曼城 (Manchester City) 与城市足球集团 (CFG)
作为近年来英超的统治者，曼城及其母公司城市足球集团（CFG）已经建立了一个以数据为核心、全球一体化的足球运营体系，其先进性在世界足坛堪称典范
。
起始时间: 至少可以追溯到2018年，当时俱乐部已在与SAP合作 [draft]。其数据驱动的全球化体系在此前后逐步建立并完善。
应用领域:
全球化的球探网络与球员招募: CFG的球探体系实现了“中央集权的情报，地方化的执行”，其核心是一个位于曼彻斯特的中央情报中心
。
庞大的共享数据库: CFG利用其全球俱乐部网络（旗下拥有或投资了五大洲的十多家俱乐部），建立了一个覆盖全球超过50万名球员的庞大数据库
。该系统整合了传统球探报告、视频分析和海量表现数据 。
寻找“合适球员”: 数据分析部门在引援时，不仅评估球员当前能力，更会通过数据模型“模拟”球员融入CFG战术体系后的表现，旨在发掘2-3年后的潜力之星
。
全球化的人才路径: CFG利用其多俱乐部网络为年轻球员规划独特的成长路径
。一名新星可能先在乌拉圭的俱乐部开始职业生涯，然后被送往比利时适应欧洲足球，再到西甲积累经验，整个过程都基于数据的追踪和评估，最终可能进入曼城一线队或被高价出售 。
基层AI球探: 通过与可穿戴设备CITYPLAY合作，俱乐部能直接从草根球员身上收集超过25项物理和技术指标数据，再通过AI算法识别有潜力的年轻球员
。
球员表现分析与战术制定: CFG的数据部门由跨领域专家组成，包括拥有计算天体物理学博士学位的首席AI科学家，致力于将数据转化为赛场优势
。
战术分析工具: 曼城与德国软件巨头SAP深度合作，利用其HANA平台和“SAP Challenger Insights”工具，在赛前分析对手的战术特点（如进攻和防守阵型），帮助教练组制定比赛计划
。球员们可在赛前通过iPad查看这些数据分析 。
训练智能化与空间分析: 球员在训练中穿戴GPS追踪器和生物监测设备，数据分析团队以此优化每个人的训练负荷并预防伤病 。此外，他们利用先进的追踪模型分析球员如何占据和操纵空间，研究表明曼城的统治力源于“跑得更好”，而非“跑得更多”
。
内部数据平台: 俱乐部拥有一个中央数据库系统，整合了体育科学、医疗、表现分析和招募等多个维度的数据，供教练、分析师和管理层使用

利物浦 (Liverpool FC)
利物浦是数据科学应用的集大成者，其成功不仅源于与科技巨头的合作，更在于内部拥有一位传奇的数据科学家，彻底改变了俱乐部的引援哲学。
起始时间: 利物浦的数据化革命始于2012年，当时俱乐部聘请了拥有理论物理学博士学位的伊恩·格雷厄姆（Ian Graham）来领导其研究部门
。
应用领域:
数据驱动的球员招募 (伊恩·格雷厄姆时代): 格雷厄姆建立了一套复杂的数学模型，其核心思想是评估球员在场上的每一个动作对“增加球队进球概率”或“降低对手进球概率”的贡献
。
说服克洛普: 他通过数据向克洛普证明，其执教的多特蒙德在某个赛季表现不佳并非战术失误，而是“运气太差”，因为球队创造的机会远超其实际得分，这一分析为他赢得了克洛普的信任
。
经典引援案例:
穆罕默德·萨拉赫: 格雷厄姆的数据模型坚定地认为萨拉赫是比教练首选布兰特更优的选择，并最终说服了教练组
。
安迪·罗伯逊: 尽管罗伯逊当时效力的赫尔城降级，但模型显示他在进攻端的贡献在全英左后卫中名列前茅，俱乐部因此以低价签下了他
。
纳比·凯塔 和 乔尔·马蒂普: 数据模型分别显示凯塔是“现象级”中场，而马蒂普的实力则被传统球探低估，格雷厄姆的团队力主签下他们
。
战术AI助手 (TacticAI): 近期，利物浦与谷歌旗下DeepMind的合作进入新阶段，成果于2024年3月公布 [draft]。双方合作开发了一款名为TacticAI的人工智能助手，该工具通过对超过7000次角球的数据进行训练，能够预测最有可能接到球的球员，并为教练提供优化攻防站位的战术建议 。

切尔西 (Chelsea FC)
切尔西在AI和大数据应用上双管齐下，不仅在青训招募中大胆采用AI平台，其一线队在技战术分析中也将数据应用做到了极致。
起始时间: 切尔西与AI球探应用aiScout的合作已超过六年，若从2024年回溯，大约始于2017-2018年 [draft]。
应用领域:
AI赋能青训招募: 切尔西是使用aiScout平台的先驱俱乐部之一
。这个平台允许来自世界各地的年轻球员通过手机上传自己完成特定训练项目的视频，AI技术会对视频进行分析、评分和排名，帮助球探在更广阔的范围内发现那些传统球探网络可能错过的“遗珠” 。
精细到帧的一线队技战术分析:
数据来源与工具: 俱乐部的数据分析主要依赖两大来源：一是事件数据 (Event Data)，记录比赛中的关键动作；二是追踪数据 (Tracking Data)，以每秒25帧的频率捕捉场上所有球员和球的位置信息，每场比赛可产生约300万行数据
。他们使用Catapult Vector等可穿戴设备收集球员的特定数据，并拥有一个名为QlikView的定制化内部数据库，整合视频、球探报告和表现数据 。
赛中实时决策支持: 切尔西为教练组开发了一款移动应用程序，使其可以在比赛中实时查看关键指标，例如全队和个人的预期进球数（xG），并可按运动战或定位球等不同场景进行细分，为临场指挥提供了强有力的数据支持
。
深度战术洞察: 数据科学团队利用机器学习技术，从追踪数据中识别“事件数据”无法捕捉的球员无球跑动模式，为赛前战术制定和赛后复盘提供更深层次的洞察
。

曼联 (Manchester United)
在英力士集团（INEOS）入主后，曼联正对其备受诟病的球探和招募部门进行彻底改革，计划将人工智能（AI）及F1赛车的专业知识整合其中。
起始时间: 俱乐部的数据化改革在2024年随着INEOS的入主而全面加速
。此前，俱乐部在2018年已开始与HCL科技合作提升数字化球迷体验。
应用领域:
整合F1智慧，打造新一代球探系统: 新任共同所有者吉姆·拉特克利夫爵士决心从数据运用极致高效的F1赛车领域引入专业知识和人才
。
引入F1专家: 曼联已正式任命来自梅赛德斯F1车队的迈克·桑索尼（Mike Sansoni）为俱乐部新的数据总监，他的任务是将“预测性和AI驱动的决策”融入到足球事务中
。
AI赋能球探网络: 新的管理层正在利用AI和数据分析来革新其球探部门，使其更加高效，能够更快地识别和锁定有潜力的球员，避免在转会市场上陷入被动和成本飙升的局面
。目标是发掘“下一个姆巴佩”，而不是总为成名球星支付高昂转会费 。
比赛表现分析与伤病预防: 俱乐部于2024年1月宣布与曼彻斯特城市大学体育学院建立合作伙伴关系，旨在利用AI来加强比赛中的实时分析，帮助教练团队更快地处理球员追踪等海量数据，以优化战术决策。此外，该合作也研究如何更好地预防女子足球中的前交叉韧带（ACL）损伤 。
关于AI谈判的传闻澄清: 近期有传闻称曼联计划使用类似ChatGPT的人工智能进行转会谈判，但这并未得到证实
。该传闻源于一名前曼联青训球员德米特里·米切尔的个人经历，他使用ChatGPT成功为自己谈判合同，但这并非俱乐部行为 。曼联的AI应用目前主要集中在球场表现分析和球员发掘上 。

阿森纳 (Arsenal FC)
阿森纳是英超最早将数据分析制度化的俱乐部之一，通过一次关键收购奠定了其数据分析的基础，并在阿尔特塔时期将AI应用推向了新的高度。
起始时间: 2012年12月，阿森纳以约216.5万英镑的价格收购了美国数据分析公司StatDNA，标志着其数据化时代的开启
。
应用领域与演变:
温格时期 (Arsène Wenger): StatDNA在温格执教后期被引入，但更多是作为传统球探体系的补充和验证工具
。温格本人证实，在2015年签下后卫加布里埃尔·保利斯塔时，俱乐部使用了StatDNA的系统来考察球员的拦截、防守失误、抢断成功率等数据，当数据与球探观察一致时，便认为引援风险较低 。这展示了数据在降低引援风险方面的早期应用 。
埃梅里时期 (Unai Emery): 俱乐部对数据分析的依赖有所增加，但引援策略显得有些混乱，数据部门尚未形成体系化的核心影响力，仍处于过渡阶段
。
阿尔特塔时期 (Mikel Arteta): 这是阿森纳数据分析应用的革命性时期，AI技术被深度融入俱乐部运营
。
方法论与技术工具: 俱乐部建立了一个被称为“AI档案”的先进系统
。该系统整合了GPS训练数据、比赛统计、生物力学指标乃至训练中的微小动作等海量数据点，为每位球员建立动态档案，用于伤病风险预测和个性化训练安排 。在战术层面，AI模型能分析出对手阵型的微小空隙，为教练组提供精确的数据支持 。
数据驱动的引援流程: 在技术总监埃杜和主帅阿尔特塔的主导下，俱乐部重组了球探部门，减少了传统“眼球”球探，转而更紧密地依赖StatDNA的数据分析与视频分析相结合的模式
。引援流程变为：教练组提出战术需求 -> 数据分析部门提供精准目标 -> 管理层决策 。
引援案例 (加布里埃尔·马加良斯): 2020年签下中后卫加布里埃尔·马加良斯是典型案例 。教练组确定需要一名左脚中卫后，数据部门利用模型在全球范围内筛选，最终锁定加布里埃尔为首要目标，其数据在防守、传球和身体素质方面均高度匹配球队要求，最终促成了这笔成功的签约
。

布莱顿 (Brighton & Hove Albion)
作为数据分析领域的先驱和典范，布莱顿的应用模式备受瞩目，其成功堪称行业标杆。
起始时间: 布莱顿对数据分析的重视可以追溯到其老板托尼·布鲁姆（Tony Bloom）于2006年创立的数据分析公司Starlizard 。
应用领域:
球员招募: 这是布莱顿数据化战略的核心 [draft]。通过Starlizard的专有算法，俱乐部在全球范围内寻找被低估的球员，以相对较低的成本挖掘出像三笘薰、莫伊塞斯·凯塞多这样的“瑰宝” 。
比赛与训练分析: 俱乐部将高科技视频分析与人工智能相结合，优化个人和团队战略 。
技术创新: 最近，布莱顿投资了名为“Coachwhisperer”的新型人工智能技术，允许主教练在训练中通过麦克风直接向佩戴特制背心的球员传达指令，系统甚至包含AI翻译软件，打破沟通障碍 。

纽卡斯尔联 (Newcastle United)
在新管理层入主后，纽卡斯尔联正加速其在数据和技术领域的投入，并充分利用其作为英国国家创新数据中心（NICD）所在地的独特优势。
起始时间: 俱乐部的数据化战略在2022年后显著提速，标志性事件包括采用统一数据平台，以及与领先数据公司建立合作关系
。
应用领域:
打造世界级数据部门: 新管理层明确表示，没有世界一流的数据能力就无法实现最终抱负
。俱乐部正招聘首席科学家等高级职位，旨在建立一个利用机器学习等技术支持球员招募和战术分析的顶尖数据部门 。
外部专业合作: 俱乐部与 StatsBomb 签订协议，利用其先进的事件数据进行球员招募和表现分析
。同时与 Orreco 合作，利用AI构建球员健康状况的预测模型 。
依托本地科技生态系统: 俱乐部与纽卡斯尔大学及诺森比亚大学合作，在数据科学人才培养和科研项目上紧密联动，形成了一个支持俱乐部发展的强大本地科技生态系统
。

托特纳姆热刺 (Tottenham Hotspur)
热刺在AI和数据技术上的应用独树一帜，更多地是与全球主要合作伙伴友邦保险（AIA）协同，将体育、数据和AI作为一种媒介，专注于推广健康生活方式和进行社区互动。
起始时间: 近期（约2023-2025年）的报道显示，热刺正在积极推进其数字化转型，而与友邦保险的合作则更早开始并持续深化 。
应用领域:
以足球之名推广健康生活: 双方合作的核心目标是推动大众实践“健康、长久、好生活”
。
具体项目案例: 在亚洲多个地区派驻全职教练，举办足球训练营，迄今已有超过17.5万名青少年参与，传授足球技能与健康知识
。
线上内容与AI互动: 俱乐部与友邦保险合作，邀请球员和专家制作健身视频、饮食建议等健康内容
。合作方向还包括利用AI技术为球迷提供个性化的健康建议，例如开发一个AI聊天机器人，提供由热刺专家支持的健康计划。
数据驱动的社区互动: 这些活动是友邦保险“AIA One Billion”计划（旨在到2030年推动十亿人过上更健康的生活）的重要组成部分
。通过分析球迷的互动数据，双方可以更精准地创作能引起共鸣的内容，加强情感连接 [source 2]。
球迷体验与球场运营: 除了与友邦的合作，热刺也与Salesforce合作，利用AI技术大规模地与全球球迷建立个性化连接；并与24/7 Software合作，实现数据驱动的设施管理。

总结：
人工智能和大数据技术已经成为英超顶级俱乐部保持竞争力的关键支柱
。各俱乐部的应用策略和起始时间虽不尽相同，但都展现出将数据深度融入足球运营的明确趋势。
数据引援的先驱与典范: 布莱顿（始于2006年）和利物浦（始于2012年）通过建立强大的内部数据科学能力，在球员招募上取得了巨大成功，成为行业标杆 [21, 22, draft]。阿森纳则在2012年通过收购StatDNA奠定了其数据分析的基础，并在阿尔特塔时期（2019年至今）将AI应用提升到新高度，实现了从数据验证到数据驱动的转变
。
体系化的全球运营: 曼城及其母公司CFG构建了一个全球化的数据驱动帝国，其覆盖50万球员的数据库、多俱乐部的人才培养路径以及深入到空间分析的战术应用，展示了最顶级的体系化运作模式
。
精细化的战术与决策: 切尔西将数据应用到了极致，不仅利用aiScout进行全球青训，更通过分析每秒25帧的追踪数据和开发赛中实时决策App，为一线队教练提供前所未有的战术支持
。利物浦与谷歌DeepMind合作的TacticAI则直接将AI用于优化角球战术 。
拥抱变革与跨界融合: 曼联正在进行一场深刻的革命（始于2024年），引入F1赛车的数据专家和AI技术，并与大学合作进行实时比赛分析，希望彻底改造其招募和战术体系
。纽卡斯尔联则在2022年后，依托本地大学和科技公司，快速构建起一个强大的数据生态系统 。
AI驱动的商业与社会价值: 托特纳姆热刺展示了独特的应用模式，与合作伙伴友邦保险（AIA）协同，利用AI和数据技术推广健康生活方式，进行大规模的社区互动和品牌建设，实现了超越赛场的社会价值
。
总体而言，英超俱乐部对AI和大数据的应用已经从最初的比赛数据统计，发展到如今涵盖球员招募、战术制定、伤病预防、训练监控、球迷互动和商业运营等全方位的深度融合
。这不再是“锦上添花”的辅助工具，而是决定俱乐部未来成败的核心战略之一。随着技术的不断进步，这场绿茵场内外的“数据军备竞赛”无疑将愈演愈烈。

没介绍一下马正眼的

还是那句话
很有用 但起不到决定性作用；
抛开资源跟金钱的话
起决定性作用的只能是俱乐部的管理层水平！
曼城那个胡桑诺夫还有切尔西这几年买的一大批年轻小妖锋线
都是大数据选出来的吧？
职业球员的成长轨迹太难说了
一次转会或者一次大伤就能迅速让天才崛起或者陨落

现在百度越来越邪门了，我因为这个贴被封禁了三天