10月12日，體育數據公司Sportradar宣布完成對MOCAP Analytic的收購。MOCAP公司在上賽季同金州勇士隊達成過合作。
這次收購并不算意外，此前，Sportradar一直在謀求通過職業體育聯盟的賽事數據合作業務從而完成擴張——近兩年，這家處于擴張階段的公司拿下了包括FIFA，NFL，ITF，電子競技賽事ESL等客戶。
早在去年9月，NBA就宣布了Sportradar和Second Spectrum兩家數據公司2017-2018賽季起成為新的NBA數據合作伙伴，新合同價值2.5億美金，簽約6年。選擇新公司從而結束了同老牌體育數據巨頭STATS公司長達十六年的合作。
各大聯賽獨家數據版權的開發權益一直以來是賽事數據合作公司的必爭之地，就拿這份公布于去年9月的合同來看，涉及Sportradar公司在流媒體、博彩公司、數據分發等面的業務。
除去博彩業務對數據準確性有需求之外，球隊、媒體以及直播平臺三大B端數據應用板塊的發展也需要更加精細數據的支撐。同時隨著C端球迷對于數據解讀、數據可視化需求的增長，使得NBA近年來加大推廣球員跟蹤技術，探索如何深層次地挖掘數據的價值，通過數據理解比賽，從而更好服務觀眾。
▲近年來，球員跟蹤數據在NBA越來越受重視，MOCAP會對勇士隊有球、無球跑動等數據追蹤分析
比如，NBA新合同提及的Second Spectrum的產品主打賣點是機器視覺分析速度。此前SportVU通過分布在球場四周的攝像機捕捉球員運動細節，比賽中公布部分數據，賽后需要1至2小時得出進一步解析數據，分類剪輯后提供給助理教練做后續分析。如今Second Spectrum使用的軟件系統可以每分鐘更新收集數據，在每節比賽中間都會生成同等解析數據，更具時效性。
正如Sportradar創始人Carsten Koerl在接受SportPro采訪所說：“原始數據已經遠遠不能滿足如今體育比賽各利益相關方的需求。”換言之，誰能更快、更高效地滿足賽事方和數據處理需求，更好地呈現給媒體和觀眾，就能獲得賽事聯盟的青睞。
中國體育數據公司貝泰科技CEO薛冬這么評價Sportradar的優勢：“比如他們(Sportradar)一年覆蓋的比賽是40萬場，監控的比賽是55萬場，至少是其他大型數據公司的數倍。”薛冬認為，Sportradar優勢不僅在于數據源的全面，同65個國際體育組織和聯盟有官方合作，而且還有領先的產品線覆蓋——目前，Sportradar在博彩方面有Betradar產品體系，并且同ESL等電競公司深度合作提供電競產品，并為FIFA等體育組織提供反欺詐數據檢測服務。
但對于拿下NBA數據合作新合同的Sportradar而言，本次收購行為為他們提供了一個新的數據分析維度，從而提高其數據產品分析能力的壁壘。Sportradar公司產品總監Ashok告訴懶熊體育記者，MOCAP的加入勢必幫助他們“提升到一個新的水準”。
這筆交易達成后，MOCAP聯合創始人兼首席執行官Arian Forouhar將擔任Sportradar的分析與數據敘事（Data Storytelling）副總裁。MOCAP另一位聯合創始人Eldar Akhmetgaliyev將負責管理數據科學團隊。
熱愛新技術的勇士隊給了MOCAP成立的靈感
▲勇士隊在季后賽中在官網推出了一系列名為“Dubs Deep Dives”的分析文章。
與產品線趨于全面的Sportradar不同，MOCAP Analytics公司由Eldar Akhmetgaliyev和Arian Forouhar于2011年在硅谷創立，是一家通過人工智能分析體育數據的公司。目前由8人核心團隊以及若干NBA，NFL的運動員，教練員顧問組成。
其中，核心團隊中包括兩名專門負責搭建“投籃命中率預測模型”等AI算法模型的數據科學家，一個后端分析師，兩個前端工程師，兩位設計師和體育專家。
MOCAP公司聯合創始人Arian告訴懶熊體育，這樣的組合是為了“更好地理解球員跟蹤數據，我們一直在思考用正確的方法來展示數據以及幫助球迷更好地理解比賽，也必須將團隊的技術專長與運動專業知識相合”。團隊中的首席工程師吳岳峰來自中國，他負責MOCAP數據處理的后端以及面向用戶的產品的開發，并且協助Eldar研發AI算法。
六年前，當Arian與公司聯合創始人Eldar Akhmetgaliyev第一次通過金州勇士隊看到跟蹤數據，他們認為這將顛覆體育數據分析和媒體市場，于是組建了MOCAP開始研究開發這項人工智能技術來服務球迷。團隊研發的人工智能通過分析比賽數據，全自動化生成上百張比賽的解析圖，以此幫助粉絲提升對比賽的理解，進而提高賽事的參與度。
目前MOCAP的產品不僅面向球迷，后臺抓取的數據內容包括球員每節比賽的移動軌跡和個人技術統計，球隊也會利用這些分析結果提升自身實力。上賽季勇士隊在季后賽中在官網推出了一系列名為“Dubs Deep Dives”的分析文章中的預測得分（Shot taking）和實際得分（Shot making）對比，就是這套AI系統革新的分析角度。
▲預測得分（Shot taking）和實際得分（Shot making）對比
但在創業初期，那時候大部分NBA球隊都不太重視采集球員跟蹤數據，球員跟蹤技術也并未在美國四大聯盟大范圍普及。MOCAP最早探索的是橄欖球領域，他們與NFL的官方球員跟蹤提供商Zebra Technologies達成協議，共同為球隊提供數據服務。
MOCAP的早期商業模式是“SaaS”（軟件即服務Software as a service）模式。為了保持公司的創新性和靈活性，MOCAP選擇通過客戶資助而非風險融資來獲取研發經費。過去幾年，他們曾與金州勇士隊，亞特蘭大老鷹隊，Zebra科技，Kinduct科技等球隊以及公司有過合作。由于很早進入該領域，MOCAP得以搶占先機，在相繼探索了球隊運營管理，體能訓練與媒體合作等領域后，MOCAP團隊最終確定了如今的發展方向：通過基于跟蹤球員數據的體育敘事分析來增加粉絲參與度。
但是很快團隊就遇到了發展瓶頸，技術的問題和挑戰“是我們認為可以控制和解決的。更嚴峻的挑戰是與市場相關的，我們只能在數據權限限制的范圍之內工作，同時還要嘗試去教育各種團體關于球員跟蹤數據的可能性?！盡OCAP創始人Arian說。
美國職業體育數據版權管控嚴格，數據搜集樣本量受限，如何獲得數據版權成為一大難題。
與此同時，Sportradar也在尋找能更高效解決體育數據分析的技術，此前這家公司體育數據分析的產品主要形式是數據包，即根據B端客戶的需求拆分、打包售賣產品。MOCAP則更進一步。他們的產品是將最新的比賽數據經過AI驅動的體育數據分析引擎處理之后，一百多張文字故事卡片就會自動生成，用戶可以自行篩選、下載和分享。
本賽季起，NBA將為合作伙伴Sportradar開放所有數據權益，意味著公司將開發更多的數據產品，MOCAP的技術無疑能夠幫助Sportradar升級他們的原有產品包。接下來Sportradar會與MOCAP一起開發應用于NBA和NFL的Game story和Game stream產品。球迷們將能夠在可視化的分析中準確得到答案：哪位球星的超常發揮幫助球隊贏下比賽，球隊防守時應派出誰才能最有效地守住對方的當家球星，進攻端貢獻突出的球員有哪些被忽略的防守端貢獻，反之亦然。
▲MOCAP的球員技術對比分析
Arian則表示，他希望未來能“通過Sportradar在全球范圍內的眾多客戶（包括Google，Facebook，Yahoo和Twitter）去實現為更多球迷提供體育數據敘事服務?！?/p>
人工智能體育數據分析公司會在中國出現嗎？
盡管MOCAP在美國被Sportradar收購，但如今的中國，體育數據分析仍處于一個非常初級的階段。
今年4月，MOCAP在北京參加了第12屆斯邁夫體育大會，Arian在參與這次會議時，表示他看到了中國市場的潛力：“我們期待在中國的籃球職業聯賽中使用我們的技術，使我們能夠替中國籃球聯賽創造NBA級別品質的內容，從而去把中國籃球聯賽的球員和球隊去同NBA的球員和球隊做出對比分析。”
與美國六七十年代起便將數據應用于職業棒球聯盟不同，中國體育數據分析的起步時間較晚，B端市場的賽事數據服務需求遠遠不及國際市場的需求度。
但隨著電競游戲等泛娛樂市場，職業聯盟的數據市場開發，以及體育培訓相關的智能化數據服務，體育數據的挖掘仍存在機會。拋開體育互聯網彩票的問題，未來數據同賽事運營結合或許是更好的出路。
2014年之后，在職業足球領域，創冰、量子足球、足球魔方等數據分析公司都獲得了不同階段的融資。但在籃球領域，數據分析公司還相對較少。貝泰科技目前與Sportradar已經達成了合作。
如果要等到MOCAP這樣將人工智能應用在數據分析領域的公司，或許除了技術因素，還需要時間和運營更加成熟的職業聯賽來給出答案。
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