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然而，某些关键信息是AI无法在赛前及时获取并纳入计算的。例如，在周中曼城对阵勒沃库森的欧冠比赛中，所有数据均显示曼城在主场、尤其面对德甲球队时往往表现更佳。然而直到开赛前30分钟公布首发时，外界才得知瓜迪奥拉轮换了10名主力球员，仅保留了主力后腰冈萨雷斯。待下半场哈兰德、福登等主力陆续登场时，比赛局势已基本确定。
再以阿森纳对拜仁的比赛为例。由于赛季前的引援调整，阿森纳本赛季阵容深度有所增强。当替补球员马杜埃凯、马丁内利和卡拉菲奥里登场后，球队整体阵型保持稳定，进攻节奏和强度得以维持，形成了持续的威胁。
再看曼联对阵埃弗顿的联赛。比赛中，核心后腰卡塞米罗在第58分钟被换下。卡塞米罗对曼联的中场平衡至关重要，其是否在场或状态如何，对球队攻防体系的完整性有显著影响。一旦他因状态或体能问题提前被换下，球队的整体表现就容易出现波动。
因此，尽管AI能基于大量历史数据提供有价值的趋势参考，但在应对突发性战术调整、临时阵容轮换与球员实时状态等动态因素时，仍存在一定局限。结合实时信息与数据洞察，才能形成更全面的判断——尤其对于观看直播并关注实时动态的球迷而言，这正是将现场观察转化为认知优势的关键。
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