39 人工智能与体育运动的智慧融合路径研究
徐静 山东商业职业技术学院
摘要：近年来，全民健身和健康中国战略得以持续推进，体育活动与教育教学体系的耦合度不断提高。尤其在人工智能技术的推动下，智能体育产业得到了快速发展，针对智能体育进行的基础理论、运营模式、发展载体、关键技术等方面的研究和实践次第展开。本文提出了创建智慧载体优化体育教育网络的观点，试图规范智慧体育以推动体育教育信息化，以大数据技术助力智慧体育教育，最后借助智慧监测对体育运动行为进行精准分析，为人工智能与体育运动的智慧融合及教育实践提供有价值的借鉴信息。
关键词：人工智能 体育运动 融合路径
人工智能（Artificial Intelligence，簡称AI）是一门在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的，能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科，是为了不断提升生存发展的水平，人类利用知识去发现问题、定义问题（认识世界）和解决问题（改造世界）的能力。人工智能通常用于解决计算机无法处理的问题，是人类进入信息产业革命时代达到的认识和改造客观世界能力的高峰。
一、研究背景
体育是人类社会化进程中的产物，符合人类追求精神文化进步的需要，是促进民族团结、经济发展的重要抓手。“十四五”规划中，建设体育强国被纳入其中。目前逐渐呈现AI技术与体育产业深度融合发展趋势。在体育场景应用较为广泛的主要是智能感知技术等，由计算机视觉，智能计算芯片与系统、深度学习等技术共同构成，以及大数据智能为代表的智能计算技术。一方面此类技术深刻改变传统体育产业发展模式已成为不可逆转的趋势，并且推动体育产业前所未有的高效和快速发展。AI技术对于体育场景的支持处于相对初级阶段。目前AI技术在体育场景中的运用以提升观众的赛事观看体验，以及辅助运动员训练和裁判判罚为主，未来随着体育场景中的需求更加深入和多元化，AI有望完全取代人工判罚、体育媒体、体育场馆运营、健身教练等领域，并将反之推动AI技术的进一步发展与进步。
相比于交通、医疗等其他商业领域，目前AI技术在体育领域的运用存在相对滞后，但审视体育自身发展进程，相比于以往也已发生较大变化。AI技术对于体育领域的影响广泛且深远，分布在竞技体育、学校体育和大众体育等各个方面，推动体育竞技水平不断提升、体育文化传播更加广泛、体育活动组织更加高效、体育教学更有成效，是AI改变该领域传统发展模式的一个典型案例。体育领域与AI融合进程也随着智能技术快速发展也不断更迭进步。
二、研究内容
作为第四次产业革命的核心驱动力，AI技术的快速发展已经深刻改变人们生产生活习惯，其支撑下的数字化改革进程正在逐渐重塑社会治理体系，而体育的发展范式也在第四次产业革命浪潮中被重新定义。
（一）人工智能在体育运动中的应用现状
随着科技发展步伐越来越快，体育运动与人工智能的结合，已经发展成为一个重要的研究主题与实践焦点。近年来，包括体育教学在内的体育运动改革加速推进，各级各类体育组织和社会组织，依托现代信息技术和计算机技术优势，不断挖掘体育产业潜力，刺激体育消费需求，在推动人工智能技术突飞猛进的同时，也让该技术在体育运动中的应用越来越广泛、越来越深入，诸如AI赛事同传技术、AI新型教练平台等开始走进了大众的视野。
（二）人工智能体育融合发展沿革
有学者通过对1995-2020年期间的体育AI的期刊文章中的关键词分析，将AI在体育领域的应用由远及近分为简单活动识别与能量消耗测算、运动画面分类研究、体能与技战术分析与预测、动作分析与损伤防控研究、复杂背景中人体动作识别这五个由简单到复杂的逐步进化的场景。而随着AI硬件和算法不断升级迭代，统一场景前提下的AI解决方案的有效性也在不断提升。近十年来在球类比赛中广泛运用的“鹰眼”技术，通过高速摄像头多视角同时捕捉球体飞行轨迹，瞬时准确精准计算并即时成像的运动路线及落点，是早期AI解决方案代替人眼实现高精度判断的典型运用。该技术最早运用于板球和网球领域，随后随着深度学习技术发展是的鹰眼系统逐渐推广到排球和羽毛球等隔网球类运动当中。近期面世的全球首款AI乒乓球发球机器人，从起初的传统发球机进化到具备球拍接发球的深度学习模型，能够通过学习实现国家级教练水平的发球，宣示进入了AI在体育领域运用的新纪元。此外一个历史趋势是相比于以往的纯“软件”模式，应用于体育领域的AI解决方案也逐渐向“软件+硬件”模式转变，即AI硬件+认知计算，例如基于惯性传感器的智能穿戴设备、基于图形处理器的计算机视觉分析和以自然语言理解为核心的深度学习算法，共同构成智能体育发展的驱动力。可以看出，AI技术在体育领域的运用从早期关注机器学习以及机器学习的典型算法人工神经网络，到之后智能感知与知识计算等AI技术运用于运动场景识别和计算分析，AI技术的升级极大拓宽了体育领域的研究视野，推动体育事业迈向数字化发展的新时代。
（三）人工智能体育融合发展面临的问题与挑战
1.融合进程缓慢
AI技术的前沿运用与体育领域的融合进程相对其他产业领域较为缓慢。目前AI在自然语言处理、计算机视觉等智能感知领域成熟度已经很高，计算机视觉甚至已经超越人类水平。已经进入了认知智能的发展阶段。而目前应用于体育领域还多为单一视觉媒体，仅体育媒体涉及了跨媒体智能。新一代人工智能尚未与体育形成有机融合，例如战术优化分析等还在初级阶段，预期功能还没有完全实现。另一方面，出于体育运动应用人工智能的可选择性与伦理问题，尤其是竞技体育领域，对于如何让人工智能更好地融入还存在较大争议。此外，尽管体育产业具有巨大的规模潜力，受限于目前仍然较高的经济成本，人工智能在业余体育运动、健身运动等大众体育和校园体育中的运用还不普及，未来随着人工智能技术经济成本下降有望成为体育与人工智能融合发展的主要切入点。
2.伦理问题突出
人工智能的应用带来的伦理争议已经引起社会、政府的广泛关注，这在体育领域也不例外。未来人工智能在体育领域应扮演什么角色、机器人是否被允许与人类一起比赛、人工智能对比赛观赏性的影响、人工智能误差率，这些均引起了全球范围内体育发展的社会学思考。另一方面，人工智能技术的发展需要大量资金投入，这背后代表了一个区域或者国家的科技竞技实力，悬殊的国家对比赛结果的影响极大，而这会进一步加剧全球不平等，使得本公平的体育赛事掺杂较多资本和政治因素，违背了体育竞争公平性原则。目前各国已发布了若干针对人工智能应用的伦理准则，如英国的《英国人工智能发展的计划、能力与志向》报告、欧盟委员会的《人工智能道德准则》、我国的《人工智能行业自律公约》等，都为人工智能与体育融合发展提供了一定保障。未来更具有针对性的人工智能与体育产业融合发展的伦理道德规则和技术规范亟须完善，以保障AI 与体育的有机、良性融合。
3.复合型人才短缺
体育本身即为交叉学科，涉及人体工学、运动科学、心理学、社会学、经济学等多个领域。融入人工智能之后，其可应用的场景也需要研究人员相应的融合多学科知识，对于人工智能体育的研究提出了一定挑战。随着社会发展，体育产业市场率先孕育出了一批对智能体育的需求，吸引一些企业开始投入AI+体育的产品研发中，并开发了一系列各类体育场景下的人工智能产品，也为培养AI+体育的复合型人才创造了良好的发展土壤。
三、研究结论
在人工智能与体育活动智慧融合的过程中加大体育教育实践，有必要创建智慧体育教学载体优化体育教育网络，支持更多结合人工智能研发和推广可穿戴的运动设备、开发智能体育生态圈，为体育教育实践创造有利条件；规范体育教学推动体育教育信息化，确保所有体育运动项目均能够与智能硬件很好的结合在一起，并形成独特优势，促进体育产业（尤其是智能体育产业）的发展；以大数据技术助力体育教育，在全面统筹知识、信息、数据的过程中满足体育参与者对体育教育信息化的诉求，实现体育教学环境的智慧化；借智慧监测对大学生身心健康行为进行精准分析，把智慧化融入到体育教学环境之中满足大学生和教师的教学诉求，引致教学服务形式的多样化和生生之间、师生之间互动的多元化。
1.创建智慧载体优化体育教育网络
智慧体育思维下的体育教育要实现教育环境的网络化、信息化、智能化，还要让移动互联网络、人工智能技术等覆盖更广阔的范围，并借助新兴技术的支撑构建起现代化的体育教育空间。
2.规范智慧体育以推动体育教育信息化
在体育教育信息化时代中，体育教师、教练员们需要借助互联网络或者人工智能平台，开展“现场观摩”“在线研修”等活动，以提升体育教育的效果。
优化体育教育教学管理结构、提升教育教学管理绩效。体育教师要按照当代大学生的既往体育运动数据，对其学习目的、学习偏好、学习流程，进行“精准”分析，通过对其学习效果的实时评测与互动交流，掌握大学生参与体育运动的实时状态，以便及时优化教育策略。
3.以大数据技术助力智慧体育教育
通过大数据技术对体育教学模式、体育训练形式、体育比赛范式进行构建，以问题为导向进行体育运动数据的差异性分析，对体育运动参与者的具体问题进行个性化的体育指导，按照体育运动的发展趋势和校园情况，为大学生开发、设计、推荐具体的体育运动方案。
4.借智慧监测对体育运动行为进行精准分析
有必要借智慧监测对体育运动行为进行精准分析，针对当代大学生体育运动意识弱、体育技能水平低等问题，对其体育运动行为进行智慧检测，全面彰显智能化数据技术在体育教育中的应用价值。为人工智能与体育运动的深度耦合提供必要保障。
四、思考建议
互联网、物联网、云计算、大数据等技术，与人工智能一道，共同参与到了智慧体育环境的构建中，实现着现代科学技术和体育活动的深度融合，让体育运动更具操作性。
1.继续重点发展人工智能的“周边学科”
将计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科，融入到体育活动之中，实现对体育赛事等多种行为的模拟、延伸和扩展；
2.继续解决急需处理的体育发展问题
推动体育人工智能产品（包括智慧体育服务）能够拥有常规化的体育活动监测和媒体娱乐社交等功能，为智能体育发展创造新的突破口；
3.强化智能体育环境建设，完善体育活动体系
体育的外部环境，强化人工智能与体育活动的融合深度，凸显智慧体育和体育实践的开放性、灵活度、交互性和协作性。
综上所述，将人工智能与体育运动进行智慧融合，进一步提升体育运动效率，缩短与标准化智能体育之间的距离，是体育事业发展的需要，必将拓宽体育领域的研究视野，推动体育事业迈向数字化发展的新时代。