8 月 23 日，2026 年《Dota 2》国际邀请赛（TI）在上海落幕。Team Spirit 在主赛事决赛上以总比分 3:2 战胜 Team Vision，获得冠军。伴随这次胜利，Team Spirit 也成为《Dota 2》TI 史上第一个 " 三冠王 "。

在冠军之外，另一支老牌劲旅 Team Liquid 也是我在本届 TI 上重点关注的对象。原因在于，它在电竞相关的技术更新方面一直走在前列—— 2025 年《英雄联盟》全球总决赛期间，我在上海体验了它与企业应用软件提供商 SAP 合作推出的一系列 AI 创新应用；而今年 TI 期间，在同样的场所，我又了解到了 SAP 与 Team Liquid 合作推出的 AI 语音智能应用。

这也意味着，AI 工具在电竞领域的应用又向前走了一步。从收集选手们在比赛里做了什么，AI 又尝试 " 听懂 " 他们在比赛里说了什么，带着怎样的情绪，并且以此为基础，向教练和选手们提供更全面的分析与建议。

与此同时，新的问题也随之而来：当 AI 逐渐 " 深度融入 " 各个行业的工作流程，它在电竞领域可以带来怎样的改变？在格外重视临场反应和判断的电竞赛事中，比赛前后的数据分析又有着怎样的意义？

从操作到语音

根据 Team Liquid 销售与合作关系总监 Jason Lucas Luijckx 的介绍，SAP 与 Team Liquid 的合作始于 2018 年，最初共同开发数据分析平台，后来陆续加入了帮助战队评估 BP（禁用 / 选择）策略的 AI Draft Bot、让选手和教练通过自然语言快速调用赛事洞察的 Joule Agents，以及支持赛前备战和赛后复盘的 AI 辅助分析应用。

这些工具处理的主要是游戏内数据。哪个英雄在什么版本更强，对手习惯怎样选择阵容，一名选手在什么时间出现在什么位置，都可以被记录、整理和比较。而这也体现了电子竞技相较于传统体育项目的特别之处：" 和传统体育项目相比，电竞最大的特点是充分的、原生的数字化，它产生了海量的数据。"Jason Lucas Luijckx 说，" 对这些数据进行挖掘，就非常容易生成一些创新性、有价值的分析成果。"

双方合作推出的 AI 语音智能应用，又将选手们的队内通话内容加入了分析系统之中。

Jason Lucas Luijckx 介绍 Team Liquid 与 SAP 的合作

但与操作相比，语音数据更加杂乱。比赛中，多名选手可能同时发声，可能使用不同的语言，带着不同的口音，使用复杂的简称、俚语和 " 黑话 "，情绪紧张时还会提高语速，甚至互相打断。过去，队内语音主要依靠教练和分析师人工回听，很难像比赛数据那样进行大规模整理。

SAP 全球赞助高级总监 Thomas Esser 介绍，新的 AI 语音智能应用能够分离每名选手的语音，再完成发言人识别、文字转写和情绪分析，最后把结果与比赛时间轴对应。在此基础上，教练和分析师们可以借此观察谁在主导沟通，什么时候出现意见分歧，或是选手在关键时刻发生了怎样的情绪变化。

Thomas Esser 介绍 AI 语音智能应用的功能

他举了一个例子：Team Liquid《英雄联盟》分部的 5 名选手中，有 3 名韩国人、1 名阿根廷人和 1 名美国人。大多数时候，团队使用英语沟通，但在局势十分紧张时，韩国选手们会下意识地说韩语，这导致另外 2 名选手很难完全理解他们所说的内容。而在 AI 语音智能应用分析并指出这个现象之后，" 我们对选手进行了一系列英语培训，尤其是关键的俚语、‘黑话’内容，"Thomas Esser 说，" 在此后的赛段，韩语所占的比例就有明显下降。"

从这些公开的内容里，我能够明确感觉到，AI 语音智能应用仍然延续着 AI Draft Bot、Joule Agents、AI 辅助分析应用等工具的开发思路和应用场景。表面上看，它并不能直接为队伍带来胜利，或者简单地告诉选手某些时候应该怎样做，却能够把人们能够模糊感受到、又难以准确描述的问题呈现出来，并且转化为有价值的数据内容。

用直观、有趣的方式感受教练的 " 痛苦 "

在现场，我体验了这款 AI 语音智能应用的功能示意 Demo。它大致分为两部分：判断选手说话的内容、分析选手话语中的情绪，以此来感受仅是一次团战的瞬间，就能给人工复盘带来多大的挑战。

判断选手语音内容的部分，操作有点像 " 多邻国 " 等语言学习软件。系统播放一段分音轨的选手语音，使用者则根据屏幕上出现的提示词，从中选出正确的选项。我的感受是，如果你经常听《Dota 2》《英雄联盟》这类比赛的选手语音，判断的准确率可能会高一些，但尽管如此，碰上非英语母语的选手，或是语速极快、场上情况复杂的场景，没有 AI 辅助，还真的很难听出他们到底说了什么。

如果 AI 能够准确区分每名选手的音轨和说话内容，是不是也能分辨他们的口音？对此，现场工作人员给了我肯定的答复。这让我不禁联想起，LPL 赛场上也有一些口音相当 " 有特色 " 的选手，AI 工具或许也可以帮助他们减少额外的沟通工作，提高效率。

我在一次尝试中达成了 "100% 判断准确 " 的目标

分析选手情绪的部分，操作也不复杂。听完一段语音之后，我需要从几个选项里判断此刻哪种情绪的占比更高，比如选手是冷静、愤怒还是激动——这其实有点像 " 逆转裁判 " 里希月心音的道具 " 模拟太 "，能够从声音里辨认出一些不会直接出现在比赛数据里的情绪。

当然，选手在赛场上的真实情绪状态是几个图标和简单判断无法涵盖的。但毋庸置疑的是，AI 给出的情绪识别可以提供一个额外的观察角度，让教练、分析师和选手们更加全面地把握可能影响比赛的因素。

实际复盘中，AI 语音智能应用分析比赛对局中选手情绪变化的可视化图表

前《Dota 2》职业选手、现在参与 Team Liquid 商务合作工作的 Ludwig "Zai" W å hlberg 对这一点感受颇深。他说，自己还是选手时，曾经经历许多与沟通和压力有关的瞬间。" 我亲眼见过自己的队友因为情绪紧张，突然不想说话了，或是因为情绪崩溃，一下子说了太多话，影响整个团队表现。"Zai 说，" 这一切如果能够通过语音识别工具早点发现的话，也许可以早点干预，带来不同的结果。"

作为前职业选手，Zai 非常了解在比赛中 " 抗压 " 的重要性

Jason Lucas Luijckx 又向我介绍了 AI 语音智能应用与其他工具的协同作用。Team Liquid 不只会分析语音，也会将它与选手在游戏中的操作、当时的局势和游戏走向结合起来。

" 比如说，一名选手在比赛中做出了冒险行为，我们会判断他为什么会这样做，是因为劣势觉得要输了，还是优势时想扩大战果。"Jason Lucas Luijckx 说，" 有时候，单靠语音一项不够，还要结合其他多种应用，及时组合在一起，让我们得出更好的结论。"

Thomas Esser 把这种分析进一步缩小到具体场景。他举例说，假设一场关键团战发生在 10 到 12 分钟，使用者不但可以通过 AI 语音智能应用复现这一阶段的沟通内容，还可以调取前几分钟和后几分钟的数据，更全面地分析选手的情绪表现，所发出的指令是否准确、有效，以及语音和比赛结果之间的关系。

这样一来，比赛复盘不仅限于全场，还可以聚焦到某个决定比赛走向的片段。" 我们可以得出相应的结论，哪些策略和沟通方式是更好的，哪些是无效的。"Thomas Esser 表示。

" 全面拥抱 "AI 之后，人的价值更重要了？

从 AI Draft Bot、Joule Agents、AI 辅助分析应用，到 AI 语音智能应用，我们能够明显感受到，AI 在电竞领域的参与变得更加全面、细致和精准。最初，它能够帮助人们处理 " 看不过来 " 的数据，把游戏版本、英雄、选手操作、比赛走向等内容更准确快速地呈现在人们眼前。加入 " 语音 " 这个维度之后，AI 又可以分析选手之间的沟通和情绪，尝试解决人们 " 看不出来 " 的问题。

从这个角度，未来 AI 很可能为电子竞技带来更多的分析维度。Jason Lucas Luijckx 表示，除了选手们的操作、走位、语音沟通之外，AI 也许会加入更多信息源，比如微表情，或是其他物理层面的数据，用来提前预测一些不希望发生的结果。

一定程度上，AI 也有可能影响电竞俱乐部的人才选拔。以往，人们判断一名选手主要是依据历史成绩和训练表现。如果语音、情绪和更多物理数据能够可靠合规地使用，俱乐部评估选手的维度也会进一步拓展——观察一个人能否适应高水平、快节奏的电竞比赛，除了操作和成绩，也可以看看他怎样和队友沟通、在高压状态下怎样做出决定。

同时，AI 在电竞项目方面的应用范围也可能继续扩大。目前，SAP 与 Team Liquid 的比赛分析主要集中在《Dota 2》和《英雄联盟》上。Jason Lucas Luijckx 说，他们已经在考虑第三个项目。

Team Liquid《英雄联盟》战队在 LCS 联赛中

从更大的范围来看，AI 已经融入许多行业的工作流程，也出现在人们生活的种种细节里。对于大部分人来说，这或许已经是一个难以逆转的趋势。那么，对于电竞行业来说，在自身高度数字化、需要在短时间内分析大量信息这两个前提下，随着技术迅速进步，AI 很可能成为更常用、更有效的工具。

那么，它也有可能面临和其他行业相似的问题——当 AI 的介入程度越来越高，" 人 " 的价值体现在什么地方？

去年，Team Liquid《英雄联盟》项目分析与数据负责人 Haitham Algbory 曾经在采访中表示，职业战队 " 要有正确的信息给到选手，而不是用所有信息轰炸他，否则他就无法做出自我判断了 "。

这个结论在如今增加了 AI 语音分析的情况下仍然适用。Zai 也提到，在比赛期间，选手需要保持头脑清晰，不适合立刻接收过于透彻、细碎的分析。教练要根据经验，决定哪些信息需要马上告诉选手，哪些内容应该留到赛后。

也就是说，AI 可以听见更多声音，给出更多分析，也可能越来越精准地展示一场比赛中的具体细节。但怎样把分析转化成战术，把什么信息交给选手，仍然要由教练和分析师判断；真正坐在赛场上作出选择的，也仍然是选手本人。

未来，AI 会继续改变人们参与电竞比赛、观看电竞比赛的方式——这几乎是确定的事实。那么，如何探索数据、分析技术与 AI 在职业电竞领域的更多创新应用，在为人们降低成本的同时进一步凸显 " 人 " 的判断，或许是接下来我们更想看到的。