数据服务系统摆脱投篮低迷的困扰——凯尔-洛瑞

在多伦多猛龙队的冠军赛季中，凯尔·洛瑞使用“数据服务系统”摆脱了投篮低迷的状态。 摄影：Steve / Star

2018-19 赛季中期，距离带领多伦多猛龙队夺得第一个总冠军还有几个月，主教练尼克·纳斯遇到了一个问题。

纳斯的全明星控球后卫凯尔·洛瑞的投篮突然下滑，没有人能弄清楚原因。 然而纳斯是一位喜欢分析的教练。 在他早期的教练生涯中，他还举办过专门的投篮训练营，试图用数据来分析和回答各种问题。

“我看了数据，”纳斯告诉他，“我想看看他在过去 10 场比赛中的低迷状态是否有什么不同。”

但纳斯想要什么数据呢？ 他的工作人员没有分析洛瑞的统计表或他过去 10 场比赛的投篮热图； 哎呀，他们甚至没有看过他在那些比赛中的投篮是什么样的。

事实上，他们使用的是 ，这是一家名为 Noah 的公司设计的专有程序。 该系统使用安装在标准篮球筐篮板上或上方的高质量运动跟踪摄像机。 当球进入篮筐区域时，摄像机将跟踪篮球的轨迹。 同时，它还会记录投篮球员投球时的起始点，以便每次投篮都能得到统一、“直接”的分析。 通过详细测量篮球的弧线、投篮深度（球是否进入或离开篮筐）以及球的左右偏转，球员和教练可以了解有关一次投篮或一组投篮的更多信息。 ，而不是简单地进去或不进去，而是反映这一点。

纳斯和猛龙队是NBA最早采用诺阿体系的球队之一，他们通过寻求帮助来解决洛瑞的低迷问题。 他们从洛瑞 10 场比赛期间的训练中提取数据（目前在比赛中使用该技术是违法的），并将其与洛瑞之前在类似地点的数千次投篮进行比较。

问题立刻就显现出来了。

“他的投篮弧线下降到了 41 度虎扑篮球系统训练，”纳斯在他的书《狂喜：15 支球队，4 个国家，一个 NBA 总冠军，以及如何找到一种方法来赢得一切》中写道。 写道：“当他投篮感觉良好并且球要进时，弧度通常是 46 或 47 度。”

护士和工作人员立即开始工作。 在练习设施中，他们打开了 Noah 系统的音频反馈选项，该功能可在摄像机跟踪期间提供实时语言分析，并将其设置为“Arc”。 “（洛瑞）开始听取数据，”纳斯回忆道。 每次射击后，诺阿的系统都会告诉他是否达到了他感觉最好的46到47度。 他花了几天时间专注于微调自己的投篮。 大约两三天后，他的投篮开始好转。 ”

作为综合训练计划的一部分，纳斯和他的工作人员现在定期对球员进行类似的分析。

然而，对于篮球界的大多数人来说，像诺亚系统这样的服务是全新的领域。 据多个直接消息来源透露，该公司的客户包括一半以上的NBA球队以及许多NCAA球队。 但这项技术的应用实际上已经远远超出了职业球员甚至大学球员的范围，延伸到了青少年，并改变了下一代篮球跳投的概念。

在不久的将来，它甚至可能会改变普通球迷对最重要的个人技能：投篮的看法。

Noah 系统跟踪摄像机跟踪 Shoot 360 球场上的击球。 360 度拍摄

2000 年代初，一位名叫艾伦·马蒂 (Ellen Marty) 的风险投资家正在寻找提高女儿跳投能力的方法。 他首先尝试将耙子绑在梯子上，但后来的尝试变得越来越复杂，因为他试图找出她拍摄的“理想”角度。 随着时间的推移，马蒂甚至开始使用现代运动跟踪技术来寻找他的问题的答案。

很快，马蒂意识到这项技术的应用不应该局限于他自己的家。 一开始只是为了好玩，后来演变成诺亚所做的事情。 它的名字并不隐晦，借鉴了圣经中诺亚方舟的故事。

Marty 申请了相关专利，并最终聘请前软件高管、AAU 教练 John 担任公司首席执行官和大使。 时至今日，卡特仍然扮演着这些角色。

诺亚于 2005 年底推出了第一个商业产品，该产品与该公司目前生产的产品几乎没有相似之处。 这是一个需要手动推上球场的系统，一个重复的反馈系统，只能跟踪罚球或来自弧顶的非偏转投篮。 在接下来的十年左右的时间里，升级不断进行，包括今天的系统组件：3D 功能使得跟踪球场上任何一点的投篮成为可能（系统根据射手的位置自动调整中心）。 除了这些之外，还有可以自动识别玩家的面部识别软件。 这将允许多名球员在同一个球场上同时投篮，而无需手动记录哪些投篮由谁投篮。

标准篮子的直径为18英寸。 这个数字也是诺阿分析左/右投篮和投篮深度数据的基础。 投篮范围可以是-9（篮筐最左边）到+9（篮筐最右边），0代表中心； 投篮深度可以从0（篮前）到18（篮后）。 此外，诺阿还跟踪投篮弧线。 事实上，球入框的角度大多在35度到55度之间。 该系统以每秒30次射门的速度跟踪球的精确中心点，最终用于确定球场的准确位置。

诺亚

卡特用一个简单的问题总结了该系统的价值：“任何人都可以用肉眼追踪球进出，但无法用肉眼判断球为什么没有进。”

诺亚系统为这个问题提供了前所未有的、更详细的答案，将以前仅基于两个数字（投球成功或失败）的测量结果转变为具有无数不同数据值的测量结果。 “这是我们的工作，”卡特告诉网站，“我们排除猜测。”

在超过 15 年的时间里，他们追踪了近 3 亿张照片并发现了很多东西。 您是否知道虎扑篮球系统训练，一般跳投手错过近距离投篮的可能性是远投不中的可能性的两倍多，而对于许多 NBA 球员来说，这个数字几乎是四倍？ 或者，右侧底角球员的射门通常会偏向左侧？ 因为他们潜意识里害怕撞到篮板，反之亦然？

如果你是篮球迷，你可能会对这些结论表示怀疑； 但诺亚系统确实提供了确凿的证据。

多个消息来源称，NBA 30 支球队中约有 20 支球队以某种形式使用该系统。 纳斯推测，猛龙队只花了大约 5% 的时间处理像几年前洛瑞那样的情况，其中大部分时间都专注于球员的长期发展和类似领域。

也许最大的受益者是年轻球员，他们有时会带着跳投问题进入联盟。 如今，诺亚系统技术已经达到了前几代人所未见的标准化和专业化水平。

“如果你的投篮姿势不固定，你就不可能成为一名优秀的投手，”安东尼·托利弗说。 他是一位经验丰富的NBA球员，在不同球队之间​​转会时曾使用过诺阿体系。 他非常相信系统的说法，因此他现在是该公司顾问委员会的成员。 “即使差异很小，通过诺亚系统，你也可以快速识别出差异是什么。”

很多球队也将诺阿系统作为伤病恢复的关键武器。 当一名球员从左膝伤势中恢复后，他的投篮会发生什么变化？ 他的投篮是否比平常更频繁地向左还是向右？ 这可能表明他的双腿尚未完全恢复力量。

对于其他球队来说虎扑篮球系统训练，诺亚体系的主要吸引力在于它在选秀前训练中发挥的作用。 与任何训练环境一样，从这些简短的训练中得出有意义的结论并不总是那么容易。 “夏天我去了很多健身房，看他们训练，”纳斯说。 “有时候会根据出汗的多少来评判他们。而我想知道更多的信息，比如拍了多少张照片？在拍摄过程中有哪些细节很突出？是好是坏？”

传统的选秀前试训并不能解决纳斯心中困扰联盟许多人的许多问题。 一名新秀在训练中可能会投篮多达数百次，因此投丢的投篮可能具有欺骗性。

然而，使用 Noah 系统，每组 100 次射门不再只包含 100 个数据点（进球或失球），而是数千个数据点。 根据投篮的稳定性，诺阿系统可以判断训练中投篮表现相似的两名球员中谁“值得”获得他的投篮命中率，以及谁可能投中了幸运的弹跳投篮。

在诺阿体系的照顾下投篮对于这些新秀来说并不是什么新鲜事——他们已经被“照顾”了很多年。 据球队和联盟消息人士透露，该技术已在 100 多个 NCAA 训练设施中使用，其中包括美国一些顶尖的大学篮球队。

“我执教过的一些最好的射手现在正在 NBA 打球，”弗吉尼亚大学男子篮球主教练托尼·贝内特说道。 “他们一直在使用这个系统，因为他们认为它很有价值。”

贝内特不仅是一位非常成功的教练，而且还是一位非常成功的教练。 作为球员，他也是NCAA生涯三分命中率最高的球员，高达49.7%。 有些人可能会称他为跳投专家。

当他被介绍给卡特并接触诺亚系统时，两人一拍即合。 据了解，弗吉尼亚大学是大学球队中最早采用诺亚体系的球队之一。 自 2010 年以来，贝内特和他的员工一直在他们的球员身上使用不同版本的诺亚系统。“我（个人）也使用过这项技术，它非常有用，”他告诉该网站。

传奇射手也能引入这项技术，结论已经很明显了。 当这个系统帮助新人或有投篮问题的射手时，一些终生的篮球运动员可以感受到这个系统的价值，但他们可能很难猜测它如何帮助优秀的射手自己。 计算机程序真的会告诉一位全明星级别的超级巨星他的弧线太平或者他的投球太短吗？

贝内特并不担心。

“这件事并不是一成不变的，”他说。 “它对每个人都有效。你可以根据需要进行调整。”

很快，我们将看到一个每个人都可以使用诺亚或类似技术的篮球世界——包括那些尚未达到大学篮球水平的人。

如果你是第一次走进Shoot 360训练场地，一开始你可能会下意识地觉得自己走错了地方。

训练场看起来既像一个游戏厅，又像一个体育馆。 健身房里的显示器就像篮球和篮球一样常见。 它显示丰富多彩的实时数据和视觉提示，以增强人们的体验。 玩家不会在镜子前运球，而是会尝试模仿面前屏幕上的视觉模板； 此外，玩家还将面临最先进的虚拟传球工具的挑战，而这永远不会像将球传入网或桶那么简单。 。 每个培训计划都可以“游戏化”（用培训设施术语来说），并包括参与者之间的定期比赛。

孩子们在Shoot 360场地使用模拟器进行训练

Shoot 360 的使命是将传统篮球训练方法与新兴技术相结合。 克雷格·穆迪 (Craig Moody) 2012 年创立该公司时，他确定的第一个合作伙伴是诺亚 (Noah)。

Shoot 360的篮球装备配备了诺亚系统追踪器，其正上方有一个75英寸的显示器，为射手提供实时数据。 据穆迪称，每个玩家的数据都安全地存储在永久数据库中，使他们能够跟踪数周、数月甚至数年的数据。

“投篮关键在于一致性，”担任大学和高中教练 20 年的穆迪说道。 “如果你考虑让一个普通投手把他变成一个精英投手，他可能需要 10 年每天投篮 500 次。随着时间的推移，你将使用一些能力范围内的主观信息来识别，你需要做什么来调整他的投篮。”

“我们正在努力将可能需要 10 年的学习曲线缩短为短短几年。”

您可以将 Shoot 360 人数的增长视为该计划成功的证据：尽管该公司于 2019 年才开始正式运营，但目前在全国拥有 15 个培训中心，并计划在 2021 年底前再开设 8 个培训中心。

虽然穆迪只需要环视一下餐桌就可以了。 他说他的两个儿子在高中阶段的三分球命中率都超过了 50%，同时也表达了强烈的支持（正如你从家长那里听到的那样）：“我认为他们（没有诺亚）。”只会成为优秀的射手，但因为诺阿，他们已经是非常优秀的射手了。”

与此同时，穆迪回忆起最近一场高中比赛后与儿子的谈话，他说这项技术正在彻底改变年轻球员看待投篮的方式。

“那天晚上他的控球能力不是很好，”穆迪说。 “他对我说，‘我的投篮只是向左投，而且有点太短了。我认为我的投篮距离篮筐中心有六英尺。英寸。我必须更加努力地投球并纠正到右侧。 ' “当投篮出现问题时，他并不是怀疑自己，而是，嘿，我必须做出这两项调整才能让投篮回到正轨。这是最重要的事情。这让人们感到高兴。”

即使大多数孩子不像小穆迪那样沉浸在这项计划中，但这些转变正在发生——在这项运动的各个层面。

虽然诺亚公司可能是该领域的先驱，但他们并不是唯一对高科技篮球感兴趣的公司。 今年1月，诺亚公司与NBA市场竞争对手RSPCT就专利相关诉讼达成和解，条款要求RSPCT退出美国市场； 联盟消息人士称，一些曾经使用RSPCT系统的球队现在已经改用诺亚系统。 。 而多个NBA球队分析人士预测，其他公司——那些比RSPCT拥有更多财力并且有能力发起更具竞争力的专利战的公司——最终将挑战诺亚系统目前在NBA的统治地位。 。

当然，说实话，没有人确切知道几年后情况会是什么样子。

NBA 可以利用这项技术来娱乐他们的球迷。 2018年，联盟尝试在三分球大赛期间通过RSPCT跟踪系统实时显示投篮图表。 “我认为他们可以轻松地将这项技术主流化，并使其成为观看体验中有趣的一部分，”纳斯说。

我们还可以看到技术被用来改善场上罚球本身。 诺亚和RSPCT都证实，他们已经使用他们的系统设计了一种自动球干扰检测工具：当防守者跳起后触球时，该工具可以判断球是在上升还是在上升。 下降（或者是否先击中篮板）。 使用这项技术，可以省略比赛中对裁判最困难的要求之一：消息人士称，虽然联盟对此进行了探索，但目前所需的资源仍然太大。 谁知道这种变化会多快发生？

对错误零容忍：NBA 中有些人相信这些或类似形式的跟踪是这项运动的未来。 他们期待有一天，数据页不仅包括投篮命中率，还包括诺阿的得分。 就像 MLB 或（最初）NBA 中的跟踪一样，一些人预测此类数据将从一种新颖的方式发展成为每个球队广泛使用的分析形式。

无论这种情况是否发生，该技术对各个级别的跳投的影响都是显而易见的。

“如果我在打球的时候有那个东西，我就会因为过度使用而磨损它，”贝内特笑着说。