智能時代體能訓練的創新融合

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-14-178-3-ZL

足球是世界上參與人群最廣、受關注程度最高的運動項目之一，在該項運動競技水平不斷提高的過程中，對于體能訓練的科學化和精準化程度提出了更高的要求。傳統的足球體能訓練在數據采集分析、個性化方案制定、負荷監控等方面存在著明顯不足，無法完全滿足現代足球高速度、強對抗、攻守轉換快的特點。人工智能技術則用技術的力量改變著這一切，通過大范圍的數據采集、多角度的算法剖析、快節奏的反饋調節，AI既可以從根本上突破傳統訓練方式低效的桎梏，又能形成“數據驅動、個體適配、風險可控”的全新訓練方式。本文的研究對象即AI賦能足球體能訓練的最新應用方式。在這個新方式里AI訓練的數據維度更加的廣闊、訓練方案設計更加的個性化、負荷控制更加的穩定可靠，能更好的挖掘與利用人工智能從而提升訓練水平、增強體能儲備、防止運動傷病的發生。

1、人工智能技術在足球運動員體能訓練中的作用

1.1、精準監測數據，實現數據驅動的科學化

人工智能在足球運動員體能訓練中的核心價值，體現為全維度數據精準監測能力，這一技術特性為教練員們提供了可以實時、量化的體能評估工具，更構建了足球訓練科學化的底層邏輯即科學的數據說明一切，這為 AI⁺ 體育實現全面融合奠定了數據基石，只有球員的生理參數、運動表現參數、肌肉狀態參數能夠全方面檢測，才能夠實現AI系統對不同球員的個性化訓練建議與處于不同階段具有針對性的高效智能訓練方案的應用，這些數據信息會經過多種多樣的智能硬件設備采集完成，例如：心率監測胸帶、肌電傳感器、GPS跟蹤器等等。以足球的高強度間歇訓練（HIIT）為例，教練員僅靠眼睛觀察，很難獲得該項訓練后的精準數據，無法判斷隊員消耗是否達到了較為理想的水平，這時就可以借助智能設備進行監測，AI可以通過對該隊員全程記錄的數據進行計算，準確地得知該隊員本次訓練的實際負荷和最終恢復情況。

在風險防控層面，基于AI模型化后的訓練負荷大數據、肌肉疲勞閾值（如累計訓練量達連續三天負荷強度 gt;35% 時），在持續鍛煉當中不斷疊加或者疊加至一定數量后，采用AI模型形成1一7天內累積訓練負荷達到過高的可能性閾值，并提前72小時預警肌肉過度疲勞，從而避免出現過度訓練風險的現象。例如，人工智能大數據平臺AI青訓梯隊訓練的數據顯示，若青訓梯隊根據訓練負荷失衡原理預防傷病的發生，將降低運動員肌腱拉傷的發生率大約 22% ，這有效地保障了運動訓練的安全，實現了訓練計劃由“經驗驅動”轉變為“數據智能驅動”的壯舉，教練員可以根據AI系統生成的個性化負荷建議方案（如，對于邊鋒來說可以是：“沖刺訓練占比40%+ 有氧耐力 30%+ 恢復性訓練 30% ”）制定相應的訓練方案。該深度嵌入足球訓練場景的AI數據監測，正在重塑當今足球體能訓練新的模式，通過利用先進的AI分析技術對海量運動數據進行挖掘分析，最終輔助教練員做出科學化的訓練，實現數據驅動訓練。

1.2、制定個性化訓練方案，實現動態適應與即時優化

擬定個性化的訓練方案，并且在實施過程中可以不斷的調試并根據需要隨時做出改變，這是人工智能足球體能訓練相對于普通的人類專家教練最核心的優勢所在一—其本質上是一種基于大數據分析全過程的個性化訓練方案制定能力。不同的球員由于各自的體能特點、所在位置不同、技術風格各異（如中鋒對抗性強、要求有較好的抗擊打和抗擠壓的能力;邊鋒跑動快、需要有較好的反應能力和較快的瞬時速度以及急停急起的能力；后衛需要擁有較強持續性攔截、封堵的特點），如果按統一的“一刀切”式的方法訓練，就難以達到最佳訓練效果。

而AI算法可以基于球員的生理性指標（肌纖維組成、關節活動度）、運動表征指標（沖刺最大值、變向成功）以及位置職能模型（如Opta戰術分析系統）建構三維度個性化訓練需求譜系，并自動生成相應的訓練方案。如針對力量訓練而言，AI系統會分析出球員用力方式（股四頭肌和股二頭肌力量失衡等）、運動軌跡偏差等（例如射門時髖關節轉動力度不足）（增加離心收縮訓練的比例到 20% ，增加保加利亞分腿蹲等），從而根據這些信息對訓練強度、動作組合不斷做出改變。有關研究發現：運用AI定制方案后，球員下肢爆發力提高的幅度相比傳統訓練提高了 25% 左右；并且肌肉疲勞的程度降低了約 12% 。

基于 AI⁺ 足球專項步態分析模型，AI依據球員步幅步頻偏差大（如邊鋒高速變向步幅損失超 15% ）以及觸地時間過長等情況，形成逐級階梯矯正舉措：如通過VR虛擬場景引導球員反復練習該變向動作，同時通過壓力傳感器采集的數據改善步頻節奏。這是典型的“數據感知一智能決策一精準執行”閉環系統，也讓足球體能訓練由過去的“經驗試錯”走向今天的“算法優化”，既做到“一人一策”的因人施訓，又能夠不斷更新迭代出更加個性化的方案，讓每位球員的力量、速度、耐力等方面做到效益最大，也就可以使他們的競技水平得到真正意義上的提高。

2、人工智能在足球運動員體能訓練中的應用

2.1、人工智能概念

所謂人工智能，即通過整合計算機科學、神經科學等知識體系，使計算機擁有類人智能，自20世紀50年代產生概念后便經歷了從設想一一現實的過程，如今已有穩定發展的態勢，并能應用至各領域發揮其價值。

其研究面涵蓋知識表示、推理、機器學習等多個領域，各研究方向相輔相成，人工智能在算法上的智能程度可以達到基于算法自行分析、自己決策復雜的問題，在足球體能訓練方面，人工智能可以借助智能算法分析大數據來制定訓練計劃、監測身體狀況、預測受傷風險；可以通過虛擬仿真提高運動員的體能和技戰術水平，這是足球體能訓練的一場革命，也是推動體育科學發展的強大動力。

2.2、人工智能驅動的足球運動員體能訓練優化算法

在智能時代的足球體能訓練創新當中，優化算法是提高訓練科學性和有效性的最重要的手段；各種人工智能優化算法以自身的算法原理與應用優勢，為運動員體能訓練的參數調整和方案優化帶來極大的便利。

蟻群算法可以模擬螞蟻群體間通過信息素進行交流協作以找到最短路徑的過程，它可以根據訓練人員的位置確定項目的最優點位，根據具體的地點等確定項目的最優時間和強度，利用有限的資源完成預期效果。而球類項目集體訓練中的資源包括訓練場、器材、教練指導時間等，如果在組織球隊集體訓練時，訓練人員數量大，訓練場地及教練人數較少，在此情況下，蟻群算法就能將不同訓練項目進行組合，并合理安排時間及器材資源。螞蟻探索的“路徑”，可以通過信息素的累積與揮發，找到資源利用效率最高、訓練流程最佳的組合方式。譬如如何利用好不同的時間段安排不同位置的球員在力量區、有氧區的練習時間和組合，從而以此減少因人數過多導致的訓練場擁擠情況，避免某部分球員缺少有效的訓練時間。

利用差分進化算法（DifferentialEvolution，DE）中以種群間個體差異獲得新個體的特點，在足球體能訓練多參數優化方面有著較好的應用效果。足球運動員在體能訓練過程中涉及很多參數，如力量訓練重量、有氧耐力訓練速度和時間、柔韌性訓練強度等，在采用差分進化算法時將相關的多種參數通過種群形式迭代進化的思路表示出來，利用各參數個體相異的特點，不斷產生新的組合形式接近最優解，從而為每位球員制定個性化體能訓練參數配置方案，使各體能要素協調發展。

禁忌搜索算法（TabuSearch，TS）通過使用禁忌表，不考慮曾經訪問過的解，從而跳出傳統方法，打破足球體能訓練的老套路。如果某種訓練方式在一個階段內不能夠使球員的身體得到明顯的恢復或增強時，禁忌搜索算法就會把這種訓練方式以及相關的參數寫入禁忌表，不再進行此種方式的搜索，而是強制搜索新的方式，并給出新的參數，而新的方式也可以根據這種限制來找出新的可行解。例如，傳統的耐力訓練法效果不好，那么禁忌搜索算法就會提醒教練，更換其他的間歇訓練方式，控制好時間、強度等參數，找出最有效的訓練方式以提高球員的耐力水平。

實際進行足球體能訓練時可以根據運動員個人情況、訓練目標、可獲取數據等選用或者混合使用不同的算法為運動員制定適宜的體能訓練方案，推動足球體能訓練走向智能化和精準化。

2.3、足球運動員體能訓練仿真模擬與智能指導

（1）足球運動員體能訓練仿真模擬。

隨著體育智能化時代的到來，足球運動員體能訓練仿真模擬中，將計算機模擬技術、大數據以及人工智能等手段相結合的一種新的訓練方式興起，在當今體能訓練領域有著非常重要的地位和作用。

基于大數據，依靠遍布球場的各類傳感器、可穿戴設備等終端設備采集到的心率、血氧、運動軌跡、肌肉發力等各種信息，利用人工智能技術結合大數據和機器學習發掘、找出其中蘊藏的各種規律，再利用生物力學、運動生理學、運動心理學等模型加以推理、演繹與升華，在此基礎上模擬出各種逼真的虛擬仿真訓練場景。例如，模擬球隊高強度比賽時運動員短距離反復快速沖刺、急停變向等場景，或再現各種天氣條件、場地條件下運動員的真實訓練環境，可以在安全可控的虛擬環境中讓運動員提前熟悉體驗真實的比賽耗能方式。

仿真訓練模擬具有極強的實時監控和分析功能，可在運動員虛擬訓練過程中對其各項指標數據作出精準的分析，準確判斷出運動員的身體狀況、技術動作規范性及潛在風險因素等，同時能夠借助捕捉球員在虛擬比賽時做出的動作分析球員的動作受力情況是否出現了變化，從而判斷球員是否會出現因動作變形帶來的受傷問題，并且能夠根據球員的心率和運動負荷的數據分析出該訓練強度是否符合運動員自身的身體狀況。此外，在經過以上數據的分析后人工智能能夠自動生成訓練計劃，如調整訓練強度，細化訓練動作、合理安排恢復時間等，使得訓練計劃更加智能化、精準化。

此外，體能訓練仿真模擬可以對訓練效果進行可視化評估。將復雜的數據信息用圖像、熱力圖等可視化方式反饋給教練員、運動員，使他們可以更加清楚地了解到訓練的狀態和效果，如：運用三維動作模擬對比球員之前與現在的技術動作；應用體能數據曲線圖反映玩家練習前后耐力、爆發力的變化情況等。通過這一類方式可以實時獲得練習結果，保證練習過程具有可控性，可以及時預防練習不夠或者過度練習等情況的發生，從而不斷提高練習效果。

（2）足球運動員體能訓練的智能指導。

隨著足球運動走向科學化與專業化，人工智能可以利用運動員自身的大數據，對運動員的體能訓練開展指導工作，以先進的大數據和人工智能技術為足球運動員提供更加精準、個性化的訓練方案，降低運動員出現過度訓練風險，顯著提高足球運動員的訓練效果。

基于多維度的生理數據智能指導建立運動員體能狀態動態圖譜，結合可穿戴設備、球場傳感器收集心率、呼吸頻率、血壓、血氧飽和度等重要生理指標與跑動距離、加速度、肌肉疲勞度等運動數據，在某隊員進行高負荷訓練時心率處于較高位并且長時間無下降趨勢、且伴有呼吸頻率異常等波動的情況，系統即可判斷當前該隊員體能接近極限，存在過度訓練的風險，并通過AI系統發出警告指令，調整訓練情況。

3、結論與建議

本文從技術和方案層面分別就技術驅動下的人工智能在足球體能訓練方面創新化應用展開相關論述。人工智能算法對大量數據進行了深度的學習、分析和建模，對提高足球運動員的體能訓練精度與效率，以及通過數據決策方式為教練員提供個性化和動態化的訓練決策依據有著極大的推動作用。同時根據目前科技發展的趨勢，元宇宙、AR、VR等新型技術與足球體能訓練相結合也是未來可研究的方向，在此基礎上可以探究未來如何將人工智能與這些新型技術結合，比如：利用元宇宙打造虛擬的大型訓練場及實際場景模擬，再利用人工智能對此進行實時分析，分析球員在虛擬場景中的體能分配和動作表現情況，以此對訓練場景做出相應的調整，最終達到訓練最優化的效果。與此同時，就足球運動員在身體機能、技術特點、心理韌性等方面的個體差異而言，要充分發揮人工智能優勢，進一步深挖球員個性化特質，并在此基礎上建立更加精細的球員數字孿生模型，融合基因數據、運動習慣、傷病史等多種源數據，動態調整訓練計劃，使體能訓練從“群體化普適模式”走向“精準化個體定制”，從而為運動員帶來更加有針對性的指導，引領足球體能訓練向著更加智能化、個性化的方向發展。

參考文獻：

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