虛擬教練在人工智能賦能下的體育訓練應用及分析

摘要：本文探討了虛擬教練在人工智能賦能下的體育訓練應用及其潛力，總結了虛擬教練的定義與功能、技術支撐，及其在不同運動項目中的應用。通過傳感器、智能設備、數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理等人工智能技術的應用，虛擬教練能夠實時監控運動員的訓練狀態，提供個性化訓練指導和反饋，優化訓練方案，減少運動損傷，并提高訓練效率。本文還探討了虛擬教練在個性化和精細化指導、訓練科學性提升、成本效益分析等方面的優勢，同時分析了其面臨的技術局限、數據隱私、運動者接受度與依賴性等挑戰，提出了未來發展方向，包括與虛擬現實技術相結合以及跨學科合作與創新。

關鍵詞：虛擬教練" 人工智能" 體育訓練

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-02-166-3-JF

1、引言

在中國共產黨第二十屆中央委員會第三次全體會議中明確指出，要完善生成式人工智能發展和管理機制。其作為人工智能的重要分支，能夠基于算法、模型和規則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容。人工智能作為第四次產業革命的核心驅動力正影響醫療、教育、金融等各個領域，推動這些領域結構體系不斷調整。體育作為社會化進程的一種產物，符合人類內在精神追求進步的需求，在“十四五”規劃中，建設體育強國被列為重要目標。虛擬教練通過人工智能技術的應用使體育從業人員意識到，人工智能對體育有著史無前例的改造，體育人工智能的“軍備競賽”正強勢開啟。

2、虛擬教練的定義與功能

2.1、虛擬教練的概念

虛擬教練是一種基于人工智能技術的系統，運用數據分析、機器學習、計算機視覺和自然語言處理等手段，為運動員提供個性化的體育訓練指導與反饋。該系統能夠實時監測和分析運動員的運動數據，依據運動員的體能狀況和訓練需求，制定科學化、個性化的訓練方案。在訓練過程中，虛擬教練還提供實時的技術指導和反饋，幫助運動員優化動作、提升運動能力表現，并有效預防出現運動損傷。

2.2、核心功能

（1）數據分析與反饋。

通過傳感器、智能設備和智能分析系統，運動數據得以精準采集，并通過數據挖掘（Data Mining，DM）和實時分析技術提供即時反饋。這些數據涵蓋心率、運動軌跡、速度、力量等多個生理與運動學參數，能夠幫助運動員全面掌握自身的訓練動態和身體狀態并及時進行有效的調整。數據分析作為人工智能的核心應用，通過對數據的深度解析，教練與運動員能夠更全面地理解訓練進程與效果，從而制定科學的調整策略與決策。

（2）個性化訓練計劃。

在個性化訓練中，人工智能模型評估通過合理選擇評估參數，構建基于遺傳算法（GA）和支持向量機（SVM）的評估模型，能夠對運動員的體能狀態、運動水平和訓練目標進行精確分析，并自動生成個性化的訓練計劃，確保訓練的有效性和安全性。該模型的評估相對誤差較小、評估時間較短，顯著提高了模型評估的效率和精度。這一技術使虛擬教練能夠根據運動員的具體需求和身體狀況，制訂出專屬的訓練計劃，提升訓練效果。

（3）實時監控與調整。

虛擬教練利用傳感器和AI算法，實時監控運動員的訓練狀態，及時調整訓練方案，以防止出現運動損傷和優化訓練效果，采用無線傳感器網絡采集訓練中姿勢的圖像信息，再采用灰色輪廓線標記對采集到的圖像信息實施三維融合，獲取視覺成像模型，根據視覺成像結果及像素差分特征量判斷訓練姿勢的有效性。

3、虛擬教練的技術支撐及應用

3.1、人工智能技術

（1）機器學習與深度計算。

基于達爾文遺傳進化論的遺傳算法（GA）是一種用于解決復雜問題的優化檢索方法，應用于運動教練系統時，能夠有效處理運動的正確性、難度、軌跡等多方面問題，并利用遺傳算法提供相應的運動指導解決方案。分析和預測運動員的訓練數據，識別運動模式，并提供個性化的訓練建議，構建智能化的運動損傷預警模型，以實現運動損傷的精準預警，對此進行綜合歸納與評述，對把握預警模型改進方向，指導運動員預警模型構建工作具有重要意義。

（2）計算機視覺與圖像識別。

識別和分析運動員的動作姿態，并通過關聯規則挖掘動作姿態的潛在影響因素，利用龐大的數據集尋找多數據項之間的主要關聯因素，有助于糾正動作并提高技術水平。在訓練和比賽過程中，運動員難免會出現錯誤動作，單憑人為判斷動作的準確性可能會有較大的誤差。隨著計算機視覺技術的不斷發展，關聯規則挖掘作為數據挖掘的理論基礎，應用于錯誤動作的智能化和可視化識別，將能夠有效提高錯誤動作的識別率。

（3）自然語言處理。

隨著設備計算能力的提升，利用深度學習模型處理中文自然語言輸入已成為研究熱點。中文作為一種形意語言，較英文而言，其自然語言處理更為復雜。在實際應用中，自然語言文本的可視化能夠極大豐富內容的表現力。通過語音助手或聊天機器人與運動員互動，提供個性化指導和建議。

3.2、傳感器與設備

（1）可穿戴便攜式設備。

可穿戴便攜式設備已經逐漸滲透到人們的日常生活中，特別是在體育運動訓練中，其應用日益廣泛。這些設備能夠實時收集運動員的運動數據，為教練和運動員提供重要的參考信息，以便更好地調整訓練策略和增強訓練效果。如智能手表、智能手環等，用于實時監測運動員的生理數據，如心率、步數、卡路里消耗等。

（2）智能終端設備。

作為虛擬教練終端設備，手機與平板電腦憑借其攝像頭、麥克風和強大的計算能力，能夠進行數據采集和分析，充分發揮智能手機與便攜電腦的多元化功能。這些設備被合理應用于體育訓練中，可以有效彌補過去訓練中的不足，優化訓練模式，進一步提升訓練效果。通過將智能手機和電腦深入融入體育訓練，為我國體育界培養更多具備健康素質的綜合型人才。

（3）運動捕捉系統。

運動捕捉技術是通過運動捕捉設備捕捉運動物體在三維空間的軌跡，利用計算機處理分析后得到物體三維空間中精確坐標數據的一門技術。通過高精度的傳感器和攝像頭，捕捉運動員的動作細節，為技術分析和動作改進提供重要的數據支持，能夠精確記錄運動員的動作軌跡、速度、關節角度等關鍵指標，從而幫助教練和運動員發現運動技術中的不足，進行針對性的改進和優化，提高運動表現。

3.3、虛擬教練在不同運動項目中的應用

（1）團隊運動。

智能化作為科技創新和發展的關鍵點，團隊運動在訓練創新和體育發展中亟須解決如何有效利用人工智能的問題。在籃球等團隊運動中，虛擬教練能夠進行戰術分析和團隊協作訓練，提升整體作戰能力。譬如，自2010年起，勇士隊開始使用智能籃球比賽分析系統Sport VU。該系統由6個懸掛在球場上方的運動跟蹤相機組成，能夠自動追蹤球員和籃球的動態，分析每次運球、傳球、隊友間距以及比賽中的跑動距離等信息，幫助數據分析師與教練更深入地洞察球隊的內部運行規律。

（2）個人運動。

虛擬教練能夠為個人提供動作糾正和訓練負荷管理等服務，幫助運動員提升成績。在球類運動中，虛擬教練通過實時監控運動員的姿態和球的運行軌跡，助力運動員贏得比賽。如在網球運動中，通常使用機器學習方法研究網球發球的軌跡與Ace球之間的關系。測量系統由布置在球場周圍的10臺攝像機組成，每秒拍攝50—60幀，通過鷹眼（Hawk-Eye）系統精確追蹤網球的運行軌跡。所有攝像機都經過校準，并與球場精確對位。在比賽中，網球在球場上方的運行軌跡通過多相機的三角定位計算出精準坐標，誤差不超過2.6mm。

4、虛擬教練的優勢與挑戰

4.1、優勢

（1）個性化與精細化指導。

虛擬教練通過制定個性化的訓練方案，使訓練更具針對性，效果更顯著。同時，及時更新傳統運動訓練觀念，對于運動員體育訓練十分必要。為了充分發揮教練員與運動員兩個主體的積極作用，應采用多元動態化的形式進行體育訓練。了解、評估運動者的身體素質與運動能力，對運動者的運動技術進行評測以及對運動者提供有針對性的訓練意見并監督實施，根據運動者的實際情況，不斷調整優化訓練計劃與方案。

（2）提高訓練效益與科學性。

通過科學的數據分析和實時反饋，虛擬教練能夠優化訓練過程，提高訓練效率。虛擬教練基于大數據分析，能夠發現運動員訓練中的薄弱環節和改進空間。譬如，通過分析長時間的訓練數據，可以識別出運動員在哪些方面存在不足，并提供針對性的改進建議。在軟硬件架構上，系統能夠借助先進的傳感器感知技術進行數據收集，獲取與運動相關的盡可能完備的信息，建立數據管理平臺，并基于人工智能技術挖掘數據背后的運動規律。

（3）成本效益分析。

虛擬教練相較于真人教練，具有成本更低且可提供全天候訓練指導的優勢。在我國的體育訓練基地中，傳統上多采用主教練負責制，但隨著國家經濟體制的深化改革，一些訓練基地為促進自身發展，逐漸引入了先進的管理方法。通過塑造單位文化、重視成本分析、優化支出流程、構建內控體系以及推進全面預算管理等一系列成本管理措施，這些基地成功實現了對成本的有效控制，并增強了其可持續發展的能力。

4.2、挑戰

（1）技術局限與數據隱私。

虛擬教練依賴大量數據，存在技術局限和數據隱私問題，從科學問題的形成、應對到形成理論的過程來看，AI難以提出創造性的科學問題，而科學問題也難以單純用算法解決。發現的過程中存在假設“先于”觀察的現象，以及問題形成和認知躍遷往往是非歸納、非算法的過程等。因此，基于算法的AI可能具有較大的局限性。

（2）運動者接受度與依賴性。

虛擬現實技術能夠優化體育類在線教學的多元發展，部分運動員可能對新技術存在抵觸心理，且過度依賴技術可能導致自主訓練能力下降，以技術接受模型為理論基礎，從感知有用性、感知易用性、使用態度、使用意圖四個維度構建對VR技術應用可接受程度的理論模型，可研究運動者對人工智能的依賴程度。

（3）倫理與監管問題。

人工智能在體育中的應用涉及倫理和監管問題，需要建立相關的法律法規，保障教練員的權益和運動員的數據安全，人們在使用人工智能技術時應該尊重人的基本權利、及時采取措施減輕技術風險、監督人工智能系統的運作、考慮各種利益相關者的意見等原則，人工智能技術應用于司法、醫療、社交等領域存在倫理問題。

5、未來發展

5.1、人工智能與虛擬現實相融合

虛擬教練與VR技術的結合能提供更為沉浸式的運動訓練體驗，增強訓練的趣味性和有效性。如使用虛擬現實（VR，Virtual Reality）頭戴設備，通過計算機圖形系統和接口設備創造可交互的三維虛擬場景。運動員可以在虛擬環境中進行模擬訓練，體驗真實的互動。虛擬現實作為前沿技術，已經廣泛應用于醫學、娛樂、軍事等領域，正在顛覆傳統的體育教學思維和單向的訓練模式。

5.2、跨學科合作與創新

推動體育科學、計算機科學、心理學等學科的合作，通過跨學科研究和創新，進一步提升虛擬教練的技術水平和應用效果。人工智能技術作為驅動新一輪科技革命和產業變革的重要力量，正在加快與更多行業的深度融合，其萬物互聯、實時共享的獨特優勢亦為運動訓練領域帶來了新機遇和發展契機。對虛擬教練的深入研究，評估其在提高運動成績、預防運動損傷和促進健康方面的實際效果，計算機技術的不斷演進為虛擬現實提供了強大的計算資源，使其能夠在實時情況下呈現高質量的圖像、模擬復雜的物理現象和實現精確的交互，為虛擬現實的廣泛應用提供了新的可能性。

6、結束語

虛擬教練通過先進的傳感器和智能設備，能夠實時監控運動員的表現，提供科學的訓練建議和精準反饋。同時，遺傳算法和支持向量機等技術的應用，使得虛擬教練能夠為運動員提供個性化的訓練計劃，幫助他們實現最佳表現，并減少運動損傷的風險。但虛擬教練的應用也面臨著技術局限、數據隱私、運動者接受度等問題，需要在未來的研究和實踐中進一步優化。尤其是隨著虛擬現實技術的融合和跨學科合作的深化，虛擬教練系統的功能和應用效果有望進一步提升，為體育訓練的科學化和個性化發展提供更加有力的支持。總的來說，虛擬教練在人工智能賦能下展示了廣闊的應用前景，但要實現其最大潛力，仍需在技術、倫理和實踐層面進行深入探索和優化。

參考文獻：

[1]李福秀.虛擬健身教練系統FITNESS COACH[J].文體用品與科技，2005（09）.

[2]陳若霖，衛杰，鄧國健.運動訓練科技融合：人工智能助力智能教練系統發展[C]//中國體育科學學會運動訓練學分會.2022年全國運動訓練學術研討會摘要集（二）.東北大學體育部，2022.

[3]楊雙燕，趙水寧.體育數據分析中數據挖掘技術的應用[J].浙江體育科學，2003，25（4）.

[4]湯傳德.基于GA-SVM的個性化體育訓練效果評估模型研究[J].西昌學院學報（自然科學版），2023，37（01）.

[5]胡運璋.基于局域網技術的籃球訓練姿勢智能監控系統設計[J].西昌學院學報（自然科學版），2021，35（01）.

[6]張飛云，周帥.基于計算機視覺技術的體育運動員錯誤動作智能化識別[J].粘接，2020，44（12）.

[7]袁雨軒，李放，陳科淇，等.基于依存關系的自然語言可視化仿真系統[J].計算機技術與發展，2021，31（09）.

[8]桂崇人.體育運動訓練中可穿戴設備的應用策略研究[J].文體用品與科技，2024（10）.

[9]聶鑫苗，張新安，曹麗華.運動捕捉技術在體育運動領域的應用[J].體育科技，2021，42（04）.

[10]湯海燕，上官茹蘭，趙晉嫻，等.大學生對健美操VR教學接受度的影響因素[J].體育學刊，2022，29（05）.

[11]劉金美.借助計算機技術助推虛擬現實技術應用效果的提升[J].信息與電腦（理論版），2023，35（20）.

[12]李天兵，羅江華，張玉蓉.生成式人工智能賦能傳媒教育創新發展路徑研究[J].傳媒，2024（13）.

[13]劉昊揚.基于人工智能的運動教練系統分析與展望[J].北京體育大學學報，2018，41（04）.