上周末（3 月3 日和4 日），Stats Perform 参加了第17届麻省理工学院斯隆体育分析年会。来自世界各地的 2500 多名对数据感兴趣、热爱体育运动的与会者齐聚一堂，共同探讨分析技术的发展。从希望围绕自己的爱好开始职业生涯的热切大学生，到技术、广播和职业体育界的大腕，大家都在分享自己在分析方面的成功经验。
波士顿洛根国际机场景观
第一天
讲故事是斯隆体育分析大会演讲的核心。在Stats Perform 的展台上，我们的现场报道研究助手 PressBox Live 引起了热议。
美国产品营销员 Andy Brown 和战略客户总监 Stephanie Brown 展示了如何利用AI、自然语言生成和 PressBox Live 中的丰富数据来帮助讲述故事。这些Stories 包括法国队前锋姆巴佩（Kylian Mbappé）如何成为第五位在两届世界杯决赛中进球的球员，或者在杜克大学梅奥杯马里兰州队和北卡罗来纳州队的比赛中，陶里亚-塔戈维洛亚（Taulia Tagovailoa）如何在球场左侧投球。
这些洞察力是通过Opta 数据、数据专家和自然语言生成相结合而产生的。
像上面这样的传球网格会在整个游戏过程中自动生成。
我们的首席科学家 Patrick Lucey 博士在活动中发表了两场演讲。首先，他谈到了体育语言，以及像 ChatGPT 这样的时髦工具如何尚未准备好讲述体育故事。根据 Lucey 博士的说法，ChatGPT 不会让事实妨碍故事的叙述，而对于体育来说，这是不允许的。正确的数据对体育报道至关重要，而 ChatGPT 还需要一段时间才能达到这一目标。
"ChatGPT 可以用于体育运动吗？还不能。体育是它自己的语言"。
第二天
Stats Perform 公司的数据科学家马特-斯科特（Matt Scott）在展台上讨论了 AutoSTATS。AutoSTATS 是一款利用计算机vision 从转播镜头中提供数据的工具，可帮助 NBA 球队做出更明智的选秀决定。马特和安迪还谈到了 OptaVision - Opta Data 产品的新成员，该产品可同步提供球员所在位置和他们正在做什么的数据，以更好地评估球场上发生的情况--施加了多大的压力、控球的球队如何移动球、他们在不同情况下采用什么形状和阵型。
与此同时，帕特里克在主会场肖恩-巴蒂尔厅举行的 "心灵、身体、机器 "专题讨论会上发表了演讲。与体育人工智能领域的专家们一起，帕特里克与大家讨论了AI 和机器学习在体育发展中的作用，以及它们可能带来的潜在威胁。
"AI 可以做很多事情，但它是基于数据的，而数据收集是有道德的，比如我们永远无法获得的数据，比如球员是否睡了一个好觉，或者他们是否与配偶发生了争吵，从而影响了他们在场上的表现。我们可能永远无法获得这些数据，但球队可能会。AI 可以为运动员的表现开辟新的可能性"。
最后，值此 3 月8 日国际妇女节之际，我们要向所有为展会、技术和体育事业做出贡献的伟大女性致敬。Stats Perform 是女性体育科技（WiST）基金会的合作伙伴，该基金会也参加了此次展会。WiST 是一个非营利性组织，致力于帮助改变女性在体育产业中的比例。通过与 WiST 这样的组织合作，Stats Perform 可以帮助体育科技领域成为一个更加多元化、更具包容性的场所，让所有类型的粉丝都能参与其中。
请在本周晚些时候继续收看卢西博士的总结，包括他在今年斯隆大会上的主要心得和收获。
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