在不断发展的电竞领域，数字技术的更新迭代在推动行业发展上发挥着至关重要的作用。近年来最为显著的突破，是人工智能（AI）与电竞的融合，AI的加入改变了电竞选手的竞技方式，教练依靠AI完成以往需要大量人力才能解决的数据分析工作，自动生成内容正在帮助用户更直观理解赛事......

随着电竞专业性的不断提升，AI已经成为电竞产业的必需品，甚至越来越具有“决定性”。

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AI如何改善电竞赛事？

AI在电竞领域的应用，最为显著的当是在比赛层面。

在2022年英雄联盟LCK联赛春季赛季后赛中，Team Liquid以0-3的成绩意外输给了Evil Geniuses，从而无缘2022年全球总决赛。

比赛失利的很大原因，是因为Evil Geniuses在BP阶段（游戏角色选择）做出了Team Liquid完全没预料到的动作，Team Liquid无法从对方的阵容中读懂对手的策略和意图。

此前，Team Liquid的战队教练都是手动准备阵容和战术，《英雄联盟》中有168个英雄，尽管比赛期间会进入“特定比赛模式”——也就是越重要的比赛选择的阵容就越稳妥、保守，但这对教练组来说仍不是一件容易的事。尽管大多数战队仍在使用人工做赛前准备、分析工作。

在输给Evil Geniuses后，Team Liquid意识到数据分析在比赛中的重要性，并与SAP达成合作，使用SAP AI Core训练AI模型以实现流程自动化。

Team Liquid在SAP业务技术平台（SAP BTP）上构建了解决方案，并在SAP HANA云中存储了1.6 TB的过往比赛数据。AI会提供最佳选秀和禁选建议，以优化获胜机会，并且在选秀期间，它会将预测可视化，并在每次选秀和禁赛后提供当前的获胜概率。此外，该工具还可以进行与不同战队之间的BP训练。

在一次采访中，Team Liquid合作伙伴经理Thom Valks透露Team Liquid 曾经尝试在 Excel中完成这些工作，但得到的结果过于散乱和随机，而当数据不理想时，更多还是依靠经验和主观决策。

电竞对AI的应用并不仅限于赛前准备阶段， Team Liquid Dota的首席分析师Jabbz曾表示，很多时候，需要的不是复杂或最炫的数据，更多时间需要的是“效率”，在实际比赛过程中，没有那么多时间进行深入研究，拥有节省效率的工具就变得尤为重要。

在Team Liquid的AI解决方案中，有一项名为“追踪模式”的功能，在只有很短的时间来分析对手时，追踪模式可以提供对手的风格，需要关注哪方面的信息，战队则可以围绕这些信息制定战术。

在接受媒体采访时，Team Liquid英雄联盟分析和数据主管Haitham谈到，Evil Geniuses是一支通常以中路为中心进行比赛的队伍，但在比赛中，Evil Geniuse将重心放在了上路，在第一场比赛结束后，Team Liquid注意到了这一趋势，并跟踪了对手的动作和模式，从而洞察了对手的策略完成了反击。数据帮助Team Liquid报了Evil Geniuses的仇，并获得了参加世界赛的资格。

如今，AI在电竞比赛中已经成为常态，AI的加入可以助力从业人员可以分析大量比赛数据，例如游戏内决策、比赛统计数据以及选手动作或行为。通过对这些数据的解读，洞察竞争对手的所表现出的行为趋势，从中找到应对策略。而随着电竞产业规模的不断增长，进一步提升了赛事的竞技性，这也加速推动了相关AI工具在产业中的应用。

以Team Liquid为例，电竞战队对AI的使用并不仅限于此，Team Liquid的体育科学和分析高级总监Hart指出，他们正在使用语音转录软件来记录选手的沟通，利用AI粉丝对话内容，以获得帮助选手提高水平的见解。他们还使用gen AI来支持教练组减轻重复工作。

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AI生成迭代电竞内容创作

AI在电竞领域的另一项显著应用，是面向用户层面的可视化赛事数据内容。

电子竞技数据和分析公司HUDstats，就擅长使用其高级视频分析 (AVA) 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决方案，从现场电子竞技广播中实时提取数据，然后自动将数据汇总为统计数据，输出成用户可以快速理解的可视化数据界面，为娱乐、指导等目的提供可参考的内容。

具有代表性的案例是，HUDstats为FC 24官方电竞联赛LaLiga（西甲）提供的解决方案，该联赛使用HUDstats的AI驱动的数据收集平台来自动收集电竞数据、丰富赛事内容输出，并以此扩大内容制作。整合HUDstats的AI数据收集和聚合技术，加上丰富的内容可视化和视频亮点功能，帮助LaLiga电竞联赛能够从电竞数据中挖掘更多价值。它还消除了手动处理和聚合游戏数据的需要。

LaLiga联赛无缝集成了HUDstats API，以便访问统计数据并丰富其网站上的内容。整个赛事的所有信息都经过简化和可视化集中在一个页面，解说员可以轻松访问整个赛季球队和球员的表现数据，从而创造出更具吸引力的解说评论。球队也有自己的专用界面，其中包含指标和表现统计数据，可以更清楚地了解他们本赛季的具体表现。视频片段生成功能，可以让选手将比赛精彩片段分享在社交平台，加强与粉丝之间的互动。

另一项则是用户在日常赛事直播中常见的功能，在2023年FIFAe国家杯电子竞技锦标赛中，HUDstats与荷兰皇家足球联合会 ( KNVB ) 合作，提供机器学习和人工智能技术来改善荷兰电子竞技国家足球队E_Oranje的直播。他们提供了更详细的游戏数据和统计数据，例如射门次数、传球次数、控球时间、罚牌和点球，这些功能进一步增强了赛事的叙事能力并提供更多的比赛见解。

这在当下的电竞赛事中已经不算稀奇，以英雄联盟赛事为例，在观赛时用户不仅可以看到游戏中原有的数据——例如击杀、助攻、经济资源等，直播平台也会提供额外的信息和精彩片段回放，让玩家更清楚了解选手在比赛中做了什么。

更具创新性的，是基于赛事数据信息所自动生成的不同内容。AI自动生成与电竞的结合，是将单纯的视频源转化为不同内容，无论是视频精彩片段还是书面社交媒体内容、比赛分析或评论源。高级视频分析 (AVA) 技术从视频源中提取的原始数据随后被输入到生成式AI工具中，通过点击就能将其转化为精彩的内容。

可以说，这种生产模式为内容平台、赛事官方提供了极大的创作自由和灵感，增强社交媒体渠道、提升观众的参与度。

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游戏、电竞是AI技术的理想试验田

AI在电竞领域中的应用还有很多，比如分析公司Shikenso Analytics也会监控直播和比赛，但其更专注于品牌推广和合作伙伴这个方向，该工具可以计算某个品牌在直播中的曝光量。

以往谈到电竞与AI的融合，所得出的结论往往都是正向的。但具体是怎样正向，我的看法是：AI为电竞带来了超乎想象的创造力，但依旧保持“工具性”这个特征。

早在2020年，腾讯 AI Lab 就与王者荣耀推出了策略协作型 AI“绝悟”，彼时的AI就已经拥有了匹敌、战胜职业电竞选手的能力，但我们并没有看到AI站在赛事舞台上代替选手参与比赛。相反，电竞AI更注重技术层面的发展，例如，腾讯AI Lab与王者荣耀共同打造的“开悟”AI开放研究平台举办公开赛，为全国高校AI学子打造广阔技术交流平台；在教育侧，开悟发布“AI人才培育解决方案”，面向全国高校推出人工智能多智能体阶梯式课程方案。

回到AI在电竞领域中的应用，我们可以看到AI掌握在创作者、从业者手中，AI的融入并没有出现那个根本性问题——替代淘汰一大批岗位，从业者用它减轻重复性的工作，更有效率的为产业服务、产出更有创意的内容。

我们无法一一列举AI融合电竞所引发的“爆炸性创新”，但可以看到的是，本身就具备数字技术特征的游戏、电竞产业，与AI有着更高的契合度，是AI技术应用绝佳的试验田。两者的融合，推动游戏、电竞产业实现了创新升级，同时又相辅相成，反向推动AI技术不断升级。

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