克里斯：哥本哈根有一家初创公司正在开发一个摄像头系统，该系统利用深度学习技术来检测某个动作发生在足球场上的哪个位置。其想法是自动放大动作并跟踪足球的运动轨迹。这一点非常重要，因为很多比赛由于球队没有足够资金雇用摄制团队而未被记录下来。5最终，这项技术大大减少了球队对摄制团队的需求，因为摄像机现在完全可以独立工作。
这家初创公司利用深度学习框架，并训练神经网络，来持续准确地跟踪足球轨迹和球员动作。这款人工智能产品必须足够快，才能跟踪并记录足球比赛。它还必须学习和理解如何进行动作追踪，尤其是足球在足球场上的运动轨迹，这也就意味着它必须有理解力。这款产品是创新和好奇心的结晶。而且，随着产品不断成熟，它的跟踪性能也会有所提升。
这是AI产品支撑企业战略的一个案例。通过对比赛的记录来普及足球，从而让更多的人了解足球。所有这些，都需要通过具体的KPI来衡量业务层的成功与否。
艾美：这个案例对于AI的性能表现的确很有说服力。其上升空间是巨大的。因为到2019年，北美的体育产业收入预计将达到735亿美元，主要来自门票收入、媒体版权、赞助和商品销售。人工智能聊天机器人可以自动回复球迷的咨询，计算机视觉技术可以引导摄像机拍摄更好的照片和视频，AI记者可以帮助媒体进行体育报道，与AI相结合的可穿戴式IoT设备将被用来收集数据，用于训练和性能优化。6