12月18日，卡塔尔世界杯总决赛将正式开战。
由卫冕军法国对上寻求队史第三冠的阿根廷，同时也是两位顶尖球星兼巴黎圣日耳曼队友梅西、姆巴佩的「内战」。
面对如此强劲的对手，冠军又会花落谁家呢？
不如，我们来看看AI怎么说吧！
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AI预测：阿根廷小概率战胜法国
先上结果，根据模型的预测，两队胜出的概率非常非常接近。
其中，阿根廷会以十分微弱优势领先，胜率为35.1%；与之相对的，法国是35.0%。
综合胜率为：阿根廷50.2%，法国49.8%。
在诸神的黄昏，最后一舞
2022年FIFA世界杯，有着非同寻常的意义。
这一年世界杯，被比作「诸神的黄昏」。这次世界杯，很可能是诸位巨星在卡塔尔的「最后一舞」。
梅西，C罗，莫德里奇，迪玛利亚，苏亚雷斯，诺伊尔，莱万，本泽马，甚至内马尔……这不是名单，是我们的青春。
梅西，这个带领巴萨4夺欧冠冠军，获得7次金球奖的男人，他的荣誉榜上唯独少了大力神杯。
2014年，是阿根廷国家队实力最强劲的一年，也是梅西离大力神杯最近的一次。
这张照片，令无数球迷心碎
而这一次出战卡塔尔的阿根廷队，空前团结。梅西这次，也是真正融入了球队体系。
随着比赛的进展，越来越多人承认：梅西确实展露出了冠军相。
可以看出，梅西在决赛中的45次射门（射门和创造的机会）贡献了阿根廷总射门的56.3%，这几乎与马拉多纳对1986年阿根廷世界杯冠军的影响相同。
这届阿根廷队的球员，普遍实力大于名气。主帅斯卡洛尼，也打造出了一套真正适合阿根廷队的战术。总之，今年的阿根廷队，比以往的任何时候，都更像一个整体。
不过，由于缺乏爆破型的边锋，阿根廷队太过依赖梅西这个命门。一旦阿根廷中场没有优势，梅西的威力就小了一半。
自从1986年的马拉多纳以来，还没有一个国家像梅西时代的阿根廷那样如此依赖一名球员
而且，阿根廷的边后卫弱，防守一般，尤其体能下降，失去绞杀能力后，后防单兵能力非常有限。
如果阿根廷想赢，不能指望梅西，需要恩佐、劳塔罗、阿尔瓦雷斯这些年轻一代站出来，挑起大梁。
这个b站大热视频，说出了广大球迷的心声：「梅西，我没有第二个青春去追逐你了」
而今年的法国队，巨星云集，阵容豪华。姆巴佩的速度，让所有球队都头疼。
拥有吉鲁、姆巴佩、科纳特的法国队，在大部分位置都有着不小的优势；并且这些球星，都处于当打之年。
回顾这届世界杯法国队以往的比赛，可以看出，他们大部分时间处于防守的态势，面对实力强劲的对手，他们经常把控球权交给对方。
不过，这届世界杯的八强中，控球率低的一方，最后都赢了。
尽管梅西是最受对手密切关注的球员，但他在本次锦标赛的众多进攻指标中，都处于领先地位。
法国队方面，虽然后防能力出众，但本届比赛中每场都有丢球。
我们都知道，决定一个球队在世界杯能走多远，看的是短板。
目前来看，法国人或许缺乏真正的核心（上届世界杯能够夺冠，法国队的核心是格列兹曼和博格巴，而这一届，姆巴佩未必当得起这一核心）。
阿根廷和法国，都属于更注重防守的球队，所以可以猜测，双方都会采取更谨慎的进攻策略。
虽然在此之前法国对阿根廷的战绩并不那么漂亮——在12次交锋中只赢了3次，在世界杯的3次比赛中输了2次。但上届世界杯上那场史诗般的4-3胜利让德尚的球队走上了夺冠之路。
事实上，法国队已经连续赢得了七场世界杯淘汰赛，虽然比巴西队的记录少了两场，但他们很可能会成为继1962年巴西和1938年意大利之后第三支成功卫冕的球队。
巴黎内战：梅西迎战姆巴佩
在这场比赛中，梅西依然是阿根廷能否走向胜利的关键。
本赛季欧冠前五名联赛中，没人比梅西更具威胁，在非点球情况下，平均每90分钟，他就有1.2次预期进球。
他在本届比赛中有5个进球和3次助攻，包括上次对阵克罗地亚时为阿尔瓦雷斯的漂亮助攻。
至此，这位35岁的老将在他世界杯生涯中的进球数，已经达到了破纪录的19个。
在本届世界杯上，梅西参与了阿根廷的43次开场射门，是除德保罗（26 次）之外其他球员的两倍多。贡献相当的，只有姆巴佩。
在决赛中，梅西很可能会再进一球，而这也会让他成为有史以来第一个在单届世界杯每轮比赛中都进球的球员。
根据AI的预测，梅西会利用埃尔南德斯留下的空档，然后和阿尔瓦雷斯配合穿插，突破瓦拉内和科纳泰两人的防守。
作为梅西在巴黎圣日耳曼的队友，法国队的姆巴佩的实力不容小觑。
毕竟，他已经拿过一次世界杯冠军了。
由于姆巴佩在此前对阵克罗地亚的决赛中取得了一粒进球，如果这次能够再进一球，那么他将以23岁的年纪，成为在多场决赛中取得进球的最年轻的球员。
与此同时，姆巴佩和格列兹曼，都有机会成为第五个在两次决赛中进球的人，以及第二个（继1958年和1962年的瓦瓦之后）连续两次进球的人。
体育分析进入AI时代
在过去的十年里，得益于跟踪数据，体育界的人工智能革命主要集中在三个关键领域：
- 使用计算机视觉或可穿戴设备收集更深入的数据
- 利用跟踪数据进行更深入的类型分析
- 进行更深入的预测，以获得更好的预测结果
比如在这届世界杯上，我们就可以利用AI分析出球员在面对压力时是如何控球的，同时还可以动态地为整场比赛中离球最近的三名对手球员分配压力水平，然后确定控球球员的整体压力水平。
以梅西为例，他在持球时受到了259次高压——比其他任何球员都多45次，而他每90分钟40.9次的平均得分，高于任何至少出场300分钟的球员本次比赛的分钟数。
Stats Perform的AI预测模型基于世界上最丰富的体育数据库，可以用来评估数以千计的数据点，以及跨越几十年历史的赛季和比赛记录。模型通过各种数据输入进行调整和转换：
- 比赛地点和条件
是否占据主场优势、是常规赛还是季后赛、比赛是一天中的什么时间进行
- 球队的具体数据
球队的优势和劣势、历史对阵表现、最近的对阵表现
- 球员的具体数据
球员的优势和劣势，历史和近期的对阵表现
- 比赛情况
当前比分、剩余时间、是常规时间还是加时赛
数据收集
收集数据的主要目的是为了在赛后进行数字化的复现，因此，我们需要知道发生了什么（即最终结果是什么），它是如何发生的（即描述导致该结果的事件）以及它是如何完成的（即事件的执行情况如何）。
使用高水平的box-score统计可以很好地总结一场90分钟的足球比赛，例如各队的射门次数，控球率分布，哪支球队有更多的角球，犯规更多等等。
事件数据，则提供了比赛期间关键时刻的额外背景信息，有着比box-score更多的细节。
同样，比赛的空间数据（即球员的空间位置）可以提供比赛中一些关键事件的视觉重建，例如一个特定的进球是如何被打进的。虽然这与观看视频不一样，但它是真实世界比赛的快速数字化视图，可以在几秒钟内重建。
追踪数据是目前在体育领域捕获的最详细的数据。
AI可以通过观看大量的视频录像来获取比赛中各个队员和足球的数据，从而将他们的位置映射到到虚拟的球场之中。为此，负责的CV模型需要进行以下三个步骤：
- 将视频中的像素转换成代表球员和球的运动轨迹的点，以便进行可视化。
- 点在一定时间内的运动轨迹可以被映射到运动中的语义事件（如射门）。
- 从确定的事件中，可以得出预期指标，以解释球员在某一特定事件中的执行情况（即预期进球）。
数据分析
不过，刚才的这些数据并不能直接用于比赛分析。
一方面球队的策略和阵型是隐藏在那些数据点之中的；另一方面，由于球员在球场上的位置在不断变换，跟踪数据充满了噪音。
于是，团队开发出了一种可以更好地可视化和解释跟踪数据的方式——「平均阵型」。
由此，就能分析球队在进攻或防守时的结构如何演变，或者在不同的背景、情况或阵型如何比较了。
在比赛进行中，AI还可以在球场图上用点表示的现场比赛的同时，显示平均比赛动作。
简单来说就是，用蓝色显示主队，用红色显示客队，用白色显示「第三队」，从而展示其他球队通常会如何处理同样的情况。
此外，教练还可以输入自己希望尝试的战术，然后让AI模拟相应的执行结果。
写在最后
诸神的黄昏，我们都是旧时代的残党。
再过三十多个小时，我们就将迎来阿根廷和法国的巅峰之战。
有人说：卡塔尔世界杯后再无梅西，这一次，就是末代球王的绝唱。他会如愿以偿地捧起大力神杯吗？
法国队又是否能再次卫冕？
现在，法阿大战气氛到位了，让我们拭目以待！
