轮开始，德国足球职业联盟(DFL)及其合作伙伴AWS将在每场德甲比赛转播中联合推出“德甲比赛实况”服务，将比赛的实时数据内容带给观众，从而为比赛提供新的视角。这项服务将在德国和全球德甲比赛中实时展示官方数据，也将在德甲的其他官方平台上展示。在AWS的云设备和人工智能技术的支持下，德甲将在比赛转播和集锦中为全球观众带来实时游戏数据服务，并使用人工智能来增强比赛期间的球迷体验。
与AWS合作，为德甲联赛带来实时游戏数据分析服务
政府今年1月宣布的DFL与亚马逊网络服务(AWS)合作的初步结果正在收集中，双方的合作将主要用于竞争数据分析领域。从第28轮联赛开始，AWS提供的“游戏概述”功能将被实施和使用。比赛实况将为每场比赛提供实时统计数据，从而帮助每个人对赛场情况有独特的见解。比赛实况统计是从官方比赛数据实时生成的，同时提供给比赛广播。这项最新的合作协议是德国足球职业联盟(DFL)长期发展战略的又一体现。
插入到广播游戏中的信息基于“平均队形”和“估计数据(xGoals)”:
平均队形通过实时跟踪球员在场上的位置产生一个平均值。通过使用亚马逊SageMaker(一种构建、培训和部署机器学习模型的管理服务)在AWS上开发新一代数据统计平台，德甲联赛将很快能够根据覆盖10，000多场德甲比赛的实时数据流和历史数据，实时预测球迷的时间(预期目标)和潜在进球机会，并展示球队的阵型和控球战术。例如，相关信息还将分析球队的现状，确定他们的进攻风格和防守风格。这些数据也是根据每场比赛大约360万个数据点计算出来的。
这些配置文件由机器学习生成，由自然语言处理引擎创建。该项目是Sportec Solutions(STS)和Dertre之间的三方合作企业，后者是经营德甲的德国足球联盟(DFL)和提供数据汇总的德尔塔(Deltatre)之间的合资企业，后者负责NLP引擎和DFL数字体育。由于标准化信息的普遍性，人工智能的引入大大提高了效率。鉴于要处理的数据量巨大，执行这项任务的速度远远超过任何一个人类编辑所能管理的速度:18个团队，每个团队有18名参赛者参加比赛，总共有324个配置文件。然而，人与机器的合作对于保证整个过程的顺利进行是非常重要的。
xGoals模型生成的估计数据可以显示玩家在特定情况下的成功概率。例如，每次射门后，可以实时计算球员在各个方向的得分概率，使观众能够最清楚地看到进攻的射门难度和得分可能性。在计算过程中，德甲将使用大量的位置跟踪技术来观察变量，包括球到球门的距离、球到球门的角度、球员的速度以及守门员跳跃能力的覆盖范围。XGoals模型是基于大约40，000张照片的历史数据生成的。
