“AI教練”賦能體育競技

代天醫

在體育賽事中，金牌比拼的背后實際已成為“科技大戰”。

東京奧運會上，中國跳水“夢之隊”以7金5銀收官，在4個單項中包攬冠亞軍，在4個雙人項目里收獲3金。這個收割獎牌的隊伍背后，有個隱形的特殊教練——“AI教練”——此次東京奧運會之前，中國跳水隊與百度智能云合作，把國內首個“3D+AI”跳水輔助訓練系統融入隊伍日常訓練中，對運動員訓練備戰具有非常大的促進作用。

百度智能云基于“3D+AI”技術，為跳水隊帶來了極佳的訓練效果，據悉，訓練效率可提升20%。在如此高智能、高效率“AI教練”的輔助下，跳水隊就能實現高質量的訓練，為大賽奪金打下堅實基礎。

助力運動員“一根針”入水

在現代體育追求高效、精準的形勢下，運用AI技術輔助分析、訓練調整，成為各國運動隊提升實力和成績的大趨勢，體育事業正在邁入科學智能訓練的新階段。

從采集分析各種身體數據的智能穿戴設備，到VR/AR、全息投影等新技術與健身娛樂設備的融合，人們參與和觀賞體育賽事的方式正在逐漸被改變。但科技對體育的影響絕不止于此。

早在2018年俄羅斯世界杯上，數字化表現和跟蹤系統（EPTS）就已被全面采用。借助攝像機與可穿戴式傳感器，EPTS系統能夠追蹤球員以及足球的運動信息，并向教練提供球員的統計數據、位置信息及相關視頻剪輯，幫助教練進行賽場決策;美國國家男子籃球聯賽的每個俱樂部都擁有一支完備的運動表現分析團隊，根據教練員戰術需求，比賽中由智能追蹤系統捕捉到的時空數據將被用于深度學習和數據挖掘的分析，幫助教練和運動員理解比賽模式、受傷風險和對手風格，預測各類戰術的成功機會;連續在三屆奧運會上稱霸自行車賽場的英國隊利用高科技手段將人車完美結合，運動裝備的科技含量提高也在影響著比賽成果。

由此可見，在體育賽事中，金牌比拼的背后實際已成為“科技大戰”。無論是比賽用服、特制設備還是訓練指導系統的不斷上線，體育擁抱科技已實現精細化、智能化。競技體育的魅力就在于運動員的對速度、準確度、觀賞性等的極致追求，成敗往往就在分毫之間，如何能有效、快速地消弭其中差距，哪怕是提高百分之一甚至千分之一，教練與運動員都要竭盡全力采用各種方式和技術去實現，科技的賦能作用也就愈發重要。

以跳水為例，這是一項高速或者說是超高速的水上運動，從起跳到落水只有兩秒鐘時間。騰空高度不夠、轉體動作分腿、空中翻騰姿勢不夠優美等細節糾正，需要教練與跳水隊員每天通過大量的錄像視頻進行回溯、整理，總結訓練成果，耗時長且存在拍攝不清晰的情況。同時，教練針對跳水隊員的實時指導，跳水隊員亦無法回溯，實現反復練習的難度很大。

分毫之間見成績，是跳水比賽的性質;實現“一根針”入水的完美一跳，則是跳水隊的終極目標。一系列幾近完美的動作，不僅需要跳水隊員日日夜夜地不懈練習，同時要求教練煉就一雙“火眼金睛”，看到每個細節，還要有最強大腦“AI教練”輔助，實現快速反應、實時打分、超強記憶。

“AI教練”具備四大亮點

為了精確測量運動員的動作并助其打磨得更加完美，中國國家跳水隊引入了“3D+AI”跳水訓練系統，還為它頒發了工號為001的“國家隊AI教練”工作證。簡單講，這個系統的作用是讓跳水動作看得清、看得準、看得全、看得懂。

首先，“看得清”。基于“百度大腦”和智能云，搭建了“云—邊—端”一體的軟硬件系統，實現高速視頻智能采集，每一幀都清晰無拖影。

在跳水隊訓練場館內，部署了高速相機等一系列采集處理的硬件設備。其核心算法包括高速視頻智能采集、視頻數據智能整理以及數據的安全加密。

在云端，核心算法有3D視覺感知、AI智能解析以及智能云的相關服務。在端側，可利用平板電腦等移動終端查閱3D交互系統以及智能訓練助手，并且能夠把數據形成專業的知識模型。

從運動員踏上跳板那一刻起，這套系統就開始采集錄制，進水之后停止錄制。高速視頻可實時反饋到教練員的平板電腦上，方便對運動員的姿勢、動作等進行針對性指導，也可以在賽前集中回顧、觀看。

其次，“看得準”。該系統可實現跳水動作三維姿勢計算、跳水動作量化評估。采集到的高速視頻是2D，再通過“百度大腦”3D視覺技術以及深度神經網絡能夠估算出運動員三維的姿態，獲得每個關節的三維角度。還能通過人體三維重建技術，讓跳水全過程進行三維再現。有了3D的人體姿態以三維重建的結果，就可以實現對跳水動作精準的量化評估。

再次，“看得全”。通過對跳水場館的三維重建、關鍵動作自動提取，以及360度自由視角的時空定格，把跳水的持續動作定格到三維空間上，可支持360度自由旋轉觀看。

最后，“看得懂”，可實現跳水動作智能打分和訓練技術智能制定，而且金牌教練員的經驗可以復用、可以傳遞。

當然，記錄數據不是最終目的，“AI教練”不僅能識別出跳水動作和難度系數，還會通過算法為動作完成質量打分、分析目前問題的原因，并協助教練制定計劃解決訓練當中的實際問題。

這屆東京奧運會中，不僅中國跳水隊得到了“3D+AI”訓練系統的重要支持，其他體育項目背后也有很多“黑科技”的協助。比如盧云秀奪得金牌的女子帆板RS：X級項目，賽前也得到了科技團隊提供的風和水等方面的分析和預測。

可見，用科技助力體育，已經是當前賽事競爭中的大趨勢。

運動表現分析師應運而生

“AI教練”會不會超過真人教練，并逐漸取代他們？類似的問題一直在爭論中：在運動員訓練當中，到底是經驗老到的教練“打眼一看”判斷準確，還是定量分析更有意義？

“分析運動”已經成為運動科學領域里的一個分支學科——運動表現分析，主要方向是直接研究運動員或運動隊在實際體育比賽和訓練中的表現。研究內容可以是具體動作（如跳水時的跳躍高度、身體角度、旋轉速度）、體能指標（如足球運動員跑動距離、速度及心率）、技戰術（如跑位、擊球方式）等。

進行分析的最終目的是提供客觀反饋，讓運動員和教練了解當前的狀況，更好地調整下一步提高成績的努力方向，比如這名跳水選手應該關注起跳高度，那名足球運動員要先提高跑動速度。

這個研究領域的歷史可以追溯到20世紀20年代，當時魯道夫·拉班（Rudolf Laban）創立了舞蹈分析計數系統，用符號為身體的運動和空間位置編碼。這種運動計數分析被認為是運動表現分析的前身。

之后運動計數分析的發展一度幾乎停滯，直到20世紀七八十年代，體育和電子信息技術的發展推動一批研究者重新回到這個領域。

邁克·休斯（Mike Hughes）正是其中一員，他有著航空工程專業博士學位，之前根本沒想過要做體育方面的工作，只是自己很喜歡運動。后來，英國利物浦理工學院需要一名統計學講師，他應聘成功后，在壁球場上與學院里的一名生理學家交上了朋友。

這兩個人都熱愛壁球，就創立了一套標注不同擊球動作的符號，比賽時在球場后面記錄下球員的每個動作以及位置，之后將數據錄入電腦進行分析。結果發現，每個球員都有自己的打球習慣，無論輸贏都幾乎不會改變，然而這些固定套路并不是成功率最高的方式，如果按分析數據調整，很多人可以打得更好。

休斯在學術會議上匯報了自己對壁球的研究，讓運動分析的作用被更多人了解，也讓這種方法進入到更多體育項目中。

于是，一個新的體育職業應運而生——運動表現分析師。他們的主要任務是收集客觀數據，厘清賽場上的真實情況，消除教練和運動員的主觀臆測和認知偏差。

慢慢地，運動表現分析建立了自己的協會“國際運動表現分析協會”，創建了期刊，出版了教材，也推出了資歷認證標準。學科領域的人才培養逐漸完善，也幫助更多運動員提高了成績，促使整個體育比賽水平提升。

當然，有些方面的數據現在還難以準確收集，系統對數據的解析也可能有偏差，目前為運動員制定訓練計劃仍然依賴教練的細心觀察和綜合分析。

不過隨著中國技術的發展，運動表現分析還將納入更多測量指標，數據更精確，后期的分析也更合理、更有實際指導意義。期待未來的分析技術可以應用到體育領域的更多場景，助力中國體育競技更快、更高、更強。