2024年欧洲杯竞争正酣。在赛场之外，一些围绕观赛的自发科技革新也开始涌现，成为了一道独特的风景。
近日，据TuGraph图算计民间微信，其革新小组研发了一项融合图算计、大模型等手艺的足球赛事综合工具“智猜足球”，旨在探索新兴人工智能手艺在体育赛事使用的可行性。据介绍，这项使用综合了一年多以来欧洲各球队和俱乐部的赛事公开数据，利用图算法建立了一张球员干系网络图，综合了近30000名球员之间的协调干系，并借助图神经网络（GNN）、Transformer、大语言模型等前沿手艺，量化球员间的默契配合与竞技反抗元素，训练了近10000场竞争数据。截至17日20点，TuGraph综合的7场竞争中，有5场与实际竞争结果一致，准确率达71%。 
（TuGraph民间微信“智猜足球”页面）
大型体育赛事已成为科技公司手艺试炼场，科技研究者们也想借此拓宽手艺想象力。2014年巴西世界杯，baidu、微软、谷歌纷纷参与到赛事预计中，其中，baidu、微软1/4决赛的准确度达到了100%。 科研机构从业者也不甘下风，2018年俄罗斯世界杯期间，德国与比利时的研究人员共同采用随机森林算法模型预计世界杯冠军。2022年卡塔尔世界杯期间，英国艾伦图灵研究所的三位研究员，基于一款足球游戏“AIrsenal”模型以及贝叶斯统计算计等方法，尝试预计竞争冠军。
过往各类团队采用了多种算法模型，普遍使用了机器学习和统计学手艺手段，更多关注于球员自身属性的统计综合和预计。
与上述赛事综合方案不同的是，TuGraph程序员的赛事综合视角更加侧重于团队协调，这也是足球、篮球这类团队运动的最大影响因素之一。据小组成员描述，发现关键“干系”正是图算计的优势，运用在赛事综合中，能够更加全面和高精度地解析足球竞争中的动态交互干系，理论上也可为球队战略部署及场上应变提供科学的数据支持。通过图算计点、边的模式来描述球员和球员之间的传球、协调、反抗，得以直观感知球队的协调模式，并识别核心球员和重要战略和对手战略的变化规律。
不过，这套综合方案也存在一定的缺陷。比如数据量相对较少的年轻球员在竞争实力综合中成为了一个显著的不确定性因素，对预判的准确度产生了不小的影响。
（TuGraph引入了“默契度”和“反抗度”综合赛事走向）
实际上，图算计本身就是全球科技巨头和高校关注的一项前沿手艺。市场调研机构Gartner预计，图算计在2025年会使用于80%的数据和综合革新，在金融、制造、能源、脑科学等领域有巨大的使用价值和前景。随着大模型时代的到来，图手艺也被使用于解决大模型幻觉等问题，以提高大模型的准确性和可靠性。
据了解，TuGraph是蚂蚁集团与清华大学联合研发的大规模图算计系统，建立了一套包含图存储、图算计、图学习、图研发平台的完善的图手艺体系，实时处理海量、多源的关联数据，显著提升数据综合效率。在2020年、2022年的世界图数据库基准性能测试LDBC-SNB中，TuGraph多次打破世界纪录，性能领先世界。