这是一个非常专业且有趣的问题,直接关系到足球数据分析（xG，即期望进球值模型）的底层逻辑。
简短的回答是： 是的，绝大多数开源足球分析项目（如StatsBomb、OpenFooty，以及各种基于公开数据的xG模型）都认为禁区外远射的得分概率极低，通常在 2% 到 6% 之间，远低于禁区内（10%-30%）和点球（约76%）。
但这里需要展开说说,开源社区在这个问题上不仅仅是“认为”，而是通过数据和模型量化并惩罚了远射，具体体现在以下几个维度：
模型对“距离”和“角度”的极度敏感
几乎所有开源xG模型（例如基于Python的xGmodel或R语言的footballr包）都会将射门位置作为最重要的特征。
- 数学逻辑：球门宽度是7.32米，守门员面积巨大，当射门距离超过20米时，球的飞行时间更长，给了守门员充足的反应时间，且射门角度急速收窄。
- 数据表现：在英超等顶级联赛，禁区外射门的进球转化率常年徘徊在4%左右，开源模型会拟合出一个非线性曲线，在这个距离区间，xG值会断崖式下降。
角度权重的惩罚 禁区外射门往往意味着射门角度也偏小（除非是正对球门的远射）。 典型的开源模型算法（如逻辑回归或XGBoost）在计算时，会同时考虑“离球门多远”和“离球门中心线多远”，如果角度偏离过大，即使距离不算太远（比如大禁区角上的爆射），模型给出的得分概率也会无限趋近于2%以下。
开源生态的“反远射”倾向 开源项目（特别是以数据可视化和战术分析为主的项目）的数据分析结果，通常会向教练组传达一个观点：远射是低效的进攻终结方式。
- 资源浪费：从期望进球角度看，一次远射的尝试，其“期望收益”低于“控球继续组织进攻”的“期望收益”。
- 数据参考：比如知名开源项目
StatsBombR，其默认模型甚至会对“禁区外的地滚球远射”打出极低的分数，因为这种球门将扑救成功率最高。
远射的“翻身仗”——但是有条件的 开源社区并不是完全否定远射，他们区分了“盲目远射”和“高质量远射”，高分值远射（虽然依然远低于点球）通常满足：
- 极佳视野：正对球门中心，偏差极小。
- 球路变化：落叶球或弧线球（数据模型通常无法完全捕捉这些物理学特征，但会通过“射门后是否被门将扑出”进行调整）。
- 防守干扰极低：如果数据点显示“射门前防守球员距离较远”，模型的xG值会相对上调。
开源项目的“反直觉”启发 很多开源项目的可视化仪表盘（如Understat的开放插件）会明确显示：远射进球常有，但远射得分概率真的低。
- 观众容易记住那些惊天世界波,但数据库会告诉你：一次成功远射背后，是二三十次被门将没收或打飞的尝试。
- 这也是为什么开源项目会推动“禁区前渗透”和“低位传中”的数据权重高于“禁区外发炮”。
开源项目不仅认为禁区外远射得分概率低，而且大力提倡在数据处理层面将远射视为“低效投资”，如果你在研究或使用这些项目，看到某个远射xG只有0.03（3%），请不必惊讶——那是数据和模型对守门员覆盖能力和空间限制的客观尊重。
