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世界杯 | 消灭“越位”争议 它们的眼睛就是尺******

　　世界杯记录着年轻人的成长

　　也见证着赛场科技的革新

　　巴西世界杯引进门线技术

　　俄罗斯世界杯采用视频助理裁判（VAR）

　　半自动越位识别技术（SAOT）

　　也在2022卡塔尔世界杯上首次亮相

　　图源：新华社——VAR工作间

　　今天就让我们一起来了解

　　世界杯里的“黑科技”

　　看看在本届世界杯中

　　它们又会有怎样的应用呢？

　　从没有裁判到科技协助裁判

　　回望百余年前，最初的足球规则甚至都没有引入裁判这个概念。

　　起初，球场上出现的争议由双方队长商议解决，不过，随之而来的抱怨和混乱让队长们力不从心。于是，裁判的角色应运而生，他口中的哨子甚至要比裁判本身更早进入到足球规则里。在随后的日子里，两名助理裁判（或称之为边裁）加入比赛，辅助主裁判对比赛做出判罚。

　　图源：网络——国际足球协会理事会（IFAB）编纂的《竞赛规则》

　　电视转播的出现，让观众能够更加清晰地观察到赛场上的细节，也促使裁判的辅助工具实现“进化”。英超是最先提出使用门线技术的主流联赛，不过他们的动议起初却遭到了国际足球协会理事会（IFAB）拒绝。

　　门线技术（Goal-line technology）可以判断球是否越过了球门线，从而判断是否进球有效，该系统是基于嵌进球中的一个芯片，当球穿过布于球门区域的传感器时，芯片可向主裁判所佩戴的智能腕表发送信号。

　　2010年南非世界杯中的一场比赛，成为这一技术得以使用的重要转折点。在英格兰对阵德国的八分之一决赛中，三狮军团中场兰帕德一脚精彩的射门已明显越过门线，但却被裁判吹罚无效。最终，英格兰以1:4惨遭淘汰。

　　兰帕德的“门线冤案”，促使门线技术投入到使用中

　　这粒被吹出的入球不仅促使门线技术被正式采用，也极大地扭转了足球规则的制定者们对于使用高科技手段的态度。

　　后来，随着科技的发展，VAR技术在所有大型比赛和50多个国家（地区）的联赛等比赛中都得到了广泛的使用。

　　VAR是英文Video Assistant Referee的缩写，也被称作“视频助理裁判”，由现役裁判员担任，他的职责是通过回放视频向裁判员提供信息，协助裁判员纠正改变比赛走势清晰明显的错漏判，提高判罚的准确性。

　　VAR主要依靠遍布足球场上的多个摄像机镜头，多机位，多角度捕捉场上球员的每一个细小动作，从而做到“火眼金睛”。当场上出现争议判罚或主裁判需要调取比赛录像时，由技术人员操作，调出相对应的回放节点，以得到更加公正的比赛判罚。

　　技术创新的最新成果

　　虽然VAR也可以辅助裁判进行越位识别，但有时碍于镜头角度以及划线位置，在一些体毛级越位的判定上，VAR仍有其局限性。

　　图源：网络 半自动越位识别技术工作原理

　　半自动越位识别技术（SAOT）可以理解为VAR的延伸，每座球场顶部将设置12台特制摄像机，对场上的足球和球员进行追踪，以每秒50次的频率发送数据，能够精准确定每名球员的位置。特制摄像机和球内传感器收集的数据信息将由人工智能系统进行分析，只需几秒钟就能对越位情况作出判断。

　　图源：网络 半自动越位识别技术示意图

　　主裁判判罚完成后，SAOT会生成3D动画图像，在场内大屏幕以及电视上播放，以更直观地展示球员越位的具体位置，让判罚更加清晰、有说服力。

　　2021年阿拉伯杯及2021年世俱杯等赛事中的测试中，半自动越位识别技术取得了不错的效果。有统计数据显示，在该技术支持下，视频助理裁判检查越位的平均时长从70秒以上降至25秒。

　　图源：网络 2022卡塔尔世界杯官方海报

　　从起初的哨音

　　到如今先进的

　　半自动越位识别技术

　　裁判员的“工具箱”不断升级

　　历经一百多年的发展历程

　　足球运动能够始终

　　作为全世界开展最广泛

　　最受欢迎的运动之一

　　不断创新是它最主要的动力之源

　　资料来源：人民网、人民日报体育、环球杂志、澎湃新闻

　　整理：董小娴 蔡琳

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）