聖誕大戰酣暢落幕，NBA球員的技術指導不只靠教練？
本文轉載自英特爾中國
70多年來，NBA每年都要在聖誕節搞點事情，今年也不例外。
今年的聖誕大戰，最受關注的一場當屬湖人VS勇士了。儘管由於詹姆斯換隊至湖人，“騎勇大戰”已是歷史，但詹姆斯和勇士隊的恩怨情仇卻依舊是正在進行時。雖然在半場的時候老詹提前傷退，但隆執導依舊把所有安排的明明白白，最終客場作戰的湖人大勝勇士。
而這一場酣暢淋漓的比賽對於球迷來說，簡直就是視覺上的享受，感謝這些球星聖誕加班為我們奉獻如此精彩的表演。
其實，如今像NBA這種職業體育，已經成為了最大的產業之一，一場比賽、一支球隊、一個運動員、一個精彩瞬間，都可能帶來數百萬美元的收益。據說聖誕大戰湖人VS勇士的這場巔峰對決，門票被炒到高達9000元人民幣一張，甚至被稱為是“最貴的聖誕大戰”。
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而對於球員來說，能走上賽場，為觀眾呈現一場精彩的比賽，甚至贏得最終勝利，是十分不容易的事情。比如見過凌晨四點洛杉磯的科比，或者一天不訓練就受不了的姚明，成功，從來都不是一蹴而就的。
除了通過訓練，他們還會用運動分析技術追蹤一切相關資料，比如從睡眠、食物到訓練時間，當然還有這位運動員職業生涯中每場比賽的每一個瞬間，相當於用科學的資料以及各種闡釋方法來解釋某個隊贏輸的原因。
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這在籃球領域叫做ABBRmetrics。在ABBRmetrics中，分析人員會著眼於進攻時的每百次進攻得分，或者防守時的每百次防守失分。投籃命中率在0.5及以上被視作好的表現，這也代表著一個FG%為0.5的球員已經達到了50%的投籃命中率。
雖然投籃命中率是過往資料，但它能讓教練更好地判斷某個特定球員的表現。從統計學上來說，場均得分更高的球員比場均得分更低的球員更有可能完成下一次投籃得分。不過這個也存在機率問題。
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打個比方來說，一名投籃命中率為0.8的球員，他有一次投籃不中，可接下來他也無法保證4次投籃能全中，因此這個FG%的統計資料能告訴教練的是趨勢，但無法真正預測接下來會發生什麼，這也是為什麼需要把兩個球員放在一起進行比較的原因。
看這個圖，你覺得下半場該派誰上場呢？
因此，對於教練來說，他們需要更加精準的資料來更加準確地預測球員在賽場上的表現，而球員則需要準確的資料來告訴他們如何更加有針對性地安排訓練。一般來說球員會選擇觀看過往的比賽視訊，分析自己的表現。就像在動漫《灌籃高手》裡，櫻木花道在教練和好兄弟相助下，一週內完成練習投籃20000次，經過多次翻看錄影，終於修正了自己的投球動作，提升了自己的球技，但這顯然十分耗時間，甚至需要一幀一幀地摳，或者反覆看才能得出結論。
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另一種則是使用幾何、三角和微積分等方法來進行判斷，在給定了球員的身高後，通過計算得出他們應該選取何種最佳角度來完成一次精準的投籃，這種分析方法不僅費時費力，而且很難收集資料以及真正去實施。每次投籃必須分別計算，收集足夠的資料來做預測模型也非常困難。
不過隨著RSPCT公司在今年NBA全明星賽三分球大賽上的出現，這種狀況有了改變。
RSPCT公司利用英特爾實感深度攝像頭，不僅使其系統實現對每一次投籃的追蹤（命中或失敗），並且還有著更高的精準度。RSPCT是真實投籃命中率的縮寫，這個技術不僅可以追蹤球是否越過了籃筐，還可以精確到毫米級別去追蹤球越過籃筐的位置、運動員的投籃位置，以及球的速度和角度，更重要的是，所有複雜的微積分、三角及幾何運算都在瞬間完成，並且將結果實時顯示並及時反饋。
這項技術能夠以超高解析度分析球飛向籃筐的軌跡，並獲得飛行速度、弧度以及準確的命中位置等資料。它甚至可以反推出球是從場上哪個位置投射出來的。因此利用這個技術，我們不僅可以準確地知道每次傳球的去向，而且通過使用RSPCT，還可以看到球員應該嘗試從哪個位置和角度投籃，得出他們從哪個位置投籃命中率最高。
英特爾實感D435深度攝像頭為RSPCT籃板科技提供了視覺計算技術
而這其中資料的精確性是關鍵。只有精確到毫米級別去看球從哪裡才能命中或者應該命中籃筐，球員及其教練才能瞭解甚至預測命中的情況。利用配備了英特爾實感深度攝像頭的RSPCT技術，不僅可以從球場的任意位置去分析每個球員，還可以很快的構建出他們的精確資料圖表。如果球員昨晚沒睡好，教練就可以準確地看到這對他們在場上投籃表現的影響。更豐富的資料讓教練有能力做出更好的決策。
更重要的是，運用這項技術還可以幫助球員最大限度地練習並提高他們的命中率。由於結果是實時反饋的，球員可以在投籃20次後檢視結果，然後嘗試相應地去修正並提高自己的投籃技術。
目前，NBA有7支球隊正在使用RSPCT的投籃追蹤器，也就是說NBA有大約1/4的球隊都根據自家場地籃板的不同型別安裝了相應的英特爾實感深度攝像頭。而由於攝像頭在籃筐只增加了很小的重量，並且RSPCT很易安裝和設定，這樣就不僅能夠為NBA球員所用，更能夠為每個想提高自己競技水平的運動員所用。
對於體育界來說，融合創新科技的訓練模式，將彌補人工許訓練很難完成甚至是無法完成的訓練部分，並更大地挖掘運動員的潛能，使其突破更多的極限，同時也能在一定程度上縮短運動員的培訓時間。比如用上述的RSPCT的投籃追蹤器，還有用VR訓練運動員等。隨著各種技術逐漸成熟，未來的比賽中，一支球隊的技術指導，可能不再是教練，而是一個瞭解團隊成員、能分析場上局勢的演算法，讓我們拭目以待。