“足球场上最忌讳的是所有人都看到的明显犯规，裁判员视而不见，而大家都认为平安无事时，裁判员的哨子响了。”
在足球比赛中，“裁判”是一个非常重要也极其特殊的角色。作为场上的“黑衣法官”，他们的一声哨响、一次举牌往往会影响比赛的走向，尤其当双方形势胶著的情况下，其关键判罚甚至会决定冠军的归属。
足球在向前发展的同时，也在不断摸索着更加合理、公平的裁决规则与方式。而AI技术的引入，正在为这项古老的运动注入新的活力。笔者近日采访了人工智能企业 CoCoPIE联合创始人、首席科学家任彬，围绕AI裁判的价值、落地挑战、发展争议以及 AI 技术在足球运动中的应用前景进行了探讨。
“足球是圆的”：于争议中催生的需求
足球运动节奏快，规则相对复杂，且主裁权威不可挑衅，尺度把握往往也因人而异，争议判罚不可避免，球迷声讨、舆论质疑也是常见现象。
马拉多纳的“上帝之手”成就了1986年的阿根廷；
02年世界杯黑哨甘多尔“保送”韩国进入四强；
08-09赛季欧冠赛，斯坦福桥见证了切尔西饮恨出局、巴拉克狂追主裁的经典一幕
……
基于各种主客观因素，在仅有人工裁判的条件下，要做到精准判罚难度较高，AI裁判可以更好地处理一些常见的争议问题，比如是否进球、是否出界、是否越位等等。
就技术成熟度来说，任彬认为，当前 AI 足球裁判虽然还处在发展的早期阶段，但核心技术的研发已经基本完备。比较典型的可以用于 AI 足球裁判的技术包括但不限于：基于YOLACT 的图像分割处理，可以用来自动判断球是否入网、出界；基于OpenPose 人体姿态识别，判断球员是否越位、犯规；基于YOLO 目标检测，实现球/球员的追踪；基于C3D动作识别，为手球等判罚提供精准依据…
任彬提到，在人工智能领域，这些技术在学界、业界有大量深入研究，成果丰硕，各种算法、模型层出不穷，准确度也日益提高，单从技术角度讲已经具备不错的落地条件。
不过他也指出，要真正实现产业化，还面临诸多挑战。比如，需要大量的数据以及准确的标注信息来改进模型训练，探索实时判罚的可能提升裁决效率，简化部署模式降低成本，等等。要推进发展进程，关键是需要更多足球专业人士及科技人才参与进来、分工合作、密切配合。
新故事：技术赋能的另一种可能
近年来，一众球迷能在比赛中见到的AI介入模式，主要集中在门线技术、鹰眼、VAR等传统技术。
任彬介绍，这些技术多数是由摄像头和电脑处理器组成。技术原理大大同小异，首先，通过多个高清（甚至全景）摄像头来实时拍摄比赛录像，然后将数据发送到电脑，最后，电脑通过 AI 软件来集中分析处理拍摄的数据。
不可否认，这些技术的出现为裁判更好地把握比赛提供了助益，但其局限性也一目了然。主要问题在于：第一，使用这类技术成本较高，一般用于重大赛事的辅助裁判工作，远不到普及程度；第二，数据需要传输到电脑上进行集中处理，而且判罚需要当值裁判员通过观看录像，依靠更清晰的画面、角度以及参考物来完成，较为耗时，裁决效率不高。
针对这些痛点，CoCoPIE探索了另一种可行路线——将AI能力解放到端侧，通过将AI裁判搭载在智能手机以及可穿戴设备上，从而实现快捷部署、实时判罚。
任彬对此作了进一步说明，CoCoPIE的目标是将目前部署在服务器端的相对“固定”的 AI 裁判解放出来，将拍摄和 AI 处理的能力集中到手机及可穿戴设备，让AI模型在端侧就可以进行实时计算，从而极大地降低硬件和算力成本。这种方案的核心优势在于“便捷的使用以及低廉的成本”，因此能更广泛地应用于“数量众多的低等级赛事以及各级运动员的日常训练赛”。
绿茵场内外：基于端侧的无限想象
要促成这一方案的实现，关键在于有强大的移动AI功能的支持。但这一点也正是难题所在。一般来说，模型越大，准确率越高，但这样也会大大加大模型的计算量，对算力的要求更为严苛。任彬提到，“在性能强大的服务器上，或许依然可以达到实时计算，但相比服务器，手机的计算资源非常有限，如果还想达到实时计算就会非常困难”。
所谓“实时”指的是什么？任彬解释，假设画面是1秒30帧，那么AI就需要在33毫秒内完成分析。简单来说，“摄像头帧速是多少，处理速度就不能小于这个速度”。
如何在手机上实现高精度AI模型的实时计算？CoCoPIE 的做法是，利用其独有的压缩编译协同技术，完成模型的优化、压缩与加速，同时达到有效缩小模型及其计算量，并且不损失准确率的效果。任彬介绍，目前的核心技术模型，比如OpenPose、YOLO、C3D，都已经可以在手机上完成实时分析功能，从而获取对判罚及训练有帮助的信息。
在技术加持下，AI功能从服务器解放到手机和可穿戴设备，实际上让AI在足球运动中的应用有了更广阔的想象空间。在CoCoPIE 的关注中，有四类人可能会因此获得全新体验。
裁判：对于现有系统，可以优化升级 AI 能力；对于非现有系统，三名场上裁判可以使用可穿戴设备、第四官员可以使用手机，更便捷地利用AI提升判罚的准确度。
教练：在获得官方同意的前提下搜集比赛和训练数据，通过AI数据分析帮助教练及时调整训练方案、提升训练效果、快速调阅资料、优化战术配合。
球员：利用AI辅助球员日常训练，复盘比赛、改进动作，从而有针对性地提升个人技战术水平和协作意识，优化训练，避免伤病。
观众：端侧AI的实现将为提升赛事的观赏水平带来质的飞跃。通过手机上搭载的各项AI能力，即使是非专业人士，也可以通过场景识别、智能标注、辅助解说、球员资料即时调阅等功能来获得观看参与度和沉浸感的提升。
在任彬看来，对于AI 裁判的研发，CoCoPIE 有两个目标：“一方面是通过低成本和便捷性为足球运动的普及作出自己的贡献；另一方面，经过用户的授权，我们也可以收集比赛及球员的运动数据，从而为运动员训练、优秀运动员的选拔以及足球运动水平的提高作出贡献。”
边界：AI永远不能喧宾夺主
新技术的推广总是伴随着或大或小的疑虑与非议。尤其在足球这样对抗性比较激烈的
运动中，AI裁判介入的“度”如何把握？在未来的赛事中，AI裁判是否有可能完全取代人工裁判？任彬对此也表达了自己的看法。
在VAR技术的早期推广中，就有人提出，这种介入会打断赛事的流畅性，甚至因为“过于精确”而让观赏性降低。“大家公认的原则是‘minimum interference, maximum benefit’，即‘最小限度地打断比赛，最大限度地获得收益’。我们建议在 AI 裁判的使用中也采用同样的原则， 即‘一方面不出现明显的错漏判，另一方面在出现争议时可以提供精准参考’”
就AI裁判的研发初衷来说，主要是为裁判提供参考信息和协助判罚，而非完全取代裁判。如果喧宾夺主的现象时有产生，未免会让部分球迷以及从业人员产生不信任感。如果放眼竞技体育的话，AI裁判的具体功能还需要根据运动项目的性质来定位。
“如果仅仅是出于打分的目的，AI裁判在一些项目中完全有可能独当一面。但实际上，很多裁判本身也是项目的重要参与者，其职能并不仅仅是打分。比如，一个优秀的足球裁判可以掌控节奏、带动气氛，还有像花滑这样的运动，涉及到审美，其评判是带有主观鉴赏成分的，就不太可能由AI完全取代。”
【结语】
AI技术发展至今，一直起落不定，但留意我们的生活，它却又好像渗透到了各行各业，体育也不例外。在过去不久的冬奥会上，人工智能裁判与教练系统频频亮相，前所未有地出现于聚光灯下。我们坚信，未来人工智能在体育领域一定会更广泛地普及应用，当它切实形成普惠效应，进入寻常百姓家时，真正属于AI的时代必会倏忽而至。
嘉宾简介
任彬，现任威廉玛丽学院（公立常青藤）计算机科学系助理教授，任CoCoPIE首席科学家，美国国家科学基金杰出青年奖（NSF CAREER Award）和杰弗里斯信托奖（Jeffress Trust Award）的获得者。研究兴趣为编译器，并行计算，软件系统，实时机器学习和机器学习系统。同时在并行图运算，并行不规则计算，异构系统并行，SIMD编译优化及代码生成方面也取得了突出成绩，拥有与编译器技术相关的多项专利。在相关领域发表了50余篇同行评审论文，包括ASPLOS，PLDI，PPoPP，SC，FSE，ASE，ICML，CVPR，ECCV，AAAI，DAC，PACT，CGO，ICS，TPAMI和TPDS。他的CGO’13论文获得了Best Paper Award，被选为SIGPLAN Research Highlight，并被提名为CACM Research Highlight。
关于CoCoPIE
CoCoPIE是一家位于美国波士顿的人工智能技术公司，成立于2020年。公司创始团队是来自美国东北大学、北卡罗来纳州立大学及威廉玛丽学院的人工智能方向的顶尖教授，以及来自于谷歌，阿里巴巴达摩院，英特尔等国际科技公司的资深架构师。公司以在IoT以及移动端普及实时人工智能为使命，搭建了CoCo XGen、CoCo XServices以及CoCo XStore等产品。目前，腾讯、滴滴、Cognizant等公司已经成为了CoCoPIE的客户并且正在使用CoCoPIE的产品。
