https://www.shangyexinzhi.com/article/4090501.html
“更高、更快、更強”（還有前不久正式確立的“更團結”），已經是深入全世界人民認知中的奧林匹克格言，更是各國運動員們提昇運動成績時的共同追求。
經過數代人的積累和發展，各國運動員越發有能力用自身努力奪得高分刷新成績。另一方面，外界因素也在產生影響——賽事記錄手段隨科技進步而變得越發客觀。體育界開始形成共識，追求公正真實的比賽成績、為運動員提供刷新記錄基礎，必然離不開更準確的記錄手段。
用科學技術輔助裁判做出判決已不是新鮮事，從半個多世紀以前起，識別精度遠高於人眼的科學儀器開始在賽事中發揮作用 在本屆東京奧運會上，越來越多的人工智能（AI）技術走入賽場，開始以更高的識別精度和判斷能力記錄運動員動作，讓每一份成績都更客觀公平。
AI“全副武裝”的奧運會
自薩馬蘭奇自洛杉磯奧運會起大面積引入商業品牌贊助，現代奧運會得以在龐大規模下相對健康地運作下去，從直播畫面到運動員裝備再到營養品飲用水，能見到不同領域巨頭們爭奇鬥艷。在AI輔助裁判這件事上，東京奧運會的讚助商們也把技術創新和商業宣傳結合玩出了花。
比如說鐘錶品牌歐米茄，旗下手錶產品向來定價不菲，不過這次和過去一樣走的是品牌宣傳路線：用專業的賽事計時器來為消費級產品的可靠性背書。田徑、游泳、體操......最熱門的賽事中都能看到裁判員在使用該品牌提供的計時器，達成比肉眼觀測更為客觀的賽事數據記錄。
在東京賽場，歐米茄在傳統計時器基礎上提供了AI記錄能力，原本可能被忽略或誤讀的動作也可記錄下來。以沙灘排球為例，各路傳感器和多個每秒250fps拍攝的高速攝像頭將記錄畫面，同時會通過AI計算判定動作以及計算出畫面被遮擋時排球的運動軌跡。
歐米伽官方表示，光是沙灘排球項目的AI數據訓練就花費了四年時間。
既是本土贊助商，同時也是老牌日本科技企業的富士通，則是在中日都有優勢的體操賽場上引入了AI自動評分系統。一代代體操運動員們用各種難度頗高、花樣豐富的動作，向觀眾和裁判們展示了人類的力量與智慧之美，這也帶來如何盡可能保證評判足夠公正的問題。
富士通 同時聯合國際體操聯合會和日本體操協會，讓AI對上千個不同的體操動作進行學習，最終可以細化到四肢和關節粒度，判斷運動員動作及質量，為人類裁判打分提供全面客觀的建議。
我們熟知的計算機硬件廠商英特爾，帶來3D運動員追踪（3DAT）技術，通過每秒60幀錄像對運動員動作進行AI分析。3DAT適用性最強的項目是田徑賽跑和足球，會將畫面中記錄的運動員軌跡轉化為運動建模，直接解析出衝刺速度、加速度和生物力學等數據，輔助判斷和訓練。
在傳統的體育訓練過程中，教練和運動員之間的傳幫帶相當重要，運動員對於動作、姿態、策略的理解大都來自於教練的指導。然而教練根據其個人經驗和知識提供的方法，並不普遍適用於其他的運動員，像3DAT這樣的精準分析，提供了一種可能性。
科技企業們在體育競賽中應用的AI技術各不相同，但又都遵循著類似的方向，即實現精準的、數據化的、實時呈現的賽事紀錄和決策輔助。AI讓奧運獎牌得來更有可信度，同時又滿足了那些依然需要人類裁判提供主觀判斷的需求，在這個全人類矚目的場所綻放科技之美。
全項目引入AI還有多遠？
將科學計時器、視覺識別乃至今天的AI等技術引入體育比賽，源於人類對於更可靠賽事成績的追求，以此減少爭議和不確定性。這也意味著AI為首的新技術不僅要比人類更少犯錯，還要盡可能地不犯錯，來實現當初所追求的那個極致目標。
關於AI如何出現在體育現場，又如何幫助運動員提升成績，未來會有哪些發展前景等一系列問題，雷科技邀請到了小冰公司技術副總裁王寶元博士幫忙解答。據了解，小冰AI評分系統近期擔任了冬奧測試賽助理評委，半年後的北京冬奧會賽場上，也有望在多個項目上應用相關技術。
以小冰參與的自由式滑雪項目為例，AI加持於計算機視覺之後，可根據高速攝像機拍攝的畫面進行精準分析，從運動員的速度、姿態到優美程度都可以做出比人類裁判更精準更快速的評分。降低出錯概率就是AI評分的主要優勢之一，但也始終依賴著人類提供的評判標準
像這樣的戶外場地體育項目，相比室內項目有著更多的技術難點。一般項目往往只需要在標準化的場地中，針對運動員個體進行速度、姿態、位置的識別，而戶外項目則多出了天氣、景別等更複雜更動態的識別項。不同攝像頭、硬件設備對計算的影響，也要考慮在內。
去年底英超賽事中，AI輔助的鏡頭追踪系統將裁判員光頭識別為足球，導致畫面始終追踪著錯誤的對象，讓不少人對AI的體育應用報以悲觀態度。王博士認為，
這裡涉及到了針對不同場景不同外部條件的泛化能力和快速適配，難度較高而學界工業界都在進行針對性研究和積極佈局。就現階段的共識而言，比起實現前期大規模投入讓產品做到可100%應對，大家都更追求在短時間內達成專用方案的快速迭代。
在肉眼可見的將來，全部的奧運比賽項目都會有AI等新技術參與，讓裁判和觀眾見證更準確真實的比賽成果，讓運動員能夠無所顧忌地挑戰極限。現階段許多技術還是針對特定項目研發，於是人們開始關心AI何時可以在不同項目中做到大規模普及，且能保證運行於較低成本上。
王博士表示這與構建技術體系的方式有關，僅僅基於特定項目構建技術，將很難積累出拓展到其他場景的能力。框架路線相對有優勢，他很慶幸小冰能在多年前就擁有這樣的哲學思想。
他也認同體育賽事應用的AI技術與民用AI技術的相似性，小冰就是用同一個AI框架技術基礎，去針對不同領域的垂直問題給出解。自由滑雪裁判系統中的運動捕捉和識別，以及小冰虛擬人技術中的姿態檢測識別，都是來自於這個團隊對於人的理解方面的積累。
在“理解人”這件事上，小冰團隊相當有自信：2017年發表的論文中，將假裝扶著比薩斜塔的遊客照發送給AI。如果是一般的產品可能會識別出前景的人物是誰，還有後景處於怎樣的地理位置。小冰則意識到人物動作和場景的關係，給出了“要幫你扶一下嗎？”的風趣答复。
AI擁有越來越高正確率，比賽結果是不是從一開始就能預測？王博士給出了帶有玩笑的回應：如果什麼都是可預測的，什麼都是用簡單的一個歷史模型，用一個神經網絡回歸就能做好，那這個世界也真的就沒意思了。
技術進步造福的不只是專業體育
無論是東京奧運的場內場外，還是和王博士的一番交談，小雷都有發現，AI在體育應用打開方式不只是成績評判。AI可以用更為多元的方式去服務運動員提升成績，促使大眾有更好的運動健身效果，讓人們在觀賞賽事時得到專業化、娛樂化都能滿足的效果
在男子100米賽跑項目中為中國人、亞洲人創下名次記錄的蘇炳添，就是一個鮮活的案例。今年將滿32歲的他，在十年前也就是大多數田徑選手的“黃金年齡”，還只是個國際賽場上名不見經傳的人物，這十年間卻經過數據分析、姿態調整等科學訓練，以老將身份突破了記錄。
體育界一度認為，運動員一旦過了十幾歲到二十多歲的年齡段，很難再有成績上的突破或是保持表現。蘇炳添讓觀賽者們意識到，科學技術將幫助選手們延長職業壽命，而且更有效率地發掘出自身極限。若是AI加持的分析技術可以普及，相當多的運動員將迎來事業轉折點。
近百年前代表中國首度征戰奧運的劉長春，為祖國贏來了前所未有的知名度，但他也面臨著訓練不足、物資匱乏等資源問題，沒能在賽場上創下成績。在如今的世界，那些飽受戰爭、疾病困擾，缺乏國家體制支持甚至生活存在困難的運動員們也是一樣，他們需要助力。
已經在體育項目中小有成果，並且不斷向前發展的AI技術可以說是一道曙光。得益於AI，人類有了用手機就能實現的安全支付手段，還能提升個人事務效率、獲得更符合喜好的內容。如果AI可以將力量廣泛用於體育界，
賽場之外，用手機、電視等常見設備的攝像頭等傳感器，就能識別出運動姿態是否正確、消耗了多少熱量，給出應當加強哪些方面運動的建議。無需專職教練，也可以高效運動。
在普及觀念推廣全民健身之後，AI加持的全民健身並達到健康，正變得更為可行。
沒有留言:
張貼留言