2024中国体育人工智能白皮书

中国人工智能系列白皮书 中国人工智能系列白皮书 ——体育人工智能 中国人工智能学会二○二四年六月 《中国人工智能系列白皮书》编委会 主任：戴琼海执行主任：王国胤 副 主 任：陈杰 何友 刘成林 刘宏 孙富春王恩东 王文博 赵春江 周志华 郑庆华 委 员：班晓娟 曹鹏 陈纯 陈松灿 邓伟文董振江 杜军平 付宜利 古天龙 桂卫华 何清胡国平 黄河燕 季向阳 贾英民 焦李成 李斌刘民 刘庆峰 刘增良 鲁华祥 马华东 苗夺谦潘纲 朴松昊 钱锋 乔俊飞 孙长银 孙茂松陶建华 王卫宁 王熙照 王轩 王蕴红 吾守尔·斯拉木 吴晓蓓 杨放春 于剑 岳东 张小川张学工 张毅 章毅 周国栋 周鸿祎 周建设周杰 祝烈煌庄越挺 《中国人工智能系列白皮书体育人工智能》编写组 顾 问：戴琼海 胡海岩 主 编：何明 副 主编：樊瑜波 霍波 刘宇 刘卉 成 员：曹春梅 陈煜 丁宇 董琳 段锐 何卫 贾伟 刘程林 刘平 卢朝霞 庞磊 彭玉鑫 任杰 沈宇鹏 宋言伟 苏业旺 田雪文 于洋 王坤 王丽珍 吴剑 张栋 张海洋 赵勇 周志雄 周致赜 目录 前言1 第1章体育人工智能的发展历程1 1.1萌芽期（二十世纪五十年代至八十年代）1 1.2形成期（二十世纪八十年代至二十一世纪前十年）1 1.3全面融合期（二十一世纪初至今）2 第2章智能可穿戴设备4 2.1智能可穿戴设备技术发展趋势5 2.1.1融合材料与先进制造技术，创新柔性智能穿戴传感器5 2.1.2提高信息传输和处理能力，实现高性能与低功耗设计6 21.3拓展可穿戴装备应用领域，增强个性化服务和用户体验6 2.2在竞技体育领域的应用现状8 2.2.1构建智能可穿戴设备运动伤病管理系统，实现运动负荷监测和运动风险预测智能化8 2.2.2构建智能一体化运动训练管理系统，监测运动训练全过程多源参数8 2.2.3搭建广泛的云端互联网平台与边缘计算平台，实现全数字化训练效果的评估10 2.3在学校体育领域的应用现状11 2.3.1构建高校体育教学负荷监控系统，实现运动负荷监测可视化11 2.3.2推进运动技能虚拟仿真学习，实现虚拟现实与体育教育的深度融合11 2.3.3融合扩展现实（XR）技术，实现教学质量评价标准化12 2.3.4优化课外体育锻炼全流程，实现锻炼高效化与科学化132.4在大众健身领域的应用现状14 2.4.1研发智能可穿戴设备，监测健身运动数据14 2.4.2研发可穿戴智能化运动设备，辅助运动障碍人群健身14 2.4.3建立慢病风险预测算法，指导科学健身和健康管理15 2.4.4制定健身计划和提供互动平台，增强健身动力和良好习惯16 2.4.5研发脑机接口设备，提高功能受限人群的生活质量16 2.5本章小结17 第2章参考文献18 第3章计算机视觉技术20 3.1在竞技体育领域的应用现状20 3.1.1研发智能辅助训练系统，评估运动员动作质量20 3.1.2构建视频辅助裁判系统，提高赛事判罚准确性22 3.2在学校体育领域的应用现状25 3.2.1构建学校运动训练与教学系统，改善体育课堂教学效果25 3.2.2建立体育课堂智能预测系统，准确评估学生的运动损伤风险27 3.3在大众健身领域的应用现状30 3.3.1构建沉浸式运动健身系统，打造AI＋健身“元宇宙”30 3.3.2研发智能健身教练系统，提供科学的健身指导34 3.4本章小结37 第3章参考文献38 第4章体育大数据技术40 4.1在竞技体育领域的应用现状40 4.1.1构建个性化运动训练模型，分析运动训练及比赛中的规律41 4.1.2定量化预测和控制运动负荷，实现运动损伤的智能化预防43 4.1.3构建智能化精准训练服务平台，分析运动员竞技状态454.2在学校体育领域的应用现状46 4.2.1构建计算机辅助体育教学系统，改善体育教学效果47 4.2.2集成展示校园体育教学场景，建设“数字孪生”智慧体育校园平台48 4.3在大众健身领域的应用现状50 4.3.1构建多平台互联互通的大众健身智慧化空间，以实现信息不断迭代和更新51 4.3.2构建个性化运动处方管理系统，完善主动健康模式54 4.4本章小结56 第4章参考文献57 第5章运动生理生化检测分析中的智能技术61 5.1运动生理信号的智能传感与分析62 5.1.1开展运动生物电位信号监测，提高运动员专注力和运动表现62 5.1.2研发生命体征的光电感知与智能分析，实现运动中生理信号的实时监测64 5.1.3发展生物体液的电化学传感与智能分析方法，丰富可穿戴诊断和治疗应用65 5.2运动生化分子的高通量检测与筛选67 5.2.1应用运动生化分子的高通量检测技术，研究运动对疾病的干预作用67 5.2.2应用运动因子和健康效益标记物的筛选技术，开展运动的系统性健康效益研究69 5.3运动生理生化数据的智能化分析70 5.3.1构建运动生理生化数据的智能化分析技术，帮助识别关键基因、蛋白质和代谢物70 5.3.2深化数据挖掘思路，解释生理或病理变化的深层次分子机理72 5.4运动科学、生物信息学和人工智能的交叉应用74 5.5本章小结75 第5章参考文献76 第6章运动心理分析中的人工智能技术80 6.1运动神经行为的人工智能分析80 6.1.1构建全方面监测与评估方案，实现运动行为分析81 6.1.2提供运动控制创新治疗方案，实现运动神经反馈与调控826.2运动心理技术中的人工智能应用82 6.2.1推动精准步态分析，实现个性化康复和训练82 6.2.2推动精准脑电分析，实现心理状态和决策过程评估84 6.2.3推动精准肌电分析，实现肌肉力量和激活模式评估87 6.2.4推动近红外光谱分析，辅助生理状态和运动表现评估88 6.2.5推动磁共振成像分析，辅助脑活动模式和神经机制研究896.3人工智能在运动心理训练中的应用91 6.3.1构建虚拟现实（VR）系统，创新运动心理训练方法91 6.3.2构建增强现实（AR）系统，优化运动心理干预模式92 6.3.3搭建个性化运动心理训练系统，全面提升运动表现和心理素质93 6.4本章小结94 第6章参考文献94 第7章智能体育训练装备和健身器材101 7.1训练与健身智能装备概述101 7.1.1完善智能训练装备，推动智能训练装备全面普及101 7.1.2全面监控辅助科学化备战训练，提高奥运竞赛成绩103 7.2智能健身器材104 7.2.1智能健身器材的特征104 7.2.2智能健身器材的作用105 7.2.3智能健身器材的发展趋势105 7.2.4智能健身器材的挑战和问题106 7.2.5智能健身器材发展展望106 7.3运动健康管理系统107 7.3.1研发运动健康管理系统，实现健康状态精准管理107 7.3.2完善运动健康管理系统的核心功能，实现多元化、个性化管理109 7.4本章小结111 第7章参考文献111 前言 作为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，人工智能技术正在深刻地影响人类的社会生活。体育是人类促进自身健康、探索运动极限的重要方式，同时也是以丰富人类社会文化和精神文明为目的的一种有意识、有组织的社会活动。近年来，随着人工智能技术在体育科技领域的逐步应用，体育学的科研、教学和实践也在发生着巨大变革，体育人工智能学科已经初现端倪。 2021年10月，国家体育总局印发的《“十四五”体育发展规划》中明确提出需加强信息技术在体育领域广泛应用，说明人工智能与体育持续、全面、深层次的融合已成为助力体育事业发展的必然趋势。根据近年来的技术发展和应用实践，体育人工智能可定义为：面向人类体育活动，基于人工智能技术，实现人体运动监测和感知，建立数据分析理论与方法，揭示人体运动规律、评估运动表现、形成科学运动方案、研发辅助训练装备，以提升竞技体育运动表现、实现全民科学运动和主动健康。 在竞技体育领域，面向运动员、教练员、裁判员，基于人体动作捕捉、识别和分析开发的训练辅助系统、陪练机器人、战术优化系统、智能裁判与辅助判罚系统等已在训练、竞赛、执裁方面得到了广泛应用；在学校体育领域，依托人工智能、大数据打造的体育教学生态系统，能帮助学生开展个性化的体育学习与训练、辅助体育教师提高教学质量、协助管理者实现高效的教学管理，促进学校、家庭、社会3个方面的同向协力；在大众健身领域，各类基于人体数据的健身APP大量上线，智能化可穿戴设备逐渐普及，智能化运动场馆开始兴起，人工智能为解决体育资源分布不平衡的问题提供了新的思路，使人民群众享受到了现实可行的体育资源获取渠道。 本白皮书将梳理体育人工智能发展历程以及应用于体育各个领 域的人工智能关键技术，以期为体育科技工作者进一步探索研究体育人工智能的理论、技术和应用提供借鉴与参考。 第1章体育人工智能的发展历程 自1951年克里斯托弗·斯特雷奇编写了第一款能下西洋跳棋的计算机程序，到2016年AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，体育始终是人工智能技术的实验与应用对象。纵观体育人工智能发展史，伴随着人工智能技术的产生、兴起、沉寂和复兴，体育人工智能技术也相应体现出阶段性特征。 1.1萌芽期（二十世纪五十年代至八十年代） 人工智能技术诞生之初，以西蒙和纽厄尔为代表的理性学派认为，人脑与计算机可以视为信息处理器，任何能够以一定的逻辑规则描述的问题都可以通过人工智能程序解决。而棋类游戏恰恰是这种形式化符号问题的典型，因此以棋类为代表的体育活动在人工智能领域被用作理性学派的试验场，用来验证算法的优越性。纽厄尔和塞弗里奇于1955年分别作了下棋与计算机模式识别的研究，而塞缪尔于 1956年提出了机器学习理论，并编写了能够与人类下西洋跳棋的程 序，这套程序在1959年击败了设计者本人，又于1962年战胜了美国的州冠军。之后，随着人工智能发展出现第一次低潮，体育与人工智能的结合也陷入长达20年的沉寂。 1.2形成期（二十世纪八十年代至二十一世纪前十年） 在二十世纪八十年代，竞技体育蓬勃发展、大众健康意识增强、专家系统广泛应用，推动人工智能技术开始应用于提取和分析运动、运动损伤、疲劳方面的数据。由此，体育与人工智能的结合开始趋向深入。在科学训练方面，综合软件程序被用于分析和改善运动过程中生物力学、生理学及心理学表现，并可实现技能模拟、负荷监测、动作分析等功能，以有效地辅助运动训练。在医疗和伤病预防方面，基于健康信息大数据的概率模型被用于预测锻炼活动的风险，基于机器学习算法的专家系统用于运动损伤诊断。在赛事预测方面，神经网络 算法被用于预测特定运动比赛的结果。总体来说，体育与人工智能的融合在这一时期取得了较大成效，主要体现在促进科学训练、医疗保健、预测体育比赛结果等。同时，数据记录、算法、应用方案、软硬件技术等条件尚未成熟，使得体育人工智能技术并未形成整体化和系统化应用的局面。 1.3全面融合期（二十一世纪初至今） 随着深度学习算法、大数据、云计算、虚拟现实、传感器、物联网等新技术的发展，体育人工智能技术进入高速发展期，在竞技体育、学校体育、大众健身领域逐步呈现整体化、系统化、精细化应用的态势，在体育赛事转播、智能判罚、竞技体育训练、体育教学、智能体育场馆、个性化健康管理等方面成果丰硕。在竞技体育的技术训练与战术建模方面，无线传感的运动监测装备已得到初步应用。NBA早在2013年就引入SportVU系统，将3D高清摄像机与各类传感器相连，通过动态捕捉、跟踪分析、提取数据建立战术模型，并最终输入数据库。在学校体育方面，以大数据为核心的人工智能领域的各种技术应用于教育教学后取得了显著的成效，不但推动了学校体育课程改革，而且加快了体育教育现代化建设，以科技手段和智能技术促进学校体育各方面的发展，革新了现有的体育教学模式，降低体育教学中的运动损伤风险，确保学生安全而愉快地进行体育锻炼。在大众健身方面，围绕健身计划生成、实时动作反馈、健身膳食安排、健身效果评估的智能算法与虚拟现实技术相继落地应用，用户可以通过APP软件在沉浸式、数字化的虚拟运动训练环境中健身，不仅可以实时监测热量消耗