第2章 揭秘黑科技

01 马斯克的最新版脑机接口设备有哪些独特之处？

2020年，脑机接口公司Neuralink的创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）通过直播向公众介绍了最新版脑机接口设备——The Link V0.9。通过将该设备植入人体，可以有效地解决失明、失聪、抑郁、失眠、上瘾等各类问题。

The Link V0.9的独特之处

新设备和以往设备有什么区别呢？上一代耳戴设备只支持8～16个信道，用户不仅需要在脑内植入电线、电极和感应线圈，还需在耳朵后面佩戴一个通信设备，其大小类似无线耳机，用于收集和发送大脑信号。

相比之下，The Link V0.9采用了完全不同的新架构，体积只有硬币大小，却集成了各种传感器、束线和无线通信等功能，还支持无线充电。其最大的亮点是体积小且具有无线连接能力，几乎可以完全取代以往的耳戴设备。

The Link V0.9有1024个信道，用于捕捉大脑神经元活动，通过蓝牙与手机进行无线连接，尺寸仅为23×8毫米。其被植入人脑后，紧贴颅骨，位置非常隐蔽，不易损伤软组织。

The Link V0.9效果如何？

你可能想问，The Link V0.9的功能究竟有多强大。马斯克在发布会现场对该设备的效果进行了验证，并通过现场直播展示了验证过程：

· 小猪Joyce未进行The Link V0.9设备植入手术；

· 小猪Dorothy进行过The Link V0.9设备植入手术，现已移除该设备，且伤口已经完全愈合，与其他未进行过手术的小猪一样；

· 小猪Gertrude进行了The Link V0.9设备移植手术，且至今未移除该设备。

现场的大屏幕同步展示了小猪的脑电波数据。当工作人员给小猪Gertrude喂食并触摸它的鼻子时，其神经元会变得活跃，脑电波会随之发生变化，这说明它在响应人类的触摸动作。

此外，工作人员还将小猪放在跑步机上，并读取它的大脑运动轨迹图，图像显示，科研人员预测的小猪大脑运动轨迹和其真实的运动轨迹几乎完全吻合。

如何将The Link V0.9植入人体？

要将The Link V0.9设备植入人体，使其感知并改善大脑活动，该如何实施手术呢？方法是：利用专门的神经外科手术机器人在人类头部开一个小洞，将The Link V0.9设备嵌入其中，再将伤口缝好。

专门的手术机器人分为头部、身体和底部三部分。机器人的头部类似于头盔，能够包裹住患者头部并进行手术。“头盔”内部有用于绘制患者大脑图像的嵌入式相机和传感器，还有一次性辅助设施，可用于无菌操作。

马斯克表示，对大脑进行扫描时，手术机器人可以尽量避开脑部血管，不会造成明显损伤；手术时长不超过一小时，且无须进行全身麻醉，如果患者早上去医院做手术，下午就能出院了。

目前，Neuralink公司的最新版脑机接口设备The Link V0.9已经获得了美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，简称FDA）的突破性设备计划（Breakthrough Devices Program）认证，未来将进行人体植入实验。

Neuralink公司的脑机接口技术

2019年，Neuralink公司曾尝试过一项技术，其所用到的设备包括“线”、神经外科手术机器人、定制芯片三部分。“线”其实是一系列微小的电极和传感器，其直径为4～6微米[1]，可以传输信息。

神经外科手术机器人就像一台缝纫机，能够将这些“线”植入人类大脑，每分钟可以植入六根“线”。而定制芯片的尺寸非常小，可以更好地读取、整理和发送来自大脑的信号。

研究团队已经成功地在小鼠身上进行了这类实验。在小鼠头部植入的USB-C端口收集到的数据表明，The Link V0.9提供的电流大约是当时最好的传感器的十倍。

脑机接口技术能够调控人类的动作、情绪和记忆，相关产品已经为很多残障人士提供了帮助。

马斯克及相关研究人员认为，脑机接口设备The Link V0.9能够治愈成瘾、强迫症和抑郁症，在治疗脑损伤、渐冻症、瘫痪、神经系统疾病等方面也有很大可开发利用的潜力。

尽管如此，在人体内进行该设备的植入实验还会面临很多挑战，其中包括技术和伦理两个层面。正如专家所说：“若想在人体上做实验，不仅要解决设备的安全性、生物的兼容性问题，还须谨慎对待其在科学伦理方面的种种问题。当然，我们期待看到相关科研人员突破壁垒、取得新成果。”

02 AI小鼠如何动起来？

2020年，英国和美国的研究人员联手，利用AI（人工智能）技术制造出了一只虚拟的3D小鼠模型，该模型可在模拟环境中，通过人工神经网络的控制，完成跳跃、觅食、逃跑、击球等多项复杂任务。同时，研究人员运用神经科学技术来分析小鼠真实的大脑活动，解释神经网络如何控制小鼠行为。

基于人工神经网络的AI小鼠模型

人工神经网络是一种由多层“神经元”互联组件构成的机器学习算法，被认为是目前最先进的AI技术。[2]

对于人工神经网络的研究源于对大脑神经网络结构的了解，但人工神经网络中的“神经元”不同于人脑中神经元的工作方式。研究者认为，将此种神经元与人脑中的神经元放在一起研究，不仅可以帮助我们理解神经科学，还有助于打造出更高水准的AI。

在生物科学领域，神经活动与动物行为之间的关系一直是研究热点，而AI技术的提升是研究神经活动与动物行为之间关系的重要途径。研究人员尝试利用神经科学技术解释人工神经网络如何控制生物的某些行为，这或许能够为人工智能研究提供新思路。

为了更好地研究人工神经网络控制生物行为的原理，研究人员在MuJoCo（一个物理模拟器，可用于机器人控制优化等研究）环境中设计出了一只3D虚拟结构的AI小鼠模型，并对这只AI小鼠进行相关的神经活动和行为特征的研究。

这只AI小鼠的尾巴、脊柱和脖颈包含多段关节，它大脑中的神经网络可以控制多段关节的肌腱。研究人员借助训练好的神经网络，指导AI小鼠完成穿过空隙、觅食、逃离丘陵、精确击球四个任务。神经网络可以用一种抽象的符号来代表跑、跳、旋转等多个任务，这是一种在啮齿动物和鸣禽动物中都已观察到的认知模式。本实验中的人工神经网络主要利用虚拟输入来决定AI小鼠的行为方式，并通过协调它身体的多段关节来完成各项任务。

AI小鼠的行为特征与神经活动

AI小鼠模型制作完成后，研究人员结合它的行为分析它的神经网络活动，研究它如何完成多项任务。其中，研究人员的行为学记录主要包括运动学、关节、算力、感觉输入等单元活动。

首先，研究人员试图找到AI小鼠的不同行为与其大脑神经区域之间的对应关系。研究人员按照动物行为学分析方法，提取AI小鼠的行为特征，用它运动时的关节角度，来描述它的姿态和运动学特征，研究它运动时最常出现的15个关节角度及相应姿势，及其产生的特定行为特征。

随后，研究人员用t-分布邻域嵌入（t-SNE）算法，将AI小鼠的行为特征嵌入2D虚拟行为“地图”。除了行为参数，研究人员还测量和分析了AI小鼠短期、中期、长期记忆细胞的神经活动，通过对比分析AI小鼠的行为特征和神经活动数据，来解释神经网络如何控制小鼠的行为。

通常来讲，动物行为分析的复杂程度决定了神经网络实验的设定形式，而本次实验中的AI小鼠可以完成更加复杂的任务，例如觅食、击球等。

该研究为人工神经网络研究带来了更多可能性，有助于提升AI技术水平，同时，对于了解大脑如何灵活处理任务，设计出具有类似能力的AI产品，具有重要意义。目前，研究者计划进一步测试AI小鼠的神经活动模式，并与真实小鼠身上的神经活动模式进行比较，研究两种神经活动模式的异同。该系列研究将有助于增进人类对生物神经系统的理解。

03 抗癌黑科技——微型机器人

2020年，德国的研究人员研发了一款可携带药物在血管中“自由移动”的微型抗癌机器人，该研究成果发表于《科学机器人》期刊。

“自由移动”的微型抗癌机器人

微型抗癌机器人的设计灵感来自人体中的白细胞。白细胞是唯一能够沿血管内壁移动的细胞，而且能够识别和清除受损或被感染的组织。研究人员根据白细胞的特性，设计出了一款可以沿血管内壁移动并识别出特定癌症细胞的微型机器人。

与人类红细胞（直径约8微米）相比，该微型机器人的直径更小（3～7.8微米），可以携带抗癌药物分子和目标抗体进入癌症病人的血管，发现癌细胞后释放药物，达到靶向治疗的效果。此外，该微型机器人可以沿着血管内壁移动，速度可达每秒600微米。

微型机器人是如何设计完成的呢？

首先，研究人员利用纳米级别的玻璃微粒，设计并制作了一个球形的微型机器人，直径为3～7.8微米。

随后，研究人员在该机器人的外表面涂上不同材料（一半涂有镍和金合成的磁性纳米材料，另一半涂有抗癌药物分子和目标抗体），使该机器人可以利用磁场获得推进力，还能够精准定位癌细胞并投放药物。其中，抗癌药物分子的释放是通过365纳米紫外线照射30秒而触发的。

为了测试该微型机器人的性能，研究人员将其放入一种用人体内皮细胞合成的模拟血管中，并在血管中注入老鼠的CD1血浆。他们分别测试微型机器人在血液静止和流动状态下的移动情况，结果显示，该机器人能在血管中自由移动，且在血液流动时可以逆向移动。

新型医疗机器人的研发历史

在医学范畴中，微型机器人也称“分子机器”，可以通过技术送达人体内执行任务。目前，科学家已经通过纳米或分子级别成分来设计和制造各种新型医疗机器人，规格为0.1～10微米。

最早的“分子机器”诞生于1983年，法国科学家让-皮埃尔·索维奇（Jean-Pierre Sauvage）成功将两个环状分子连接成链，形成索烃。

1991年，英国科学家J.弗雷泽·斯托达特（J.Fraser Stoddart）研发出轮烷。随后，他以轮烷为基础，设计出了分子“起重机”、分子“肌肉”以及分子计算芯片。

1999年，荷兰科学家伯纳德·L.费林加（Bernard L.Feringa）研发出分子马达，并利用分子马达设计出一辆“纳米车”。

以上三位科学家设计出了很多分子级零件，推动了微型机器人领域的发展。2016年，他们因在分子机器设计与合成领域的卓越贡献，被授予诺贝尔化学奖。

2017年，德国科学家设计出一组磁控机器人，用于肿瘤（尤其是癌症）的治疗，被称为“抗癌机器人”——研究人员利用磁场，远程控制机器人在人体内进行“作业”。

该研究的主要原理是，研究人员将机器人隐藏在微型药丸中，送达人体内，通过操纵“抗癌机器人”打开药丸并释放药物来杀死癌细胞。

为了完成“抗癌机器人”的操作，研究人员首先设计出一种配备可注射型微型药丸的微型螺旋机器人，利用磁场远程控制螺旋机器人到达癌细胞位置，指挥“抗癌机器人”打开药丸释放药剂。一旦释放出了所需治疗剂量的药物，研究人员就可以用磁场遥控关闭药丸。此外，这种微型药丸由金属材料制成，为的是防止放射性物质的泄漏。

微型机器人的出现为癌症患者提供了一种新的治疗方式，科学家也正在进一步研发新型医疗机器人。微型机器人将不仅可以用于癌症治疗，还可以用于疏通血管、辅助外科手术以及医疗诊断等方面。相信微型机器人会在医学领域释放出巨大的应用潜力。

04 灯泡的新应用——还原声音和窃听

众所周知，灯泡最主要的功能是照明。随着社会的发展，灯泡的用途也发生了明显的变化，比如用于汽车上做制动警示灯、当作装饰品等。

如今，科学家又赋予灯泡新的功能——窃听。与传统的窃听技术有所不同，该技术不需要在房间内安装任何特殊设备或入侵系统，只需要一个灯泡，就可以在百米外实时监听。

用于远程窃听的“灯泡电话”

以色列的科研人员发明了一种通过灯泡振动还原声音并实施监听的新技术，被称为“灯泡电话”（Lamphone）。

该监听装置的成本很低（约1000美元），主要由光电传感器、望远镜、笔记本电脑以及声音处理软件等组成。

该技术的操作原理是：当室内播放音乐或有人讲话时，产生的声波会撞击灯泡，引起灯泡表面气压的波动，使灯泡产生微弱的振动信号。同时，室外安装的光电传感器会对准室内的灯泡，捕获光学测量的相关信号，并转换为数字信号，经过计算机算法处理后，就可以还原房间内的语音或音乐。

“灯泡电话”技术主要包括以下几个重要部分：

· 望远镜设备：将视野从远处聚焦于房间内悬挂的灯泡上。

· 光电传感器：安装于望远镜上，由光电二极管（一种半导体器件）组成。光电二极管可以将光转换为电流，常用于烟雾探测、医疗检测等电子设备。

· 声音恢复系统：接收、输入光信号，并从光电传感器采样，使用相应的算法处理，得到复原的声音信号并输出。

研究人员指出，光电传感器通过分析灯泡表面的微小振动得出数据，根据相关算法来分离音频信号和光信号，通过文本应用程序对音频信号进行识别，还原声音的内容。

更有趣的是，该技术还能用来识别歌曲。研究人员播放了一段披头士乐队的歌曲Let It Be（《顺其自然》），经过光信号收集和声音还原，歌曲应用程序立即识别出了这首歌曲的名称。

基于“旁路攻击”的窃听技术

早在灯泡窃听技术出现之前，已经有许多声波现象可以用作窃听。1956年，英国情报机构（British Intelligence）成功监听了埃及驻伦敦大使馆。具体做法是：相关人员在使馆内放置了一个扩音器，通过Hagelin机器（一种早期密码机）收集“滴答”声。英国情报处在之后的几年中通过监听这个声音，窃取到了该大使馆的许多通话内容。

旁路攻击（Side Channel Attacks）指的是绕过对加密算法的烦琐分析，利用密码芯片等计算硬件中不小心泄露的信息（比如执行时间、功耗损耗、电磁辐射之类的旁路信息），通过统计学分析来破解密码。

“灯泡电话”窃听技术所采用的是声学密码分析技术，也就是捕捉设备在运转时泄露的声学信号。斯坦福大学的计算机科学家和密码学家指出，“灯泡电话”的窃听技术属于“旁路攻击”范畴，是利用出人意料的信息泄露渠道进行窃听的新技术。

目前，该窃听技术仍在试验阶段，存在的局限性主要表现为以下几点：

· 研究人员在整个测试中使用的是悬挂式灯泡，至于固定灯泡或安装在天花板上的灯泡能否产生同样的效果，答案是未知的。在测试中，语音和音乐的音量都达到了最大值。

· 在光电传感器和数模转换器的选择上，研究人员使用的是相对便宜且功能不全面的机器。如果升级传感器设备，或许能够监听音量更低的对话，但同时成本也会增加。

· 研究人员使用的是LED灯泡，该灯泡的信噪比约为白炽灯泡的6.3倍、荧光灯泡的70倍。

相信随着研究的深入和科技的发展，该技术将会变得更加成熟。

05 被机器人吐槽，你会怎么办？

语言的作用不仅在于交流，它还能够激发情感、引导行为。常言道：“良言一句三冬暖，恶语伤人六月寒。”小时候，老师的一句赞美会让你心花怒放，一句批评则会让你沮丧不已。

语言并不是人类独有的，鹦鹉也能说话，有时候听起来可能是在嘲讽你，比如说“太丑了，太丑了”。对此我们只会哈哈一笑，不会去和一只鹦鹉较真儿。

可问题是，如果有一个机器人用语言讥讽你，你会有什么反应呢？好像和听鹦鹉嘲讽你时的反应不应该有什么不同，但科学家得出了出人意料的结果。

当前，机器与人类的交流已经不再只是一般性问答，而是进入了灵魂对话的高级阶段。在一则网络小视频中，银行机器人和一位大妈的生动对话，让一众网友捧腹大笑。

机器人不但给人类生活带来了诸多便利，而且在一定程度上颠覆了传统的生活方式。机器人可用于国防军事、加工制造、教育、医疗等领域，具有良好的应用前景。人机共融、协调配合，未来科技只有你想不到的，没有它做不到的！机器人像脚踩风火轮手持火尖枪的哪吒一样，凌厉出世，向我们而来。

机器人语言影响人类行为的实验

人类行为会受到机器人语言的影响吗？美国科学家设计了一项实验：让人类玩家和机器玩家一起玩一款名为《守卫与宝藏》的游戏，看看两者的语言互动会有什么样的结果。

人工智能的研发目标通常是让机器更好地配合人类完成任务，这项实验则是研究人类与机器人的竞争。实验小组招募了40多位人类中的游戏高手，他们的对手是由软银公司开发的一款人形机器人，名叫“小辣椒”，它可以和人边打游戏边对话。

每位人类玩家要与“小辣椒”大战35个回合。在人机对战中，“小辣椒”不断说出刺激对方情绪的话。研究人员发现，被“小辣椒”吐槽时，人类玩家的战斗力便会急剧下降；被“小辣椒”鼓励时，战斗力则直线飙升。

这个结果是可以预料的，试想你游戏玩得正兴奋时，机器人突然说了句周杰伦的口头禅“哎哟，不错哦”，你会不会有点儿激动？当游戏结束时，机器人张口来一句“What are you弄啥哩？”你会不会产生痛扁对方的冲动？

研究表明，随着游戏时间越来越长，人类玩家变得越来越理性，但被机器人吐槽的玩家没有被表扬的玩家得分高。机器人语言情绪的正面程度和人类行为表现呈正相关，这说明机器人语言影响了人类的行为。

这个实验结果对后来的社会机器人[3]的开发有一定的启发作用。人毕竟是社会动物，需要得到来自聊天对象的鼓励，而且鼓励越多越好啊！因此，之后对社会机器人的开发，需要充分考虑到这一因素。

比如，国外有一部科幻小说，其中讲到飞船中央控制系统“大卫”感觉在茫茫太空中一直飞行太枯燥了，于是就对驾驶员史密斯开了一个玩笑，说他的发型看起来像松糕。史密斯拿起杯子就砸在“大卫”的显示屏上，因为他从小就对松糕有心理阴影。副驾驶员杰瑞不解地问他：“你干吗那么在意？它不过是一台机器！”史密斯余怒未消，因为他在意的是有人对他说出“松糕”这两个字，无论那是人类，还是一台机器。不过听了杰瑞的话，他确实也陷入了茫然状态，不知道自己该不该和一台机器生气……

06 动画片“进化”到智能动画，虚拟情境中能学到新知识吗？

随着科技的发展，在数字世界里，孩子们和动画角色形成了更亲密的准社会关系，两者之间的互动形式丰富多彩。

例如，《米奇妙妙屋》通过编程控制米奇的提问、停顿和评论，实现了儿童与智能角色的“交流”。如今，人工智能快速发展，让更灵活的互动和交流成为可能。

但是，孩子们真的能从虚拟角色那儿习得新知吗？他们在虚拟情境中学到的知识，可以被应用到现实生活中吗？

针对这样的问题，美国科学家展开了研究。他们以动画角色朵拉为原型设计了一个智能角色，在217名3～6岁儿童中展开研究。这些孩子大多是欧裔美国人，父母都具有本科以上学历。研究针对的学习过程，是对儿童而言很重要的“+1”规则（在一个数字的基础上+1会使总数增长一个单位的数学概念）。

从虚拟情境中能学到新知识吗？

“朵拉游戏”的故事线很简单：朵拉的表妹迭戈要过生日了，孩子们需要和朵拉一起筹备生日聚会，清点杂货店传送带送来的物品。游戏结束时，孩子们可以在屏幕上看到迭戈生日派对的照片。这为孩子们和朵拉提供了准社会互动的机会。

屏幕上的朵拉通过语音识别接口与儿童交流，并引导对话的发展，比如她会问：“你最喜欢什么颜色的气球？”问得更多的是连续的数学问题，比如从传送带上下来一组东西，朵拉会说：“来了3个气球。”待这组东西被装到袋子里后，另一件物品单独从传送带上下来，朵拉会接着说：“哦，又来了1个气球。3个加1个是几个？”

这时，朵拉会停下来让孩子回答。这是一种准社会互动方式。数学问题和对话提示的数量因儿童的数学水平而异，朵拉作为教育工具的交互式智能对象，能够理解孩子行为的细微差别和意图，并实时对其做出反应，在提出问题后会等孩子们思考，直到孩子得出正确答案，再推进游戏进程。

儿童对79.60%的对话提示和92.54%的数学谈话做出了有意义的反应，这表明儿童与游戏中角色之间的互动有效。研究结果进一步揭示，与朵拉的友情分数越高的孩子，回答数学问题的速度越快，友情分数每高1分，回答速度能快近6秒。

虚拟情境中学到的知识能用到现实生活中吗？

在和朵拉筹备生日派对的游戏结束后，实验工作人员引导孩子玩另一个游戏，这个游戏中的问题与之前游戏中的相似。工作人员有笔记本、记号笔、贴纸和蜡笔，她给孩子展示三张贴纸，说：“我有三张贴纸。”然后，她把这些贴纸放在一个小糖果袋里，接着又举起一张贴纸，问：“这儿还有一张贴纸，我们一共有多少张贴纸呢？”

研究结果表明，同朵拉之间的数学对话和交互的认知反馈，对于孩子更快地回答问题有重要作用，可以看出，能提供反馈的智能角色有助于孩子将“+1”规则用到真实的生活情境中。

研究团队表示，儿童与媒体中智能角色的这种准社会关系和准社会互动，跳出了家庭和学校传统教育的界限，在21世纪，可以为教育提供一条新的途径。并且，这种方法能够让孩子们在基础数学技能上尽早起步，这些角色既可以是孩子们的朋友、玩伴，也可以是潜在的老师，这样的教学形式值得教育界给予更多的关注。

智能角色教育无法替代家庭教育

智能程度更高的教育角色正在被开发：更精准的语音识别系统可以让智能角色更好地理解孩子们的话语，他们之间可以通过闲聊和对话建立持续的交流，智能角色会不断地对儿童所说的话做出回应；唇音同步可以使智能角色更加活灵活现；眼动追踪软件可以精确定位孩子在看屏幕的哪个部分；运动传感器可用于检测孩子有没有坐在座位上（可作为儿童参与度指标）。如果孩子的视线离开屏幕或者屁股离开座位一段时间，程序可以通过语音或音效触发智能角色引发定向反应。

越来越趋近“完美”的智能角色可以助力儿童教育，但无论它对孩子知识和技能的掌握有多大的帮助，也不能代替家庭教育的地位。根据科尔曼的社会资本理论，父母对子女成长的关注、时间的投入都是儿童成长过程中至关重要的社会资本，不仅包括指导功课、监督学习，与孩子的交流、讨论也是重要指标。

家庭教育是人生教育的基础和起点，家长绝不能因为智能角色被引入教育而降低对孩子的教育参与度。通过动画片学到的知识或许会随着时间褪色，但在孩子成长过程中，家人的陪伴能永远温暖孩子的心灵。

07 足球可以踢得更科学

2020年，曾有研究者利用网络科学方法，分析了巴萨队（全称巴塞罗那足球俱乐部）在2009—2010赛季西甲联赛中的战绩。研究者通过分析比赛中的传球方式、传球频率以及传球位置，发现巴萨队存在传球细腻、善于控制比赛节奏等特点，传球战术与西甲（西甲联赛）其他球队的有着明显差异。

应用广泛的网络科学

网络科学（Network Science）是专门研究网络系统的定性和定量规律的科学。信息技术的发展为网络科学研究提供了新的途径，如今，网络科学已经发展为新的独立学科，被广泛应用于生物、信息科学以及社会科学等领域。

网络科学中几个常用的名词有以下几个。

聚类系数（Clustering Coefficient），指一个节点存在的连接点数与最大可能的连接点数的比值，通常被描述为“我的朋友的朋友还是我的朋友”。

平均路径长度（Average Path Length），指一个节点到网络中的另一个节点所要走的平均长度。具体来说，先计算出所有成对的节点之间的最短路径长度，然后把它们的长度求和，再除以所有节点之间的总对数，即可得出平均路径长度。

网络直径（Diameter of a Network），指网络中最短路径的最大值。也就是说，先计算出每个节点到其他节点的最短路径，从中选择最短路径的最大值，将其定义为网络直径。

网络科学应用的新领域——足球赛事

随着互联网的发展和大数据时代的来临，网络科学在各类社会问题的数据分析中被广泛应用。

足球赛事也是网络科学应用的新领域，球队的组织、比赛战术以及比赛成绩也可以用网络科学进行分析：通过将一支球队看作一个复杂的网络系统，研究者将巴萨队的网络结构与其联赛对手进行了对比，确定了具有显著差异的指标。

随后，研究者研究比赛时的传球记录，将球队在西甲单赛季的传球记录组成可视化的传球网络，从中筛选出可以提高比赛胜率的网络分析指标。

研究者通过对比传球距离与50次传球所需的时间，发现巴萨队在进球或丢球之前，其与其他西甲球队的传球网络存在明显不同。同时，研究者对20支西甲球队在进球和丢球前的50次传球组成的网络信息进行了可视化研究。

网络科学揭秘巴萨队的技战术

网络科学分析为足球赛事的传球网络研究提供了一个新的视角，从而可以区分不同的球队，并将网络属性与球队特定的比赛风格相关联。研究者重点分析了球队在进球或丢球之前的传球网络，得出以下几点结论：

· 巴萨队可以在最短时间内完成50次传球网络，传球所需时间很短。

· 巴萨队需要更完美的传球线路，才能打败胜率较高的球队（与巴萨队的竞技水平相当的球队）。

· 巴萨队传球网络中的最短路径并不能决定比赛中是否进球或丢球。

· 巴萨队的反击和进攻节奏更快，导致传球线路更简单、有效。

· 巴萨队队员的传接球效率以及成功率很高，导致巴萨队的控球率普遍高于西甲其他球队。

· 巴萨队队员与核心球员之间的传球线路成功率更高。

· 巴萨队队员之间的凝聚力在丢球之后会降低，从而导致二次进攻的传球线路不合理。

· 巴萨队队员在触球之前的站位是相当分散的，但是一旦巴萨队取得球权，球员的分散程度就会开始降低，进而转换为进攻站位。

网络科学让足球赛事更具观赏性

2009—2010赛季西甲联赛中，瓜迪奥拉正式出任巴萨队主教练。他一上任就巩固了梅西、哈维、伊涅斯塔等人的主力位置，同时大胆起用来自青训队的布斯克茨、佩德罗等小将。瓜迪奥拉将巴萨熟悉的全攻全守433打法改造升级为全新的Tiki-Taka战术，经过不断改进，最终获得了巨大成功。

瓜迪奥拉执教巴萨的4个赛季，总共带队参加了247场比赛，取得179胜47平21负的战绩，胜率达到了72.47%，率队夺得14座冠军奖杯，包括3个西甲冠军、2个欧冠（欧洲冠军联赛）冠军、2个西班牙国王杯冠军、3个西班牙超级杯冠军、2个欧洲超级杯冠军和2个世俱杯（国际足联俱乐部世界杯）冠军的奖杯。瓜迪奥拉时代的巴萨球队堪称“宇宙队”，所向披靡。

总之，网络科学分析结果将会直接影响主教练在用人、阵形、战术、临场指挥等方面的决策。当然，这些信息对于对战双方都将是透明的，也就是说，网络科学能够让对战双方都能做到真正意义上的“知己知彼”。

在这种背景下，球员的身体素质、对抗能力、技术，教练员的战术风格以及临场应变能力将成为比赛走向的决定性因素。这也意味着，借助于网络科学的足球赛事将更具观赏性。

注释

[1]1微米为百万分之一米。

[2]这种AI技术由人工神经网络驱动，其中机器学习算法的组成部件被称为“神经元”。

[3]社会机器人：也称社交机器人，具备机动性和感应功能，并且能够遵循特定的社交行为和规范，与人类或其他自主实体进行互动与沟通。