既解決專業訓練的大麻煩，又能當普通人的私教，AI的體育“絕活”可不少

打開手機App，然後將攝像頭對準自己，做一組運球和投籃的動作，AI就能立即基於大模型給動作評分，同時通過分析關節角度、出手角度、投籃弧度等數據，指導應用者在接下來的訓練中該如何改進。同樣只需要一部手機，打開軟件觀看一段武術套路演示，然後對着攝像頭跟着做一套，系統也很快就能給出評分，並生成文件爲每個動作打分，並指出存在的具體問題。

這就是AI大模型融合進體育場景後所產生的變化。隨着越來越多的項目生根發芽，兩者結合帶來的便捷性和良好體驗感超出很多人的認知。近日，由上體-百度飛槳智慧體育技術創新中心主導開發的“上體體育大模型2.0”正式公佈，一批優秀的體育AI應用項目同時對外展示。

解決專業競訓的“大麻煩”

在展示現場的一角，兩名選手正在羽毛球場上一較高下，場邊的大屏幕上實時反饋的兩個三維數字人，絲毫不差地完全復刻着場上運動員的每個技術動作。幾乎實時的同步速度配上AI大模型算法，能將每個動作量化，並形成最直觀的數據。這意味着教練員能在訓練和比賽過程中實時分析運動員的所有技術動作，包括起跳高度、揮拍速度、各個關節的角度等等。這是AI大模型協同激光雷達所帶來的質的變化。

上海體育大學交叉學科研究院院長、上體體育大模型項目主要參與者劉宇向本報記者介紹，這套系統由上體-百度中心與上海科技大學馬月昕老師課題組合作開發。系統通過發射高頻激光掃描人體，能夠實時獲取釐米級精度的三維空間數據，徹底擺脫了此前二維畫面的束縛，讓外界擁有前所未有的“微觀視角”。

“北京冬奧會週期，我們團隊曾經服務過跳臺滑雪國家隊，當時我們用高速攝像機來覆蓋運動員起跳前的20米區域，通過視頻呈現三維關節點。但是當時的數字人並不是實時靠數據驅動，而是事後通過視頻剪輯製作。”劉宇坦言，如果當時有激光雷達加AI的系統，效率和效果將完全不一樣，“激光雷達現在能完整覆蓋一整個足球場，並呈現多人的運動姿態。這項技術在全世界都屬於領先。國外曾有些文獻提到這項技術，但還沒有看到落地。”

據悉，上海體育大學和百度合作成立的上體-百度飛槳智慧體育技術創新中心，目前已服務過跳水、游泳、田徑、體操、羽毛球等近十支中國國家隊。劉宇表示：“沒有AI的話，我們需要擺設多臺攝像機，來儘量提高拍攝素材的精度和準確度，更需要花大量時間用在後期剪輯視頻上。但現在只需要一臺激光雷達，只要標定了空間，它就能幹四臺攝像機的活。”作爲劉宇團隊的一員，曾參與過羽毛球國家隊服務工作的上海體育大學博士生王剛表示，此前做技戰術分析依靠人工觀看比賽錄像，一兩個小時的素材要花七八個小時整理，梳理出的數據又較爲雜亂，很難讓教練員產生直觀判斷。激光雷達技術結合AI大模型很好地解決了這一難題，不僅迅速，而且數據準確直觀。

談及未來，劉宇非常看好激光雷達和AI大模型應用到足球項目中的前景。“目前我們通過技術統計能看到球員的移動軌跡、移動速度等數據。但是現在的激光雷達技術完全有能力同步足球場上所有人的三維數字人，能直觀呈現每名球員爭頂、控球、射門時的身體姿態，以及關節角度、擺腿速度等等數據，教練可以實時進行技術和戰術分析。”劉宇認爲，介入足球的項目尚未落地，但已經解決了技術屏障，接下來要做的就是在球場邊架設設備、採集數據。

面對普通大衆也有“絕活”

由上海體育大學和商湯黑羊體育聯合打造的智慧籃球聯合實驗室，在巴黎奧運會週期服務過中國三人女籃國家隊。該團隊利用AI大模型，基於計算機視覺與三維捕捉技術，可以精準量化球員的跑動距離、速度、加速度、跳躍高度等關鍵指標。

AI大模型並非只專注於服務頂級國家隊，本文開頭所提到的籃球智能評測系統，也出自於該團隊。服務國家隊需要架設專業設備、鋪設服務器，而面對普通大衆，一臺手機便足矣。團隊核心成員邱明佳說：“普通籃球愛好者並不瞭解專業訓練內容，但是隻要通過這一軟件，就能立即引入沉浸式的AI訓練，這大大提升了訓練的趣味性和遊戲性，還提供了很多訓練方案和方法。”

由上海體育大學武術學院副院長朱東負責開發的武術人工智能評教系統同樣擁有面對高水平選手和普通大衆的兩個模式。朱東告訴記者，武術人工智能評教系統希望能夠解決武術運動的痛點——“評價太主觀”。該項目目前已向大模型投餵了數千條視頻與大量的權威文獻，並不斷加入更多的學生測評數據，因此其給出的評價正在不斷優化。“我們還會不定期地邀請武術權威裁判，通過對同一動作的打分來摳細節、摳動作，進而繼續優化AI的算法。”朱東透露，目前已經有多所中小學開始運用這款軟件進行武術教學，“目前使用下來的反響很好，普通中小學很難擁有專屬的武術教練，這款軟件在很大程度上解決了這個難題。隨着我們的數據庫越來越大，AI算法越來越合理，系統的高端版本還能起到向全世界更好地推廣武術的作用，畢竟國外習武者最缺的就是高水平教練。”

在醫療領域，AI也已經開疆擴土。同樣由劉宇團隊主導的無創深部腦刺激干預帕金森病研究，在體育大模型的支持下爲老年人和運動障礙人羣定製了個體化腦方案。“以前我們掃描患者大腦，需要花很長時間去建模、計算，才能準確找到擺放治療電極的位置。現在有了這方面的大模型後，我們可以通過AI算法很快確定點位。其次，原來我們要攝像機和可穿戴設備來評價患者動作，現在就是用視覺AI、激光雷達傳感器來標定場景。利用三維數字人評價病人走路時的轉身和步態變化，快速找到問題所在。”實驗顯示，無創深部腦刺激干預帕金森病研究目前所提供的治療方案效果良好。作爲全球首項實驗性證據，已經登上了國際帕金森與運動障礙協會會刊封面，展現出臨牀轉化潛力。