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”。

1.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。

2.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。

3.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。

这在当下是很重要的信息，此前陀螺电竞曾报道过不少品牌因为无法直观看到赞助电竞俱乐部所带来的收益，从而出现退出赞助转而投资游戏内容创作者的状况。从陀螺电竞每周发布的“陀螺电竞周报”中可以看到，越来越多的电竞俱乐部与数据分析公司达成合作，所合作的重点就是面向“合作品牌分析”，借用数据了解品牌在赛事中获得了多大的流量，估算出产生了多少价值，让俱乐部和赞助品牌之间能够准确衡量合作关系的价值，并在以往的基础上不断改善。

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。