第508章 Duang（2/2）

嗯嗯，不過最新的GG法修訂稿裡面，只說了要追究虛假GG代言人的連帶責任……

代言人什麼的，和蜜蜂的關係不大。

一來是出於「花小錢辦大事」的摳門心態，蜜蜂一直不喜歡找代言人，二來蜜蜂有自己事實上的代言人，就是馬競自己啦。

對於引領智能機時代的蘋果公司，國內外的科技公司都在積極且專注的研究和學習著。學沒學到什麼精髓不敢說，但是讓ceo、創始人像賈伯斯一樣，穿著黑上衣藍褲子站上新品發布會的舞台，這一招卻是普及率最高的。ony的「姨父」、基米的雷布斯、煤廠的老黃，以及蜜蜂的小馬，都是愛主持發布會的主兒。

當然，除了出席發布會，馬老闆平時還是很忙的。和其他逐漸偏向管理工作的創始人不同，馬競雖然不在做產品的第一線了，但頭上還帶著首席架構師的帽子，依然在為第一線提供彈藥。

在這個搜尋引擎技術還在不斷完善的當下，馬競事實上充當著超級搜尋引擎的作用，隨著知識越來越多，檢索知識越來越難，他在研發體系裡面的地位和重要性反而在一天天不斷提高。以至於馬董需要分別帶領好幾個技術團隊，分別負責更新維護bc編程平台、遊戲引擎以及各種開發工具，從而為一個個新產品提供著強有力技術支持。

像是瘋狂足球雖然不是他開發的，最早的那個規則模擬器以及3d引擎的第一個版本卻是他自己開發的。

馬競有一個事實是沒有胡說的，那就是他的確對預測足球比賽很感興趣。

早在06年世界盃的時候，剛剛得到e7u的馬競就嘗試過，至於結果自然是交學費了。

預測球賽的結果，這是一件既簡單又複雜的事情。

對結果的準確性和時效性要求越低，這件事就越容易做到，反之要求越接近100%精確預測，難度就會呈幾何級數上升。

只要回顧一下交戰雙方的歷史成績、最近狀態，甚至只是單純比較兩邊隊員的轉會身價，就已經可以有八成以上把握猜對誰將是最終的贏家。同盟之間打默契球、

只可惜，現實不是遊戲，尤其不是比較一下「實力分數」就能預測輸贏的國產網路遊戲，無論是在各國聯賽里，還是在俱樂部杯、歐洲杯、世界盃等杯賽上面，總是不乏強隊莫名其妙爆冷輸掉比賽的情況。

至於輸掉的原因也是千差萬別，有大意輕敵被人偷襲的，有腰酸腿軟狀態下滑的，有賽程衝突主動放棄的，也有打人情球故意送分的，更有裁判黑哨球員假球的，林林總總不一而足。

在這種情況下，想要算盡比賽就變得麻煩重重。

馬競一開始並沒有採用傳統的勝率計算方法，因為他覺得這樣太沒有技術含量了。

他使用的是更加科學更加複雜的預測方法，打算給每一個比賽的參與者建模。

一開始只是對運動員進行建模，通過歷史數據統計，建立屬於每個人的行為模型與能力模型，只要數據足夠詳盡足夠精確，就能讓他的「模型人」無限接近其本體原型，相應的「模型人」之間模擬比賽的結果也就越來越接近真實結果。

理論上來說，足球比賽的結果完全是由足球的落點決定的，那麼完全可以用物理模型來測算足球的飛行軌跡。

如果給每名球員的所有觸球部位，都建立相應的力學模型，剩下的就是一道簡單的物理題了。

一個重量400多克的彈性球體，連續受到多個外力作用，求其後運動軌跡。

這樣的問題，對於早就發明了彈道計算機的人類來說，當然不是多麼困難的事情，畢竟足球的體積更大，速度更慢，所處的環境也更加溫和。

不過可惜，這只是理論上的情況。

現實的情況是，徹底剝離人的因素，把足球比賽當成機械的力學題來進行求解，是根本不可能實現的。

球員、裁判、國際足聯、體育廠商、足彩公司，以及千千萬萬的球迷，每個參與者都或多或少地影響著這項世界第一運動，想要排除所有人的影響，簡直痴人說夢。

乖乖交了學費的馬競，不得不把教練員，以及裁判員，甚至球迷團體這些同樣影響比賽走向的人都納入到比賽模型當中，為此不得不查閱了許多心理學行為學，乃至城市經濟學的資料。

不過繞是如此，幾年時間下來，他的馬氏足球模擬器還是不夠精準，白白交了不少學費，這才意識到自己一直是在緣木求魚來著。

好在這些成果也不是全然無用，蜜蜂的五人足球ol、踢球機器人，以及後來的瘋狂足球，都從這裡面獲得了不少資源支持，也算是廢物利用了。