探索人工智能賦能田徑運動員體能訓練的新路徑

摘要：隨著科技的迅速發(fā)展，人工智能（AI）逐漸滲透到各個行業(yè)領(lǐng)域，體育訓練作為其中的一個重要應用場景，也正迎來前所未有的變革。特別是在田徑運動員的體能訓練中，傳統(tǒng)的訓練方法和技術(shù)手段已經(jīng)無法完全滿足日益精細化和個性化的需求。人工智能通過數(shù)據(jù)分析、模式識別和智能預測等技術(shù)手段，為運動員的訓練提供了全新的解決方案，能夠更加精準地評估運動員的體能狀態(tài)、優(yōu)化訓練計劃、預防傷病，提高訓練效果。盡管目前人工智能在田徑訓練中的應用仍處于起步階段，但其在提升運動員體能訓練效果、訓練效率等方面有巨大潛力，已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注。本文旨在探索人工智能賦能田徑運動員體能訓練的新路徑。

關(guān)鍵詞：人工智能賦能" 田徑" 運動員" 體能訓練

中圖分類號：G82 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2024）-24-175-3-SZG

田徑作為傳統(tǒng)體育項目，不僅在國內(nèi)有廣泛的群眾基礎(chǔ)，也在國際賽事中逐漸受到重視。隨著現(xiàn)代競技水平的不斷提高，田徑運動員的體能訓練需求也在逐步提升。然而，傳統(tǒng)的訓練方式在數(shù)據(jù)的獲取與分析、訓練方案的優(yōu)化、運動員身體負荷的監(jiān)控等方面存在一定的局限性。人工智能技術(shù)的發(fā)展為體能訓練帶來了新的可能性，通過數(shù)據(jù)采集、智能分析和個性化反饋等手段，人工智能可以幫助教練和運動員更科學、更高效地進行體能訓練。本研究旨在探索人工智能在田徑運動員體能訓練中的創(chuàng)新應用路徑，以期提升訓練效果，減少運動損傷，為田徑運動員提供更有針對性的體能支持。

1、人工智能在運動員體能訓練中的作用

1.1、精準監(jiān)測數(shù)據(jù)，捕捉體能動態(tài)的核心支持

人工智能在運動員體能訓練中的重要作用在于進行精準的數(shù)據(jù)監(jiān)測，這不僅為教練和運動員提供了實時、客觀的體能狀態(tài)評估手段，還可以進一步為訓練的優(yōu)化提供了科學依據(jù)。借助可穿戴設(shè)備和傳感器技術(shù)，AI能夠在應用中實時收集并分析運動員的生理數(shù)據(jù)，包括心率、氧飽和度、血乳酸濃度、肌肉疲勞度等多維度信息。以心率監(jiān)測為例，傳統(tǒng)的體能訓練一般情況下依賴教練經(jīng)驗，依托于觀察運動員表現(xiàn)和基本身體指標來判斷其體能狀態(tài)，而AI設(shè)備可以為運動者提供有效的、更為精確的數(shù)據(jù)支持。比如在高強度間歇訓練（HIIT）中，心率監(jiān)測系統(tǒng)可以在應用中實時跟蹤運動員的心率波動，同時依托心率恢復率（HRR）來衡量體能恢復情況。研究表明，經(jīng)過6周的AI輔助訓練，運動員的HRR能夠提升20%以上，這也表明其體能恢復能力顯著增強。此外，人工智能還能夠憑借著數(shù)據(jù)建模來預測運動員的疲勞積累和過度訓練風險。相關(guān)研究體現(xiàn)出，當運動員在連續(xù)高強度訓練后的肌肉疲勞度超過30%時，受傷風險明顯增加。AI系統(tǒng)可憑借著計算訓練強度和疲勞累積模型，識別出運動員的最佳訓練時間和適宜的訓練強度。例如，一項針對200名田徑運動員的研究指出，進一步應用AI數(shù)據(jù)監(jiān)測后，運動員的傷病率減少了15%。有關(guān)數(shù)據(jù)表明，數(shù)據(jù)監(jiān)測可以幫助運動員更好地管理體能負荷，避免不必要的傷害。相應的實時、量化的數(shù)據(jù)不僅提升了訓練的安全性，也為體能訓練的調(diào)整和優(yōu)化提供了可靠依據(jù)。

1.2、制定個性化訓練方案，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學優(yōu)化

人工智能還可以通過數(shù)據(jù)分析為每一位運動員量身定制個性化的訓練方案，這是體能訓練的重要基礎(chǔ)。每位運動員的體能狀況、運動目標、身體反應特征各具有一定差異，因此“一刀切”的訓練方案一般情況下難以實現(xiàn)最佳效果。AI算法能夠在大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，依托于機器學習分析出每位運動員的訓練需求，同時也能夠生成高度定制化的訓練計劃。例如，在力量訓練中，AI系統(tǒng)可以進一步分析運動員的肌肉結(jié)構(gòu)、力量爆發(fā)力、運動軌跡等參數(shù)，優(yōu)化其訓練負荷和動作頻率，由此能夠促使訓練強度和恢復時間更加精準。研究表明，采用AI個性化訓練的運動員，其力量提升效率比常規(guī)訓練方式高出約25%，同時疲勞感能夠下降10%。數(shù)據(jù)驅(qū)動的訓練優(yōu)化并非單純地局限在力量訓練上，其在速度與耐力訓練中同樣適用。憑借著對運動員跑步步態(tài)的分析，AI系統(tǒng)可以找出運動員在步幅、步頻、踏步角度等方面的缺陷，由此也能夠制定專門的矯正方案。在一項針對100名馬拉松運動員的研究中，AI矯正步態(tài)方案減少了30%不必要消耗的" " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " " " " " " " " "能量，使運動員在長距離耐力跑中保留了較多的體能，進一步提升了整體成績。在實際應用中，AI還能根據(jù)運動員的訓練表現(xiàn)變化，自動調(diào)整訓練負荷，確保在不同訓練周期中均衡提升效果，同時也能夠避免運動員過度訓練。相應的基于AI的個性化訓練不但提高了訓練效果，還大幅度降低訓練過程中的傷病風險。

1.3、訓練反饋與調(diào)整，動態(tài)適應與即時優(yōu)化

在體能訓練過程中，人工智能的動態(tài)反饋和即時優(yōu)化功能使訓練計劃更具靈活性和實時性。傳統(tǒng)訓練方式一般情況下是按周或按階段進行評估和調(diào)整，而AI系統(tǒng)可以依托于數(shù)據(jù)監(jiān)控和算法分析，在每次訓練后對運動員的狀態(tài)和訓練表現(xiàn)進行即時反饋。例如，憑借著攝像頭和動作捕捉技術(shù)，AI能夠分析運動員的動作準確性、肌肉發(fā)力情況和關(guān)節(jié)負荷情況，進一步發(fā)現(xiàn)動作中的細微誤差。對于力量訓練中的深蹲等高強度動作，AI系統(tǒng)可以更加有效地計算運動員的關(guān)節(jié)角度和重心偏移，如若發(fā)現(xiàn)偏差超出標準范圍5%以上，系統(tǒng)能夠自動地提醒運動員調(diào)整姿勢，以此規(guī)避關(guān)節(jié)受損。這類即時反饋功能不僅減少了動作不規(guī)范帶來的風險，還能進一步幫助運動員反復調(diào)整，并以此為基礎(chǔ)形成更加標準和高效的動作模式。AI還可以憑借訓練后的數(shù)據(jù)分析，有效識別出訓練過程中的問題，同時也能夠自動優(yōu)化下一次訓練的方案。比如在高強度訓練結(jié)束后，AI系統(tǒng)可以在應用中分析運動員的恢復狀態(tài)，并進一步結(jié)合心率變異性（HRV）、睡眠質(zhì)量和飲食情況，評估恢復情況，由此決定下次訓練的負荷和強度。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，采用AI動態(tài)反饋系統(tǒng)的運動員，其恢復速度提升了15%以上，運動表現(xiàn)穩(wěn)定性也得到了有效的增強。動態(tài)反饋的價值還體現(xiàn)在比賽前的最后沖刺期，AI在應用的過程中可以通過對訓練數(shù)據(jù)的精細調(diào)整，幫助運動員達到最佳競技狀態(tài)，并在比賽前一周逐步降低訓練強度，由此做到“超量恢復”。這些即時反饋與動態(tài)調(diào)整功能不僅提高了訓練的精確度和適應性，也在一定程度上強化了運動員在訓練中的安全感和信心，使其能夠更加專注于技能提升和體能儲備。

2、人工智能在運動員體能訓練中的應用現(xiàn)狀

2.1、數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化訓練

人工智能在運動員體能訓練中的應用已經(jīng)從傳統(tǒng)的手動記錄與經(jīng)驗分析，逐步轉(zhuǎn)向了基于數(shù)據(jù)的個性化訓練模式。利用可穿戴設(shè)備和傳感器，AI能夠?qū)崟r采集運動員的生理數(shù)據(jù)，如心率、運動強度、步頻、跑步姿勢等。這些數(shù)據(jù)不僅可以反映運動員當前的體能狀態(tài)，還能揭示其潛在的身體素質(zhì)和訓練水平。個性化訓練的核心在于，AI可以根據(jù)每個運動員的身體狀況和訓練需求制定最適合的訓練方案。例如，一名運動員可能在某個特定項目中存在某些身體素質(zhì)的短板，AI系統(tǒng)能夠精準識別這些不足，并通過優(yōu)化訓練計劃來進行針對性改善。通過長時間的數(shù)據(jù)積累，AI還能夠預測運動員的體能變化趨勢，從而提前為即將面臨的挑戰(zhàn)做出準備。以跑步訓練為例，通過監(jiān)測運動員的步頻和步幅，AI系統(tǒng)可以分析出其跑步姿勢是否正確，是否存在過度消耗或運動損傷的風險。如果運動員的步頻過快而步幅較小，AI就會調(diào)整訓練強度并建議進行更科學的跑步動作調(diào)整。通過這一數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化訓練，運動員可以在短時間內(nèi)大幅提高訓練效果，避免由于過度訓練或不當訓練帶來的傷害。

2.2、數(shù)據(jù)驅(qū)動的訓練評估與趨勢分析

在體能訓練中，AI數(shù)據(jù)分析技術(shù)的依賴性越來越強，運動員的訓練評估逐漸從經(jīng)驗判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動。每一次訓練生成的數(shù)十萬條數(shù)據(jù)，經(jīng)過AI的深度學習算法處理后，可以形成具體的體能狀態(tài)圖譜，包括訓練強度、疲勞度和恢復進程等信息。以田徑運動員為例，通過對訓練數(shù)據(jù)的分析，AI系統(tǒng)可以在運動員結(jié)束訓練后5min內(nèi)生成完整的體能報告，其中涵蓋心率變化曲線、肌肉負荷情況、平均步頻等指標。研究顯示，相較于傳統(tǒng)的教練評估模式，AI數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在判斷運動員訓練狀態(tài)的準確率上提高了25%左右。

2.3、技術(shù)融合趨勢，多平臺協(xié)同的訓練支持系統(tǒng)

在體能訓練的AI應用中，技術(shù)融合趨勢日益顯著，各種不同類型的智能系統(tǒng)和平臺正在協(xié)同合作，共同為運動員提供綜合性的訓練支持。一個典型的案例是智能穿戴設(shè)備、數(shù)據(jù)分析平臺和訓練管理系統(tǒng)的整合，這種融合能夠全面覆蓋運動員的訓練、恢復和健康管理。如今的訓練管理系統(tǒng)通常連接多個數(shù)據(jù)源，包括運動員的日常訓練記錄、傷病情況和營養(yǎng)信息等。例如，一名田徑運動員在訓練后上傳體能數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會自動計算訓練效果，并根據(jù)既有的身體狀態(tài)建議休息時長和飲食方案。這種多平臺協(xié)同系統(tǒng)使得體能訓練更加系統(tǒng)化、精細化。

3、人工智能賦能田徑運動員體能訓練的策略

3.1、智能數(shù)據(jù)分析助力個性化訓練

在傳統(tǒng)的田徑體能訓練中，教練通常依賴經(jīng)驗來設(shè)計訓練計劃，然而這種方式無法充分考慮每個運動員的獨特需求。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是機器學習算法的不斷成熟，個性化訓練變得更加可行。智能數(shù)據(jù)分析能夠通過大量運動員的生理數(shù)據(jù)、運動表現(xiàn)數(shù)據(jù)以及訓練歷史進行綜合分析，自動識別出每個運動員的體能瓶頸，進而為其量身定制訓練計劃。人工智能能夠通過傳感器采集運動員的實時數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括心率、步頻、步幅、跑步姿態(tài)等。通過分析這些數(shù)據(jù)，AI可以識別出運動員在訓練過程中可能存在的問題，比如姿勢不正確、動作不協(xié)調(diào)、恢復不及時等。結(jié)合個體差異，AI系統(tǒng)能夠生成個性化的訓練方案，既能避免過度訓練帶來的負荷，也能在每個階段優(yōu)化訓練強度，使運動員在高效訓練的同時避免受傷。例如，一項關(guān)于跑步訓練的AI應用中，系統(tǒng)通過實時監(jiān)測運動員的跑步姿勢，發(fā)現(xiàn)某些運動員存在過度彎腰或步幅不當?shù)那闆r，AI根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行調(diào)整，提出針對性的改進建議。這種精準的數(shù)據(jù)驅(qū)動式訓練設(shè)計，不僅提高了運動員的訓練效率，也有效降低了運動員的傷病風險。

3.2、運動表現(xiàn)實時監(jiān)測與反饋

田徑運動員的體能訓練往往需要精細化的控制與持續(xù)監(jiān)測。傳統(tǒng)的訓練方式中，運動員的表現(xiàn)往往是通過教練的觀察或運動員的自我感覺來評估，然而這種主觀評價容易產(chǎn)生偏差，尤其在高強度訓練階段，運動員可能并未意識到自己狀態(tài)的變化。人工智能通過可穿戴設(shè)備、智能傳感器以及圖像識別技術(shù)，能夠?qū)崟r監(jiān)測運動員的表現(xiàn)，并且迅速提供反饋，幫助運動員及時調(diào)整。以跑步為例，智能穿戴設(shè)備如GPS手表、加速度計、心率帶等可以實時采集運動員的運動數(shù)據(jù)。這些設(shè)備與AI系統(tǒng)連接后，可以將運動員的運動軌跡、速度、步頻等數(shù)據(jù)實時反饋到教練端或運動員端。AI系統(tǒng)通過對這些數(shù)據(jù)的分析，能夠在每次訓練結(jié)束后，立即生成詳細的報告，指出運動員的優(yōu)劣勢和潛在問題。這一系統(tǒng)的優(yōu)勢在于它的即時反饋特性。運動員可以根據(jù)反饋及時調(diào)整訓練策略，比如在發(fā)現(xiàn)自己體能不支時調(diào)整跑步節(jié)奏，在識別到不良動作時進行改正。AI的實時監(jiān)測和反饋不僅幫助運動員在訓練中維持最佳狀態(tài)，同時也提高了訓練效率，避免了傳統(tǒng)訓練中可能出現(xiàn)的訓練過量或不足的問題。

3.3、傷病預防與恢復優(yōu)化

田徑運動員在高強度的體能訓練中，往往會面臨傷病的困擾。傳統(tǒng)的傷病預防方法依賴于運動員的身體感覺和教練的觀察，但這往往存在時效性差和個體差異性大的問題。人工智能通過對運動員的訓練數(shù)據(jù)和生理狀態(tài)的深入分析，可以有效地預測傷病的風險，并為運動員提供個性化的恢復建議。AI技術(shù)能夠通過傳感器采集運動員的體溫、肌肉酸痛程度、關(guān)節(jié)活動范圍等生理數(shù)據(jù)，結(jié)合運動員的訓練負荷、疲勞程度等信息，建立起一個全面的傷病預測模型。通過對這些數(shù)據(jù)的動態(tài)分析，AI可以提前識別出運動員的疲勞積累和過度訓練的跡象，并及時提供恢復建議。例如，AI可以根據(jù)運動員的恢復狀況推薦不同強度的訓練，或提出適當?shù)男菹⒒蚩祻陀柧殻苊庖蜻^度訓練導致的肌肉拉傷或關(guān)節(jié)損傷。此外，AI還能夠在傷病發(fā)生后提供恢復計劃。通過對運動員的傷情、體能恢復進度的實時監(jiān)測，AI可以根據(jù)恢復效果自動調(diào)整訓練計劃，確保運動員以科學的方式進行康復訓練，最大限度減少傷病帶來的負面影響。通過這種智能化的傷病預防與恢復方案，運動員可以在保持高效訓練的同時，減少傷病對競技狀態(tài)的影響。

4、結(jié)語

人工智能技術(shù)賦能田徑運動員體能訓練，為傳統(tǒng)訓練方法注入了科學性與精準性。通過動作分析優(yōu)化、個性化訓練負荷管理和實時反饋矯正，AI系統(tǒng)在田徑體能訓練中實現(xiàn)了多維度的數(shù)據(jù)監(jiān)測和動態(tài)適應，使運動員動作更加標準、體能分配更為合理、訓練效果顯著提升。這些策略不僅提升了運動員訓練效率，降低了受傷風險，也為田徑運動員的長期成長提供了數(shù)據(jù)支撐與智能化支持。未來，隨著技術(shù)的持續(xù)進步，AI在田徑體能訓練中將發(fā)揮更廣泛的作用，為運動員的全面發(fā)展開辟更多可能性。

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[5]劉持鈞.體育訓練應加強人工智能技術(shù)應用[J].中國信息化，2024（08）.作者簡介：劉立明（1982-），男，漢族，河北隆堯人，本科，中學一級教師，研究方向：田徑教學訓練。