題圖來源 | 小冰公司

體育競賽比拼的，早已不再只是運動員自身的投入。

就在前幾天，包括徐夢桃、賈宗洋、齊廣璞等在內的中國空中技巧運動隊在北京冬奧會自由式滑雪空中技巧比賽中，一共拿下了 " 兩金一銀 " 的歷史最佳成績，這也是中國在 2006 年都靈冬奧會奪得首金之后，闊別 16 年再次在空中技巧項目中拿到金牌，以跨越式發展創造了新的歷史。

這一歷史性突破的關鍵，是體育總局正確決策重點投入科技冬奧相關專項，充分信任運動員的天賦與堅韌，充分信任教練員的科學訓練指導，也相信人工智能科技的力量。

其中，由小冰公司研發的人工智能裁判與教練系統 " 觀君 "，迅速吸引了人們的注意。因為，這是人工智能在全球頂級賽事中全程參與訓練，并輔助取得驕人戰績的首個案例。

作為冬奧會 1994 年就開始設立的 " 老項目 "，空中技巧絕對算冬奧會最難、也是危險性最大的項目之一：運動員要從賽道坡頂滑下，在雪跳臺的幫助下，以時速 40 公里沖向空中，再騰空到 15 米落地的過程中，一氣呵成地完成騰空、空中動作、著陸等動作。

特殊的比賽內容也給日常的訓練帶來了困難：由于空中技巧具有一定危險性，運動員每天訓練量有限；其次每一次訓練中對于動作的評判，過往主要靠人工視頻錄像回放，但因為運動員在空中做動作的速度依舊很高，在細節的捕捉上挑戰很大，全部以視頻記錄的歷史訓練數據也非常難以調用和對比。

為了解決這些問題，盡可能改善、提升運動員的表現，冬運中心和小冰團隊啟動了 " 觀君 " 項目（Xiaoice-International Athletic Scoring System, X-IASS），該項目的核心任務就是嘗試以 AI 技術，輔助提升空中技巧項目上運動員的表現和競爭力。

小冰團隊從 2019 年就開始隨隊訓練，在 3 年多的時間里不斷收集運動數據，首創了 " 小樣本、大任務 " 的冰雪運動分析模型（Xiaoice CV Analysis Model for Winter Sports），并且最終打造出了首個達到國際級競技賽事專業要求的人工智能裁判與教練系統 " 觀君 "。

與我們過去看到的工程師隨隊操作計算機運行程序并且展示數據不同，" 觀君 " 在實際運行中高度自動化，能夠通過采集到的運動軌跡、出臺角度、高遠度等多維度的關鍵數據信息直接進行裁判和打分。這套系統的精細度遠超過往，運動員在空中動作時某一個身體部位的具體動作變化也可以進行分析記錄，例如運動員在空中某個時刻的手臂關節角度，從而為空中技巧運動員提供最為細致的訓練支持。

值得一提的是，在每一條數據分析的基礎上，" 觀君 " 還為每位隊員建立了對應的專屬運動檔案。運動員的每一次訓練都被完整數據化、歸檔，由此形成連續的可對比、追溯的訓練記錄數據，幫助教練團隊全面掌握運動員的訓練效果，也讓運動員在具體動作、身體能力提升的過程中更有針對性，最終在簡單而高效的訓練過程中，快速提升運動員的訓練效果。

" 觀君 " 對于空中技巧運動員訓練過程中出色的評判能力，也讓他獲得了國際雪聯的認可，直接引入到北京冬奧測試賽中當上了空中技巧項目的唯一競賽裁判。在這次執裁過程中，" 觀君 " 完成了共計 44 人次的全部裁判工作，裁判結果的精準度、公平性獲得了國際雪聯、冬運中心、領隊和教練組的一致認可，圓滿完成了人工智能在全球范圍內首次大賽獨立執裁任務。

項目啟動之初，小冰團隊就明白這個挑戰不小。后來的 3 年多時間里，小冰派出了技術產品團隊全程隨隊訓練，甚至連產品經理都達到了國際雪聯裁判的執裁水準，這才有了 " 觀君 " 的誕生。

讓小冰對這個項目如此看重的原因，除了冬奧這個頂級賽場，還有找到人工智能落地新路徑的嘗試。

" 觀君 " 很好地展示了人工智能系統解決具體問題的能力：在運動員和教練員都感慨運動員在夜間與背景融為一體，人眼識別動作細節難度過大時，" 觀君 " 卻能夠在 25 米之外，清晰地跟蹤時速 40 公里每小時的運動員，并且識別分析出所有的動作細節。

2011 年，在《點球成金》中，職業棒球經理人比利 · 比恩借助數據模型和數據分析，幫助球員發揮出最大潛力，創造出 20 連勝的紀錄。11 年后的現實已經比電影更精彩，人工智能裁判與教練系統觀君，用三年多的時間，成功輔助空中技巧隊斬獲冬奧冠軍。

如今，類似觀君這樣的人工智能系統已越來越多地用于體育產業，比如幫助運動員科學訓練、進行賽事分析和預測、提高球迷互動、提供定制化周邊等。更值得期待的是，體育產業未來在人工智能的幫助下，從人才挖掘，到賽前準備、賽中活動、賽后分析，再到改善媒體和粉絲體驗，以及增強體育機構的管理和運營效率，人工智能技術在體育產業中的應用，潛力無限。

關鍵詞： 人工智能