郭思岐

2022年的北京冬奧會和冬殘奧會已經落下了帷幕,我國的奧運健兒們也在北京這座雙奧之城,刷新了單屆冬奧會和冬殘奧會獲金牌數和獎牌數兩項紀錄,創造了自1980年參加冬奧會和2002年參加冬殘奧會以來的歷史最好成績。
在這份亮眼的成績單背后,不僅僅有運動員們的汗水與付出,還有以AI技術為主導的科技力量在進行賦能。近年來,隨著AI技術的不斷成熟,借助AI技術幫助運動員進行數據采集、動作分析、訓練調整,已經成為各國運動員提升實力和成績的重要手段。
在剛剛閉幕的北京冬奧會和冬殘奧會上,不少參賽選手都獲得了AI教練的加持。
自由式滑雪女子空中技巧項目金牌得主徐夢桃,在訓練期間就借助了AI教練進行輔助。在日常訓練期間,AI教練可以幫助徐夢桃對每日的訓練動作進行分析,以教練視角提供運動軌跡、旋轉角度、空中高遠度等多維度數據指標,發現失分動作并篩選出當日最佳動作,為她追溯每一跳創造客觀條件,從而有效提升訓練效果。據悉,該AI教練作為保密項目,已經為自由式滑雪空中技巧運動隊服務了三年多時間。
在冬殘奧會上,清華大學智能與生物機械研究室科研團隊研發出一套數字化監控系統,通過記錄運動員的生理參數、訓練強度、技術動作等信息,建立數據模型,為運動員的動作優化、傷病預防和康復提供保障。在越野滑雪項目中,該團隊所研制的滑雪架陪伴著鄭鵬、毛忠武、楊洪瓊、李盼盼等多名運動員奪得獎牌。
不僅僅是2022北京冬奧會和冬殘奧會,在2021年舉辦的東京奧運會上,同樣少不了AI技術的身影。
在東京奧運會上贏得了八個跳水項目的七枚金牌的中國跳水隊,也早早引入了“3D+AI”跳水訓練系統來輔助運動員進行訓練。根據公開資料顯示,依托該系統精確分析運動員動作的細微偏差,可以對中國國家跳水隊運動員的動作、姿勢等進行針對性的訓練。運動員還可以使用這套系統像復習功課一樣及時地對自己的訓練動作進行總結經驗、改進不足。數據顯示,在引入了“3D+AI”跳水訓練系統之后的幾個月,運動員的訓練效率提升了20%。
中國跳水協會主席周繼紅表示:“中國跳水隊的日常訓練追求精益求精,這套系統采集的數據非常完整,一個動作可以切換出不同的角度進行觀測,幫助我們摳不同的動作細節。”
為什么AI在近年來突然成為全球運動員的寵兒?這和近年來AI領域相關的技術發展是密不可分的。
AI發展的三大基本要素是數據資源、運算能力和核心算法。
在數據資源方面,得益于近年來傳感器技術的發展,超聲波傳感器、紅外傳感器、溫濕度傳感器、聲音傳感器、亮度傳感器等裝置普及度提升,從而可以實現對空間環境中的大量數據信息進行感知、收集。此外,智能手環、智能眼鏡、智能運動鞋等可穿戴設備,可以實現對基于不同狀態下人體的數據資源采集。大量可以用于訓練分析的數據資源為人工智能的技術發展提供了有力的支撐。
在運算能力方面,相關技術的不斷發展帶來了算力的顯著提升。以丟包為例,以太網天然就是丟包的,而0.1%丟包會導致50%算力損失,導致了一半的算力浪費。華為超融合數據中心網絡基于全無損以太網架構,解決了持續40年的以太網丟包問題,從而實現算力的100%釋放。
在算法方面,以我國為例,過去數年間,國務院、國家發改委、工信部、科技部以及各省市、地方政府陸續發布了有關推進人工智能算法開發以及應用落地的政策。在算法開發層面,政策明確倡導開源開放、互助共享的理念,支持具備人工智能資源與技術優勢的企業、高校構建促進AI能力開源開放的平臺,釋放優勢互補的協同效應,對于算法的發展起了很大的推動作用。
可以說,AI三要素在近年來的快速發展,使得AI技術賦能千行百業成為可能。而體育行業與AI具有天然的契合度,隨著體育產業和科技產業的不斷發展,兩者的融合是一種必然。
在傳統的體育訓練中,人們就已經采取記錄運動員個人表現數據并進行分析的方法,來對他們提出針對性的訓練建議。隨著時代的不斷發展,現代體育中需要采集和分析的數據也在呈現幾何倍數的增長。早年間我們可能只需要考量奔跑速度、跳躍高度、肌肉水平等基本信息,而現在,我們甚至需要分析運動員每日的體重波動、所穿服裝的重量,乃至鞋底的摩擦力。
這些海量數據的采集、分析計算和最終反饋,完全超出了人類的能力范疇,但是它們卻又是AI技術的擅長所在。依托于以AI為主導的解決方案,可以快速而準確地捕捉到運動員訓練動作中的細微差異,將數據采集并進行計算,可以評估出當前的訓練方案、飲食、服裝、訓練設備等因素對運動員產生的影響,并進行及時調整,從而有效提升運動員的訓練效率,幫助運動員收獲更好的成績。
2022年政府工作報告明確提出:“切實保障和改善民生,加強和創新社會治理。建設群眾身邊的體育場地設施,促進全民健身蔚然成風。”AI教練的普及,對于實現我國“促進全民健身蔚然成風”的目標有著重要意義,有助于更好滿足人民群眾的健身和健康需求。
AI技術的特性就注定了會打造出“千人千面”的個性化訓練內容,可以全面覆蓋每一位用戶的“教學、評測、反饋、再提升”的訓練閉環,有助于針對大眾的身體素質水平進行因材施教,讓過去對于普通人遙不可及的專屬運動私教走入尋常百姓家。
此外,對于一些殘障人士而言,獲得日常運動的指導頗為困難。由于殘障群體的特殊性,負責對其指導的運動教練需要對人體結構、運動規律有充分認知。不良的訓練習慣不但有可能會降低其運動水平,甚至存在加重殘疾程度的風險。此外,殘障人士之間的個體差異較大,即便是同一種運動,不同殘障人士的生理特點、體能情況、發力方式、動作姿態都千差萬別,需要量身定制個性化的訓練方案。而大眾日常所接觸到的運動教練,大多不具備殘障人士的指導經驗,無法為其提供符合特殊需求的運動指導。在這種情況下,AI教練可以通過超大規模預訓練模型,快速學習到針對殘障人士的訓練指導經驗,為每一位殘障人士提供專屬的訓練方案,讓殘障人士可以享受到大眾體育的快樂。
復旦大學工程與應用技術研究院下屬團隊日前研發了一款“智能冰上運動訓練分析系統”,通過動作識別、檢測、分析與追蹤等AI技術,為運動員提供訓練輔助分析、輔助比賽裁判等智能化應用。該團隊表示,未來他們也將建設示范性智能化體育比賽場館、大眾體育智能化示范設施,讓AI教練為廣大群眾提供價格親民,普及度高的智能教學課程。
我們相信,隨著技術的不斷成熟,AI教練終將會變得更加大眾化。AI的加持,會讓每一位普通市民都能切身體會到運動的快樂,以及科技進步帶來的美好生活。