NBA开发AI指标「杠杆分数」　量化球员关键时刻贡献 2025/12/4 18:04（12/4 19:11 更新） https://reurl.cc/GGjGXd 美国职篮NBA与云端大厂AWS合作，本季将陆续推出由AI赋能的统计资料，其中「投篮难度 」将透过新的资料指标进行量化，评估每次投篮的诸多环节，例如防守干扰相关的施压强 度与防守距离等。中央社记者吴家豪拉斯维加斯摄　114年12月4日 （中央社记者吴家豪拉斯维加斯4日电）在美国职篮NBA比赛关键时刻投进致胜一击，往往 成为头条新闻，但一次关键防守篮板或抄截，又该如何计算对胜负的影响力。NBA正与云 端大厂AWS合作，透过AI技术开发全新的「杠杆分数」，不再只看单纯得分数据，而是量 化球员在关键时刻对球队胜率的真实贡献。 NBA与亚马逊旗下AWS（Amazon Web Services）本周在美国拉斯维加斯举行的re:Invent年 度大会上，揭晓双方合作的「NBA深度赛场」（NBA Inside the Game）篮球智慧平台细节 。 除了已经公布的「引力」（Gravity）指标来量化球员吸引防守的程度之外，NBA预告即将 推出「杠杆分数」（Leverage Score）与「控球分数」（Handle Score），试图用更科学 的方式，解答谁才是场上真正的主宰者。 NBA统计技术产品开发部门副总裁罗尔夫（Charles Rohlf）3日出席re:Invent大会 Sports Forum座谈表示，传统的「关键时刻」（clutch time）通常是指比赛最後5分钟、 分差在5分以内，球迷目前已可在NBA官网上透过筛选器查询相关数据。然而「杠杆分数」 将更进一步，底层依赖的是「胜率模型」（Win Probability Model）。 「这不只是关於得分」，罗尔夫解释，杠杆分数衡量的是球员每一个动作，无论是篮板、 抄截或助攻，如何改变球队当下的获胜机率。 这意味着，在胶着战况抓下一个防守篮板，其「杠杆分数」可能会比垃圾时间的灌篮高出 许多，因为它直接影响了胜负天秤。这项指标预计将在近期的赛事转播中亮相。 NBA也计划在明年全明星赛期间推出更具娱乐性的「控球分数」。罗尔夫透露，这个模型 将专注於球员的运球技巧，量化那些令人眼花撩乱的跨下运球、背後运球与转身动作，让 「脚踝终结者」的球技也能转化为具体数据指标。 支撑这些进阶数据的，是庞大运算能力与电脑视觉技术。NBA透过架设在球场的摄影机， 系统能以每秒捕捉60次的频率，取得每名球员身上29个骨骼点的三维座标，包括头、肩、 肘、膝、脚趾等。 「这些数据量从过去的一场比赛一个纪录点（Box Score），暴增到现在数百万个资料节 点」，罗尔夫强调，直接把数据丢给球迷只会造成困扰，NBA的目标是把这些数据转化为 「篮球故事」。 现场与会者提问，这些进阶数据能否套用到乔丹（Michael Jordan）或「上古神兽」张伯 伦（Wilt Chamberlain）的比赛影片中。NBA统计平台与营运首席产品经理麦吉尔能（ Ian McKiernan）回应，这是团队「希望能做到的事」，而且在技术上并非完全不可行。 目前的引力模型主要依赖二维追踪数据，这代表理论上可以透过历史转播画面进行回溯分 析。 「我们没有乔丹时代的球员追踪数据，但我们有当年的转播画面，尽管画质有些粗糙」， 麦吉尔能表示，若能克服影像辨识的技术门槛，未来球迷或许能看到乔丹与詹姆斯（ LeBron James）在「引力」或「杠杆分数」上的跨时空对决。（编辑：张良知）1141204 新闻出处:中央通讯社 https://www.cna.com.tw/news/ait/202512040291.aspx --

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