人工智能如何在应用与体育传播中应用有哪些_中国缘_NBA_NBA比赛

导言：目前，机器学习、自然语言、语音处理等多项AI技术已被新华社、腾讯、美联社、亚马逊等诸多媒体机构广泛应用于多元场景中，涵盖体育新闻采集与写作，体育传播内容的编辑与整合、分发与监管，人机交互传播与体验等多方面。

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的概念由美国科学家约翰?麦卡锡于年首次提出。目前，AI已被视为一门用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，涉及领域包括大数据、机器学习、图像识别、神经网络等。

随着AI应用范围的扩大，各国相继布局AI发展战略。年以来，美国、欧盟、瑞士、印度、日本等相继出台了AI相关战略和指导性文件。在我国，AI发展日益受到国家重视：年国务院颁布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出将AI作为我国推进“互联网+”重点布局的11个领域之一，发展AI开始成为国家战略；年3月，AI第一次被写入《政府工作报告》；年7月，国务院印发《新一代AI发展规划的通知》，首次从国家战略层面对AI发展进行了系统布局；年10月，习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调，要推动我国新一代AI健康发展；年3月，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》。

在应用层面，AI受到了世界各大公司特别是互联网企业的重视。年，Google的战略由“MobileFirst”转为“AIFirst”，脸书、亚马逊、微软等企业也开始将人力和资金投向AI领域。在国内企业中，百度提出“AllinAI”的口号，腾讯建立了AI实验室，阿里巴巴集团创建“达摩院”，滴滴出行成立了AILabs而重点在AI前沿技术领域发力。随着5G时代的到来，AI迎来更加广阔的发展前景。

在这种形势下，与AI高度关联的新闻业必将受到深刻影响。美国未来今日研究所曾指出，AI及其分支技术将对全球新闻业产生深刻影响。作为新闻传播领域重要的组成部分，体育传播同样会因AI的发展带来传播方式上的变革。

但目前AI在体育传播领域的应用现状如何，AI对体育传播会产生哪些影响，如何应对这些影响，学术界对以上问题缺乏系统研究。本文以案例为基础，明确与体育传播相关的AI技术及其功能边界，明晰AI在体育传播中运用的技术与范例，探究AI技术渗透体育传播的方式、方法，以及体育新闻业将如何被“重构”，从整体上勾勒未来AI应用与体育传播方式的变革图景，以促进我国AI应用与体育传播的深度融合，推动体育传播领域的科技进步与产业变革，并为媒体机构提供借鉴。

1AI在体育传播领域的应用现状

目前，机器学习、自然语言、语音处理等多项AI技术已被新华社、腾讯、美联社、亚马逊等诸多媒体机构广泛应用于多元场景中，涵盖体育新闻采集与写作，体育传播内容的编辑与整合、分发与监管，人机交互传播与体验等多方面。

1.1　体育新闻的采集与写作　AI在体育新闻的采集与写作过程中主要作为新闻行动者和新闻内容生产者而存在。（1）新闻行动者。为发现体育新闻线索、挖掘潜在的趋势、选题等，依靠大数据和云计算，AI能对隐含的信息进行抓取、挖掘、统计、分析，丰富新闻信息来源。体育新闻信息的获取得以跳出“事件现场”，扩展至数据、媒介以及各类终端。例如，《洛杉矶时报》体育报道团队在撰写周末棒球赛的报道时，通过使用AI发现一些隐藏的关系，可能找到“那些姓氏以元音字母开头的经理人负责的球队可能会输掉早上的比赛”“比赛日气温越低则比分越低”等线索。

（2）新闻内容生产者。海量数据生产出来的海量“传感器资讯”进一步降低了专业传播工作者的内容生产在内容生产整体格局中所占的份额。万物互联和全时在线的数据使得机器内容生产（以下简称“MGC”）成为重要的内容生产方式，进一步改变传统新闻业的产品形态和思维。目前“机器人写新闻”在国内外各大知名体育媒体中已成为常态，如美联社Wordsmith、《洛杉矶时报》Quakebot、《华盛顿邮报》Heliograf以及腾讯Dreamwriter、新华社“快笔小新”、今日头条xiaomingbot等。无论是出稿数量还是报道速度，MGC均超过传统的人工采写。如Wordsmith被用于美国职棒小联盟的体育报道，覆盖13个联赛和个附属球队，AutomatidInsights声称，这相当于“每季度篇有费用的稿件——比美联社的人工效率增加了12倍”。在这一格局之下，以智能化技术为基石、以人机协作为特征、以提升内容生产传播效率为目标的智能编辑部形态将成为媒体的发展方向，为媒体运行提供底层支持，实现媒体资源利用最大化。

1.2　体育传播内容的编辑与整合　（1）体育内容标记。AI技术可以按照预设的规则，如不同的运动项目分类，实现对体育内容的智能化标签细分、聚类、匹配。腾讯体育与IBM合作开发的“IBMAIVision视觉大脑”技术，可以对NBA几乎所有的影像资料及超过21亿s的其他影像资料按照球星、风格、动作类型、绝杀等标签进行细分。（2）图像和视频的智能识别及制作。如《今日美国报》体育部使用WibbitzAI生产软件，以记者的文字报道为材料，在短短几秒钟内便制作出与文字报道相对应的短视频。在年俄罗斯世界杯足球赛期间，中央电视台利用阿里AI的视频行为分析、音频信息分析、球场精准监测等功能，在10min内便自动生成赛事集锦。（3）智能生成比赛解析图。如Arian开发的MOCAPAAI技术，通过分析比赛数据，自动生成上百张比赛相关解析图，并进一步生成文字故事卡片，供用户自行筛选、下载和分享，对增强用户黏性具有积极作用。

（4）语音智能转化及识别。AI能够实现语音和文本之间相互转化。年9月，科大讯飞与北京年冬奥会和冬残奥会组织委员会达成合作协议，将为年冬奥会和冬残奥会赛事提供语音识别、语音合成、机器翻译等服务。届时，比赛结果将通过AI以多种语言和文字的形式传播给受众。语音识别在体育传播领域的应用以AI同传为代表。在年中国网球公开赛期间，丹麦运动员沃兹尼亚奇在获得女单冠军接受采访，对镜头说出“感谢中网，中网是我最喜欢的赛事之一”时，大屏幕上同步展示中文字幕。智能语音识别不仅有助于球迷实时了解现场信息，更有助于消除语言隔阂，给观众带来最佳观赛体验。

1.3　体育传播内容的分发与监管　（1）内容定制与群体聚合。AI的算法技术分“分众”和“个性化”2类。在人机互动的过程中，AI搜集用户的所有行为并反馈到数据库，勾勒、复刻用户行为模式，做到精准定位和定向推送。如ESPN能够通过用户在App端的观看记录，识别用户的主队，进而进行包括视频、图片、数据等信息在内的精准推送。智能分发应用于体育传播领域，还能够在增强体育传播精准度的基础上，形成基于共同兴趣、共同属性的体育迷群，在促成人与内容连接的同时，也可作为同质群体之间的纽带，形成趣缘连接，最终强化人与人之间的连接。如头条体育目前在加快布局体育IP，以“人”的影响力为支点，鼓励用户将想法、态度、动态等信息通过头条的智能分发功能传播，依托字节跳动亿流量的资源扶持，打造优质体育IP与优质体育信息社交互动平台，全方位服务头条体育签约明星，从而更好地推动中国体育传媒的发展。借助用户自我取悦的个性化内容，体育传播内容本身成为一种媒介，并不断产生新的群体聚合机制。

（2）内容的监管与审核。智能管理审核与舆情分析的应用有效解决了互联网海量信息下平台信息管理难、运营成本高的问题。如《纽约时报》使用TheCoralProject对不同用户实行分级管理，以此决定哪些用户的评论可不经人工审查直接发布，同时对评论呈现的优先级进行排序。在新闻审核方面，还开发了专门识别假新闻、假照片、网络谣言的智能模型和智能文字纠错系统。如英国体育媒体GiveMeSport，使用AI技术实时自动收集新闻线索，并排除垃圾信息与虚假内容，以确定信息来源的可靠性。AI对信息真实性的全面把关省去了人工自查、编辑审核等多个环节。

1.4　人机交互传播与体验　传统的传播理论将传播活动定义为人与人之间的交互，机器仅起到传播媒介的作用。AI将人机传播纳入传播实践，机器不再单纯地作为辅助交流“媒介”而存在，逐步成为动态参与传播活动的主体。在体育传播中，AI聊天机器人和AI体育主播的出现推动了人机交互传播的进一步发展。（1）AI聊天机器人。AI聊天机器人将新闻变成对话，把传统的看新闻变成问新闻、答新闻。如NBA和NFL使用的AI聊天机器人，能够同时在多个球队的各类型社交平台与“粉丝”进行交流，实现一个AI机器人同时在多个场景和多人同时聊天。在里约奥运会期间，《纽约时报》体育版“副主编”SamManchester同时向受众发出了70条信息，并得到3万用户的回复；魔方元于年推出了一款足球聊天机器人“AI球”，集看球助手与聊天工具于一体，用户可通过App向“AI球”提出与足球比赛相关的问题，并迅速得到回复。对于如“卡卡是什么星座”“何为越位”“利物浦主场是哪”“某国家队主教练是谁”等简单的问题，“AI球”可以对答如流。

（2）AI体育主播。AI体育主播主要包括虚拟主持人和具有实物形态的AI机器人。如：年，百度推出的“度秘”成为奥运会历史上的第1位AI解说员，并在年8月17日晚与杨毅共同解说里约奥运会男篮1/4决赛；年，俄罗斯Promobot公司研制的机器人成为美国福克斯体育频道体育新闻的主持人，该机器人能够在节目中与主持人对话、评论并预测比赛结果。

2AI应用对体育传播的影响

AI在体育传播中的应用，勾勒出新的体育传播图景，对体育传播者核心价值转变、体育传播内容价值扩展、泛内容平台下传统体育媒体新转向、技术融合背景下AI赛事直播用户体验提升、体育传播风险衍生和叠加等产生了全方位的影响，并在深层次上重塑体育传播业态。

2.1　体育传播者核心价值的转变　AI通过数据采集、数据清洗、数据分析、观点提炼、模板匹配、稿件润色和发布初版等一系列步骤完成体育新闻的采写发布，形成了MGC（机器生产内容）、OGC（职业生产内容）、UGC（用户生产内容）、PGC（专业生产内容）协同的体育内容生产格局。一方面，更多的新闻从业者可以从模式化的体育新闻写作模式中解放出来；另一方面，也促使体育传播者重新考量其核心价值。AI参与体育内容的生产，大大减轻了传统体育传播从业者内容生产工作压力。相比其他类型的新闻，体育新闻规格化、模式化程度较高，使用AI写稿的易用性更强。在里约奥运会期间，今日头条新闻机器人“xiaomingbot”在奥运会开幕后的13天，共撰写了篇关于羽毛球、乒乓球、网球的消息简讯和赛事报道，平均每天撰写30篇以上，囊括从小组赛到决赛的所有赛事，发稿几乎与电视直播同步。

在体育内容生产环境变化的形势下，体育传播者的核心价值不再局限于内容生产本身，而转向体育传播的价值引导和创造。如果说其他类型的新闻传播者的核心价值在于侧重数据挖掘和借用AI实现新闻传播的实用化，那么体育新闻传播者的价值除了上述内容外，还应包括对体育精神、体育文化、体育故事等体育价值进行挖掘和创造。目前使用AI写作主要是对体育赛事中的比赛结果、参赛队员、比分情况、以往战绩等相关数据进行挖掘和结构化处理，并在此基础上通过给定规则生成的固定模板自动生成新闻。在这种生产模式下，机器人撰写的新闻尚不足以满足用户对体育新闻的高层次需求，体育价值往往被忽视，导致传播过程中出现内容的“价值真空”。体育新闻传播者在引导、创造体育的精神价值和人文性中的意义更加凸显，人工传播所彰显的价值理性与AI强化的工具理性将进一步实现良性互补。

2.2　体育传播内容价值的扩展　随着传播技术的迭代升级和体育传播价值的多维开发，单纯的信息传播已无法满足体育受众需求。从体育信息传递到基于关系、场景等的体验成为AI时代体育传播转型的重要方面。体育传播内容的价值维度除了信息的传达，还包括基于内容所形成的场景连接，如观赛场景、社交场景、运动场景、消费场景、娱乐场景等。在年俄罗斯世界杯期间，咪咕视频在直播中使用AI直播剪辑官，捕捉球星的个性化动作、识别面部表情等，可瞬间剪辑出10~15s的视频，供用户用作短视频彩铃，使其在等待接通电话的时间也能重温精彩画面，用户还可手动上传短视频用以制作视频彩铃。据咪咕音乐负责人介绍，小组赛期间，咪咕视频彩铃传播人数超万，传播次数超过1.59亿。

斯蒂芬森认为，更多地强调传播的信息内容而忽略了传播的实际完成是与它对于内容的组织形式、场景和载体的匹配等密不可分的。AI在体育传播中的应用使作为内容的赛事视频成为连接观赛场景与生活场景、社交场景的媒介，内容本身发挥媒介化的功能，强化不同场景之间的连接。在万物互联的智媒时代，节点之间的关系价值已突破技术本身的价值，以人为主体形成的人与内容、人与人之间的关系，成为AI时代的关系要素，并塑造新的连接方式。未来，随着AI应用范围的不断拓宽和运用场景的不断丰富，体育传播的内容价值能否进一步拓展，在很大程度上依赖于其能否借助AI技术更好地嵌入不同的关系和场景，通过观赛、社交、运动等多元场景之间的连接，强化智能终端与球迷、球星与球迷等的多元连接。

2.3　泛内容生态平台下传统体育媒体的新转向　随着媒体介质的泛化，麦克卢汉笔下的“万物即媒介”正在实现。AI驱动下的传媒生态不断被重构，促成了泛内容生态平台的形成。在这个平台中，传统传媒的概念被重塑，一切能够实现信息互联的载体或平台都可被称为“媒体”。未来媒体的主要判断标准在于能否基于用户兴趣而产生连接，就这个意义而言，一切智能设备都属于传播媒介。用户获取信息的渠道不再局限于传统意义上的媒体平台，App等皆呈现媒体化特征，如墨迹天气App可以显示新闻类信息、高德地图App可以显示资讯类信息，甚至购物App也可以显示新闻类信息。AI在体育传播中的应用推动各类智能终端、传感器等设备媒体化发展，用户只需使用智能设备便可满足信息需求。年末，有超过亿台设备实现互联，超过亿个联网传感器产生海量数据。随着万物互联时代的到来，越来越多的设备将在无屏、移动和远程状态下使用。在这一趋势之下，智能终端体育产品将成为用户的潜在需求，随之而来的是同一主题的体育传播内容将针对不同的场景需求外显为不同的信息表现形式，如传播者可针对用户行走和运动中的场景提供短、平、快的战报，针对车站候机室等场景提供趣味性强的赛事周边新闻产品，针对客厅等固定场所则可推送VR等沉浸式体育新闻产品。当智能终端既能依托个性化分发和推送功能满足体育用户的信息需求，又能借助AI场景为用户提供优质体验时，传统体育信息平台将面临转型问题。一方面，打造智能终端体育新闻产品有可能促进传统体育平台的转型，如央视网与科大讯飞合作，致力于打造融媒体智能终端产品。

另一方面，在AI技术占优势的体育传播环境下，传统体育媒体与硬件制造商、数据服务商等AI技术机构的合作将进一步加强，建立起以技术支持、资源共享、内容分发等为支撑的“智能+体育”立体化体育传播格局。如目前，《华盛顿邮报》已与体育数据公司Stats.

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