人工智能大数据与足球训练

  根据上一期文章的生命公式，我们可以逆向工程让足球训练更加量化，精细化，个性化的提高。足球运动员在下一轮比赛前知道自己哪些方面弱，统筹安排训练时间精力和人力物力。达到延长球员职业生涯和竞技状态。

  足球比赛都有球员的统计数据，比如梅西全场得分6.0分。

根据公式 初始分数为6，上限是10分，那么梅西的上升空间为10-6=4

我们要最大限度地开发上升空间里面的分数，但10-6=4，4的转化率不可能为百分之百，转化率在0至1之间。转化率意思是梅西处理赛场或阅读比赛的能力（计算机里的CPU）

用生命公式转化成足球分数公式为：

训练时刻     =6 （初始分数）

比赛时刻    

 =+（）(-）（下一场比赛预期的分数）

                         

     6+（6除以10），并乘以（10减去6），下一场比赛分数预期为8.4分

    从理论上讲梅西下一场得分为8.4分，那么梅西会训练自己。8.4-6=2.4分。梅西想达到这个分数，必须科学训练，把自身的每一个属性的提高，最后只要是达到8.4分就可以啦，符合数学规律。具体怎么安排训练课，那就是教练组的事情了。

    比如练5节课定位球，提高一分，体能课10节提高0.8分，练习6堂课长传球，提高0.6分。这三项训练课加在一起给梅西的提高就是1+0.8+0.6=2.4分 梅西本身拥有的个人能力为6分，这6分正好加上2.4分为未来比赛的8.4分

  如果中国的教练员无论是球员还是教练，还是青训体系能采用这种足球训练模式，那么国足就能早日离世界杯更近一步。

    ：上一场比赛的赛后评分

    ：未来下一场比赛的预期的赛后评分

   ：球员个人能力的极限

  ：足球知识的海洋（评分标准上限10分）