Цифровизация спорта: тренды 2023 года

Меня зовут Валерий Комягин. Я руководитель IT-компании SVK. Digital, которая занимается заказной разработкой цифровых продуктов. Мы часто делимся своим опытом на VC и раньше уже помогли разобраться с тем, какую технологию лучше выбрать для разработки своего веб-проекта или что стоит учесть при разработке виджетов для сайтов.

Одной из наших отраслевых экспертиз является цифровизация спорта. Первый проект для спортивного клуба мы сделали еще в 2010 году — им стал сайт хоккейного клуба ХК МВД, главным тренером которого был не известный тогда еще широкой публике Олег Валерьевич Знарок, впоследствии ставший главным тренером Сборной России по хоккею.

За прошедшие полтора десятилетия мы успели стать одним из ключевых игроков на рынке спортивного digital-маркетинга и поработать с большинством ведущих спортивных клубов и организаций страны. В числе наших друзей и партнеров футбольные клубы ЦСКА и Ахмат, легендарная хоккейная “Магнитка” (Магнитогорский Металлург) и не менее легендарный ХК Динамо (Москва) , Российский Футбольный Союз и даже Федерация Киберспорта России.

В этой статье мы делимся своим мнением о том, какие именно технологии станут (или даже уже стали) трендовыми в спортивной индустрии в текущем году. Надеемся, что статья будет полезной для профессиональных спортивных менеджеров, а для обычного читателя станет, как минимум, познавательной.

Дисклеймер: статья получилась довольно большой и я вынужден извиниться за активное использование видео — многие технологии проще один раз показать, чем пытаться сто раз объяснить.

Итак, какие тренды цифровизации спортивной индустрии мы выделили мы в 2023 году:

Порядок присутствия в нашем “чарте” значения не имеет — каждая из перечисленных технологий важна и, по нашему мнению, окажет существенное влияние на развитие спортивной индустрии в перспективе ближайших лет.

Видеоаналитика не является чем-то новым для спортивной индустрии. Так или иначе, анализ видео использовали с середины 50-х годов, но сегодня развитие технологий привело к качественному прорыву в этой области.

Главным образом, системы видеоаналитики и компьютерного зрения в спорт.индустрии используются для решения следующих задач:

Личные и командные статистические показатели

Раньше в небольших командах и спортивных СМИ была отдельная должность человека, отвечающего за статистику — подсчитывающего полезные действия, сделанные, как отдельным игроком на поле, так и командой в целом.

Сегодня рутинную часть работы людей всё чаще забирают на себя системы видеоаналитики. Современные алгоритмы распознавания видео способны с высокой степенью достоверности отследить множество ключевых игровых моментов — ударов в сторону и в створ ворот, число точных и неточных передач, моменты потери мяча/шайбы, и т.д. А если дополнить систему видеоаналитики еще и носимыми гаджетами, то можно измерять и такие динамические показатели, как пройденная дистанция, ускорение, средняя и максимальная скорость, и т.д.

Интересно, что лидером статистического софта в России был российский же продукт Instat с очень красивой историей типичного бутстрап-стартапа, созданного технарями и фанатами аналитики из Чебоксар и проданного мировому гиганту спортивной аналитики Hudl.

Судейство

“Человеческие ошибки” в спортивном судействе могут драматически изменить ход истории. Все помнят историю “руки бога” — судейская ошибка, благодаря которой сборная Аргентины обыграла в четвертьфинала чемпионата мира по футболу сборную Англии.

Возможно, этот инцидент заставил именно английского инженера Sony Пола Хокинга (Paul Hawking) начать работу над системой компьютерного зрения, которая впоследствии получит говорящее название Hawk Eye (Соколиный глаз).

Опробованная впервые в крикете в 2000 году, система представляла собой сложный программно-аппаратный комплекс из шести (иногда — семи) камер, способных отслеживать мяч и поле под различными углами и программным обеспечением, алгоритмы которой позволяли анализировать и достраивать траекторию полета мяча.

После крикета, система начала использоваться и в других видах спорта. С 2006 года система активно применяется в главном теннисном турнире — Кубке Дейвиса; в сезоне 13/14 система начала использоваться в английской футбольной Премьер-Лиге, а в сезоне 15/16 появилась и в немецкой Бундеслиге.

Настоящим триумфом технологии стал ИИ-арбитр для FIFA — система “второго мнения” для определения ситуаций офсайда. Впервые ее опробовали на чемпионате 2018 года, финальная часть которого проходила в России, и ввели в полноценную эксплуатацию на ЧМ-2022 в Катаре.

Тренировочный процесс

Очевидная область применения компьютерного зрения в тренировочном процессе — отслеживание статистических показателей спортсменов для построения журнала тренировок и мониторинга динамики прогресса спортсмена.

Если дополнить такую систему носимыми датчиками, возможно измерять практически все, необходимые для последующего анализа показатели.

Заметным игроком на этом рынке является проект BigBro AI с российскими корнями. С помощью специального оборудования тренировочных полей и программного обеспечения, система кропотливо собирает показатели личной статистики и позволяет впоследствии не только анализировать их динамику, но и проводить сравнительный анализ с другими игроками.

Проект цифровых медицинских киосков Connexion & Fusionetics с 2017-го года используется в баскетбольных командах NBA для снижения числа спортивных травм, получаемых спортсменами в ходе тренировочного процесса.

Наконец, еще одним применением систем компьютерного зрения, являются системы с использованием технологии распознавания узлов человеческого тела (скелетона) — HPE (Human Pose Estimation).

Эти системы используются не только для замены “персонального тренера”, отслеживающего в фитнес-центрах правильность выполнения спортсменом того или иного упражнения, но и в профессиональном спорте. Распознавание поз игроков и положение их частей тела помогает совершенствовать их технику и улучшать спортивные показатели.

Искусственный интеллект шагает по миру, все новостные каналы забиты невероятными успехами ChatGPT и генеративных систем ИИ, а не уметь использовать хотя бы один из этих сервисов в своей повседневной работе, кажется, скоро будет считаться профнепригодностью.

Автоматизация процессов в журналистике и контент-менеджменте

Самым очевидным способом применения нейросетей является журналистика. На фактчекинг и предварительный сбор данных для написания статей раньше приходилось тратить гораздо больше времени. Фактически, сегодня нейросети становятся новым способом “гуглить” и спортивная журналистика здесь не станет исключением.

Помимо “гугления”, нейросети уже в состоянии готовить короткие (а иногда и не очень) заметки для официального канала спортивного клуба, например, в социальных сетях и даже отвечать на частые запросы болельщиков в чат-ботах так же, как это сейчас происходит в популярных банках.

Еще один уже не “трендовый”, а традиционный способ использования ИИ в спорте — это использование сервисов генеративных изображений для генерации иллюстративного контента.

Вот, например, как видит генеративная сеть ставший знаменитым в ходе мундиаля 2022 года эпизод конфликта Зидана и Матерацци. Да, пока получается немного комично или даже пугающе, но прогресс не стоит на месте и, кажется, что получить фотореалистичные изображения, которые мало в чем будут уступать работе профессионального фотографа, можно будет уже в течение ближайшего года-двух.

Ведение трансляций

Наибольший вклад в дело цифровизации спортивных трансляций сегодня вносят технологии дополненной реальности, о которых мы еще поговорим в этой статье.

ИИ, в свою очередь, может сильно упростить, если не упразднить работу операторов и режиссеров. Уже сегодня алгоритмы детектирования спортивного снаряда и игроков на поле вкупе со сложными эвристическими алгоритмами, позволяют выбирать наиболее удачные ракурсы для трансляций и вовремя переключать камеры.

Одним из проектов в этой области является российский стартап EORA, посмотрите пример трансляции, управляемой их нейросетью Sportrecs:

Да, пока по качеству такая трансляция очень сильно уступает профессиональной команде операторов и режиссеров, но во-первых технологии не стоят на месте, а во-вторых, такое качество трансляции кажется вполне уместным для малобюджетных или любительских соревнований.

Концепция предиктивности

Искусственный интеллект при объединении с концепцией больших данных (BigData) активно используется в системах моделирования и прогнозирования.

Один из лидеров в сфере технологических инноваций, компания IBM, еще в 2017 году разработала подвариант своего ИИ Watson Sports, специально адаптированного для анализа игровых данных и прогнозирования на их основе исходов матчей.

Другой гигант — компания Alphabet (Google) работает над проектом DeepMind. В партнерстве с английским футбольным клубом Ливерпуль, компания пилотирует использование нейросетей для выявления закономерностей, которые не может заметить тренер и предоставить ему дополнительные данные и рекомендации по изменению тактической схемы для увеличения вероятности выигрыша.

Нейросети могут, анализируя огромные объемы данных, предсказывать и многое другое — посещаемость спортивных событий, вероятность получения игроком травмы, взлеты и падения в его спортивной форме, и многое другое.

Автоматизация маркетинга и рекламы

В мир традиционного маркетинга и рекламы ИИ ворвался уже достаточно давно — алгоритмы используются для улучшения показателей конверсии, выбирая наиболее эффективный, наиболее “работающий” рекламный контент для различных групп зрителей. В этом вопросе спорт просто идет в фарватере общих трендов.

Не секрет, что время спортивных звезд — крайне дорогой ресурс, да и график у них довольно плотный. Возможности сделать фото- или видео-сессию с ведущим игроком клуба можно ждать месяцами. И здесь на выручку может прийти технологи DeepFake, которая уже сейчас активно используется в кинематографе — технология синтеза, позволяющая на основе анализа внешности и голоса актера, в дальнейшем автоматически “замещать” ими лицо и голос дублера.

Именно с помощью этой технологии, например, был снят ролик с Бекхэмом для организации Malaria Must Die. «Озвучивали» футболиста девять выживших после этой болезни, а движения губ и мимику синхронизировали с помощью ИИ.

Долго ломали голову над тем, а не стоит ли разделить эти две технологии на два крупных раздела. Но всё-таки технологии родственные и тесно переплетающиеся. Поэтому, будем их рассматривать, как единый тренд.

У этих технологий в спорте две большие области применения — продажа билетов и создание уникальных коллекционных предметов (collectibles).

Еще в 2018 году все билеты на матч Суперкубка УЕФА между командами «Реал Мадрид» и «Атлетико Мадрид» были проданы с использованием блокчейн-технологий, интегрированных в систему мобильной продажи билетов.

Преимущества блокчейн-технологий в первую очередь заключается в том, что все транзакции совершенно прозрачны. Это может стать хорошим решением для одной из самых проблемных зон спортивного билетного рынка — вторичного рынка, которым заправляют спекулянты, а зачастую и откровенные мошенники. Продажа билетов, основанная на смарт-контрактах, позволит отследить всю последовательность транзакций и защитить права покупателя.

Но как быть с тем, что для многих спортивных болельщиков, билеты на памятные матчи являются предметом, если не коллекционирования, то бережного хранения — цифровой билет в альбом памяти не подклеишь.

Здесь на помощь приходит технология NFT — уникальных цифровых активов (как правило, изображений), в которые можно превратить билет. Известный предприниматель, спикер, криптоинвестор и инфлюенсер Гари Вайнерчук провел в мае 2022 года конференцию VeeCon, попасть на который можно было только купив NFT-токен, исполнивший роль билета на мероприятие.

Еще одна из очевидных сфер для возможного использования NFT в спорте — создание коллекционных предметов. Мы работаем со многими спортивными клубами, чьи армии болельщиков насчитывают порой миллионы, а наиболее активная часть фанатской базы составляет зачастую несколько сотен тысяч человек. Это готовая аудитория для таких “цифровых” предметов коллекционирования.

“Рынок NFT в целом по прогнозам вырастет к 2025 г. до $75 млрд с нынешних $14 млрд, то есть поднимется в пять раз, а спортивный сегмент в этом процессе видят одним из основных”, — пишут Ведомости в своей статье, посвященной использованию NFT в спорте. “Свою коллекцию в сентябре выпустила Континентальная хоккейная лига (КХЛ), Российская премьер-лига (РПЛ) продала права на NFT-продукты крупному футбольному сервису Sorare. При этом футбольный «Спартак» договорился об NFT-партнерстве отдельно, свои токены выпустили Хабиб Нурмагомедов, Александр Усик, Константин Цзю и др.” — продолжает свой рассказ издание.

Дополненная реальность

Дополненная реальность активнее всего используется в телетрансляциях и стала уже скорее не трендом, а одним из стандартов индустрии. Именно с помощью этой технологии зрители получают знаменитую теперь уже картинку в режиме “360 градусов”, когда любой игровой момент можно рассмотреть с разных точек. Технология стала активно использоваться после того, как ее опробовали BBC для трансляции чемпионата мира.

AR начинает активно использоваться и на ряде стадионов. Еще в 2019 году клуб по американскому футболу использовал AR для формирования уникального опыта для болельщиков: с помощью своих смартфонов на фоне реального физического стадиона возникали гигантские фигуры спортсменов с их ключевыми статистическими показателями.

Российский футбол тут не отставал и в том же 2019 году ФК «Краснодар» представил официальные AR-маски болельщиков для одной из популярных, но запрещенных ныне социальных сетей. Клуб опубликовал пилотный вариант AR-эффектов со своими цветами и символикой, которые можно использовать, выкладывая фото или видео в соцсети. По нашим сведениям, похожую функцию собираются ввести для своих фанатов и ряд ведущих российских хоккейных клубов.

Виртуальная реальность

С точки зрения VR (виртуальной реальности) — пока это скорее будущее спорта, но кажется уже очень недалекое.

Концерт Трэвиса Скотта в Fortnite, состоявшийся в разгар пандемии в 2020 году собрал 12 млн зрителей. Самые крупные физические стадионы редко вмещают более 80 000 человек, так что возможность присутствовать виртуально и видеть игру буквально “изнутри” таит в себе будоражащие воображение возможности.

В этом смысле традиционный спорт может начать тесно переплетаться с киберспортом, который для многих пока остается непонятным. Компания Virtex буквально на днях представила проект "виртуального стадиона" — нового способа смотреть матчи киберспортивных команд.

Технология будет распространяться в виде приложения для ПК. С ее помощью фанаты смогут посетить киберспортивные мероприятия двумя способами: побывать на виртуальной арене, напоминающей реальный стадион, или же отправиться внутрь матча. Второй вариант позволит перемещаться по карте прямо во время противостояния киберспортсменов, как в шлеме виртуальной реальности.

Отчасти, мы уже затронули тему анализа больших массивов данных в разделе, посвященном нейросетям и искусственному интеллекту. Bigdata активно используется для анализа исторических данных и тестирования гипотез. В полуфинале Кубка мира по футболу 2014 Германия разгромила одних из фаворитов турнира — бразильцев со счетом 1:7. Этот результат был достигнут, не в последнюю очередь, благодаря bigdata, в результате использования которой была сделана гипотеза о том, что для победы достаточно будет увеличить скорость перепасовки в центре поля.

Другой областью применения больших данных является скаутинг. Сопоставив множество факторов на достаточно большом периоде времени можно обнаруживать определенные паттерны в динамике показателей игроков, становившихся в результате лучшими на своих позициях (вратарей, нападающих, полузащитников, и т.д.) Эти знания можно использовать уже для отслеживания перспективной молодежи или для подбора игрока, способного наилучшим образом закрыть позицию, требующую усиления.

Если вы по какой-то причине до сих пор не посмотрели фильм Moneyball (Человек, который изменил все), основанный на реальной истории генменеджера Оклендской команды по бейсболу — обязательно посмотрите. Этот фильм считается уже хрестоматийным в спортивном менеджменте.

Гиперперсонализация — немного другой тренд, пришедший из сферы ритейла и медицины и обозначающий супер-персональный подход к каждому покупателю (или паценту) с учетом его индивидуальных особенностей.

Совместное применение концепции больших данных и гиперперсонализированного подхода может используется для предупреждения травм и повышения эффективности тренировок атлетов. Анализ данных поможет, основываясь на опыте других игроков с похожими данными, выявить общие паттерны и подобрать оптимальную диету или программу тренировок для конкретного игрока.

Точно так же, в связке с большими данными, гиперперсонализация позволяет выявлять паттерны в поведении болельщиков. Обратив внимание на то, что конкретный болельщик часто покупает билеты в семейный сектор и делал покупки детских товаров на стадионе, можно адаптировать под него email-рассылку, больше рассказывая об активностях для болельщиков с детьми.

Эти технологии сейчас активно развиваются в автоматизированных системах работы с болельщиками (FRM-системы) и заботы об игроках (Player Care Management - системах), о которых мы постараемся рассказать подробнее одной из наших следующих статей.

Посещение стадиона любимой команды иногда превращается в целый квест — нужно пройти сложную систему досмотра и контроля билетов на входе, найти свое место на стадионе, в перерыве отстоять огромную очередь в буфет … Все это, конечно же, не улучшает впечатление. И постепенная цифровизация стадионов способна исправить эти и многие другие недостатки “аналоговых” стадионов.

Уже сейчас на многих крупных стадионах вы можете заказывать еду и напитки прямо до своего места. Формат такого заказа через приложение протестировали еще в 2018-м на стадионе Спартака «Открытие Арена». Летом и осенью 2022 года Яндекс.Еда доставляла заказы на крупные футбольные и хоккейные игры, а с 2023-го этот сервис стал доступен на 16 крупнейших стадионах в миллионниках на постоянной основе.

ЧМ2022 по футболу в Катаре стал своеобразным парадом новейших достижений в области цифровизации стадионов. Мячи были снабжены умными датчиками, а камеры следили не только за игроками, но и за зрителями. ИИ определял безопасность обстановки, анализируя в режиме реального времени лица гостей чемпионата. Другая система датчиков анализировала потоки людей и прогнозировала вероятность давки.

В те стадионы, которые проектируются и строятся сейчас, уже заложены высокотехнологичные возможности, а старые активно модернизируются. В 2023-м кажется. что будущее уже наступило — безбарьерный вход на стадион по биометрии и дроны-доставщики уже совсем не за горами. Технологически это возможно хоть уже сегодня.

К сожалению, в этой части российский спорт пока идет “против ветра” и, наоборот, возводит дополнительные барьеры для болельщиков. FanID — паспорт болельщика, который теперь обязан получать каждый зритель для прохода на стадион вызвал много споров, снизил посещаемость стадионов и, в итоге, дошло до того, что по этому поводу уже успели высказаться даже первые лица страны. Но мы верим, что рано или поздно, великолепные цифровые стадионы и ледовые арены появятся и у российских клубов.

Хорошо это или плохо, но стоит признать факт — технологии прочно захватывают мир и “мир спорта” не стал исключением. Несколько десятков лет назад спорт высоких достижений был невозможен без “фармы”, а сегодня такой спорт невозможен еще и без “цифры”.

Мы выделили эти семь технологий, которые могут оказать ключевое влияние на спортивную индустрию в течение нескольких следующих лет.

Если статья была полезной или познавательной для вас — мы будем рады “лайкам” и “репостам”. Это даст нам мотивацию делиться опытом цифровизации спорта и дальше.

Кроме этого, у нас есть Telegram-канал, в котором мы делимся инсайтами разработки цифровых продуктов не только для спорта, но и для других индустрий.