作者：高 峰（北京體育大學常務副校長、教授）

　　北京冬奧會開幕在即，這些科技范兒你了解嗎？當今世界，科技在競技體育中的作用越來越突出，要綜合多學科、跨學科的力量，統(tǒng)籌推進技術研發(fā)和技術轉化?？萍疾繛榇嗽O立了“科技冬奧”重點專項，以創(chuàng)新性科技手段助力冬奧備戰(zhàn)和我國冬季運動項目發(fā)展，在確保我國運動員在本屆冬奧會上取得突破性的優(yōu)異成績的同時，進一步提高我國冬季項目科學研究水平和可持續(xù)發(fā)展動力。其中，北京體育大學牽頭承擔了“冬季項目運動員專項能力特征和科學選材關鍵技術的研究”任務，目前項目組已突破制約部分冬季項目運動員競技表現(xiàn)能力提升的關鍵技術，應用人工智能技術實現(xiàn)了運動員技術戰(zhàn)術數(shù)據(jù)實時反饋與評價，以集成創(chuàng)新為依托，創(chuàng)建以體能為核心、以冠軍模型為目標、以智能和大數(shù)據(jù)等技術為手段的冬季項目運動員選拔、培養(yǎng)和訓練監(jiān)控方法體系。而這，將持續(xù)影響我國冬季競技體育和大眾體育的發(fā)展。

　　1、跨項選材的參考系——冠軍模型

　　與發(fā)達國家相比，我國冰雪項目起步晚，人才儲備不足，需要跨項遴選運動員。據(jù)冬季運動管理中心公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2018年，冰雪項目各國家集訓隊共選拔了3257人，比平昌冬奧會同期增幅達844%。截至2020年8月，我國29支冰雪項目國家集訓隊共有316名運動員來自跨項，100%由跨項運動員組成的國家集訓隊有11支。

　　那么，跨項選材的依據(jù)是什么呢？

　　想要回答這個問題，我們要了解一下什么是“冠軍模型”?！肮谲娔Ｐ汀庇址Q為優(yōu)秀運動員專項能力結構模型，與運動員在賽場的競技表現(xiàn)密切相關，是最終決定比賽成績的關鍵因素。

　　要想選出適合的運動員，就要知道冬季項目的“冠軍模型”究竟是什么？

　　北京體育大學研究團隊進行了深入的研究。結果發(fā)現(xiàn)，與夏季項目相比，冬季項目的“冠軍模型”常常受到人（運動員）—機（運動裝備）—環(huán)（環(huán)境）三要素的更為復雜交互式關系的影響。所以，冬季項目“冠軍模型”可區(qū)分為可控制的內(nèi)源性因素（如運動員體能、技能和運動心智等）和不可控制的外源性因素（如運動裝備、環(huán)境等）兩個部分。其中，可控制的內(nèi)源性因素是運動員選材的關鍵。

　　以我國的優(yōu)勢項目短道速滑為例，其“冠軍模型”包含了以下三要素：專項體能是基礎、專項技能是核心、復雜多變的戰(zhàn)術是保障，代表了以“穩(wěn)、快、靈、巧”為運動表現(xiàn)的技能主導類競速項目。運動員的專項體能要素包括體成分、等速肌力、最大攝氧量、最大無氧功率，以及靈敏素質(zhì)等，專項技能包括起跑技術、直道滑行技術、入彎道技術、出彎道技術等。又如，在越野滑雪項目中，要求運動員具備超強的專項耐力，才能在比賽中獲勝，決定專項耐力的關鍵要素包括攝氧量峰值、核心肌力、最大無氧功率以及良好的身體平衡能力等。

　　總之，重新認識冬季項目的專項能力結構模型是保障訓練的基礎性工作，也是確?？珥椷x材成功的導向目標。

　　2、成績提升“神器”——神經(jīng)網(wǎng)絡模型

　　競技體育需要運動員全身各關節(jié)、肌肉的協(xié)調(diào)運動，合理高效的動作技術對運動表現(xiàn)至關重要。在目前的競技體育中，成績每提高一點都要付出巨大努力，而機會往往蘊藏在細節(jié)中——短道速滑中要蹲到什么程度,擺臂幅度多大更合理等。以前這些關鍵性的細節(jié)只能靠運動員和教練員在一次次嘗試中去體會，很難量化和預測。

　　以越野滑雪為例，該項目以滑雪板和滑雪杖在丘陵起伏的規(guī)定路線上滑行。明確滑雪技術身體動作特征與運動表現(xiàn)的關系，可為運動員技術訓練提供指導。運動員自身的專項能力、比賽中的地形和技術變化都呈現(xiàn)多樣的特征，這些特征相互關聯(lián)、影響，并在一定程度上會影響比賽成績。傳統(tǒng)上這些特征對成績影響的重要程度，以及訓練干預后的特征對成績的綜合同步影響難以確定，無法精準指導訓練、科學評估訓練效果。

　　當下的機器學習為科學訓練提供了新的方法和路徑。越野滑雪、速度滑冰等競速類比賽追求“快”，運動員速度是動作技術的最終體現(xiàn)形式。北京體育大學科研團隊將滑雪運動員不同技術類型、比賽時不同地形的技術動作特征、比賽成績等多層次數(shù)據(jù)融合，分析對比賽速度最為關鍵的技術動作特征。進一步基于關鍵技術特征，利用深度學習手段，構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，預測滑雪速度。

　　項目團隊建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測速度的決定系數(shù)可達到0.9，應用模型可以實現(xiàn)訓練的多維度比較，以最終速度為指向，快速為運動員和教練員反饋訓練干預效果，為教練員的指導和運動員的動作優(yōu)化提供了科學依據(jù)。這相當于教練員手握一面鏡子，從而形成“訓練干預—效果評估—技術改進—效果再評估”的科學有效的訓練模式。

　　這一方法也應用在速度滑冰中，為了盡可能減小風阻，運動員必須保持較小的下蹲角度，對下蹲姿位也有較為獨特的要求。通過對我國速度滑冰優(yōu)秀運動員的動作特征進行研究，北京體育大學項目團隊分析了對滑冰速度影響較大的動作技術特征，并建立神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，基于上述分析的重要動作特征參數(shù)，預測滑冰速度，為運動員的訓練及技術調(diào)整提供科技支撐，保障了運動成績的提升和穩(wěn)定性。

　　3、智能冰場“黑科技”——自動識別系統(tǒng)

　　獲取運動員在每一次比賽中的關鍵數(shù)據(jù)是總結經(jīng)驗、提高成績的有效辦法，但這是一個非常棘手的問題——傳統(tǒng)上依賴可穿戴設備進行這些數(shù)據(jù)的收集，或者在運動員身上粘貼標記點，利用較多的紅外鏡頭進行標記點的捕捉和追蹤。但這些技術都無法在真正的比賽中使用——真正的比賽中絕不會允許任何有可能干擾到運動員比賽的可穿戴設備以及標記點出現(xiàn)。

　　所以，人工智能智慧冰場絕不是簡單的智能管理系統(tǒng)，它的核心，應該是如何通過先進的科技手段，在不打擾運動員比賽的情況下，對冰場上正在緊張訓練或比賽的運動員進行技術的總結與提升，更是智慧場館需要解決的核心科技問題。

　　由北京體育大學主導研發(fā)的基于人工智能技術的“無標記點人體運動自動識別人工智能系統(tǒng)”，可在不接觸運動員的條件下，僅僅利用架設在賽場周圍的高速攝像機，通過機器視覺方法自動跟蹤運動員的冰上位置，并對運動員進行人體21個關鍵點的自動識別，即時合成運動員三維運動姿態(tài)數(shù)據(jù)，并繪制出相關數(shù)據(jù)曲線，便于運動員和教練員及時掌握體能分配情況和比賽技戰(zhàn)術狀態(tài)，以評估訓練效果。

　　整套系統(tǒng)基于機器深度學習原理的人工智能技術，采用了人工智能機器視覺算法以及三維重建技術，同時突破性地使用了大范圍視頻影像拍攝與拼接技術，還可計算人體重心位置、關節(jié)角度、速度和器械運動狀態(tài)等一系列動作技術指標，監(jiān)測運動員運動過程中瞬時速度、加速度、運動軌跡、身體姿態(tài)等多種運動信息，可滿足大多數(shù)冰雪項目動作技術分析的需要。該系統(tǒng)成功運用于速度滑冰、鋼架雪車、跳臺滑雪、越野滑雪等項目，實現(xiàn)了復雜場景下三維動作捕捉與分析。

　　這套系統(tǒng)具有自主知識產(chǎn)權，是目前世界上第一套能夠在實際比賽、訓練和其他臨床環(huán)境下，使用生物力學常用人體模型，自動采集人體三維運動學數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。運動員只需在比賽或者訓練過程中正常運動，人工智能系統(tǒng)即可以在不接觸運動員的情況下收集和自動分析運動員的數(shù)據(jù)。整個系統(tǒng)真正實現(xiàn)了無干擾，準確且高效，是體育科研人員夢寐以求的數(shù)據(jù)收集手段，為教練員及運動員高水平訓練提供高科技保障。

　　應用這一系統(tǒng)，北京體育大學已經(jīng)收集了大量我國運動員比賽中的動作技術數(shù)據(jù)，形成了數(shù)據(jù)庫，為大數(shù)據(jù)積累、動作技術分析，動作訓練反饋以及改進動作技術打下了堅實基礎。

　　　4、“冷環(huán)境”有氧耐力研究——保護運動員

　　眾所周知，冬天運動時速度和力量會下降，也更容易受傷——由于溫差，冷暴露使得身體溫度不斷散發(fā)到周圍環(huán)境中，這是人體為了保持正常體溫的適應性反映。在急性冷暴露時，身體通過增加產(chǎn)熱量和減少散熱量來維持正常體溫。當正常的能量代謝和生理功能出現(xiàn)紊亂，以及皮膚和其他組織發(fā)生損傷時，體核溫度或末梢皮膚溫度會下降到臨界水平，會影響到諸多器官系統(tǒng)，特別是中樞神經(jīng)和心血管系統(tǒng)，能量代謝途徑受到干擾，肌肉的收縮減慢變?nèi)酰窠?jīng)傳導延遲，影響運動表現(xiàn)，易發(fā)生低體溫癥、凍傷和非凍性冷傷等冷損傷以及急慢性呼吸道健康問題。

　　冬季項目的運動員也面臨這個問題——在冬季訓練期進行雪上訓練時通常長期、反復暴露于低溫環(huán)境中，尤其是作為戶外冬季耐力運動項目之一的越野滑雪，其冬季訓練期間的訓練和比賽均在冷環(huán)境下進行。運動員在冬季訓練和比賽期所處的冷環(huán)境和比賽時間的不同組合會使其承受多種低溫應激刺激。

　　研究發(fā)現(xiàn)，直接暴露于環(huán)境中的前額對環(huán)境溫度變化非常敏感，前額溫度變化不僅可以反映肌體對環(huán)境溫度的應激情況，也可以間接反映骨骼肌的溫度。骨骼肌溫度降低影響其收縮活動，使耐力運動表現(xiàn)、力量和爆發(fā)力水平下降，影響運動成績和訓練效果。

　　那么，如何保護身處寒冷中的運動員呢？

　　目前認為的最佳有氧耐力表現(xiàn)溫度區(qū)間指標可能不太適合身穿專業(yè)比賽服的冷環(huán)境受試者。冬季雪上耐力項目訓練或比賽溫度環(huán)境多在零下10至0攝氏度之間，如目前我國冬季項目運動員主要的訓練場地吉林雪洞，溫度環(huán)境恒定設置在零下6攝氏度。在此環(huán)境下穿著專業(yè)比賽服時有氧運動能力的變化特征并未進行過研究。

　　因此，研究團隊通過模擬吉林雪洞零下6攝氏度的冬季項目訓練環(huán)境，呈現(xiàn)了在冷環(huán)境暴露時最大有氧耐力運動表現(xiàn)及相關生理學指標的變化特征，為低溫環(huán)境運動訓練監(jiān)控提供了一定的實驗室依據(jù)。

　　現(xiàn)代競技體育尤其是冬季項目，不僅是運動員在賽場上的競爭，更是比賽背后各國科技力量和科技水平的比拼與展現(xiàn)。當前競技體育成績的提升早已不能單靠苦練來取得，科學的訓練、科學的選材、科學的場館、科學的裝備、科學的保障等復合系統(tǒng)能力已成為制勝的關鍵因素。僅以北京體育大學為例，從1988年第24屆漢城奧運會開始，北京體育大學累計獲得國家科技進步獎5次，奧運科研攻關與科技服務獎6次，奧運科研攻關與科技服務組織貢獻獎2次。自2017年以來，以學?！叭齻€轉型”的改革發(fā)展為重要契機，充分發(fā)揮“大學+基地”的辦學優(yōu)勢、體育學科集群優(yōu)勢和強大的科研團隊人才優(yōu)勢，努力實現(xiàn)科技助奧過程全覆蓋、項目廣覆蓋、手段現(xiàn)代化、合作多元化，努力打造新時代體育科學研究的創(chuàng)新高地。

　　如今，一代代體育科研人正在攻堅克難，砥礪奮進，用科技服務奧運，助力全民健康。

　　《光明日報》（ 2022年01月27日 16版）