数字运动员工具通过肩垫内置传感器、摄像机和光学追踪技术，收集所有32支球队每位球员在训练和比赛中的信息。——美联社
伤病是美国国家橄榄球联盟（NFL）不可避免的组成部分，因为每次攻防都需要高速冲撞、强力撞击和高强度体能消耗。每个赛季的成功往往取决于哪支球队能在赛季末保持最健康的状态，而一连串伤病已经阻碍了巴尔的摩、旧金山和辛辛那提等季前夺冠热门球队的表现。
鉴于球队每赛季投入数亿美元组建阵容，确保球员健康出战至关重要，任何微小优势都可能转化为赛场上的更好表现。为此，NFL近年来转向技术手段，与亚马逊云科技合作开发了一款基于数据和人工智能的伤病预测工具，以帮助球队管理球员健康状况。
"球迷希望看到心仪的球员上场，球队老板当然也想让球员出战，运动员自己更渴望参赛，"亚马逊云科技全球体育业务主管朱莉·索扎表示，"我们能为此做得更好并保持球员健康，这本身就是一项崇高的事业。"
"数字运动员"工具采集32支球队所有球员在训练、练习和比赛中的视频与数据，为每支球队提供球员工作负荷强度、潜在伤病风险等信息，同时帮助追踪全联盟趋势和基准指标。这是所有球队接入"数字运动员"门户的第三个赛季，医疗团队称其极为有益，称之为"一站式信息平台"——此前这些数据从未能集中获取。
明尼苏达维京人队健康与表现副总裁泰勒·威廉姆斯表示："本质上，它为你提供更多信息，让你提出更好问题，进而实施更有效的干预措施，使流程更高效。归根结底，若用一句话概括运动科学：我们如何测量和评估以提升自身效能？"
该工具使用肩垫传感器、摄像机和光学追踪技术收集32支球队所有球员的训练和比赛信息，原理类似于"NextGen数据系统"（用于确定持球跑速最快球员或接球手在传球路线中创造的分离距离）。但数据量级截然不同：NextGen系统整个赛季生成约5亿个数据点，而"数字运动员"每周即可达到同等规模，这意味着必须借助机器学习和人工智能技术才能解析海量数据并提取有效信息。
"如此庞大的数据量意味着无人能靠纸笔或Excel表格完成分析，"索扎强调，"这绝对是高性能计算机、机器学习和人工智能的工作范畴。"
"数字运动员"的核心优势在于整合32支球队和1500多名球员的数据，为训练团队和教练提供洞见：识别特定时段更易受伤的球员，以及验证哪些措施有助于降低伤病影响。球队已用它优化训练营日程安排、调整当周训练强度，并判断哪些球员或位置组训练过度——适当降低负荷可预防反复发作的软组织损伤。
"你需要找到足球训练的黄金平衡点，既不过度疲劳也不准备不足，"威廉姆斯解释道，"踢的球越多，球技越精，但疲劳度也越高。这是战术与表现的跷跷板平衡：如何让球员以最安全的方式发挥最佳水平，延长职业生涯？"
威廉姆斯表示，多数数据印证了他原有的认知，但有时也能捕捉到先前忽略的细节。实证数据还能帮助他说服需要休息的球员或调整训练强度的教练——有时甚至可推动团队加大训练力度。该模型通过追踪减速、加速、场上总负荷和变向频率等指标，量化球员工作量。
NFL表示自引入"数字运动员"后整体伤病有所减少，但威廉姆斯强调影响因素众多，无法确认直接因果关系。"人们总期待找到‘铁证’：若执行A并搭配B，就能得到C。但现实并非如此。"他指出，"没人能真正预防伤病，关键在于构建最佳风险缓解方案。测量越精准，风险管控越有效。"
NFL还利用该系统模拟规则变更的影响，例如上赛季实施的新开球规则或针对"髋部下压擒抱"的严管措施。"数字运动员"通过模拟10000个赛季，分析新开球规则对伤病率的影响。该数据还指导了头盔改进决策——NFL高管道恩·阿蓬特表示，数据分析促使联盟为四分卫头盔后部增加填充物。
"去年NFL脑震荡数量降至有记录以来最低水平，"阿蓬特说，"这归功于我们利用数据开发更优装备、高性能头盔，并根据球员承受的撞击类型改进制造工艺。"
阿蓬特提到，部分传统人士最初质疑这是"伪科学"，但现在从教练到医疗团队再到球员都更易接受。"它已被视为补充工具，"她解释，"既不替代教练为特定运动员或球队制定的最佳决策，又能提供针对性建议——比如指出某球员受伤概率高出X倍。当球队尤其在训练营期间开始损失球员时，他们会更重视这些数据。"——美联社
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