2026 美加墨世界杯淘汰赛 1/8 决赛进行中。与小组赛阶段强弱分明的态势不同，进入到淘汰赛，每一场都将决定生死，球队实力差距明显压缩，加时赛、点球大战等环节随时上演，球队需要时刻为夺得杯赛打起十二分精神。

当赛场上的球队拼劲厮杀时，赛场之外，一场关于国产 AI 大模型的淘汰赛也进入到了考验期。究竟是大型翻车现场，还是科技的高光舞台？本届世界杯成为了 AI 大模型争相验证能力的竞技场。

当大模型集体误判冷门

在已经结束的 92 场比赛中，由联想与咪咕联合发起的 " 世界杯预测人机大战 " 给出了新的成绩单：

12 家国产 AI 整体命中率 64%，人类玩家的命中率为 53.8%

中移九天排名第一，命中 64 场次

联想天禧 AI 和阿里千问并列第二，各命中 63 场次

AI 赢了。从纯概率的角度，它确实比人类猜得更准，尤其是 AI 在小组赛阶段准确率 61.9%，到了淘汰赛首轮已经提升到了 64%。

但这份成绩单并不代表 AI 就懂球。

在佛得角对阵西班牙的比赛中，赛前 11 家 AI 大模型集体押注西班牙获胜，1 家预测佛得角赢球，结果却是 0-0 的平局。而在随后在佛得角以 2-2 战平乌拉圭，以 0-0 对阵沙特阿拉伯，以不败战绩成功出线的两场比赛中，12 家大模型中有 4 家未看好佛得角出线，且均为猜中与沙特的比分情况。

不仅如此，DeepSeek 等集体预测荷兰队将在常规时间内战胜摩洛哥队晋级，英国投资银行潘缪尔 - 利贝鲁姆公司的模型还预测荷兰队将夺冠，Kimi 则还在赛前高调预测了德国队将夺得本届世界杯。但实际情况是，两支球队均止步 32 强，纷纷打脸 AI 模型。

在赛前，阿里千问还曾就 " 姆巴佩和哈兰德谁进球更多 " 话题，提出姆巴佩进球更多，这与体育解说名嘴黄健翔截然相反。这一预测还需进一步验证。

当然，世界杯本就是全民性话题，让 AI 去预测有一定娱乐性，但更多的是希望探索 AI 的能力边界，尤其是各家模型能够在同一考卷下、统一公开作答、且答案统一验证，仍非常有意义。

那么，大模型擅长做体育竞技猜答案这一考卷吗？

一位足球爱好者认为，人类和机器同时去预测哪个足球队获胜或踢的球多，其实都不会太准，只是最大可能趋近。

从内核来看，大模型是一个基于归纳、统计的语言模型，其生成的结果往往受历史上下文、先验知识、以及提示词的影响，可以说是一次开卷考试，即便没有背过某个冷知识点，依然可以靠概率猜测一个看似合理的结果。

但球场可不是拿着书或将书全篇背诵就能拿高分的赛事，比赛输赢不仅需要考虑球队历史战绩、阵容、关键球员，天气、环境、伤病、裁判这些变量也会决定最终走势。

世界杯的赛制也进一步加大了预测难度。平时足球比赛参考的多是联赛数据，联赛是比分制的，每场都要争胜。而世界杯是杯赛，考虑的是长久性，一个杯赛可能只有七到八场比赛，不能把全部精力都投入到小组赛的每一场，很多爆冷也往往会出现。

事实上，本届世界杯的扩军与规则变化进一步放大了不确定性。32 支球队扩军至 48 支，佛得角、库拉索等首次参赛的球队进入世界杯，它们的历史数据几乎为零，AI 的训练集里根本没有这些对手。同时，本届世界杯还将原本上下半场的规则调整为四小节，这意味着算法会算到战术、体能、阵型，却算不到规则变动带来的节奏打乱。

商汤科技技术总监马林认为，大模型本身也很难预测爆冷，因为爆冷是一个小概率事件，模型算出的概率很低，如果强行把低概率的爆冷结果呈现出来，也不太符合大模型的特点。而且，本届世界杯传统强队的后防线、中场年龄普遍偏大，小组赛对手不强，问题没有完全暴露出来。

有 AI 从业者直言，AI 猜球本质上不是预测，而是复述，它更像把足球评论员常说的话重新组织了一遍。

这也是为什么多家 AI 大模型的预测结果通常高度一致，这些模型读的是同样的公开信息，用的是相似的推理逻辑。当遇到历史数据为零的新军、或者规则改变这种结构化变量，它和普通球迷一样茫然。

作为本届世界杯最受关注的对决之一，葡萄牙队 0 比 1 落败西班牙队。赛事前瞻中，大家有这样一个预判："41 岁的 C 罗与 18 岁的亚马尔同场竞技，葡萄牙老将居多、晋级之路磕磕绊绊，西班牙整体年轻、体能充沛；战术逻辑上，西班牙靠 4-3-3 传控体系掌握比赛节奏，葡萄牙采取 4-2-3-1 稳守反击策略。综合下来，西班牙整体状态略占上风，葡萄牙因 C 罗的队长和领袖精神，让比赛充满变数。"

截至当天，有超过 27 万人参与了此次赛事的预测，7 家模型指向西班牙胜，5 家押注平局，没有一家 AI 预测葡萄牙会赢。

AI 依然在押大概率事件，但有一半的人类愿意押葡萄牙胜出，这就是那个变数。

从 " 猜冠军 " 到 " 当参谋 "

事实上，AI 在足球场上其实不只是会猜比分，它在球赛场景中的应用早已深入，从球队备战到判罚辅助，从转播体验到赛事管理。

半自动越位识别（SAOT）、智能足球芯片、AI 数据统计、热点图、运动表现评级……这些都是 AI 技术渗透且落地成熟的领域。以智能足球芯片为例，为提升判罚精度和观赛体验，本届世界杯比赛用球 " 三重浪 "（Trionda）内置一枚 500Hz 的惯性测量单元传感器，每秒采集 500 次球的运动数据，包括触球瞬间、速度、旋转和轨迹，并实时传输到 VAR 系统。在 6 月 20 日瑞典队对阵突尼斯队的比赛中，瑞典球员斯万贝里的一记有效进球，该足球芯片为判定其不存在越位提供了关键时间戳。

今年国际足联上线了一套由大模型驱动的 FIFA AI Pro 超级智能体，供 48 支球队的分析师和教练使用。

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分享了一个真实案例：一支首轮大比分输球的球队，赛后数据准备就绪的次日，该队分析师便进入 AI Pro 展开连续追问：先让系统分析球队阵型，系统给出了阵型的长宽及距底边距离等数据，反馈阵型足够紧密。但分析师发现丢球仍然较多，于是追问对方传球的渗透表现。系统指出，虽然阵型紧密，但对直塞和跨阵线传球的防守较为薄弱。随后，分析师继续追问了边后卫和后腰的防守分布与表现，系统逐一给出可提升的方向。

" 世界杯期间每三到四天就有一场比赛，缓冲时间极短。即便在这样的压力下，分析师仍愿意投入半小时到一小时使用 AI Pro。"

AI Pro 的使用率已超预期。目前参赛的 48 支球队都已至少使用过一次该系统，使用最多的球队平均每场比赛会问几十甚至上百个问题，系统每天大约处理 200 到 300 个问题。

龚灏宁说，这套系统的初衷很简单，过去，只有英格兰、德国、美国等资源丰富的强队才负担得起专业分析师团队，而本届世界杯首次参赛的佛得角、库拉索等弱势球队，同样可以依靠 AI 获得世界级的战术洞察能力。这也是 " 足球平权 " 的过程。他说，这也是他职业生涯里面做过的最具创新属性的一个项目。

技术原理上，FIFA AI Pro 采用多智能体和知识图谱技术，整合了超过 2000 个数据指标和数百万个数据点。分析师可以自然语言提问，系统则基于足球专业知识体系、赛事数据与多模态能力，生成传球线路图、热力图、视频片段，甚至支持 3D 重建功能。

当然，AI 大模型在足球领域的落地仍处于探索阶段。一切都在不断地试错与迭代中推进，关键是在现阶段成本可控且技术可落地的前提下，找到真正创造价值的应用场景。

正如一位从事体育赛事多年的资深评论员告诉我们的，AI 只能提供某种参考机制，有经验的教练比软件分析更靠谱。这话并非否定 AI 的价值，而是提醒人们认清 AI 的边界，AI 正在重塑足球的数据采集与判罚辅助，但它仍有很多暂时无法取代的价值。 

足球的魅力，在于它的不完美与不可预测。当科技试图用算法解构一切时，那些算法无法捕捉的人性，球员的临场心理、绝境下的斗志，才是世界热爱足球的理由。

（作者｜杨丽，编辑｜杨林）