人工智能與全民健身融合發展的價值邏輯、現實困境與優化路徑

徐偉康，林朝暉

（1. 清華大學 法學院，北京 100084；2. 莆田學院 體育學院，福建 莆田 351100）

自1956年信息論創始人克勞德·香農等人在達特茅斯會議（Dartmouth Conference）上正式提出“人工智能”概念以來，人工智能深刻嵌入了人類社會發展進程。特別是近年來隨著一系列技術的突破，人工智能迎來第三次發展浪潮[1]。以人工智能技術為主導的新業態已成為驅動和引領經濟、社會變革的新動能。在全民健身領域，人工智能應用也漸成趨勢，各種智能健身服務和產品層出不窮，智能體育公園、智能穿戴設備、智能健身場館等有效改變了全民健身服務模式和供給方式。頂層設計亦對智能技術寄予厚望，《體育強國建設綱要》（國辦發〔2019〕40號）、《“十四五”體育發展規劃》、《全民健身計劃（2021—2025年）》（國發〔2021〕11號）等文件均涉及鼓勵智能技術在全民健身中的應用。學界普遍意識到“技術賦能”對全民健身的重要效用[2]，但是既有研究[3-4]主要集中在“互聯網+”的技術層面，探討在線場景的運用對全民健身的影響和變革[5-6]，尚未深入人工智能在完全信息條件下通過大數據、算法嵌入全民健身的本質，也缺乏對人工智能技術變革全民健身產業和治理的綜合研究，不利于充分發揮人工智能“善假于物”的功能預期。當前人工智能與全民健身的融合尚處于起步階段，既面臨著“人工智能為何嵌入全民健身”的理論詰問，也面臨著“人工智能如何嵌入全民健身”的實踐難題。鑒于此，本文從人工智能的技術特征出發，回應人工智能與全民健身融合發展的價值邏輯，審視其發展困境，繼而提出優化路徑，以期實現人工智能與全民健身的深度融合，豐富新技術賦能全民健身發展的理論成果。

1 人工智能與全民健身融合發展的背景與內涵

1.1 人工智能的技術演進

在1956年的達特茅斯會議上，克勞德·香農等人提出，“學習的每一環節，以及智力的其他方面，原則上都可以被準確地描述，以至于可以制造出一臺機器來模擬它”[7]。圍繞這一核心議題，人工智能經歷了3次發展浪潮，第一次浪潮興起于20世紀50年代，以符號主義或邏輯主義為核心，出現了基礎性算法模型（如深度學習算法的雛形貝爾曼方程），以機器證明和推理一些知識，但受限于可供訓練的數據量以及數學模型的缺陷，人工智能很快步入低谷。20世紀80年代初，以連接主義為核心，即“出自大規模連接的命令”（order emerging out of massive connections），出現了多層神經網絡和BP反向傳播算法，專家系統得以應用，興起了人工智能的第二次浪潮，但同樣難以擺脫“知識獲取瓶頸”，加之成本高、維護難、產業應用不足，人工智能還是歸于沉寂[8]。到21世紀初，隨著信息技術的快速發展和互聯網的普及，大數據資源逐漸成形，加之算法技術的突破，人工智能迎來第三次浪潮，即本輪人工智能的發展。試圖利用計算機或其控制的設備，通過對收集的外部數據進行學習、分析，感知環境、獲取知識、推導演繹，研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及其應用。可見，從人工智能的提出和發展歷程看，其實質在于將現實問題轉換成大數據問題，而后通過深度學習等算法模型解決問題，是基于數據、算法、算力的機器智能。

1.2 人工智能與全民健身融合發展的內涵

對人工智能與全民健身融合發展內涵的準確把握既要回歸技術的本質，也要回歸具體的應用場景。微軟首席執行官Nadella曾言，“世界上恐怕不會有任何一個產業像體育一樣，被數據和科技如此徹底地顛覆”[9]。健身活動對鍛煉特征提取、計劃和飲食預測、疲勞和傷害預防有需求，一直是人工智能天然的試驗場。早在20世紀80—90年代，人工智能就開始為促進科學鍛煉和醫療保健提供創新的解決方案。在科學鍛煉上，Nicholls[10]提出人工智能幫助運動員和身體殘疾者提高鍛煉效果的技術框架。Nobbe[11]編寫的綜合程序通過分析和改善運動過程中生物力學、生理學和心理學表現，起到有效輔助鍛煉的作用。此后，Okubo[12]、Takeda等[13]從技能模擬、負荷監測、動作分析等角度系統歸納了人工智能在健身活動中的功能、特點、發展方向等。我國學者張瑞林[14]也提出要促使人工智能向體育領域滲透，認為智能系統可以對運動狀態和技術特點進行分析和預測，以制訂更加科學的鍛煉計劃。在醫療和傷病預防上，Irler等[15]基于健康信息大數據，通過概率模型估計鍛煉活動的風險。Zeli?等[16]基于機器學習算法開發了可實際應用的運動損傷診斷專家系統。囿于運動數據記錄的不成熟和算法的局限，早期人工智能在健身活動中的應用并不普及。

隨著第三次人工智能浪潮的興起和對健康的愈加關注，人工智能與全民健身的結合成為一種趨勢。在技術上，大量專注于運動分析研究的突破可以更動態、完整地監測和記錄健身活動中的外部（如跑動速度、距離）和內部（如攝氧量、肌肉負荷）等因素[17]。同時，以深度學習（deep learning）為代表的算法相繼在健身場景中落地[18]。圍繞健身計劃生成[19]、實時動作反饋[20]、健身膳食安排[21]、健身效果評估[22]、健身社交互動[23]、健身激勵[24]等，學術界和行業都提供了越來越多的智能解決方案，并逐漸形成了一體化技術架構。具體而言：①通過光、聲、壓力等傳感器，跟蹤和捕捉健身用戶的表現和環境信息；②依靠算法和運動科學的深度結合，對采集的數據加以處理分析，從而得出更加專業化和個性化的運動方案并反饋給用戶，如運動姿勢的識別和實時糾錯；③輔以與運動健身相關的其他服務，如社交展示和健康管理。

除了幫助用戶營造高質量的健身體驗、高效達成健身目標外，近年來人工智能也嵌入健身治理，提取和分析反映健身活動行為、水平和趨勢的數據，用于加強公共政策和城市規劃[25-26]，如根據人們的習慣和需求建設體育基礎設施。從人工智能的發展歷程和健身應用場景看，人工智能與全民健身融合的核心特征在于：①全方位、精準地感知各種健身行為和健身場景，以獲得海量健身數據；②采用各種智能算法，從健身數據中挖掘知識，探索其中隱含的規律和邏輯；③為健身行為的優化、健身場景的重塑提供決策理論和方法支持。由此，可以對人工智能與全民健身融合發展的內涵做出如下闡釋：人工智能與全民健身融合發展是指以人工智能為核心的新一代信息技術嵌入全民健身領域，通過鏈接體育場景，全面感知和深度解析全民健身大數據，洞察其背后隱藏的規律、關系和變化，形成可供全民健身預測、決策和分析的知識體系和應用架構。

1.3 相關概念的區分

目前，“人工智能與全民健身融合發展”與“互聯網+健身”“全民健身智慧化”等概念共存，并在一些政策文件中被混用，這幾個概念有一定的相似性但不等同?！盎ヂ摼W+健身”是指將以互聯網為代表的技術創新融入健身場景，改造和提升傳統健身服務或產品，創造新的線上健身服務業態，并將其與傳統的線下健身服務行業深度融合，實現線上線下業務共享[27]。在當下語境中主要指基于健身App衍生出的健身新形態，其具有一定的智能化元素。如目前一些健身App具有監測和分析數據的能力，可以反饋附近的健身場館和場館空余量，并以個性化的健身計劃滿足不同群體的健身需求，但它們更側重基于互聯網運營的平臺商業模式，在識別、預測和決策等方面與數據和算法驅動的全民健身改造存在一定差距[28]。

“全民健身智慧化”由“智慧城市”“智慧體育”等概念衍生而來。雖然也是通過各式傳感器實現對數據的全面感知，而后加以處理和分析并做出響應和決策，但是“智慧化”的概念過于寬泛?！爸腔刍钡谋疽馐恰吧锼哂械幕谏窠浧鞴俚囊磺懈呒壘C合能力”，包含感知辨別、邏輯推理、判斷決策等[29]。2008年美國IBM公司提出的“智慧城市”意在將大數據、人工智能、物聯網、虛擬現實統攝應用于城市管理，實現全面感知、泛在互聯、普適計算與融合應用[28]?！丁笆奈濉斌w育發展規劃》對“智慧體育場館”的界定也強調其是“具有全面感知、泛在互聯、綜合分析、輔助決策和智能控制等功能的融合基礎設施”。與人工智能相比，智慧化更強調對技術的綜合集成應用以及決策結果的產生[30]，既包括利用知識經驗做出判斷和決策，也包括高階自主思維能力和復雜問題解決能力，事實上涵蓋了弱人工智能、強人工智能、超人工智能3個階段。但目前人工智能還停留在工具層面，應用領域也僅限于理性計算范疇，在可預見的將來會處于并長期處于弱人工智能階段[31]。

換言之，本文涉及的人工智能與全民健身融合發展既不是單純地將健身器械、教練員、課程等進行線上化、網絡化展示，也非智能健身系統擁有的某種類似甚至超過人類的自主意識或能力，而是指基于健身數據的感知與處理、算法模型的運用，模擬、延伸和擴展人的智能，輔助全民健身活動的一種工具應用。

2 人工智能與全民健身融合發展的價值邏輯

2.1 宏觀層面：推動全民健身治理現代化

（1）人工智能有利于轉變全民健身的治理格局，適應從管理型政府向服務型政府的轉型[32]。人工智能的引入成為政府職能轉變和職能整合的新動力，政府管理從過去的科層化體系轉變為以新技術為依托的網絡化新框架。例如，隨著蘇州“蘇體通”智能平臺的建設和推進，蘇州市體育局按照簡政放權的要求，將以往的微觀管理轉變為宏觀調控和過程監督。蘇州市屬體育社團、體育俱樂部、體育經營企業均可在“蘇體通”平臺上注冊信息，有意愿舉辦賽事的相關機構可以通過“蘇體通”提交方案，主管部門智能審核，市民和贊助商等可以通過該平臺參與活動[33]。多方資源在“蘇體通”上智能匹配、相互撮合，運用市場運作辦賽，相關職能部門從以前具體、繁雜的事務中解脫出來，專心負責監管比賽和提供服務。

（2）人工智能有利于推動全民健身靶向治理。人工智能具有全面識別治理對象、提高治理科學性等諸多優勢。例如，在全民健身決策中，過去政府需要投入大量精力用于信息搜索和方案論證，而引入人工智能可以實現對上述工作的有效替代，幫助決策者快速、全面地獲取與決策對象相關的所有信息，使其對決策對象形成更加全面、真實的認識。通過深度學習算法等的應用，還可以充分挖掘決策對象的信息關聯性，從而幫助政府部門在準確掌握相關信息的前提下做出決策[34]，這不僅有助于提高政府決策的準確性和針對性，同時也能通過人工智能的收集和預測，實現全民健身治理從以往的被動回應向主動設定的轉變。

（3）人工智能有利于推動全民健身協同治理。在傳統的全民健身治理中，政府憑借其信息和資源優勢，一直處于治理的核心地位，而市場和社會的參與渠道狹窄，形成了“中心—邊緣”的治理模式，這不僅容易導致政府失靈，也影響了全民健身治理的整體效率，如造成體育設施供給不足、重復、低效的現象[35]。人工智能與全民健身的融合可以促進政府、市場和社會的橫縱合作，形成全民健身多元主體共治的新局面。具體而言：①人工智能的介入為全民健身各主體之間的協作提供了渠道和方式，借助數據融合的路徑，可以有效加強全民健身各主體之間的聯系，如智能健身企業可以通過數據報送的形式影響全民健身相關決策，公眾也可以方便地提出自己的訴求。②人工智能的介入倒逼全民健身治理多元協同。面對更為復雜和不確定的“人工智能+全民健身”治理問題，傳統以政府為主導的單一治理主體顯得捉襟見肘。例如，政府雖然掌握了大部分全民健身數據，但這些數據主要來自傳統的統計口徑以及依賴政府強力進行的監督和評估，如個人基本資料、體質監測數據等，而較難掌握全民健身市場信息、消費需求、健身偏好等數據，這就促使政府與市場主體合作，通過購買公共服務或技術外包來實現全民健身的高效治理，同時有效促進了全民健身治理中多方主體的協同。

2.2 中觀層面：賦能全民健身事業和產業發展

2.2.1 人工智能賦能全民健身事業發展

（1）優化全民健身公共服務。近年來，我國全民健身公共服務體系建設取得了明顯成效。但是，地區之間、城鄉之間的服務水平差異仍然較大，人民群眾日益增長的體育健身需求與全民健身公共服務發展不平衡、不充分的矛盾依然突出。同時，人民群眾的健身需求日益多樣化，依靠過去粗放式資源投入的發展模式，難以適應全民健身公共服務體系建設的新要求。人工智能的介入將為這一問題的解決提供全新的思路：①智能健身產品具有“無差異化應用”“無差異化服務”的標準化特征，可在不同地區、城鄉之間提供統一的服務，不受特定環境限制。這對于彌合健身服務供給的區域不平衡和城鄉差異具有重要意義。②人工智能可在充分尊重差異的前提下，尋求全民健身公共服務需求的“最大公約數”，盡可能滿足群眾現實和潛在的需求，著力破解供需錯位、供不符需等全民健身公共服務的問題[36]。③人工智能可推動構建包括公共服務監督、評估、考核3個方面的長效約束機制，實現全民健身公共服務管理工作即時化、數據分析可視化、監督評估實時化，有效推動全民健身事業躍上新臺階[37]。

（2）豐富全民健身活動的內容和形式。人工智能的介入可以有效促進全民健身活動的多樣化。例如，在疫情防控常態化下，很多地區依托人工智能等新技術、新模式，采取線上線下相結合的形式，舉辦健步走網絡公開賽、毽球網絡挑戰賽等，將體育健身融入日常生活和工作中[38]。同時，人工智能還能有效拓寬全民健身活動的形式。以目前許多城市打造的“運動銀行”為例，通過權益激勵等手段，幫助用戶完成每日、每周的運動達標，形成運動換積分、積分換產品的全民健身活動激勵形式，激發全民健身的熱情和積極性。

（3）推動全民健身和全民健康深度融合。目前，我國全民健身和全民健康的融合已取得較大進展，但體育部門和衛生部門各自為政的局面依然存在。人工智能的介入在技術手段上可以打破不同部門之間的信息壁壘，實現不同部門的業務協同；在管理機制上可以嵌入網絡化系統，促進內外部資源的整合和利用，有助于消除體育、衛生和其他部門之間現有的體制障礙。

2.2.2 人工智能賦能全民健身產業發展

（1）人工智能的及時性和預測性有利于促進全民健身產業的供需匹配。人工智能的最大優勢在于追蹤人們日新月異的消費需求。通過人工智能，可以將健身消費者的需求及時反饋給相關的健身服務商、供應商和制造商，使供給市場及時捕捉需求市場的變化，進而通過技術創新將消費者的需求轉化為與之相匹配的智能健身產品[39]。例如，“咕咚”在開展冰雪運動業務時充分利用用戶畫像，形成對用戶消費需求及其變化的感知，進而布局新的業務市場[40]。

（2）人工智能的開源性和協同性有利于推動全民健身關聯產業的融合。全民健身關聯產業不是單一產業，是多業融合的系統生態[41]。人工智能的開源性不僅可以實現人工智能應用場景的包容[42]，還可以實現互聯網平臺、健身廠商、科研機構等之間的開放共享。人工智能的協同性可以有效促進全民健身關聯產業上下游之間信息和資源的流通與互補，改善全民健身產業的分散性以及因技術、系統和傳輸渠道閉塞造成的資源浪費和生產力下降，也有助于打破全民健身產業的傳統界限，帶動全民健身產業與旅游、醫療、養老、金融等產業的深度融合[43]。

（3）人工智能的數據資產性和“乘數效應”有利于推動全民健身關聯產業的規模提升。一方面，健身數據本身就能產生重要的價值，具有資產的基本屬性。20世紀70年代初，就有美國學者提出應將數據視為一種財產。之后，勞倫斯·萊斯格（Lawrence Lessig）進一步指出，應認識到數據的財產屬性，通過賦予數據以財產權的方式，強化數據本身的經濟驅動功能[44]。我國司法實踐也普遍承認數據的無形資產屬性。健身數據與人的健康狀況等密切關聯，更能產生極高的財產價值。另一方面，健身數據可以發揮“乘數效應”，數據要素投入生產過程可發揮較強的規模效應和長尾效應。例如，智能健身平臺在數據深度挖掘的基礎上實現長尾健身需求，并反過來通過個性化生產刺激新的消費需求，從而創造全民健身關聯產業的新業態、新模式，提升產業規模。

2.3 微觀層面：促進全民健身的個體參與

（1）打破全民健身參與的時空約束。體育鍛煉受制于時空環境，已有的大量研究表明，體育鍛煉的時間、空間可達性與人們參與體育鍛煉的熱情呈正比[45]。傳統健身受限于“沒時間”“沒場地”，在很大程度上抑制了全民健身的積極性和持久性。人工智能可以實現設備、產品、服務、應用場景和用戶之間不間斷、全天候、無地域的全面抵達，從而打破健身的時空約束。如時下不少智能健身設備可以完成健身場景的線上完整遷移，高度復原線下健身體驗，提供了更寬廣、便捷的健身參與渠道。

（2）降低全民健身參與的門檻。目前，我國在社會體育指導員的崗位落實、服務開發等方面還存在一定的不足，對于部分健身“新人”而言，普遍存在因缺乏運動指導而“想參與健身卻不知如何健身”的困境[46]。人工智能可基于用戶數據的反饋生成科學合理的鍛煉計劃，在一定程度上扮演了社會體育指導員的角色[47]，即使沒有健身基礎的用戶也可在人工智能的引導下參與健身。同時，人工智能大大降低了部分專業性強、風險度高的運動項目的參與門檻，如人們可以通過智能體感技術嘗試賽車、高爾夫等具有一定門檻的健身項目。

（3）突破全民健身參與的認知束縛。對于健身鍛煉“枯燥無味”的普遍認知在很大程度上降低了大眾參與健身的熱情[48]，或停留在偶發狀態。人工智能具有較強的體驗性和娛樂性特征，一方面，人工智能通過互聯網和數字化呈現，實現虛擬和現實之間的轉換，在健身場景設置上可使用戶置身于虛擬游戲中，有效拓展傳統健身所不具有的場景化體驗，如在任天堂的家庭智能健身游戲“健身環大冒險”（RingFit Adventure）中，用戶通過類似普拉提環的彈性健身環（Ring-Con）和識別下肢運動的腿部固定帶（Leg Strap），在數據和算法的驅動下實現游戲主角的冒險作戰與健身的融合，提升了健身的趣味性，極大激發了人們的參與熱情。另一方面，人工智能的交互性不僅可以實現與用戶更有效的互動，也為更大范圍、更多形式的人群健身娛樂提供可能，“曬圖打卡”“數據約戰”等形式有效增加了健身參與的吸引力和黏性。

（4）提高全民健身參與的實效性。技術對效率的提升已漸成共識，就全民健身而言，人工智能同樣可以推動健身實效性的提升：①人工智能以“數據化”取代傳統健身的“經驗化”。傳統健身指導通常依賴經驗法則，但經驗具有較高的“失準”風險，導致健身效果不佳，而人工智能可以準確記錄健身數據，實現對用戶健身過程的全流程監控，使得健身過程客觀可記錄，從而準確掌握健身真實情況。根據歷史數據庫測算出的相關參數也可提前預警疲勞和損傷，避免陷入訓練的“雷區”。②人工智能以“個性化”取代傳統健身的“同質化”。個體的身體特征、運動習慣、健身喜好各不相同，由于生產過程的局限性，傳統健身方式同質化嚴重，無法滿足個性化健身需求，制約了健身效果。而人工智能可以基于海量個體行為特征的捕捉分析，生成個性化運動方案，有效滿足個性化健身需求。③人工智能以“動態化”取代傳統健身的“習慣化”。傳統健身存在“一以貫之”的局限，注重訓練的反復而忽視了訓練的能動調整。隨著健身活動的不斷積累，用戶在健身過程中的體征和健康數據也呈現出指數級增長趨勢。人工智能可以通過對上述健身數據的比對分析，動態了解健身效果的變化及其對健康狀況的影響，從而根據其健康狀況對健身行為進行能動調整，達到促進有效健身的目的。

3 人工智能與全民健身融合發展的現實困境

3.1 技術層面：基礎技術與應用方案不足

3.1.1 基礎技術不足

人工智能技術三大基本要素為數據、算力和算法[49]。就人工智能和全民健身融合而言，至少在數據和算法2個要素上存在技術困境。

在數據方面，受益于移動互聯網和智能傳感器的大量應用，源自各種設備記錄的健身數據急劇增加，為人工智能和全民健身融合發展提供了一定的基礎。然而，目前全民健身數據仍存在以下缺陷：①數據數量不足。我國體育信息化起步較晚，全民健身累積的數據量較為有限，并且受制于一個個“數據孤島”，各類智能運動設備服務商之間相互隔絕，沒有形成數據共享機制，條塊分割的管理體制也使得行政部門間業務往來不暢，數據難以互聯互通。例如，政府內部的國民體質數據、參與體育活動狀態數據、醫療健康數據分散在不同部門和服務過程中的不同環節[50]。②數據質量不高。目前所采集的全民健身數據絕大部分還屬于初級數據，即在日常健身活動中收集的步數、能耗等，是簡單的純記錄型數據，所蘊含的價值有限。同時，數據采集還存在不同人群和不同項目之間不平衡的問題，導致數據存在失真、維度單一、不夠完備和結構化不足等問題[51]。

在算法方面存在以下問題：①算法的技術水平較低。當前智能健身產品以通用型知識圖譜為主流算法，通過知識圖譜描摹運動場景的主要構成要件和實時身體反饋距離高階的“知識圖譜+深度學習”算法還有相當大的差距。知識圖譜構建中信息抽取能力存在欠缺，如在以心率估算攝氧量和能量消耗的算法中，普遍存在忽視不同運動類型、個人情緒影響等因素，使得算法估算的能量消耗存在誤差[52]。②算法“黑箱”。這也是目前人工智能應用的一個普遍問題。基于技術保密、商業利益等因素的考慮，人工智能算法通常選擇不公開。封閉性和秘密性導致健身用戶對于秘密的算法往往心存顧慮，容易對技術產生疏離感，相關企業也可能宣稱其采用較為高階的算法而實際上使用較為低端的算法欺騙用戶。

3.1.2 應用方案不足

（1）技術應用的標準化缺失。標準化是技術落地和應用擴散的重要保障。目前，人工智能與全民健身融合的標準化工作遠遠落后于實踐探索，尚未形成國家和行業層面的“人工智能+全民健身”技術標準和管理規范，僅有可穿戴設備標準規范體系和少量地方標準可作為依據，但這些標準也多為參考性意見，缺乏實際約束力。這不僅給不同智能健身平臺之間的數據共享和對接造成困難，也使產品設計存在較大的隨意性，影響服務效果。

（2）技術應用的功能性不足。功能性是評估技術應用是否契合場景的重要因素，一般包括可執行性（產品所陳述的功能是可執行的）、準確性（數據處理達到的精度）、穩健性（設備有抵御或克服不利環境條件的能力）。目前，智能健身產品雖然可以通過監測健身數據幫助用戶更加清晰、準確地了解健身過程動態變化，制定個性化解決方案，從而提高健身質量，具有一定的可執行性，但是在準確性和穩健性上表現不佳。以近年來被廣泛引入智能健身設備以評估鍛煉負荷的心率變異性（heart rate variability）為例，心率變異性在臨床上通過心電圖測量，而目前一些智能健身設備通過LED閃光燈和攝像頭跟蹤動脈壓力的變化來采集，易受外界因素干擾，存在數據處理不準確的問題[53]。

（3）技術應用的安全性不足。①存在設備安全的問題。近年來智能健身設備傷人事件屢見報端，本應保護個體免受傷害的技術卻給人體帶來了傷害。②存在信息安全的問題。人工智能需要采集用戶全時段、全方位、無盲區、長周期的海量身體數據，由于健身活動的互動性和特殊性，使用者也不可避免地需要將個人數據上傳至網絡應用系統，而這些數據中絕大多數屬于個人敏感信息范疇[54]。在實踐中，各類智能健身應用違法違規收集使用個人信息、大規模泄露個人信息事件層出不窮[55]。

3.2 市場層面：市場動力與產業生態不足

3.2.1 市場動力不足

（1）商業變現難。實證研究表明，商業盈利與市場驅動成正相關。對于“人工智能+”技術的應用，沉沒成本是公司開發系統所投入的不可回收成本，預估收益須大于開發和維護“人工智能+”的成本才能形成有效的驅動[56]。人工智能研發是一項周期長、投資大的復雜系統工程，具有高固定成本，因而能否有可觀的商業變現能力成為市場驅動的重要考量因素。雖然近年來隨著技術的發展，健身的智能化需求漸增，但是體育行業的特性決定了其變現慢、變現難，商業變現問題一直是最大桎梏。作為全球最大的智能健身平臺，Peloton在2017—2020財年凈利潤分別為-7 110萬、-4 790萬、-19 560萬和-7 160萬美元[57]。我國智能健身移動應用Keep自2015年2月上線后，雖積累了近3億用戶，但仍在探索成熟、可持續營利的商業模式[58]。

（2）市場機制不健全。①政府與市場的關系定位不清。鑒于全民健身的公共利益屬性，政府有必要直接或間接參與全民健身資源配置，運用行政性手段干預微觀市場活動，但在“人工智能+全民健身”領域“有為政府”和“有效市場”的邊界不清晰[59]。②產權保護不足。相關產權能否得到充分、合理、有效的保護關乎市場主體投入智能健身的意愿和努力，然而產權保護在智能健身領域幾乎為空白。以最核心的健身數據為例，在經用戶“知情—同意”收集后，相關智能設備廠商能否擁有健身數據的產權，在遭遇他人不正當侵害后，可以訴諸何種法律依據尋求賠償都沒有明確的答案。

（3）融資機制不健全。人工智能產業涉及大量投融資問題，能否通過銀行、資本市場等渠道獲取資金支持，對其市場發展至關重要。但我國現行金融服務體系以及整體資本市場環境未形成對智能健身產業投融資需求的充分、有效回應，智能健身企業在有效融資渠道的持續拓展上面臨瓶頸[60]。

3.2.2 產業生態不足

（1）規模企業不足。全民健身具有參與的本質，屬于服務型、體驗型消費。根據服務經濟理論，時間是服務消費增長面臨的剛性約束[61]。不同服務平臺存在一定的等值替代性，用戶在一個平臺中多花時間，便在另一個平臺中少花時間[62]。為了吸引大量用戶，需要構建龐大的生態體系，這對企業的資金和技術投入都有較高要求。與域外智能健身市場開始進入產業鏈整合階段不同，目前我國智能健身市場主體還處于碎片化階段，成規模的主體較少，大多屬于中小微企業和初創企業，處于天使輪和A輪的企業比例超過60%[31]。這些中小微企業沒有足夠的人力、物力和財力支撐產業生態鏈條的形成，缺乏為全民健身智能化提供端到端、一站式、系統化解決方案。

（2）產業協同創新不足。從產業集群的角度看，協同創新是指“由企業、政府和知識生產機構在集群內進行的一種大跨度整合的創新組織模式，注重知識的增值，以實現重大的技術創新”[63]。人工智能與全民健身的融合是一個高技術集成的體系，涉及不同領域、涵蓋多元主體，故而強調市場層面的連接和整合。當前，我國雖已成立多個國家體育產業基地，初步形成產業集群，但對于智能健身領域而言，各自為政的現象依然嚴重，如每個企業都各自對健身數據進行處理，并且通常以用戶協議（terms of service）、爬蟲協議（robots.txt）等方式限制其他企業對其數據的利用，這無形中增加了企業成本，限制了效率的提升。

3.3 社會層面：社會參與與支持體系不足

3.3.1 社會參與基礎不足

人工智能與全民健身的融合發展需要一定的社會群體基礎作為支撐。在國家大力提倡全民健身的大背景下，全民健身參與率不斷上升，這為人工智能與全民健身的融合發展提供了一定的社會基礎。但我國經常參加體育鍛煉的人數比例仍然較低，2020年7歲及以上居民中經常參加體育鍛煉人數比例僅為37.2%[64]。受個人運動習慣、喜好和參與能力等因素影響，大眾對于人工智能設備助力健身的認知較少，尤其對一些中低收入人群而言，其健身參與意識剛剛覺醒，又受到人工智能設備應用對健身投資成本增加的影響，存在消費需求被阻斷、延遲與磨滅等現象[65]。同時，對于人工智能這樣的新技術而言，感知有用性、易用性、趣味性以及任務—技術匹配度對用戶使用意愿有顯著影響[66]，不少智能健身企業倉促嫁接技術導致產品普遍不夠“智能”，“有用”“易用”“趣味”性差，群體消費接受程度不高[67]。另外，不能忽視老齡化社會的消極影響。我國正在逐漸步入老齡化社會，第七次全國人口普查主要數據顯示，60歲及以上人口為26 402萬人，占總人口的18.7%[68]。受限于學習成本，中老年群體對智能健身產品存在“參與難”的問題，反映在產品上就是相關智能健身產品的社會基礎薄弱。

3.3.2 社會支持體系不足

（1）社會資金支持不足。如上所述，人工智能技術開發難度高、投入成本大，但是目前我國金融服務體系以及整體資本市場未形成對“人工智能+全民健身”的有效支持，因而能否調動社會力量參與，發揮社會資本的重要價值成為解決資金來源不足的重要手段。一方面，在疫情防控常態化下，我國經濟增長受到了較大沖擊，社會資本本身就捉襟見肘；另一方面，相較于智能金融、智能家居、智能汽車等新興行業的回報周期短、回報率高，智能健身領域投資的長周期、高風險導致其難獲社會資本的青睞[69]。

（2）社會智力支持不足。一方面，技術封閉性較為嚴重，特別是在數據、算法領域，相關交流機制欠缺，沒有形成有效的技術開源機制。另一方面，目前面臨著人工智能技術人員大多不諳熟全民健身，而全民健身的專家缺乏對人工智能技術全面了解的困境，復合型人才的缺乏使得智能健身的技術難以突破。

（3）社會組織培育不足。在智能化時代，僅靠單個企業的自身資源可能難以應對復雜的市場問題，社會組織作為溝通和協調政府與企業、生產者和經營者之間的民間組織，在行業自律和行業互助方面具有積極意義，如可對智能健身行業的生產商、供應商、平臺商之間的共性問題進行協調和指導[70]。但截至2022年2月，僅天津、北京等地成立了智能體育協會或智慧體育工作委員會等，社會組織的整合和協調功能尚未得到有效發揮。

3.4 制度層面：制度激勵與監管規制不足

3.4.1 制度激勵不足

體育行業的發展具有明顯的激勵導向性，近年來體育產業的快速發展也正是源于2014年《國務院關于加快發展體育產業 促進體育消費的若干意見》（國發〔2014〕46號）的發布。就人工智能與全民健身融合而言，2022年6月新修訂的《體育法》雖然凸顯對全民健身的重視，將“社會體育”章改為“全民健身”章，著力加強對全民健身活動的保障，但遺憾的是，其尚未回應人工智能和全民健身融合發展的問題，僅在總則第12條“國家支持體育科學研究和技術創新”和體育產業章第70條“促進體育與健康、文化、旅游、養老、科技等融合發展”中體現了促進體育與科學技術相結合的精神，未提出人工智能的發展方向和新技術介入的導向。作為全民健身領域唯一的行政法規，《全民健身條例》（2016年修訂）也未對人工智能與全民健身發展予以回應，高位階法規的缺失導致激勵不足。雖然目前一系列政策文件的發布為人工智能和全民健身融合發展賦予新的機遇與動力，但是這些規范性文件位階較低、執行力較弱，且大多以條款的形式呈現，對具體實踐的指導作用有限，在具體內容上存在對政府職能的忽視。公民參加全民健身活動是公民體育權利的重要組成，體育權利通常被視為公民的基本權利[71]。在人工智能時代，需要一種能夠適應保護公民體育權利目標的“法秩序”，在智能健身產業尚未整體跨入“盈利門檻”的情況下，需要國家在構建和維護這種“法秩序”中發揮較大作用，但是目前已經頒布的規范性文件對政府職能的內容、范圍、質量和標準都不明確，與市場的邊界不清晰，這也影響了人工智能與全民健身的有效融合。

3.4.2 監管規制不足

正如當代法國社會學家阿蘭·圖海納（Alain Touraine）在談論“現代性”時所強調的，科技為社會生活提供了某種“物理性質”的可能性，但也存在“離心力”[72]。借助人工智能技術的發展，各類型智能健身產品層出不窮，但這種新業態在超前發展的同時也出現了諸多技術風險，包括個人信息、數據安全、市場秩序等，亟待加強監管規制。

（1）監管主體不明確?！叭斯ぶ悄?全民健身”具有跨職能部門、多元特征混合、公私法融合的特點，如可能涵蓋體育、網信、工信、文旅、公安等，體育主管部門即使有較大的監管履職動力，但制度工具、責任機制的限制可能導致履職能力不足[1]。若由網信、市場監管等部門負責，其業務范圍畢竟與全民健身領域關系較遠，對于體育的特殊性較難把握。

（2）監管理念不明確。面對人工智能與全民健身的融合發展，應采取何種監管理念至關重要。目前相關主管部門雖然開始著手對“人工智能+全民健身”新業態開展監管，如2021年6月，國家網信辦組織對運動健身類智能移動應用程序非法獲取、超范圍收集、過度索權等侵害個人信息的現象進行了通報[73]。但是，對于“人工智能+全民健身”新業態到底如何監管，堅持何種監管理念，尚未形成明確意見，這實際上給人工智能與全民健身融合發展的未來帶來了較大的不確定風險。

（3）監管依據和內容不清。法治政府建設要求政府監管必須嚴格依法進行。智能健身產品通常具有生命體征監測、人體健康動態評估等功能，兼具電子消費品和健康檢測類產品的雙重特性。歐盟多將其歸于電子消費類監管體系，美國則將部分設備劃歸醫療器械體系，然而我國移動醫療器械與移動健康電子產品不存在明顯的劃分界限[74]。這就造成了“人工智能+全民健身”的監管依據存在明顯不足，也導致具體的監管內容不明確。

4 人工智能與全民健身融合發展的優化路徑

4.1 技術層面：技術突破和應用落地協同并進

4.1.1 推動基礎技術突破

（1）推動數據突破。人工智能和全民健身的深度融合建立在大量健身場景數據之上。①積極推動智能健身設備的普及應用，建立覆蓋全人群的全民健身信息采集渠道。在域外，不少國家如日本就有意制定推動體育界“數字化轉型”（DX）的國家戰略，力爭構建以體育愛好者的“體力測定數據”“運動信息數據”為對象的大數據庫，為提高運動表現水平、管理運動狀態提供助力，也用于帶動新產品和服務的開發[75]。為推動人工智能和全民健身的深度融合，需要在合法合規的前提下盡可能多地收集全民健身數據，形成全民健身大數據庫。②推動數據的開放。一方面通過正向的激勵和負向的壟斷規制，推動不同智能健身平臺的數據開放，實現全民健身數據的共享，避免形成數據壁壘；另一方面，推動體育行政部門的數據開放，政府部門采集、生成了大量全民健身數據，是最龐大、最完整的全民健身數據擁有者，人工智能和全民健身的融合發展依賴健身公共數據的廣泛匯集、交換和共享開放，故而需要推動體育行政部門對全民健身數據的“應開盡開”。在此基礎上，建設多個涵蓋不同部門、覆蓋城鄉區域的高質量、互聯互通的數據訓練庫，為智能健身應用提供基礎。

（2）強化算法支撐。人工智能“深度學習”機制的良好運行來源于科學有效的算法。應根據健身場景，在通用型算法基礎上打造健身場景下的專門算法，提升復雜神經網絡的學習效率。

（3）著力提高算力。隨著人工智能和全民健身融合的開展，健身數據采集的顆粒度和維度也將激增，對計算能力的要求也會快速攀升，需要未雨綢繆，提升現有算力，主動適應智能化發展的需要。

4.1.2 完善應用解決方案

（1）建立人工智能與全民健身融合應用的標準。技術標準作為重要的“軟法”治理工具，對人工智能發展具有基礎性、支撐性、引領性作用[76]。從域外看，美國和歐洲在推動人工智能健身應用的同時，都加強了相關行業標準和技術規范的建設，如德國2014年發布了包含傳感器精度、無線通信、電磁兼容等內容的智能健身設備認證標準[74]。隨著我國人工智能與全民健身融合發展的推進，與之相配套的標準建構需求已日益緊迫，應盡快從基礎軟硬件平臺、關鍵通用技術、行業應用技術、產品與服務、安全/倫理等方面構建我國人工智能與全民健身融合的標準體系。同時，鑒于人工智能技術頻繁迭代更新，應同步建立制度化的標準評估機制，適時回應技術變革，及時反饋更新，形成標準引領“人工智能+全民健身”全面規范應用的新格局。

（2）構建人工智能與全民健身融合應用的技術合規方案，解決智能健身產品的功能性、安全性等問題。技術合規的理念源于歐美立法者廣泛推崇的“通過設計保護隱私”，即在設計之初就將產品功能性、數據安全性等需求嵌于其中，成為技術運作的缺省規則。技術合規可以在人工智能技術落地過程中扮演重要角色，如針對人工智能數據匱乏導致的機器學習模型過擬合現象，通常借用權重衰減實現嶺回歸的正則化，雖能有效提高模型泛化性能、防止過擬合，但由于權重向量在梯度更新前先行收縮，該舉措經常會導致模型規則的修改。技術合規的重要價值在于其顯著拓寬了模型的數據來源渠道，如通過聯邦學習，無須交換各個機構的私有數據，便能協同各方參與模型的訓練，從而提高技術的準確性和安全性[77]。

4.2 市場層面：市場開發與產業生態互動發展

4.2.1 推動市場開發

只有最大化發揮市場的力量，人工智能和全民健身融合才能持續發展。

（1）進一步挖掘市場機會，激活增量市場。隨著經濟增長和社會發展水平提升，鄉村健身的消費潛力正在逐步釋放，根據《2020年全民健身活動狀況調查公報》，鄉村經常參加體育鍛煉人數比例的增長幅度超過城鎮，中部和西部的增長幅度超過東部地區，城鄉和地區差異呈現縮小趨勢[64]。但是長期以來我國鄉村下沉市場的健身消費力沒有得到應有的重視，智能健身市場可以逐步向下沉市場擴展，圍繞鄉村振興戰略，以智能化手段彌補健身場地設施、健身指導、健身賽事和活動等方面的不足，激活農民群眾的差異化、多元化體育健身消費需求[78]。

（2）深化市場創新，拓展存量市場。智能健身市場發展的一個關鍵因素在于，在線上消費總時間約束的情況下，如何形成一個巨大的大眾化消費需求市場，從而實現商業變現。這要求不斷深化市場創新，如在當下“元宇宙”的視域下，可以主動對接元宇宙概念，搭建高度仿真的虛擬健身場景，為健身用戶提供在以往健身環境或空間中無法體驗的代入感，更好地促進健身行為的生成。

（3）健全市場機制，激發市場活力。①合理劃分政府與市場定位。建議對智能健身資源要素和產品進行細分，正確劃分公益型、公益型與產業型結合、產業型智能健身產品[79]。對于公益型智能健身產品優先考慮政府主導，而對產業型智能健身產品交付市場進行生產，政府只承擔管理和服務的角色。②加快落實產權保護，確保創新驅動。如在健身數據產權上，可以基于勞動賦權和投入與回報相一致的公平理念，將經用戶“知情—同意”后的健身數據的產權賦予處理數據的智能健身設備廠商。③創新金融支撐，解決融資難問題。根據人工智能技術的特點可以嘗試建立“云量貸”模式，以企業云服務、智能設備投入和數字化改造情況區分抵押資產和研發投資，以獲得銀行的低息或貼息貸款，突破傳統金融以資金和固定資產為抵押的“重”模式，更好地解決智能健身市場因產品未完全變現而難以獲得傳統金融支持的問題，也激發智能健身企業繼續加大智能化投入的動力。

4.2.2 構建產業生態

（1）鼓勵智能健身產業集聚化發展。如上所述，人工智能產業是多業融合的系統工程，以整體性為核心的集聚模式是人工智能產業發展的重要方向。從全國范圍看，部分地區已形成人工智能的產業集聚區，并在產品研發、產業孵化和戰略合作等方面發揮了積極作用。人工智能與全民健身的融合作為一項新生事物，尤其需要技術、市場的互通有無，因此可以嘗試改變現有健身產業業態，鼓勵集聚化發展，促進健身產業上中下游的協同合作，推動智能健身企業與傳統健身企業的資源交換、互惠聯通[42]。由產業集聚所帶來的資源向心力也將吸引眾多相關產業的依附，形成更大的規模效應。

（2）鼓勵智能健身相關企業多元化發展，以克服商業變現難的問題。全球最大的智能健身平臺Peloton的快速發展與其多元化模式密不可分。Peloton通過同時提供智能健身設備、移動應用程序與健身訂閱內容的方式，打造了一個圍繞健身需求，融合硬件、軟件和媒體服務的生態體系。我國移動智能健身應用程序Keep在加強商業化的過程中，也逐步向泛運動平臺的多元化模式轉變。故而應探索人工智能應用于各類健身服務的可能性，如：形成線上線下場景的聯動機制，注重平臺和智能軟件系統的開發，通過線上系統整合眾多健身需求和資源；注重服務場地的建設和服務遞送者的培育，通過線下場館和教練員為用戶提供智能化服務，形成“本位+相關+衍生”的多元化發展模式。

4.3 社會層面：社會參與和外部支持雙線促進

4.3.1 促進社會參與

無論是全民健身還是全民健康，其核心在于“全”，即促進全社會參與人工智能與全民健身的融合。

（1）強化內生驅動，形成有效的參與激勵。《進一步促進體育消費的行動計劃（2019—2020年）》（體經字〔2019〕13號）、《全民健身計劃（2021—2025年）》（國發〔2021〕11號）等提出要“探索建立全國統一的‘運動銀行’制度和個人運動碼，開發標準統一的科學運動積分體系”。“運動銀行”非常契合智能健身參與的激勵需求。在人工智能與全民健身融合過程中可以進一步開發去中心化的全民健身內部流通貨幣，用戶既可以使用這一貨幣在平臺內進行消費，也能夠置換成一定比例的現實生活中的法定貨幣，有效推動健身參與和智能健身產品消費黏性的提升。

（2）加快外部供需的耦合，特別是重點人群的精細化供給?！?020年全民健身活動狀況調查公報》顯示，在健身項目上呈現人群的差異性和項目內容的多元化趨向[80]。面對偏好各異的需求群體，需要拓展智能健身產品的功能模塊，細化產品和服務的顆粒度，覆蓋更多不同偏好用戶的垂直細分需求，改變傳統以年輕群體為受眾的取向，開發全人群的智能健身方案，特別是結合中老年群體的運動特點設計便捷化、實用性的“適老”智能健身產品，有效拓寬受眾和消費群體。

4.3.2 加強社會支持

（1）調動社會力量參與智能健身領域投融資的積極性。①加強對社會資本的權益保護，完善政府相關法律責任體系，如在退出便利度和營利效率上給予一定的支持和引導。②拓寬社會資本參與智能健身的渠道，積極推進相關信息中介、工具支持等基本要素體系的建設和完善。

（2）加強社會智力支撐。①推動技術開源社區的打造與開源氛圍的營造。開源本質上是一種人才、智慧的聚合，能夠助推相關技術的快速發展。著力推進“人工智能+全民健身”技術開源建設，鼓勵有技術實力的企業構建開源生態，重點推進算法框架、數據庫、操作系統等基礎領域的創新與分享。②推動人才建設。人工智能和全民健身融合發展需要一批既熟悉智能技術又懂體育的復合型人才，應吸引智能技術領域相關專業人才進入體育領域，如可以完善體育領域的技術作價入股制度，完成知識的遷移；創新我國體育院校的人才培養體系，增設智能技術相關的跨學科碩博方向，實現“教育鏈-人才鏈-創新鏈-產業鏈”的融通，夯實人才基礎。

（3）加強行業組織的培育。發揮行業協會、商會作用，引導人才、資本、制度、數據等要素匯聚，同時也應充分發揮行業自律的作用，強化“人工智能+全民健身”行業內部治理機制，從而促進人工智能和全民健身融合的有序發展。

4.4 制度層面：宏觀激勵和監管規制共力引導

4.4.1 加強宏觀激勵

如上所述，政策誘因強、政策導向明顯是我國體育事業發展的主要特征，對于人工智能與全民健身融合發展的影響也不例外。

（1）借《全民健身條例》修訂的契機，在《全民健身條例》中增加“全民健身智能化”條款。隨著《體育法》修訂的完成，研究修訂《全民健身條例》，完善《體育法》相關配套法律法規成為體育法治建設的重要任務。目前《全民健身條例》修訂工作也正在有序推進。做好《全民健身條例》與《體育法》的銜接，進一步落實“全民健身”戰略，反映和體現全民健身發展方向是《全民健身條例》修訂的重要導向。為促進和發揮人工智能作為全民健身模式更新和產業變革核心驅動力的重要作用，準確體現體育事業改革和發展的方向[81]，可以考慮在《全民健身條例》總則中納入全民健身智能化的內容，增加一款“國家實施全民健身戰略，構建全民健身公共服務體系，鼓勵和支持公民參加健身活動，推動全民健身智能化發展，促進全民健身與全民健康深度融合”，發揮《全民健身條例》對全民健身領域“頂層設計”的制度功能，通過立法有效推動人工智能和全民健身的融合發展。

（2）參照其他領域，在已有政策基礎上協調相關部門出臺專門的《推進全民健身智能化發展實施規劃》。智能化發展需要與具體領域結合，數據、算法、網絡往往和應用場景、商業模式相聯系。在每個具體領域中存在不同的發展方法、進路和手段。其他領域紛紛出臺了本領域的智能化發展規劃，因而可以考慮在現有政策基礎上，專門出臺一個《推進全民健身智能化發展實施規劃》，在內容上注重體現“全面促進與合理必要的規范”，圍繞“促進人工智能和全民健身融合發展”這個核心目的，以“強化支撐、搶抓應用、集聚發展、規范治理”為原則，適度強化政府職能的發揮，著力推進健身數據庫建設，推動市場開發和產業發展，從而促進人工智能與全民健身的深度融合。

4.4.2 完善監管規制

經濟現實和理論發展都表明，自由自發的市場存在大量“市場失靈”現象，產生諸多不利于市場效率和社會公共利益的現象和行為[82]。人工智能和全民健身融合發展也涉及產品安全、數據隱私、破壞市場秩序等風險。雖然我國已陸續頒布了《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等多部涉及人工智能風險規制的法律法規，但由于健身場景的特殊性，一般性的法律規則存在適用上的障礙[83]。例如，在健身數據的采集上，現有的《個人信息保護法》所賴以維系的“知情—同意”機制就存在局限，故而需要構建基于“人工智能+全民健身”具體場景的規制方案。

（1）明確監管主體。“人工智能+全民健身”涉及多個部門，容易出現負有監管義務的機關相互推諉、逃避職責以及多頭監管的情形。一個可行的方法是在全民健身部際聯席會議制度基礎上，以體育主管部門為主導，協同相關職能部門建立“人工智能+全民健身”統籌監管機制，促進不同職能部門更多地對話和共享信息，從而助力人工智能和全民健身融合的有序發展。

（2）在監管理念上，鑒于人工智能與全民健身融合發展仍處于起步和探索階段，需要一個寬松的外部環境，故而應堅持“包容審慎”的原則，努力在“嚴格規制”與“放松規制”中尋找平衡點，在把握產品有效性和安全性基礎上，努力為人工智能與全民健身融合發展提供便利，如對產品盡可能采取事中規制而非事前許可。

（3）在監管依據上，雖然智能健身設備具有一定的損傷診斷、治療輔助，以及生理結構或生理過程的檢驗、調節等功能，但與移動醫療器械的臨床應用等方面存在較大差異，在“包容審慎”的理念下，應避免將智能健身設備均納入移動醫療器械監管體系，而應綜合考慮產品特點和其安全性、有效性、質量可控性，采取分類、分級監管。

（4）在監管內容上，需要重點關注服務質量和安全。服務質量是人工智能與全民健身融合發展的核心，既決定了發展方向，也與用戶合法權益息息相關。作為監管機構，應密切關注服務質量，通過保障服務質量，促進市場有序發展和用戶權益保護。安全是人工智能與全民健身融合發展的底線，在人工智能與全民健身融合過程中要加強安全規制，對產品安全、數據安全、網絡安全進行有效監管。

5 結束語

“十四五”規劃開啟了我國以“創新”為首要任務的第二個百年奮斗目標新征程，強調將以人工智能為代表的前沿性科技創新與各個領域深度融合，通過實施“上云用數賦智”行動打造全方位智能應用場景[84]。無論是從微觀個體、中觀事業和產業還是宏觀治理角度看，促進人工智能和全民健身融合發展都具有重要的價值，但人工智能與全民健身融合發展并非一蹴而就，面臨技術、市場、社會、制度的多重困境，需通過推動數據與算法的突破、市場開發、社會培育、完善監管等達致人工智能與全民健身的深度融合。

作者貢獻聲明：

徐偉康：收集、整理文獻，確定研究思路，撰寫、修改論文；

林朝暉：提出論文選題，設計論文框架，提供資料支持，修改論文。