和“质量把控”，冷静地分析每个方案的可行性、理论依据和潜在缺陷，常常一针见血地指出王睿想法中过于乐观或不严谨的地方。韩澈则扮演着“领域专家”和“需求方”的角色，不断将王睿和苏晚讨论的技术方案，翻译成具体的篮球场景和问题，同时也从可行性角度提出约束。
“我们不能一开始就搞全场比赛的战术识别，太复杂了。先从简单的、定义清晰的场景开始，比如‘高位挡拆’的识别。这个战术在NBA和我们的比赛里都非常常见，有明确的起始形态和球员位置关系。”韩澈在白板上画着简单的示意图。
“没问题！我们可以先用目标检测模型（比如YOLO）识别出视频帧里的球员和篮球，然后用目标跟踪算法把每个人和球的轨迹连起来，形成时空序列数据。”王睿接话。
“然后呢？识别出球员和轨迹只是第一步，怎么定义‘挡拆’？是看两个球员的轨迹是否在某个时刻接近，然后一个留下，一个移动？”苏晚提问，语气平静但切中要害，“这需要明确的、可量化的规则。而且，防守球员的位置和反应呢？真正的挡拆成功与否，和防守人的位置密切相关。”
“这个……”王睿挠了挠头，“可能需要引入图神经网络？把每个球员看作节点，他们之间的距离和相对运动方向作为边，构建一个动态图，然后用图分类或节点分类的方法来识别特定的战术模式？”
“可以尝试。但动态图的构建和计算开销需要考虑。而且，标注数据会是大问题。我们需要大量标明了‘挡拆’发生时刻和参与球员的视频片段作为训练数据。”苏晚转向韩澈，“你之前说的比赛录像和教练标注，具体到什么程度？”
韩澈解释道：“录像很全，有多角度。教练组的标注更多是文字记录和手工画的战术板，比如‘第一节8分15秒，我方发起高位挡拆，由5号与1号执行，形成错位，1号突破分球给底角3号，命中三分’。有具体时间和战术描述，但没有精确到每一帧的球员坐标和动作标签。”
“这需要大量的预处理和人工细化标注。”苏晚总结道，眉头微微蹙起，显然意识到了任务的艰巨性。
“要不……我们先不用真实比赛视频？”王睿提议，“可以用篮球游戏，比如NBA 2K系列，它的回放模式可以导出精确的球员位置数据，而且可以自定义战术让AI执行，批量生成带标注的数据！虽然和真实比赛有差距，但作为概念验证和原型开发，足够了！等模型跑通了，再迁移到真实数据上优化。”
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