有些体育记录似乎是不可打破的。乔·迪马乔连续几场比赛击出安打。加州大学洛杉矶分校连续 11 次获得男子篮球冠军。直到本赛季,没有人认为 NBA 球队能打破 1995-95 赛季芝加哥公牛队的胜场记录——在迈克尔·乔丹的带领下,该队在常规赛中赢得了 72 场比赛(并最终在六个赛季中第四次夺冠)。 但随后“水花兄弟”斯蒂芬·库里和克莱·汤普森出现了。他们快节奏的打法让对手无计可施。他们热衷于小阵容和大量三分球,彻底改变了 NBA。在 2015 年夺冠后,库里和他的队友们本赛季击败了联盟其他球队,在赛季最后一场战胜孟菲斯灰熊队后,勇士队以 73 胜的战绩击败了公牛队,这一纪录应该是牢不可破的(在 82 场比赛中输掉少于 9 场比赛真的很难)。 《大众科学》采访了柯克·拉科布,他作为勇士队具有分析头脑的助理总经理,帮助打造了这支破纪录的球队,并从西部联盟巨头的角度详细介绍了 NBA 的现在和未来的发展。 科普:数据整合是金州勇士队的标志,而由于有些球队在分析方面还没有完全接受这一点,NBA 是否已经达到了球队必须拥有分析人员才能生存的地步?柯克·拉科布:很难说我们的方法,甚至仅仅是拥有一支专门的分析团队,是否能成为万能的,或者所有团队是否都会同意。接收信息和运营的方式各不相同。但现实情况是,我们所拥有的数据的使用将深深植根于我们的日常生活中,如果不将其植根于 NBA 球队或任何职业运动队中,那将是愚蠢的。 我相信我们所做的事情以及其他运动队正在做的事情确实有助于推动实际医疗领域的发展。我们几乎是一个试验场,随着技术的不断进步和价格的下降,您将在日常生活中看到这些变化。没有理由不在体育运动中使用这些数据。它是比赛的一部分,也是运动员生活的一部分。 有趣的是,你提到 NBA 是试验场。这是球队运作的非官方指导原则吗?我不能说我说的是否正确——这更像是我的假设——但现实是,体育已经成为一门大生意。这就像签订国防合同一样。NBA 吸引了如此多的资金和兴趣,以至于管理层可以追求不切实际的研发项目。现在,资金并没有人们想象的那么多。我们并不是一家收入达 10 亿美元的公司。但毫无疑问,由于新技术的公开性,人们有动力去开发新技术。改进这项技术、利用它并将其转化为可操作的项目,意义重大。 有没有一种技术在 NBA 中已经成为主流的例子?好吧,想想 SportVU(几年前引入 NBA 的一款摄像机跟踪系统,用于记录球员动作)。SportVU 背后的技术是由以色列军方为跟踪目的而设计的。以色列是一个非常适合创新的地方——这个国家必须想办法改善生活并保护自己。那里的重点是军事,我相信以色列还会有更多创新。这种太空技术以前被军方使用,现在它渗透到了我们的日常生活中。 除了以色列之外,就改变全联盟的态度而言,澳大利亚似乎是另一个让 NBA 受益匪浅的国家。是的。和以色列一样,澳大利亚确实有理由改进技术和了解人体的运作方式。它是一个小得多的国家,与世界隔绝。该国人口结构也比较单一,人口数量并不多,他们主要在为奥运会和国家队运动做准备。这是我的假设,但美国太注重个人了。 我们有 AAU 运动,澳大利亚的重点是国家队和奥林匹克队。这就是他们作为一个整体或单位能够变得更好的方式,因为从本质上讲,由于人口较少,这个国家不会拥有像美国那样水平的运动员。我们的人口多得多,而且群体的同质性要低得多,所以我们有机会为我们的运动员做更多的事情。 除了中央集权体制,澳大利亚还有澳大利亚体育学院(AIS),这是他们的国家项目,致力于培养比我们更优秀的运动员。他们走在我们前面是出于必要。 出于必要,以色列和澳大利亚不得不率先采取行动。美国体育界是大公司,我们一段时间以来一直在做的事情就是为初创公司提供自由的创新空间。这就是现实——我们是一家大公司,一旦初创公司弄清楚了空间和问题,我们就会大举收购。“你创造了 Catapult(勇士队和其他 NBA 球队在训练中使用的可穿戴 GPS 技术)——我们也想要它。” 那么 NBA 是否会达到这样的程度:将之前获得的研发和技术在内部创造呢?我认为两者兼而有之。至于勇士队,我们不是科技公司,我们会外包,但希望有一天我们能创造自己的技术和算法。我们没有内部研发部门,NBA 也没有,但这并不意味着我们不能改进这些技术。 NBA 拥有巨大的优势。在硅谷,公司不会将自己仅仅视为一支篮球队——他们把自己视为一家可以拓展更大领域的大型娱乐公司。虽然我们可以比其他球队进行更多的创新,但这是一个不断变化的过程。我们甚至还需要 5 到 10 年的时间才能具备内部开发系统的能力。我们不会直接抢夺设计,而是会开始积极与公司合作,帮助设计技术。 我认为金州勇士队在奥克兰的地理位置也有帮助。公司不断向我们推销。他们会问我们是否可以通过测试他们的产品来帮助他们。我们成为最早采用该技术的人之一,了解如何将技术推向市场,这对我们很有价值。我确实看到,在某个时候,十年后,不仅我们的团队内部,而且整个联盟内部都会有更多的内部结构。我希望我们能走在最前沿,因为我们确实拥有靠近硅谷的天然优势。 NBA 和我们一样,在早期利用科技方面做得很好,联盟也塑造了科技的使用方式——作为品牌和平台,实现更大的成就。我们拥有世界上最棒的直播内容:我们如何利用这些内容创造更多价值?勇士队就是这样运作的,但规模较小。我们利用我们的品牌和产品打造了这座新的场馆结构 [大通中心,将于 2019 年开放],它不仅仅是旧金山的一个篮球场。它拥有零售和商店,以及通往其他场所(如会议展览)的支柱。它将比以往更加突出旧金山湾区的一个新区域。 NBA 的分析革命始于技术统计。勇士队和整个联盟是否已经超越了技术统计?目前,从比赛数据中获取洞见已经是一个相当成熟的领域。总会有调整和进步,但现在的重点是地理空间和可穿戴技术。我们希望在生物数据方面更进一步——这是一个非常有趣的领域,也是我们测试世界其他地方的机会。 我妈妈总是告诉我,她认为我做的没什么了不起的——我并不是在治疗癌症。而我的回答一直是开玩笑,“当我们获胜时,我们会让成千上万的人高兴。”但现在,我可以说,“我们怎么能说我们不能帮助公司治疗癌症呢?”可穿戴技术和其他了解人体的方法可以帮助推动现代医学的发展。也许有一天,我们会对人体有如此多的了解,以至于我们可以用前所未有的方式修复它。 金州勇士队是否正在测试某些特定的可穿戴设备?我们与一家名为 Athos 的压缩服装公司合作——它基本上是普通的压缩装备,嵌入了 1/2 英寸深的心电图传感器,可以实时读取肌肉数据。投资者之一是我的父亲 [金州勇士队老板乔·拉科布]。我们在圣克鲁斯 [勇士队发展联盟球队的主场] 对其进行了 beta 测试,并在夏天进行了测试。希望我们能把它带到大俱乐部。 它可以更准确地告诉你身体何时运转良好,何时运转不佳。Athos 可以连接到你的手机,它可以告诉你,当你做深蹲时,你右腿所用的力量比左腿多 70%。它可以帮助预测伤病并帮助伤病康复。通常,这需要非常出色的专家,但去年我们与圣克鲁斯一起测试了这项技术,这也是 NBA 的一次测试。Athos 有机会 [成功],但如果他们没有,这种让我们实时了解身体的想法 [会] 成功,而这个领域有很多技术。 不仅会有更多数据可供获取,而且速度会更快,更具可操作性。我们不必将数据发送到实验室,让专家查看。这些数据是实时的,我们可以全年使用。这将让我们有一个整体的了解。我不知道我们是否会在比赛中佩戴它,但它是非侵入性的,而且它不是球员从未穿过的东西。每个人都穿着压缩装备。它不会让球员感到不舒服,这是关键。人们有很多不信任,我明白为什么球员可能不信任联盟或他们自己的球队。但我们是开放的——如果球员想知道我们收集的信息,我们会与他分享。 我们距离对人体进行更深入的测试并不遥远,这确实为大量与血液测试、HGH 有关的问题打开了大门,让我们开始了解它们。 这个问题一直是米歇尔·罗伯茨(球员工会主席)争论的焦点。您是否预测这会成为 NBA 的下一个症结?我绝对不会对负面的东西感到惊讶。或者恐惧。它让我们保持警惕。如果你睡觉时睁一只眼,你就会为出错的事情多一点准备。如果你考虑一下人们在这类问题上遇到的问题,你就能做得更好。在硅谷长大,这里每天都有颠覆和创新,也有反对者,他们的声音最大。而体育界肯定存在这种老派,这并不奇怪。 我相信,随着它变得司空见惯,人们将不再质疑它。一个例子就是自动驾驶汽车。它们吓坏了很多人。如果它们失去控制怎么办?机器将如何控制汽车?然而,几年后,人们会问我们为什么要开车。这种情况已经发生过多次了。为什么我们的汽车上会有这么大的屏幕来告诉我们要去哪里?现在,没有中央控制台,就像你有一辆来自 19 世纪的马车一样。人们不喜欢改变——继续做你一直在做的事情很容易,而且很舒服。改变是可怕的,但对我来说却很令人兴奋。坐在那里,不前进,我会感到无聊。 毫无疑问,人们会非常担心,这会影响他们的购买能力。但看看 NBA 的分析——我们谈论的不是新数据,我们只是在谈论数学。现在,随着我们获得新数据,人们会开始质疑其准确性,我对此一笑置之。举个例子:几年前有一篇文章谈到斯蒂芬投了很多三分球,文章假设如果斯蒂芬在一场比赛中投了 10 个三分球会发生什么?这引起了普遍的负面反应。你为什么要投 10 个三分球?怎么投那么多球?现在,斯蒂芬每场比赛投篮超过 11 个,我们正在获胜。 展望未来,NBA 球队将开始实施哪些专有变化来评估他们的比赛表现?嗯,我认为后端分析,而不是前端实际输入,会变得更好。这很快就会发生。编程将变得更小。就像谷歌的 Alpha Go 一样——对我来说,这就是未来。我们可以编写一些可以思考和自我改进的东西。在体育运动中最难的事情就是质疑。 我们知道篮球是怎么打的,我们也有很多有用的信息,但只有提出正确的问题,我们才能推动事情向前发展,而提出正确的问题并不容易。当我们构建可以帮助我们提出这些问题的东西时,当我们查看所有数据并开始发展我们自己的假设,而不仅仅是扫描数据来查看和支持先前持有的理论时,这将很有趣。 |
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