10月29日至30日，由流媒体网携手江西广电智媒科技股份有限公司、中国电信江西公司、中国移动江西公司、中国联通江西省分公司联合举办的“豫章论道暨第32届智能视听与科技创新产业论坛”在江西南昌举行。本届论道以“涌现·争流”为主题，设置多场论坛并配套展区、闭门会和行业交流活动。

　　来自广电新媒体、广电网络、通信运营、互联网平台、内容机构和技术企业等领域的代表齐聚南昌，围绕人工智能、AIGC、超高清、智能体、大屏运营、内容创新和产业协同等议题展开交流。

　　在10月29日举办的“锻造·新引擎：技术产品论坛”上，咪咕文化科技有限公司　大屏运营中心技术支撑单元负责人沈昕发表主题为《智观赛场——大屏体育AI创新，构建赛事数据复盘与智能陪伴新场景》的演讲。

　　以下为演讲全文：

　　各位来宾、各位同仁，大家好！

　　我是咪咕文化科技大屏运营中心技术支撑单元的沈昕。很高兴来到南昌，参加本届豫章论道。今天，我想和大家分享咪咕在大屏体育场景下的一些探索——我们如何借助AI，把一块普通的电视大屏，变成一个懂赛事、也懂球迷的智慧观赛空间。

　　围绕这个想法，今天的分享分为三个部分：一是我们对大屏体育用户价值的判断与需求洞察；二是我们如何围绕用户兴趣，重构体育内容的生产与呈现；三是从专业观赛走向智能陪伴，我们接下来的演进方向。

　　一、大屏体育的用户价值与需求洞察

　　先说一个基本判断：大屏体育，依然是一片值得深耕的价值高地。

　　咪咕是国内领先的体育平台，我们的咪咕大屏产品“咪视界”，也是大屏领域领先的专业体育平台。以世界杯为例，赛事期间我们的累计播放用户量达到2.56亿，曝光量5.91亿，同比付费转化率提升了400%。看到这份成绩单，连我们自己都感到意外。

　　成绩背后也有压力。这一届世界杯，小红书开始入局，央视频也是我们在大屏领域非常强劲的对手。当时我们真正担心的，其实是一个趋势：越来越多用户习惯用手机看视频，电视大屏的开机率从70%下滑到30%，社交媒体上甚至出现了“大屏已死”的说法。大家还会不会回到电视前看比赛？

　　数据给了我们答案：会。从这届世界杯的观看数据看，电视大屏依然有它不可替代的价值。尤其在体育场景，以及世界杯、奥运会这样的重大赛事上，用户依然更愿意选择大屏作为主要的观看场景。这也进一步印证了，体育场景下的大屏，蕴含着可观的用户价值和商业价值。

　　当然，判断不能只凭感觉，还需要调研来支撑。去年发布的《中国网络视听研究报告》显示，对整体用户而言，电视剧的观看内容量依然稳居各类内容前列。今年电视剧市场也受到AI短剧的冲击，但体育内容始终保持着相对稳定的用户规模——体育内容约占12%的用户观看量。体育内容的观看非常垂直，需要一定的热情和专业兴趣。从这个角度看，体育依然是一个垂直而高质量的市场。

　　如果把视野从“体育用户”扩展到“泛体育用户”——包括日常健身、瑜伽，也包括因世界杯、奥运会等事件而阶段性关注的人群——全国泛体育用户的规模可以达到2亿。从人群结构看，核心体育用户集中在36到45岁，以男性为主；但放宽到泛体育人群后，女性用户的比例并不比男性低。往届世界杯，德国男队就曾引发大量女性讨论；这一届，C罗、梅西不仅受到男性球迷喜爱，女性球迷的讨论同样热烈。

　　这些观察促使我们进一步思考：如果咪咕希望成为体育头部平台，我们到底要为谁服务、用户真正关心什么？

　　首先是赛事本身。用户关心赛事版权，比如奥运会、世界杯；日常观赛时，也关注足、篮、排、乒等丰富的内容。落到产品体验上，用户格外看重的是直播和回放的观看品质——这也是用户选择大屏的核心原因。

　　这一届世界杯，我们就遇到了一个现实问题：赛事信号并不理想，只能达到1080P、25帧，用户在大屏上观看时，会明显感到画质与平时英超、西甲等五大联赛有差距。一开始，我们以为用户能够理解和接受；但通过AI做画面增强后我们发现，当原始画质不佳时，用户反而更愿意选择AI增强后的画面。这从另一个侧面说明，体育赛事大屏具备独特的优势。

　　其次，用户关注的并不只是比赛本身。他们还关心相关的赛事信息，这涉及短视频制作，也涉及他们喜欢的解说。观赛从来不是一个人的事，更多人希望有人一起点评、一起讨论，平台氛围同样是体育用户非常看重的部分。

　　看清了需求，我们再回头审视：现有的体育产品，能不能满足这些需求？

　　目前大多数电视业务都采用“瀑布流”来呈现内容。对专业体育赛事而言，这种方式其实并不公平。传统瀑布流更多是站在平台的角度，思考如何在有限的电视屏幕上尽可能多地呈现内容；即便引入AI做精准推荐，目的也是让用户尽快在信息里找到想看的东西。但这种方式，真的适合体育吗？

　　对一个足球迷或篮球迷来说，对一支球队的喜爱是从一而终的，这种选择并不会被平台推荐左右。而对专业或垂直体育用户，瀑布流反而带来一个问题：真正的球迷找不到自己的球队、难以尽兴，甚至在观赛过程中被推送大量自己不喜欢甚至讨厌的球队信息。所以，在内容组织上，我们必须颠覆传统的平铺式呈现，去解决用户“找队难”的问题。

　　再看赛前。用户不只是来看比赛的，更多是一种情绪表达。对喜欢的事物，人的天性就是想挖掘更多信息。如果只提供简单的多解说、多赛同看，对专业体育用户而言依然不够——它停留在“播放”层面，而没有让用户沉浸在更丰富的内容里。现有的呈现方式，在这方面还有明显不足。

　　至于观赛氛围，现在用户大多只是简单观看，而观赛其实是一个完整的、场景化的过程。这两年，我们不断尝试把观赛场景搬到酒吧、影院，组织当地球迷协会到影院一起观赛，效果相当不错，球迷们也很享受。但现有产品的操作路径依然很长，和前面提到的问题一样——用户很难快速找到自己想看的球队。可以说，现有的呈现方式，并不适合用来服务专业体育用户。

　　二、围绕用户兴趣，构建体育生态的模式创新

　　基于这些判断，我们构建了一套新的体育模式，出发点是两个字：兴趣——围绕用户兴趣来构建体育生态。整体平台优化是基础。

　　我们很清楚，现有瀑布流对专业体育用户是不够的；但也要照顾那些并非专业、只想了解一些信息的用户。所以我们的思路是：以核心用户为主要载体，优先做深体育模式；未来再通过AI智能推荐和短视频切片，满足更广泛、非专业用户的需求。

　　回到体育模式本身。围绕用户兴趣，我们把一场比赛拆成赛前、赛中、赛后三个阶段。

　　赛前，核心是球迷互动。用户进入界面后，可以选择自己的足球或篮球主队，之后的业务呈现都会围绕这支主队展开，包括赛程、球队信息等。这样，用户一进入赛事，就能感受到属于这支球队的“主场”。相关资讯也以主队视角呈现赛程和近期动态。对专业球迷、对这支球队的忠实拥趸来说，他们不必再零散地四处搜集信息。引入AI之后，我们还能进一步满足球迷的另一大兴趣——预测胜负、猜比分。这些判断本来自用户的经验，而在AI时代，我们可以汇聚各方资讯，提前对比赛进行研判，为用户提供更多数据参考，也为讨论留出更大空间。

　　赛中，我们以观赛为抓手，围绕一整套AI能力——我们称之为“智慧观赛”——提供多赛同看、球场雷达、赛事数据看板等功能。我们希望实现的，是让用户从“看比赛”的人，变成“经营球队、掌握全局”的人。

　　具体来说，有几块能力。首先是赛事实时数据看板：不只是实时比分和红黄牌，还包括犯规、换人等细节，以及球队技术统计，比如控球率、射门次数，乃至每一名球员的具体数据。有了这些，专业用户对比赛的掌控感会更强。第二是多赛同看：当多场关键比赛同时进行、一块屏幕看不过来时，用户可以实时切换，同一时间发生的进球一个都不会错过。第三，我们通过AI实现球员运动轨迹和战术分析——右侧这张球员跑动图，就是AI计算出来的：它通过识别镜头中的不同球员，结合走位判断和AI预测，实时生成跑位图。世界杯期间，我们还提供了智能观赛，球员在画面中移动时，AI算法会自动标注出每一名球员是谁。

　　赛后，我们以专业球迷的深度需求为抓手，依托AI提供多维度的对战数据。比赛结束了，但赛事并没有结束——我们要满足深度球迷的复盘需求。比如球员与球队的数据概览，通过数据对比（包括球员之间的对比），能看出不同球员在本场乃至历史比赛中的表现。此外，我们还会用AI抓取网络热点，快速生成比赛解读，完成数据复盘。这样一来，球迷除了能做严谨的数据分析，也能了解到不少场外的趣味资讯，让整个观赛流程更有趣、更沉浸。

　　三、从专业观赛到智能陪伴的演进方向

　　目前，我们的体育模式主要集中在足球，后续会逐步增加篮球、乒乓球等更多分析维度。我们的目标，是把电视体育从“简单观赛”，升级为智能、智慧、沉浸式的观赛体验，让每一位球迷、每一块屏幕，都成为属于自己的赛事主场；同时，也希望通过汇聚AI能力，与电视机智能体厂商一起，探索观赛的新服务。

　　我们已经完成了体育模式的初步打造，下一步，是把它持续拓展到更多比赛类型。随着AI应用的推进，我们也在打造面向非专业用户的快速AI智能推荐和AI智能剪辑，让更多人感受到观赛的乐趣。未来，我们希望以体育垂直智能体为抓手，与电视机厂商共同探索围绕电视体育的新服务，让产品真正成为客厅里更懂球迷的观赛伙伴。

　　面对AI短剧对视频内容的冲击，昨天交流时我们也聊到一点：体育内容，恰恰是不容易被AI替代的。今年十一，电影市场十分惨烈，电视剧市场，包括真人短剧，都受到AI短剧的强烈冲击，红果短剧目前已成为国内流量前四的平台之一。但体育不一样，它的魅力就在于“球是圆的”——你永远不知道结果会是什么。所有的短句都是有剧本的，但比赛不会，没有任何AI能够提前写下一场比赛的结果。

　　我们的目的从来不是改变比赛本身，而是希望借助AI，让体育比赛为更多用户提供更专业、更有趣、更沉浸的直播体验，让每一个人都能拥有属于自己的主场。

　　这就是我们的目标：每一块电视大屏，都是你的主场。

　　谢谢大家！

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责任编辑：李楠