《人工智能正在学习辅助精英运动员》

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导读：

• 奥运希望者，包括与微软达成协议的美国冲浪队，正在使用各种人工智能工具和技术来迎接 2024 年巴黎奥运会。

• NFL通过与Amazon Web Services 合作，正在利用人工智能和计算机视觉来绘制数字“运动员地图”。

数字孪生技术也正在进入精英训练领域，例如塔塔咨询服务公司致力于生产一颗数字心脏，模仿马拉松运动员德斯林登的身体，40岁的德斯林登表示，这项技术将帮助她应对“艰难的训练任务” 。

精英运动员的训练可以追溯到古代奥运会，当时所谓的体操运动员为跑步者、战车赛车手、摔跤手和拳击手提供技术、营养和力量调节方面的建议。

快进到今天的奥运选手正在为明年夏天的巴黎奥运会做准备。他们的训练师和教练秉承相同的奥运口号——更快、更高、更强——同时还拥有数千年来不断进步的技术带来的额外好处，这些技术现在已经充满了人工智能。

美国足球协会是美国奥林匹克和残奥委员会监督的 47 个国家管理机构之一，其训练师和教练正在使用人工智能技术来即时识别和跟踪球员的动作和球的位置。 一套软件工具使他们能够研究各种人类表现指标，例如比赛场上实时的身体位置、速度、速度和时间。

“利用人工智能和计算机视觉的进步，我们已经能够跟踪和研究各种运动的个性化分析，以确定运动员运动的优势和不足，并帮助他们制定基于数据的训练和比赛计划，从而帮助他们提高他们的表现以及他们自己的健康，”位于科罗拉多斯普林斯的 USOPC 表现创新业务运营总监迈克·莱文说道，这里也是高科技奥林匹克训练中心的所在地。

虽然 USOPC 和 NGB 聘请了尖端技术开发、数据分析以及运动科学和医学领域的内部专家，但大型科技公司也提供了人工智能专业知识。例如，美国冲浪队的工作人员与微软工程师合作，研究如何最好地驾驭波浪。 他们拍摄冲浪者动作的数字视频，并使用人工智能分析身体运动、冲浪板和波浪的数据，以确定他们哪些方面做得好，哪些方面可以改进。

莱文说：“这项工作为教练和工作人员节省了数百小时的视频标记时间，促进了更多、更高质量的数据的积累，并为分析师和教练提供了更多的时间来分析数据并将学到的知识应用到现实训练和表现中。”

利用英特尔技术创建运动员身体的 3D 模型

这些都是计算机视觉系统的表现，它使用人工智能技术来复制人脑负责物体识别和分类的能力。几年前，英特尔奥林匹克技术集团开发了一种名为 3D 运动员跟踪 (3DAT)的商业应用程序，目前已被众多体育运动的教练员使用。 3DAT 结合了无传感器动作捕捉和数字视频，创建运动员从头到脚整个身体的三维模型，教练可以用这些模型来调整和提高表现。

“我们能够看到运动员的移动方式，并发现仅凭肉眼无法检测到的事物，”乔纳森·李说道。

3DAT 已被亚利桑那州斯科茨代尔的一家教练公司 Exos采用，该公司为美国国家橄榄球联盟的年度球探训练大学橄榄球运动员，这是在联盟年度选秀之前进行的评估。 “Exos使用 3DAT 来分析 40 码冲刺并帮助玩家跑得更快，”Lee 说。 数字摄像机安装在沿着赛道逐渐放置的计时门上，捕捉跑步者如何冲出终点线、他的加速度和速度以及他的身体迎角的数据。

这些数据会立即构建每个球员的个性化骨骼模型，以供立即审查。在球员进行下一次冲刺之前，教练可能会说：“你需要更加直立或向前倾斜，并为他提供如何实现这一目标的建议，”李说。

NFL-亚马逊数字播放器和脑震荡风险跟踪

NFL 本身正在利用人工智能和计算机视觉来增强其数字运动员计划，该计划从 2019 年开始与 Amazon Web Services 合作开发。数字运动员通过分析每位 NFL 球员的训练和比赛活动数据，提供关于每位 NFL 球员体验的完整视图。这是由设备中的传感器和标签以及体育场摄像机中的数小时视频捕获的。 计算机视觉和机器学习系统跟踪速度、碰撞、拦网和铲球。 这些数据与俱乐部共享，使球队能够准确了解球员需要什么来保持健康、快速恢复并发挥最佳状态。

“人工智能和机器学习是该计划的支柱，”NFL 健康与安全创新高级副总裁 Jennifer Langton 说。 “我们能够分析大量数据，并自动生成洞察，了解哪些球员可以从改变训练或恢复程序中受益，而这个过程过去是手动且繁琐的。”

兰顿说，人工智能被教导通过从各个角度反复接触和消化头盔的数字视频图像来识别创伤，然后交叉引用统计数据中的视觉信息来确定哪个玩家戴着哪个头盔。她说：“通过足够的练习，人工智能在整场比赛和整个赛季中准确识别和分类头部碰撞方面，会比人类更快、更可靠。”这让训练员和教练可以看到哪些球员应该减少工作量，哪些球员应该减少工作量。 进行更密集锻炼的空间。

去年，数字运动员计划在四支 NFL 球队中进行了试点，本赛季所有 32 支球队都可以通过专门的在线门户网站参与其中。兰顿说：“该门户网站为球队提供了每日训练负荷和风险缓解信息，以及联盟范围内的伤病趋势和他们以前从未有过的基准。”他补充说，NFL 将在赛季结束时评估这些数据。 季节来评估该计划的实际成果。

“下一件大事”：精英运动员的双心

另一种正在进入精英运动员训练的人工智能技术是数字孪生，它是物理对象、过程或系统的虚拟复制品，可用于模拟、预测和改进现实世界的场景。总部位于孟买的塔塔咨询服务公司最近宣布与法国科技开发商达索系统合作，生产一颗数字孪生心脏，模仿两届奥运会马拉松运动员、2018年波士顿马拉松冠军德斯林登的身体。

林登的化身器官是使用 CT 扫描和 MRI 的人工智能分析数据创建的，可以模拟她的心率、血流量和氧气水平，提供即时反馈，可以对其进行解释以调整她的训练和比赛。 TCS 首席科学家斯里尼瓦桑·贾亚拉曼博士说：“我们想了解德斯的教练可以让她通过的安全区是什么。” “我们可以使用她的数字孪生心脏进行模拟，以改变不同的心血管参数并微调她的训练，而不是让她在跑步机或户外跑步。”

林登对体育科技并不陌生，从高中时代用于远程比较与其他跑步者的时间的在线留言板，到当今世界级马拉松运动员打破记录的最先进的跑鞋。 “数字孪生心脏将成为下一件大事，”她说。 “能够提前规划[我的训练]并看到优点和缺点将使我能够更聪明地工作，而不是更努力。”

这就是林登在数字孪生心脏的帮助下，为 2 月份的 2024 年奥运会马拉松选拔赛所做的训练。 这位 40 岁的跑步者说，第三次获得美国队参赛资格“将是一项艰巨的任务，但我会尝试一下。”

人工智能和运动训练饮食

尽管目前还没有人类消化系统数字孪生的消息，但人工智能已经参与了奥运会运动员的饮食和营养规划。美国奥委会 (USOPC) 的高级运动营养师艾丽西亚·格拉斯为美国田径队和美国游泳队的约 300 名运动员设计了膳食计划，这是一项劳动密集型手写任务，已通过名为Notemeal 的人工智能应用程序进行了简化。 “他们从专业运动队和组织的 37 名营养师那里收集了数据，并利用这些数据集制定个性化的膳食计划，”她说。 “增值之处在于，它是一个与世界上最优秀的运动员合作的运动营养师网络。”

格拉斯仍然依靠她的专业技能来了解每个运动员参加的赛事、他们的训练方案和目标，以及他们的遗传、去脂体重和代谢率。她说，即使是在同一赛事中训练和比赛的运动员也需要完全个性化的膳食计划。 “Notemeal 使这个过程变得更加容易，”她说。

运动员通过智能手机应用程序访问 Notemeal。 格拉斯说：“我按下手机上的开关，他们就会收到一条短信，说已经为你准备了一顿饭。”他补充说，该应用程序还应用人工智能来设计个性化的购物清单和食谱。

格拉斯不会声称高科技饮食计划将在明年夏天的巴黎比赛中赢得奖牌，但“许多运动员承认这有助于改善他们的生活方式，因为他们更了解”自己的个人能量需求。

林登表示，技术在精英运动员生活中的作用日益增强，这一点是不可逆转的。 “让我们个性化训练，确保我们获得最大收益，而不会因过度劳累而遭受挫折，”她说。

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