美國國家欖球聯盟（NFL）正如大多數職業運動行業一樣，積極採用人工智能（AI）技術。NFL與名為Next Gen Stats的亞馬遜網路服務（Amazon Web Services，AWS）合作，希望借助高科技數據收集工具，利用智能演算法從比賽中提取有價值的數據，並解析球員表現的模式。AWS表示，他們受到2023年由NFL組織的年度軟體競賽 —— 大數據碗賽（Big Data Bowl）的啟發，從那時起，他們開始探索與橄欖球比賽中的「壓力」分析相關的新類別。

AWS協助建立了一個以人工智能為驅動的演算法，可以分析球員在球場上的行為，並瞭解防守者的攻擊性、速度，甚至四分衛的反應速度。這些細緻的數據可以量化壓力，讓遊戲分析師能夠深入分析可能影響比賽的策略。這種創新的分析工具超越了傳統統計數據的限制。傳統統計數據可以告訴您衝擊者是否超越了四分衛，但可能無法提供有關衝突程度的深入理解。這就是「Next Gen Stats」追蹤的壓力機率更詳盡的地方。

據亞馬遜表示，AWS與NFL的合作專注於開發機器學習模型，該模型可以提供與比賽中三個領域相關的數據。首先，他們開發了一個應用，使人工智慧能夠在傳球比賽中識別阻擋者和衝傳者。其次，他們教導這個工具如何量化比賽中的「壓力」。最後，他們開發了一個流程，可以檢測個人阻擋者與衝突者之間的對決。這種人工智慧追蹤技術的發展為足球聯盟的專業人員提供了有關球員統計數據的寶貴信息，可以幫助球探或教練選擇新球員。例如，瞭解哪位球員進行阻擋或傳球可能有助於確定他們是否適合進攻戰術。

在橄欖球比賽中，量化進攻球員與阻擋球員的衝突表現可能是一項艱巨的任務，即使對於那些專注於這些快速動作的專家也是如此。球員的反應可能發生在瞬息之間，個人在這些高速互動中的表現可能難以跟踪，更不用說量化了。了解防守者和進攻戰術之間的衝突程度對於分析比賽策略和球員表現至關重要。因此，利用人工智能和機器學習技術來解析這些動作，提取有價值的數據將對NFL和其他橄欖球聯盟的球隊和教練具有重要意義。

這種人工智能追蹤技術的應用並不僅限於NFL。其他職業運動聯盟也開始採用類似的技術，以提供更全面的數據分析和策略制定。隨著科技的不斷進步，我們可以預見在未來的比賽中，人工智能和機器學習將扮演更重要的角色，幫助球隊提高競爭力並改進比賽策略。