10月12日，体育数据公司Sportradar宣布完成对MOCAP Analytic的收购。MOCAP公司在上赛季同金州勇士队达成过协作。
这次收购并不算意外，此前，Sportradar一直在谋求通过职业体育联盟的赛事数据协作业务从而完成扩张——近两年，这家处于扩张阶段的公司拿下了包括FIFA，NFL，ITF，电子竞技赛事ESL等用户。
早在去年9月，NBA就宣布了Sportradar和Second Spectrum两家数据公司2017-2018赛季起成为新的NBA数据协作伙伴，新合同价值2.5亿美金，签约6年。选择新公司从而结束了同老牌体育数据巨头STATS公司长达十六年的协作。
各大联赛独家数据版权的开发权益一直以来是赛事数据协作公司的必争之地，就拿这份公布于去年9月的合同来看，涉及Sportradar公司在流媒体、博彩公司、数据分发等面的业务。
除去博彩业务对数据准确性有需求之外，球队、媒体以及直播中心三大B端数据应用板块的成长也需要更加精细数据的支撑。同时随着C端球迷对于数据解读、数据可视化需求的增长，使得NBA近年来加大推广球员跟踪手段，探索如何深层次地挖掘数据的价值，通过数据理解比赛，从而更好配合观众。
▲近年来，球员跟踪数据在NBA越来越受重视，MOCAP会对勇士队有球、无球跑动等数据追踪分析
比如，NBA新合同提及的Second Spectrum的产品主打卖点是机器视觉分析速度。此前SportVU通过分布在球场四周的摄像机捕捉球员运动细节，比赛中公布部分数据，赛后需要1至2小时得出进一步解析数据，分类剪辑后提供给助理教练做后续分析。如今Second Spectrum使用的系统体系可以每分钟更新收集数据，在每节比赛中间都会生成同等解析数据，更具时效性。
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正如Sportradar创始人Carsten Koerl在接受SportPro采访所说：“原始数据已经远远不能满足如今体育比赛各利益相关方的需求。”换言之，谁能更快、更迅捷地满足赛事方和数据处理需求，更好地呈现给媒体和观众，就能获得赛事联盟的青睐。
中国体育数据公司贝泰资讯CEO薛冬这么评价Sportradar的长处：“比如他们(Sportradar)一年覆盖的比赛是40万场，监控的比赛是55万场，至少是其他大型数据公司的数倍。”薛冬认为，Sportradar长处不仅在于数据源的综合，同65个国际体育组织和联盟有官方协作，而且还有领先的产品线覆盖——目前，Sportradar在博彩方面有Betradar产品体系，并且同ESL等电竞公司深度协作提供电竞产品，并为FIFA等体育组织提供反欺诈数据检测配合。
但对于拿下NBA数据协作新合同的Sportradar而言，本次收购行为为他们提供了一个新的数据分析维度，从而提高其数据产品分析能力的壁垒。Sportradar公司产品总监Ashok告诉谈球吧体育记者，MOCAP的加入势必帮助他们“提升到一个新的水准”。
这笔交易达成后，MOCAP联合创始人兼首席落实官Arian Forouhar将担任Sportradar的分析与数据叙事（Data Storytelling）副总裁。MOCAP另一位联合创始人Eldar Akhmetgaliyev将负责管理数据科学团队。
热爱新手段的勇士队给了MOCAP成立的灵感
▲勇士队在季后赛中在官网推出了一系列名为“Dubs Deep Dives”的分析文章。
与产品线趋于综合的Sportradar不同，MOCAP Analytics公司由Eldar Akhmetgaliyev和Arian Forouhar于2011年在硅谷创立，是一家通过人工智能分析体育数据的公司。目前由8人核心团队以及若干NBA，NFL的运动员，教练员顾问组成。
其中，核心团队中包括两名专门负责搭建“投篮命中率预测模型”等AI算法模型的数据科学家，一个后端分析师，两个前端施工师，两位设计师和体育专家。
MOCAP公司联合创始人Arian告诉谈球吧体育，这样的组合是为了“更好地理解球员跟踪数据，我们一直在思考用正确的方法来展示数据以及帮助球迷更好地理解比赛，也必须将团队的手段专长与运动专长知识相合”。团队中的首席施工师吴岳峰来自中国，他负责MOCAP数据处理的后端以及面向用户的产品的开发，并且协助Eldar研发AI算法。
六年前，当Arian与公司联合创始人Eldar Akhmetgaliyev第一次通过金州勇士队看到跟踪数据，他们认为这将颠覆体育数据分析和媒体范畴，于是组建了MOCAP开始研究开发这项人工智能手段来配合球迷。团队研发的人工智能通过分析比赛数据，全自动化生成上百张比赛的解析图，以此帮助粉丝提升对比赛的理解，进而提高赛事的参与度。
目前MOCAP的产品不仅面向球迷，后台抓取的数据内容包括球员每节比赛的移动轨迹和个人手段统计，球队也会利用这些分析结果提升自身实力。上赛季勇士队在季后赛中在官网推出了一系列名为“Dubs Deep Dives”的分析文章中的预测得分（Shot taking）和实际得分（Shot making）对比，就是这套AI体系革新的分析角度。
▲预测得分（Shot taking）和实际得分（Shot making）对比
但在创业初期，那时候大部分NBA球队都不太重视采集球员跟踪数据，球员跟踪手段也并未在美国四大联盟大范围普及。MOCAP最早探索的是橄榄球领域，他们与NFL的官方球员跟踪提供商Zebra Technologies达成协议，共同为球队提供数据配合。
MOCAP的早期商业模式是“SaaS”（系统即配合Software as a service）模式。为了保持公司的创意性和灵活性，MOCAP选择通过用户资助而非风险融资来获取研发经费。过去几年，他们曾与金州勇士队，亚特兰大老鹰队，Zebra资讯，Kinduct资讯等球队以及公司有过协作。由于很早进入该领域，MOCAP得以抢占先机，在相继探索了球队管理管理，体能训练与媒体协作等领域后，MOCAP团队最终确定了如今的成长方向：通过基于跟踪球员数据的体育叙事分析来增加粉丝参与度。
但是很快团队就遇到了成长瓶颈，手段的问题和障碍“是我们认为可以控制和解决的。更严峻的障碍是与范畴相关的，我们只能在数据权限限制的范围之内工作，同时还要尝试去指导各种团体关于球员跟踪数据的可能性。”MOCAP创始人Arian说。
美国职业体育数据版权管控严格，数据搜集样本量受限，如何获得数据版权成为一大难题。
与此同时，Sportradar也在寻找能更迅捷解决体育数据分析的手段，此前这家公司体育数据分析的产品主要形式是数据包，即根据B端用户的需求拆分、打包售卖产品。MOCAP则更进一步。他们的产品是将最新的比赛数据经过AI驱动的体育数据分析引擎处理之后，一百多张文字故事卡片就会自动生成，用户可以自行筛选、下载和分享。
本赛季起，NBA将为协作伙伴Sportradar开放所有数据权益，意味着公司将开发更多的数据产品，MOCAP的手段无疑能够帮助Sportradar升级他们的原有产品包。接下来Sportradar会与MOCAP一起开发应用于NBA和NFL的Game story和Game stream产品。球迷们将能够在可视化的分析中准确得到答案：哪位球星的超常发挥帮助球队赢下比赛，球队防守时应派出谁才能最有效地守住对方的当家球星，进攻端贡献突出的球员有哪些被忽略的防守端贡献，反之亦然。
▲MOCAP的球员手段对比分析
Arian则表示，他希望未来能“通过Sportradar在全球范围内的众多用户（包括Google，Facebook，Yahoo和Twitter）去实现为更多球迷提供体育数据叙事配合。”
人工智能体育数据分析公司会在中国出现吗？
尽管MOCAP在美国被Sportradar收购，但如今的中国，体育数据分析仍处于一个非常初级的阶段。
今年4月，MOCAP在北京参加了第12届斯迈夫体育大会，Arian在参与这次会议时，表示他看到了中国范畴的潜力：“我们期待在中国的篮球职业联赛中使用我们的手段，使我们能够替中国篮球联赛创作NBA级别档次的内容，从而去把中国篮球联赛的球员和球队去同NBA的球员和球队做出对比分析。”
与美国六七十年代起便将数据应用于职业棒球联盟不同，中国体育数据分析的起步时间较晚，B端范畴的赛事数据配合需求远远不及国际范畴的需求度。
但随着电竞游戏等泛娱乐范畴，职业联盟的数据范畴开发，以及体育指导相关的智能化数据配合，体育数据的挖掘仍存在风口。抛开体育互联网彩票的问题，未来数据同赛事管理结合或许是更好的出路。
2014年之后，在职业足球领域，创冰、量子足球、足球魔方等数据分析公司都获得了不同阶段的融资。但在篮球领域，数据分析公司还相对较少。贝泰资讯目前与Sportradar已经达成了协作。
如果要等到MOCAP这样将人工智能应用在数据分析领域的公司，或许除了手段因素，还需要时间和管理更加成熟的职业联赛来给出答案。
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