科技日报记者 操秀英
从人口不足50万的佛得角连续爆冷逼平西班牙、乌拉圭，到“最小国家”库拉索逼平南美劲旅厄瓜多尔，2026年世界杯小组赛阶段，多支非传统强队频频上演以弱抗强的戏码。当冷门不再是偶然，一个核心问题浮出水面：长期由少数豪门垄断的数据分析能力，是否正在被重新分配？
答案指向了联想集团为2026年FIFA世界杯打造的世界杯足球AI超级智能体（FIFA AI Pro）。这款工具首次面向全部48支参赛球队免费开放，无论预算多寡、分析师团队规模大小，每支球队都能通过自然语言提问，获得世界级的战术洞察。这被视为联想与FIFA携手推动“足球平权”的起点。
联想集团新兴垂直领域AI解决方案交付经理、世界杯足球AI超级智能体与FIFA智能指挥中心项目经理龚灏宁近日接受专访，首次披露了该系统从研发到落地的全过程。“这是我职业生涯里做过的最具创新属性的一个项目。”龚灏宁表示，“我认为在足球这个领域，无论是技术表现，还是应用范围，世界杯足球AI超级智能体都称得上是行业首创。”
作为全球最具影响力的国际体育组织之一，FIFA长期拥有最丰富的足球数据资源，涵盖数千场比赛、球员和球队的各类数据。约8年前，FIFA便开始将部分数据分发给各国家队，希望提升各队备战效率。但现实是，数据的共享，并不等于能力的共享。
传统强队拥有成熟的分析师团队，能从数据中提炼战术洞察；而资源匮乏的球队即便拿到同样数据，也缺乏人手、经验和工具将其转化为可执行的决策。2024年底，FIFA希望其官方技术合作伙伴联想在2026年世界杯前研发一款真正实用的AI工具——它不是泛泛的聊天机器人，而是一个懂足球、懂数据、懂分析师工作流的“虚拟分析师大脑”。
历时500余天攻坚，联想技术团队从零开始，克服语义数据不足、专业知识门槛高、跨国协作等多重挑战，成功打造出足球领域首个FIFA官方认证的生成式AI知识助手和分析工具——世界杯足球AI超级智能体。该系统面向全部48支球队开放，分析师可用自然语言提问，系统基于足球专业知识体系、赛事数据与多模态能力生成分析结果，准确度超过95%。原本需两天完成的赛后分析，如今可压缩至两小时。
“大家可以理解成，这是一个足球垂直领域的虚拟分析师大脑。”龚灏宁说，“但除了提供文本内容，世界杯足球AI超级智能体还可以生成传球线路图、热力图等视觉组件、视频片段，甚至3D重建。每个团队的分析师都可以像玩游戏一样，任意观察场上22名球员的第三人称视角、第一人称视角，以及战术机位等，从而获取有效信息。”
本届世界杯期间，截至目前，全部48支球队都已至少使用过一次，高频使用球队每场会提问几十甚至上百个问题，系统日均处理200到300个问题。
世界杯开赛后，联想技术人员7*24小时密切关注系统使用情况，收集分析师反馈并测试提问过程。若发现异常，如数据未回答或回答不满意，将记录并移交开发人员修正，这已成为团队赛期日常。
当被问及为何世界杯足球AI超级智能体能如此顺畅应用，龚灏宁表示答案藏在技术架构里，包含两大关键创新：主体构建与多智能体协同。
首先是主体构建。足球有精确定义的术语体系，如“射门”“传中”“直塞”。若系统听不懂专业语言，或无法将自然语言映射到准确数据字段，就难进入分析师工作流。联想通过构建知识图谱，将专业话语体系按层级管理，正确识别用户语义并高效检索数据，构建起虚拟足球分析师的“大脑”。
其次是多智能体协同。世界杯分析场景复杂，一个问题可能涉及数据查询、视频检索、图表生成、内容总结等环节。若由一个“大而全”模型完成，响应速度、稳定性和准确性都会受影响。为此，世界杯足球AI超级智能体采用多智能体架构：有的智能体拆分任务，有的执行数据查询，有的负责视频切片，有的生成内容总结。智能体各司其职，像足球队一样有机协调，配合识别用户意图并高效拆解执行。这样，处理复杂度被分摊，在响应性能、结果表现和准确性间取得平衡。
两相结合，世界杯足球AI超级智能体能梳理数百万数据点，分析超2000项指标，输出文本、图表、视频、热区分布等多模态结果。更重要的是，它并非将敏感数据暴露给开放工具的“套壳应用”。联想在FIFA的数据和安全环境内，结合云上大语言模型能力，深度打通足球垂直领域业务知识，保障数据与隐私安全。“通用解决方案公司缺乏垂直领域场景与成果，专做垂直领域的公司又缺少与FIFA合作的资质与机会，联想把两者结合了起来。”龚灏宁说。
若把视角拉远，世界杯足球AI超级智能体的意义已不止“给球队配AI助手”。更深层看，它是在把过去由少数豪门掌握的数据分析能力，重新打包成一套供48支球队共享的“足球智能基础设施”。
从2024年底接到需求，到2026年世界杯全面应用，当一支首次参赛的球队也能向AI提问、获取世界级战术洞察时，技术拉平了足球运动的“起跑线”。这正是联想与FIFA合作的核心逻辑：技术从来不是强队特权，而是每支球队的标配。
更重要的是，“在构建这个智能体之初，我们充分考虑到了方案的通用性，因此多智能体协同和知识图谱的构建也能够广泛应用在各个行业。”龚灏宁表示，“我们最早在制造业场景落地，后来带入足球运动，同样的思路也可以应用在教育、金融、医疗、快消等更多行业。”
（联想供图）
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