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06-18
一个运动员在雪路上冲刺，跳起，在空中完成复杂的旋转，然后完美落地。
这时，裁判板上瞬间出现了运动员的飞行轨迹、速度、高度等精确信息。
旁边附有参考分数。
这个分数是裁判委员会背后的人工智能给我们的。
虽然还不是人类裁判群体评判的最终分数，但确实在一定程度上为人类裁判提供了参考，影响了他们的判断。
据了解，这项技术被称为小冰AI竞技体育国际赛事计分系统，是小冰队总体框架的垂直领域解决方案之一。
小冰与国家体育总局冬季运动中心的项目合作可以追溯到去年底。
去年12月，小冰宣布中标国家体育总局冬季运动中心重点项目。
小冰将为自由式滑雪空中技巧提供视觉评分系统。
这也是人工智能在全球竞技体育领域的首次落地。
小冰的人工智能评分系统是世界上第一个能够根据运动员的动作和姿势独立做出一致和完整评估的人工智能系统，与人类职业裁判一致。
该技术依托人工智能小冰框架，满足国家体育总局冬运中心自由式滑雪队科学训练需求，涵盖了该类型项目原有的滑雪运动分析模型，并包含多项小冰框架内的全球领先的人工智能视觉系统。
从自由式滑雪的日常训练到比赛场馆的最终评分决定，分析技术涉及方方面面。
此前，大部分培训回顾都是通过视频录制完成的。
教练甚至需要逐帧分析运动员的动作，给出更主观的评价。
评测也很难系统地展示重心、曲线值和飞行。
身高等信息。
小冰AI图像识别和实时数据分析的引入，可以帮助教练和运动员获得更好的体育知识。
而正是因为这个系统可以从源头获取训练数据，所以在获取更多有标签的客观数据后，也可以形成独特的评价体系。
据了解，小冰AI评分系统包括四大功能模块，分别是提高运动认知、改善不良运动姿势、定制化个人教练和个性化用户档案。
小冰AI评分系统的数据汇总包含了世界顶级球员各个阶段的重要比赛特征，如运动员身体重心、空中姿势、曲线、落地姿势等数值的记录、标注和训练，并结合起来借助人类专业教练和裁判的评价、知识和经验来不断优化模型。
由于冬奥会比赛场地和运动项目的特殊性，也对计算机视觉技术层面提出了巨大的挑战。
例如，运动员的一些比赛服的颜色与环境的颜色高度相似。
比赛往往在高强度的光线和复杂的背景下进行。
运动员速度很快，空中停留时间也很短。
这些都可以通过技术手段来解决。
更大的挑战是竞技体育要求现场不能设置干扰比赛的设备。
为此，小冰团队在裁判位置架设了普通摄像机，根据大量训练数据修正模型，根据动作序列进行预测，进行竞技预测。
目标跟踪、目标检测和运动特征识别，包括骨骼识别等。
相比之下，传统的骨骼模型无法识别运动员在冰雪项目中的骨骼，因为运动员在冰雪项目中穿着非常宽松，但小冰的AI竞技体育国际赛事计分系统可以做到。
可见，将人工智能引入评分系统，一方面可以提高回溯的准确性和评分效率，更重要的是可以提高体育比赛的公平性和客观性。
但人类的裁判有时确实会把个人情感融入到竞技游戏中，这就是主观的部分。
例如，如果一个难度较高的动作被一个相对初级的运动员挑战，人类裁判选手会在情感上给出更高的分数吗？反之，如果人们对一个知名的运动员抱有很大的期望，但做出的一系列动作相对常规，那么人类裁判会给他一个相对较低的情感分数吗？但有时投入情感也是很有价值的一部分。
对于自由式滑雪这项追求空中技巧和雪上技巧的创意运动来说，空中的舒展、整体的流畅度和节奏，甚至空中的轻松度和选手的情绪都将成为得分的重要因素。
。
，而这些应该是技术中难以量化的部分。
小冰团队表示，人类教练和裁判的知识和经验并不都是结构化数据和显性系统知识，但也存在大量隐藏在口头指令和言行中的非结构化数据和隐性知识。
这里小冰框架的优势就可以体现出来，那就是除了计算机视觉领域的目标检测、目标跟踪和目标识别之外，基于自然灾害等基础技术储备，还可以更好地理解和学习人类教练。
语言处理和计算机语音。
和裁判的知识和经验，形成与专业人士一致的评价和分析结论，从而实现小冰AI评分系统的核心价值之一——通过提供与人类专业裁判一致的独立、完整、一致的评价，为运动员的每项运动表现都有专业的评分，包括扣分原因以及如何减少扣分的建议，形成运动员独特的个性化训练档案。
当然，小冰目前的身份只是一个人工智能助手裁判，最终将辅助人类裁判做出判断。
根据小冰团队的计划，基于其在竞技体育领域的积累，球队将进一步将这项技术从竞技体育带到大众体育领域。
在大众体育领域，小冰为用户打造7*24小时专属私人健身教练，基于专业运动理论，及时为用户提供个性化指导和建议，提高运动效率，减少运动损伤。
在学校体育领域，小冰提供了完整的智慧体育解决方案，可应用于体育教学和考试，将体检与学生日常锻炼融为一体，进一步提高中小学生的体育质量。
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