智能冰球大数据公布 墨菲位居联盟“劳模”前列

7 2月 2020

眼下KHL已进入本赛季常规赛末段，作为赛季初就应用于所有常规赛的新技术，智能冰球已经陪伴了我们五个多月。近日KHL公布了智能冰球统计出来的一些数据，接下来我们就来了解一下。

首先是球员的跑动距离。由于位置原因，后卫球员的出场时间一般较长，在赛场上一般也起到组织进攻的作用。所以在这一榜单上后卫球员呈现了“霸榜”的现象。先锋队后卫、奥运冠军、斯坦利杯和加加林杯双料冠军沃伊诺夫以295137米成为第一，万科龙队后卫墨菲则以266334米成为第四名。此外联盟还统计了每位球员的带球跑动距离。小丑队的列赫托宁成为榜首。

冰球是一项速度极快的运动，球员的跑动速度对比赛进程有决定性的影响。石化队的波里亚丁以24.1公里每小时成为带球跑动平均速度榜第一，他的队友沙利菲亚诺夫以23.6公里每小时位居第二。本赛季万科龙队完成了对石化队的四杀，球队对防守速度型球员上应该颇有心得。

与其他项目不同，冰球的得分由进球和助攻两部分组成，有些球员虽然进球数不多，但频频给队友“喂饼”，时间长了个人得分数据反而超过了进球多的球员，比如莫斯科迪纳摩队的希帕乔夫就是因此占据了本赛季KHL的得分榜第一（17球45助攻）。本赛季智能冰球也开始了对助攻这一数据的详细统计，其中之一就是对“助攻距离”的测量，即形成助攻的传球距离。后卫球员在这一榜单上自然继续成统治状态，乌法队的瑞典后卫拉尔森占据第一。助攻距离的前锋榜中占据第一的是乌法队的另一名瑞典外援奥马克，刚才提到的希帕乔夫则位居第二。

在智能冰球技术支持下，有关冰球的一切都渐渐不再成为秘密。拿到如此详尽的数据，教练组可以有针对性地对球队打法做出调整，冰球从此更像是一场智力博弈。希望万科龙队能够在一周休整过后，将最后的几位对手研究透彻，努力实现打入东部季后赛的目标。