代言人什么的，和蜜蜂的关系不大。

一来是出于“花小钱办大事”的抠门心态，蜜蜂一直不喜欢找代言人，二来蜜蜂有自己事实上的代言人，就是马竞自己啦。

对于引领智能机时代的苹果公司，国内外的科技公司都在积极且专注的研究和学习着。学没学到什么精髓不敢说，但是让ceo、创始人像乔布斯一样，穿着黑上衣蓝裤子站上新品发布会的舞台，这一招却是普及率最高的。 ony的“姨父”、基米的雷布斯、煤厂的老黄，以及蜜蜂的小马，都是爱主持发布会的主儿。

当然，除了出席发布会，马老板平时还是很忙的。和其他逐渐偏向管理工作的创始人不同，马竞虽然不在做产品的第一线了，但头上还带着首席架构师的帽子，依然在为第一线提供弹药。

在这个搜索引擎技术还在不断完善的当下，马竞事实上充当着超级搜索引擎的作用，随着知识越来越多，检索知识越来越难，他在研发体系里面的地位和重要性反而在一天天不断提高。以至于马董需要分别带领好几个技术团队，分别负责更新维护bc编程平台、游戏引擎以及各种开发工具，从而为一个个新产品提供着强有力技术支持。

像是疯狂足球虽然不是他开发的，最早的那个规则模拟器以及3d引擎的第一个版本却是他自己开发的。

马竞有一个事实是没有胡说的，那就是他的确对预测足球比赛很感兴趣。

早在06年世界杯的时候，刚刚得到e7u的马竞就尝试过，至于结果自然是交学费了。

预测球赛的结果，这是一件既简单又复杂的事情。

对结果的准确性和时效性要求越低，这件事就越容易做到，反之要求越接近100%精确预测，难度就会呈几何级数上升。

只要回顾一下交战双方的历史成绩、最近状态，甚至只是单纯比较两边队员的转会身价，就已经可以有八成以上把握猜对谁将是最终的赢家。同盟之间打默契球、

只可惜，现实不是游戏，尤其不是比较一下“实力分数”就能预测输赢的国产网络游戏，无论是在各国联赛里，还是在俱乐部杯、欧洲杯、世界杯等杯赛上面，总是不乏强队莫名其妙爆冷输掉比赛的情况。

至于输掉的原因也是千差万别，有大意轻敌被人偷袭的，有腰酸腿软状态下滑的，有赛程冲突主动放弃的，也有打人情球故意送分的，更有裁判黑哨球员假球的，林林总总不一而足。

在这种情况下，想要算尽比赛就变得麻烦重重。

马竞一开始并没有采用传统的胜率计算方法，因为他觉得这样太没有技术含量了。

他使用的是更加科学更加复杂的预测方法，打算给每一个比赛的参与者建模。

一开始只是对运动员进行建模，通过历史数据统计，建立属于每个人的行为模型与能力模型，只要数据足够详尽足够精确，就能让他的“模型人”无限接近其本体原型，相应的“模型人”之间模拟比赛的结果也就越来越接近真实结果。

理论上来说，足球比赛的结果完全是由足球的落点决定的，那么完全可以用物理模型来测算足球的飞行轨迹。

如果给每名球员的所有触球部位，都建立相应的力学模型，剩下的就是一道简单的物理题了。

一个重量400多克的弹性球体，连续受到多个外力作用，求其后运动轨迹。

这样的问题，对于早就发明了弹道计算机的人类来说，当然不是多么困难的事情，毕竟足球的体积更大，速度更慢，所处的环境也更加温和。

不过可惜，这只是理论上的情况。

现实的情况是，彻底剥离人的因素，把足球比赛当成机械的力学题来进行求解，是根本不可能实现的。

球员、裁判、国际足联、体育厂商、足彩公司，以及千千万万的球迷，每个参与者都或多或少地影响着这项世界第一运动，想要排除所有人的影响，简直痴人说梦。

乖乖交了学费的马竞，不得不把教练员，以及裁判员，甚至球迷团体这些同样影响比赛走向的人都纳入到比赛模型当中，为此不得不查阅了许多心理学行为学，乃至城市经济学的资料。

不过绕是如此，几年时间下来，他的马氏足球模拟器还是不够精准，白白交了不少学费，这才意识到自己一直是在缘木求鱼来着。

好在这些成果也不是全然无用，蜜蜂的五人足球ol、踢球机器人，以及后来的疯狂足球，都从这里面获得了不少资源支持，也算是废物利用了。