“硬核”科技助力冬奧備戰——人工智能技術提供科學支撐本站　　“人工智能”“風洞”“雪洞”“大轉盤”……隨著北京冬奧會的硬核舉辦，這些都成為備戰的科技科學熱門詞匯

　　“人工智能”“風洞”“雪洞”“大轉盤”……隨著北京冬奧會的舉辦，這些都成為備戰的助力智能支撐熱門詞匯?？萍家呀洺蔀樘嵘袊╉椖克桨l展的冬奧重要支撐。中國體育代表團完成了北京冬奧會全部7個大項、備戰本站15個分項的人工“全項目參賽”任務，共獲104個小項194個席位的技術參賽資格（含4個需通過北京冬奧會其他小項成績再確認的“賽中賽”小項），科技是提供不可或缺的助力?？萍剂α吭谥袊┙簜鋺鹬衅鸬搅岁P鍵作用。硬核

　　在二七國家冰雪運動科訓基地，科技科學有一套新穎的助力智能支撐科技助力系統，速度滑冰運動員的冬奧四肢、軀干被簡化成更加直觀的備戰本站線條，起跑、人工滑行、技術沖刺時的動作細節得到了更清晰、準確的呈現。而這套系統是由我國自主研發的運動表現人工智能系統，該系統通過拍攝運動員的動態視頻，基于圖像深度學習技術進行三維運動分析，以此找出薄弱環節，指導運動員不斷改進動作、提升成績。

　　速度滑冰國家集訓隊在二七基地訓練期間，包括高亭宇在內的多名運動員都使用了該系統。通過系統分析的數據，國家體育總局邀請了包括蘇炳添的教練蘭迪·亨廷頓在內的其他項目、領域的專家對高亭宇的起跑動作進行了優化，取得了不錯的效果。

　　同樣的一幕也發生在花樣滑冰項目上，這一“硬核”科技助力花樣滑冰訓練。當今世界花樣滑冰動作難度不斷提高，更高難度的動作完成質量和能力都成為在比賽中取勝的關鍵之一。在訓練中，如果運動員速度、角度或力量等方面有不足，以往國家隊都是通過采集視頻的方式來分析，但用肉眼和經驗分析問題難免會出現偏差。為了解決這一問題，人工智能開始助力花滑訓練。“發現問題很容易，動作歪斜、周數不夠都能看出來，但問題出在哪兒，需要靠科研來研究。”花樣滑冰國家集訓隊冰舞單人組主教練姚濱表示。

　　一名優秀的花樣滑冰運動員在冰面起跳的滯空時間最長也僅為0.8秒。這一瞬間產生的速度、力量、角度，哪個環節有問題、需要改進等，在信息化采集后通過人工智能的算法，生成各種力學數據，直觀呈現出來。有了數據的支撐和算法的分析，問題出在什么地方就顯而易見了。剩下的就需要運動員調整姿態，修正發力方式、發力時間等，通過不斷地嘗試達到最理想的狀態。中國冰雪科學家、人工智能專家李洪剛介紹說：“拿到運動員訓練視頻后，我們用人工智能、深度學習的算法，把運動員三維的姿態和軌跡重現出來，也就是數字化。找到一組相對合理的參數或者參數區間，讓運動員在這個數據的區間里去嘗試。相對來說，成功概率就會比以前高得多，這是幫助運動員提升訓練質量的一個非常重要的途徑。”