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1、中國人工智能系列白皮書中國人工智能系列白皮書中國人工智能系列白皮書體育人工智能體育人工智能中國人工智能學會中國人工智能學會二二二二四年六月年六月中國人工智能系列白皮書體育人工智能1中國人工智能系列白皮書中國人工智能系列白皮書編委會編委會主任：戴瓊海執行主任：王國胤副 主 任：陳杰何友 劉成林劉宏孫富春王恩東王文博趙春江周志華鄭慶華委員：班曉娟曹鵬陳純陳松燦鄧偉文董振江杜軍平付宜利古天龍桂衛華何清胡國平黃河燕季向陽賈英民焦李成李斌劉民劉慶峰劉增良魯華祥馬華東苗奪謙潘綱樸松昊錢鋒喬俊飛孫長銀孫茂松陶建華王衛寧王熙照王軒王蘊紅吾守爾斯拉木吳曉蓓楊放春于劍岳東張小川張學工張毅章毅周國棟周鴻祎周建設周杰

2、祝烈煌莊越挺中國人工智能系列白皮書中國人工智能系列白皮書-體育人工智能體育人工智能編寫組編寫組顧問：戴瓊海胡海巖主編：何明副 主 編：樊瑜波霍波劉宇劉卉成員：曹春梅陳煜丁宇董琳段銳何衛賈偉劉程林劉平盧朝霞龐磊彭玉鑫任杰沈宇鵬宋言偉蘇業旺田雪文于洋王坤王麗珍吳劍張棟張海洋趙勇周志雄周致賾中國人工智能系列白皮書體育人工智能2目錄前言.1第 1 章 體育人工智能的發展歷程.11.1 萌芽期（二十世紀五十年代至八十年代）.11.2 形成期（二十世紀八十年代至二十一世紀前十年）.11.3 全面融合期（二十一世紀初至今）.2第 2 章 智能可穿戴設備.42.1智能可穿戴設備技術發展趨勢.52.1.1 融合

3、材料與先進制造技術，創新柔性智能穿戴傳感器.52.1.2 提高信息傳輸和處理能力，實現高性能與低功耗設計.62.1.3 拓展可穿戴裝備應用領域，增強個性化服務和用戶體驗62.2在競技體育領域的應用現狀.82.2.1 構建智能可穿戴設備運動傷病管理系統，實現運動負荷監測和運動風險預測智能化.82.2.2 構建智能一體化運動訓練管理系統，監測運動訓練全過程多源參數.82.2.3 搭建廣泛的云端互聯網平臺與邊緣計算平臺，實現全數字化訓練效果的評估.102.3在學校體育領域的應用現狀.112.3.1 構建高校體育教學負荷監控系統，實現運動負荷監測可視化.112.3.2 推進運動技能虛擬仿真學習，實現虛

4、擬現實與體育教育的深度融合.112.3.3 融合擴展現實（XR）技術，實現教學質量評價標準化122.3.4 優化課外體育鍛煉全流程，實現鍛煉高效化與科學化132.4在大眾健身領域的應用現狀.142.4.1 研發智能可穿戴設備，監測健身運動數據.14中國人工智能系列白皮書體育人工智能32.4.2 研發可穿戴智能化運動設備，輔助運動障礙人群健身142.4.3 建立慢病風險預測算法，指導科學健身和健康管理.152.4.4 制定健身計劃和提供互動平臺，增強健身動力和良好習慣.162.4.5 研發腦機接口設備，提高功能受限人群的生活質量.162.5 本章小結.17第 2 章參考文獻.18第 3 章 計算

5、機視覺技術.203.1在競技體育領域的應用現狀.203.1.1 研發智能輔助訓練系統，評估運動員動作質量.203.1.2 構建視頻輔助裁判系統，提高賽事判罰準確性.223.2 在學校體育領域的應用現狀.253.2.1 構建學校運動訓練與教學系統，改善體育課堂教學效果253.2.2 建立體育課堂智能預測系統，準確評估學生的運動損傷風險.273.3 在大眾健身領域的應用現狀.303.3.1 構建沉浸式運動健身系統，打造 AI健身“元宇宙”303.3.2 研發智能健身教練系統，提供科學的健身指導.343.4 本章小結.37第 3 章參考文獻.38第 4 章 體育大數據技術.404.1在競技體育領域的

6、應用現狀.404.1.1 構建個性化運動訓練模型，分析運動訓練及比賽中的規律.414.1.2 定量化預測和控制運動負荷，實現運動損傷的智能化預防.434.1.3 構建智能化精準訓練服務平臺，分析運動員競技狀態454.2在學校體育領域的應用現狀.46中國人工智能系列白皮書體育人工智能44.2.1 構建計算機輔助體育教學系統，改善體育教學效果.474.2.2 集成展示校園體育教學場景，建設“數字孿生”智慧體育校園平臺.484.3在大眾健身領域的應用現狀.504.3.1 構建多平臺互聯互通的大眾健身智慧化空間，以實現信息不斷迭代和更新.514.3.2 構建個性化運動處方管理系統，完善主動健康模式.5

7、44.4 本章小結.56第 4 章參考文獻.57第 5 章 運動生理生化檢測分析中的智能技術.615.1 運動生理信號的智能傳感與分析.625.1.1 開展運動生物電位信號監測，提高運動員專注力和運動表現.625.1.2 研發生命體征的光電感知與智能分析，實現運動中生理信號的實時監測.645.1.3 發展生物體液的電化學傳感與智能分析方法，豐富可穿戴診斷和治療應用.655.2 運動生化分子的高通量檢測與篩選.675.2.1 應用運動生化分子的高通量檢測技術，研究運動對疾病的干預作用.675.2.2 應用運動因子和健康效益標記物的篩選技術，開展運動的系統性健康效益研究.695.3 運動生理生化數

8、據的智能化分析.705.3.1 構建運動生理生化數據的智能化分析技術，幫助識別關鍵基因、蛋白質和代謝物.705.3.2 深化數據挖掘思路，解釋生理或病理變化的深層次分子機理.725.4 運動科學、生物信息學和人工智能的交叉應用.745.5 本章小結.75中國人工智能系列白皮書體育人工智能5第 5 章參考文獻.76第 6 章 運動心理分析中的人工智能技術.806.1 運動神經行為的人工智能分析.806.1.1 構建全方面監測與評估方案，實現運動行為分析.816.1.2 提供運動控制創新治療方案，實現運動神經反饋與調控826.2 運動心理技術中的人工智能應用.826.2.1 推動精準步態分析，實現

9、個性化康復和訓練.826.2.2 推動精準腦電分析，實現心理狀態和決策過程評估.846.2.3 推動精準肌電分析，實現肌肉力量和激活模式評估.876.2.4 推動近紅外光譜分析，輔助生理狀態和運動表現評估886.2.5 推動磁共振成像分析，輔助腦活動模式和神經機制研究896.3 人工智能在運動心理訓練中的應用.916.3.1 構建虛擬現實（VR）系統，創新運動心理訓練方法.916.3.2 構建增強現實（AR）系統，優化運動心理干預模式.926.3.3 搭建個性化運動心理訓練系統，全面提升運動表現和心理素質.936.4 本章小結.94第 6 章參考文獻.94第 7 章 智能體育訓練裝備和健身器材

10、.1017.1 訓練與健身智能裝備概述.1017.1.1 完善智能訓練裝備，推動智能訓練裝備全面普及.1017.1.2 全面監控輔助科學化備戰訓練，提高奧運競賽成績.1037.2 智能健身器材.1047.2.1 智能健身器材的特征.1047.2.2 智能健身器材的作用.1057.2.3 智能健身器材的發展趨勢.1057.2.4 智能健身器材的挑戰和問題.106中國人工智能系列白皮書體育人工智能67.2.5 智能健身器材發展展望.1067.3 運動健康管理系統.1077.3.1 研發運動健康管理系統，實現健康狀態精準管理.1077.3.2 完善運動健康管理系統的核心功能，實現多元化、個性化管理.

11、1097.4 本章小結.111第 7 章參考文獻.111中國人工智能系列白皮書體育人工智能1前言作為新一輪科技革命與產業變革的核心驅動力，人工智能技術正在深刻地影響人類的社會生活。體育是人類促進自身健康、探索運動極限的重要方式，同時也是以豐富人類社會文化和精神文明為目的的一種有意識、有組織的社會活動。近年來，隨著人工智能技術在體育科技領域的逐步應用，體育學的科研、教學和實踐也在發生著巨大變革，體育人工智能學科已經初現端倪。2021 年 10 月，國家體育總局印發的“十四五”體育發展規劃中明確提出需加強信息技術在體育領域廣泛應用，說明人工智能與體育持續、全面、深層次的融合已成為助力體育事業發展的

12、必然趨勢。根據近年來的技術發展和應用實踐，體育人工智能可定義為：面向人類體育活動，基于人工智能技術，實現人體運動監測和感知，建立數據分析理論與方法，揭示人體運動規律、評估運動表現、形成科學運動方案、研發輔助訓練裝備，以提升競技體育運動表現、實現全民科學運動和主動健康。在競技體育領域，面向運動員、教練員、裁判員，基于人體動作捕捉、識別和分析開發的訓練輔助系統、陪練機器人、戰術優化系統、智能裁判與輔助判罰系統等已在訓練、競賽、執裁方面得到了廣泛應用；在學校體育領域，依托人工智能、大數據打造的體育教學生態系統，能幫助學生開展個性化的體育學習與訓練、輔助體育教師提高教學質量、協助管理者實現高效的教學管

13、理，促進學校、家庭、社會 3個方面的同向協力；在大眾健身領域，各類基于人體數據的健身 APP大量上線，智能化可穿戴設備逐漸普及，智能化運動場館開始興起，人工智能為解決體育資源分布不平衡的問題提供了新的思路，使人民群眾享受到了現實可行的體育資源獲取渠道。本白皮書將梳理體育人工智能發展歷程以及應用于體育各個領中國人工智能系列白皮書體育人工智能2域的人工智能關鍵技術，以期為體育科技工作者進一步探索研究體育人工智能的理論、技術和應用提供借鑒與參考。中國人工智能系列白皮書體育人工智能1第 1 章 體育人工智能的發展歷程自1951年克里斯托弗斯特雷奇編寫了第一款能下西洋跳棋的計算機程序，到 2016 年

14、Alpha Go 擊敗圍棋世界冠軍李世石，體育始終是人工智能技術的實驗與應用對象?？v觀體育人工智能發展史，伴隨著人工智能技術的產生、興起、沉寂和復興，體育人工智能技術也相應體現出階段性特征。1.1 萌芽期（二十世紀五十年代至八十年代）人工智能技術誕生之初，以西蒙和紐厄爾為代表的理性學派認為，人腦與計算機可以視為信息處理器，任何能夠以一定的邏輯規則描述的問題都可以通過人工智能程序解決。而棋類游戲恰恰是這種形式化符號問題的典型，因此以棋類為代表的體育活動在人工智能領域被用作理性學派的試驗場，用來驗證算法的優越性。紐厄爾和塞弗里奇于 1955 年分別作了下棋與計算機模式識別的研究，而塞繆爾于1956

15、 年提出了機器學習理論，并編寫了能夠與人類下西洋跳棋的程序，這套程序在 1959 年擊敗了設計者本人，又于 1962 年戰勝了美國的州冠軍。之后，隨著人工智能發展出現第一次低潮，體育與人工智能的結合也陷入長達 20 年的沉寂。1.2 形成期（二十世紀八十年代至二十一世紀前十年）在二十世紀八十年代，競技體育蓬勃發展、大眾健康意識增強、專家系統廣泛應用，推動人工智能技術開始應用于提取和分析運動、運動損傷、疲勞方面的數據。由此，體育與人工智能的結合開始趨向深入。在科學訓練方面，綜合軟件程序被用于分析和改善運動過程中生物力學、生理學及心理學表現，并可實現技能模擬、負荷監測、動作分析等功能，以有效地輔助

16、運動訓練。在醫療和傷病預防方面，基于健康信息大數據的概率模型被用于預測鍛煉活動的風險，基于機器學習算法的專家系統用于運動損傷診斷。在賽事預測方面，神經網絡中國人工智能系列白皮書體育人工智能2算法被用于預測特定運動比賽的結果?？傮w來說，體育與人工智能的融合在這一時期取得了較大成效，主要體現在促進科學訓練、醫療保健、預測體育比賽結果等。同時，數據記錄、算法、應用方案、軟硬件技術等條件尚未成熟，使得體育人工智能技術并未形成整體化和系統化應用的局面。1.3 全面融合期（二十一世紀初至今）隨著深度學習算法、大數據、云計算、虛擬現實、傳感器、物聯網等新技術的發展，體育人工智能技術進入高速發展期，在競技體育

17、、學校體育、大眾健身領域逐步呈現整體化、系統化、精細化應用的態勢，在體育賽事轉播、智能判罰、競技體育訓練、體育教學、智能體育場館、個性化健康管理等方面成果豐碩。在競技體育的技術訓練與戰術建模方面，無線傳感的運動監測裝備已得到初步應用。NBA 早在 2013 年就引入 Sport VU 系統，將 3D 高清攝像機與各類傳感器相連，通過動態捕捉、跟蹤分析、提取數據建立戰術模型，并最終輸入數據庫。在學校體育方面，以大數據為核心的人工智能領域的各種技術應用于教育教學后取得了顯著的成效，不但推動了學校體育課程改革，而且加快了體育教育現代化建設，以科技手段和智能技術促進學校體育各方面的發展，革新了現有的體

18、育教學模式，降低體育教學中的運動損傷風險，確保學生安全而愉快地進行體育鍛煉。在大眾健身方面，圍繞健身計劃生成、實時動作反饋、健身膳食安排、健身效果評估的智能算法與虛擬現實技術相繼落地應用，用戶可以通過 APP軟件在沉浸式、數字化的虛擬運動訓練環境中健身，不僅可以實時監測熱量消耗、步頻、心率等，而且還能選擇最合適的運動強度健身服務方案。此外，體育場館的智能化和數字化也正在快速發展。該階段能突破之前體育與人工智能結合的局限得益于信息技術的快速發展和互聯網的普及，算力突破、算法強化等也使得模型構建和分析結果的精準度大大提高。體育人工智能領域正在迎來歷史上最好的發展時中國人工智能系列白皮書體育人工智能

19、3期，迫切需要體育學、人工智能、計算機、電子信息、自動化、機械、力學、生命科學、生物學等學科實現多方位、深層次、立體化的交叉融合，共同提升人體運動表現、探索人類運動極限、促進科學運動和主動健康。中國人工智能系列白皮書體育人工智能4第 2 章 智能可穿戴設備智能可穿戴設備是指可穿戴于人體并可監測、分析、評估人體運動學、動力學、生理學等相關參數的智能裝備。這些設備利用傳感器技術、定位系統技術、人工智能等技術，實時監測和記錄用戶的運動和生理數據，并通過數據分析，為用戶提供科學的運動指導和健康管理。隨著多傳感器人工智能融合算法的魯棒性、運算速度及精度的進一步提升，采集到的大量運動相關數據可集成于同一可

20、穿戴設備中，使得智能傳感器的類型越來越多、精度越來越高、體積越來越小。智能可穿戴設備以其在數據采集、分析、反饋方面的獨特優勢，正逐步成為體育領域不可或缺的一部分，在競技體育、學校體育及大眾健身領域的應用正深刻改變著體育訓練、教學與健身的原貌，通過集成先進技術與算法，實現了運動監測、傷病預防、個性化訓練及健康促進的智能化和科學化，不僅推動了高水平競技體育的科學訓練，也廣泛惠及學校體育教學和全民健康促進，展現了技術進步對于體育行業未來發展的重要推動力。在競技體育領域：通過智能可穿戴設備精確采集生理和運動數據，結合人工智能算法評估運動負荷、預測傷病風險，為運動員制定個性化訓練計劃，減少運動損傷，延長

21、職業生涯；基于智能服裝內置微型傳感器，實現無創、無干擾的數據采集，同時保持高舒適度和全天候監測能力，提升訓練效率；整合多種參數監測，優化訓練監控，提供全面的運動表現分析，加速科學化訓練進程。在學校體育領域：智能可穿戴設備使運動監測變得可視化、精確化，提高教學效率，個性化運動指導降低受傷風險，增強學生運動興趣；結合虛擬現實技術，創造沉浸式學習體驗，豐富教學方法，優化資源配置，提升學生技能學習的積極性和效果。在大眾健身領域：智能可穿戴產品不僅記錄基本運動數據，還通過深度學習算法提供個性化反饋和運動建議，助力健身者有效預防損傷，優化鍛煉效果；針對中國人工智能系列白皮書體育人工智能5老年人群及有特殊健

22、康需求的個體，智能設備如外骨骼和個性化康復輔具，利用機器學習算法輔助康復訓練，促進運動能力恢復，體現運動健康的普惠價值。2.1智能可穿戴設備技術發展趨勢智能可穿戴設備作為現代科技與日常生活深度融合的產物，近年來經歷了飛速的發展與變革，其研究進展呈現出多元化和專業化的特點，特別是在材料科學、傳感器技術、無線通信、數據分析以及用戶體驗設計等方面取得了顯著成就。它們不僅重新定義了個人健康監測、娛樂通訊、乃至工業與軍事領域的作業方式，還預示著人機交互新時代的到來。隨著近年來的技術變革，智能可穿戴設備主要呈現出以下幾方面的發展趨勢。2.1.1 融合材料與先進制造技術，創新柔性智能穿戴傳感器在材料科學與傳

23、感器技術方面，柔性與可拉伸材料成為穿戴式設備的發展趨勢，研究人員開發出了一系列高彈性和可拉伸的材料，如聚氨酯（PU）、聚二甲基硅氧烷（PDMS）、Ecoflex 以及各種水凝膠，用于制作更舒適的穿戴設備。這些材料使得設備能更好地貼合人體，提高運動監測的準確性和舒適度。同時，高性能的傳感器也被越來越多地集成到智能可穿戴設備當中，以實現對生理指標的高精度監測1。例如，高靈敏度的液態金屬傳感器和基于碳納米管的電子皮膚，能有效監測細微的身體運動和生理變化。針對人體長時間佩戴的需求，研究關注于提高材料的生物兼容性和長期耐用性。例如，使用抗凍和抗菌的水凝膠材料，以及具有自愈合特性的材料，確保傳感器在復雜環

24、境下的穩定工作。新材料與先進制造技術的應用，如柔性電子、納米技術、3D 打印，不僅讓可穿戴設備更加輕薄、舒適，還促進了形態的多樣化，如耐克等品牌已嘗試將傳感器集成到衣物中，3D 打印技術更是讓用戶能定制個性化的智能配件，如智能 T 恤、鞋子等；同時，隨著環保意中國人工智能系列白皮書體育人工智能6識的提升，開發具備環境適應性和可持續性的可穿戴設備成為趨勢，如使用可回收材料、優化能源管理、設計更長壽命的產品，以及提供設備回收計劃。2.1.2 提高信息傳輸和處理能力，實現高性能與低功耗設計在數據處理與無線通信方面，智能可穿戴設備越來越要求低功耗與高效傳輸技術，通過采用低功耗藍牙、NFC、5G NB-

25、IoT 等通信技術，實現數據的高效傳輸，同時延長設備續航。低功耗藍牙、eSIM技術的普及，使得設備更加獨立運行，減少對外部設備的依賴。研究正探索如何進一步降低能耗，提高傳輸速率和穩定性。隨著半導體技術的進步，可穿戴設備的處理器正邁向更高性能、更低功耗的新階段。5nm 及更先進制程的芯片，如三星 Exynos W920，已成為可穿戴設備的核心，顯著提升了 CPU 與 GPU 性能，延長了設備續航。電池續航依然是限制可穿戴設備發展的關鍵因素之一，相關研究正通過新型電池和無線充電技術，來延長設備使用時間。為了減少對云計算的依賴，可穿戴設備正在集成更強大的本地數據處理能力，以實現實時處理和分析海量生理

26、數據，邊緣計算技術與人工智能算法被集成進設備中，能夠進行即時健康預警、運動分析等，提升用戶體驗和健康管理的準確性。此外，隨著數據量的增加，數據安全和隱私保護成為研究的重點，需要開發更安全的數據加密和傳輸方法。2.1.3 拓展可穿戴裝備應用領域，增強個性化服務和用戶體驗隨著技術的成熟，智能可穿戴設備的應用領域也在不斷拓展。健康監測是智能可穿戴設備的核心功能，而人機交互使人和設備實現無縫聯接2。首先，在測量心率、血氧等指標的基礎上，可穿戴設備對血壓、血糖、心電等復雜生理參數的監測也取得了很大進展；其次，可穿戴設備正向生物集成和半永久植入方向發展，如皮下植入式血糖監測傳感器、神經接口設備，并通過體感

27、交互、語音識別、眼球追蹤中國人工智能系列白皮書體育人工智能7等技術實現了更深層次的人機融合；最后，可通過實時監測用戶的健康狀況，與醫療機構進行遠程合作，來實現慢性病管理和疫情監控等重要功能。如蘋果公司的無創血糖監測項目，展示了在慢性病管理、疾病預防和遠程醫療中的巨大潛力。自 2016 年起，可穿戴技術在美國運動醫學學會（ACSM）發布的全球健身趨勢榜單中長期穩居第一，說明其在大眾健身領域的重要性3。圖 2-1 顯示了當前市場中銷售的可穿戴設備及在競技體育領域的應用，可以看出不同類型傳感器全方位和多維度地采集運動過程中的各項指標數據。隨著人工智能技術的迅猛發展，基于可穿戴裝備提供的數據，研究人員

28、使用數據挖掘、機器學習等分析手段，分析不同運動負荷、姿態、技術、位置和力量數據的特征，并以數字化和可視化的方式呈現，使穿戴者自身及指導人員對訓練過程有更為直觀的認識，進而為后續個性化訓練提供數據支撐。圖圖 2-1 智能可穿戴智能可穿戴設備應用場景示例設備應用場景示例4中國人工智能系列白皮書體育人工智能82.2在競技體育領域的應用現狀2.2.1 構建智能可穿戴設備運動傷病管理系統，實現運動負荷監測和運動風險預測智能化如何使運動員避免傷病并能以最佳狀態上場比賽、延長運動員的職業生涯是競技體育領域長久以來關注的問題。相關數據顯示，美國職業棒球聯盟在 1 年中用于運動員傷病治療就要花費 10 億美元5

29、。通過構建基于智能可穿戴設備的傷病管理系統，精準采集動作、心率及肌電數據，可以實現最佳訓練方案制定和傷病預防。運動負荷是決定競技運動表現的關鍵影響因素，其量化調節和精細化控制是當前運動訓練科學化的一個主要發展趨勢6?？纱┐髟O備通過監測心肺功能、體液和神經肌肉等生理學指標，評估最大攝氧量、訓練負荷、恢復時長等指標，實時評估人體運動健康狀況。GPS、陀螺儀和加速度計等傳感器還可以監測和分析運動員的跑動能力、變向次數、負荷累積等指標，由人工智能驅動的軟件分析系統能基于采集到的數據進行有效的運動負荷評估，提出有針對性的訓練計劃調整建議，進行運動損傷預警，減小運動傷病發生的概率。近年來，更多研究正在通過

30、構建人工神經網絡模型以識別與判定動作類別及能量消耗，從海量的數據集中通過數據驅動的學習過程識別變量的非線性變化，構建復雜系統模型以從多視角診斷運動損傷成因以有效地預測運動損傷的發生。人工智能技術正在輔助教練員在訓練中及時而有效地進行運動負荷控制并給予運動員適時的反饋，避免過度訓練和降低運動損傷風險，增強運動員的內在動機和產生更好的神經肌肉適應性。2.2.2 構建智能一體化運動訓練管理系統，監測運動訓練全過程多源參數為了在不影響運動員正常發揮的前提下采集數據，人體穿戴式傳感器的功能日益集成化，外觀也日益微型化7。中國自由式滑雪空中技巧國家隊在冬奧備戰中使用了基于可穿戴設備的運動表現分析系中國人工

31、智能系列白皮書體育人工智能9統，通過內嵌智能微型傳感器的動作捕捉緊身衣、緊身褲、鞋墊、手套來收集記錄穿戴者的肢體各部位的加速度、角速度等數據8。相比傳統的光學傳感器，應用慣性傳感器的智能服裝具有信息數據捕捉更準確、全天候、抗干擾能力強等更多優勢。為了不影響運動員比賽，這些智能可穿戴設備中的傳感器重量和尺寸都非常小。目前有一些健身衣內置了心電、呼吸和肌電等傳感器，不僅可以計步、監測心率，以及監測人體不同部位肌肉力量的訓練情況，還可以將數據同步至APP 以轉化為可視化圖表，實現對身體鍛煉情況的精準把控，輔助教練員及時調整訓練計劃9。同時，這些健身衣還具有高延展性，材料透氣、防水且防曬等性能，提高了

32、穿戴舒適性。隨著可穿戴設備數據采集材料等硬件和智能算法的日益進步，結合教練員和運動員的切實需要，目前人們正致力于實現可穿戴設備的無創、無干擾和智能化驅動，從而實現科學化訓練的精準助力。囿于單一傳感器監控訓練過程的局限性，發展多傳感器訓練信息融合技術，全方位捕捉訓練信息、優化訓練監控和輔助已經成為業界共識10。此技術是將各類傳感器采集到的信息，運用神經網絡、模糊推理等智能算法將那些在時間和空間上相關的信息進行有效組合，提高系統預測結果的信效度及穩定性。實際上，人們已經發現，訓練量化評價的有效性和可靠性受限于場地范圍過大、身體對抗激烈、惡劣極寒天氣等不利因素，即便單個傳感器使用了更高的采樣頻率、更

33、精細的特征集和分類器，仍難以確保對運動員跑動能力測評的準確性，但通過使用多類傳感器協同采集，其在動作識別方面的精確度及效率都超過了單個傳感器11。因此，應用人體傳感網絡技術將單一傳感器采集到的運動參數和生理參數通過信號處理和機器學習等智能算法匯總至一個數據處理平臺中，加速研發智能一體化訓練管理系統，可為競技體育的發展增效賦能。中國人工智能系列白皮書體育人工智能102.2.3 搭建廣泛的云端互聯網平臺與邊緣計算平臺，實現全數字化訓練效果的評估云端互聯網平臺是一個由高性能服務器組成的硬件系統，它們通過專門的配置，可以為客戶提供各種各樣的云端服務，例如人工智能大模型訓練，數據庫管理，消息訂閱與發布等

34、，是現代體育科技發展的重要趨勢之一。云端平臺通常具備強大的數據管理和存儲能力，可以存儲海量的運動員生理數據、訓練數據和比賽統計數據。目前，云平臺可運用多種數據庫技術（例如，系型數據庫、NoSQL 數據庫和數據倉庫等）用來存儲與體育賽事相關的賽事數據和運動員數據。云平臺運用人體傳感網絡所采集的數據，結合機器學習平臺（如TI-ONE）對每場賽事的運動員行為進行數據自動標注和模型訓練，從而獲取可靠的大數據模型來幫助教練和運動員更好地理解賽事的技戰術，進而制定科學的訓練計劃。邊緣計算是一種在數據產生地點近端進行數據分析的計算技術，主要目的在于減少數據傳輸時間，加快處理速度，并減輕云端數據中心的負擔，是

35、云平臺技術的延伸。因此，在需要實時反饋的運動場景下（例如足球、冰球和籃球等），邊緣計算可有效地分擔云端計算壓力，實現低延遲數據處理。具有邊緣計算能力的智能可穿戴設備首先對運動員個人數據進行一級處理，經過淺層信息提取后上傳至云平臺，根據大數據模型提供快速決策方案，這種協同模式可有效結合兩者優勢，提高訓練或比賽時的對抗水平。需要注意的是，隱私保護與數據安全在體育數據管理中不可忽視。平臺需確保所有數據傳輸和存儲均進行加密處理，嚴格實施訪問控制策略，保護運動員隱私和數據安全。此外，遵守各地區的數據保護法規，如歐洲的 GDPR 或中國的網絡安全法，確保平臺合法合規運作。中國人工智能系列白皮書體育人工智能

36、112.3在學校體育領域的應用現狀2.3.1 構建高校體育教學負荷監控系統，實現運動負荷監測可視化傳統體育課堂教學在運動負荷等方面的監測主要依靠體育教師的主觀觀察，運動數據的監測缺乏精確性和連續性。近年來，基于智能可穿戴設備的體育教學負荷監控系統逐漸應用于體育課堂教學中，從而幫助授課教師實時、快速、準確地獲取學生的運動負荷、活動水平、活動時間等指標，為動態調整教學目標和教學內容及組織教學活動提供客觀數據支撐。愈加成熟的可穿戴設備和運動 APP 可以使學生在鍛煉時快速地向體育教師反饋有關數據，體育教師無需再做相關測試和逐一登記成績的工作，從而能夠成倍地提升體育教學效率12。另外，為了降低體育課的

37、運動損傷風險，向學生提供個性化的運動指導，學生通過佩戴內嵌 GPS 及加速度計的運動手環、智能手表等，測評其不同運動狀態下的跑動能力和運動負荷。也有一些智能可穿戴設備可以監測學生的血氧、肌電等生理指標，在學生進行高強度運動時，體育教師可以對這些指標進行實時和無創檢測，從而能及時地了解學生的身體健康狀況13。在體育教學中應用智能可穿戴設備，可以可視化自身運動數據和進步情況，不僅有助于規范技術動作，也大大增強了學生對運動的興趣，實現運動正強化。智能可穿戴設備的廣泛應用，正在深刻地改變著體育教學模式，對未來的學校體育的目標、內容、范式也將產生深遠影響。2.3.2 推進運動技能虛擬仿真學習，實現虛擬現

38、實與體育教育的深度融合傳統的運動技能學習主要通過教師講解與示范動作、學生模仿動作、教師糾正錯誤的過程實現，困難在于不易充分調動學生的學習興趣和積極性，另外還存在教學方法單一、遠程教學能力不足等問題。近年來，很多學校開始構建基于智能可穿戴設備和虛擬現實技術、由中國人工智能系列白皮書體育人工智能12物聯網、云平臺和移動客戶端組成的體育虛擬現實系統。該系統通過從物聯網中收集相關數據，在云平臺中儲存海量運動數據，并采用云渲染技術實現與虛擬現實場景的實時交互，最后通過移動終端體驗近乎真實參與的運動項目。此種體育課堂用人機交互技術能使學生感受真實運動中的視覺、觸覺、聽覺，能使學生身臨其境，在虛擬環境中感受

39、、體驗及學習技術動作，并且不再受學校場地有限而導致相關運動項目無法進行教學的局限，能使學生從以往的被動練習轉變為主動體驗交互式學習模式。另外，該類系統可使學生通過更直觀的視覺體驗加深對運動技能的認識，不僅有助于學生形成運動表象，還有利于優化教育資源配置14。校園體育虛擬現實系統的應用與推廣，正在深化學校體育改革，加強和改進了新時代學校體育工作。2.3.3 融合擴展現實（XR）技術，實現教學質量評價標準化擴展現實（XR）技術是指通過計算機將真實場景與虛擬場景相結合，打造一個可人機交互的虛擬環境。這種技術融合了 AR、VR和 MR 的視覺交互技術，為體驗者帶來虛擬世界與現實世界之間無縫轉換的沉浸感

40、。智能可穿戴設備融合 XR 技術，可為體育教學質量評價帶來前所未有的變革，通過創建沉浸式、交互式的教學環境，實現評價過程的標準化和客觀化。通過 XR 技術，可以構建虛擬的體育教學環境，模擬真實的體育場館和器械。學生在這個虛擬環境中進行鍛煉，能夠獲得與真實場景相似的體驗。智能可穿戴設備則用于追蹤學生的動作和生理數據，確保學生在虛擬環境中的鍛煉效果可量化、可評估。結合體育教學大綱和實際需求，可以制定一系列標準化的評價指標，如動作準確性、運動強度、反應速度等。這些指標將通過智能可穿戴設備進行實時采集和分析，以客觀的數據來評估學生的運動表現和教學質量。在虛擬教學過程中，智能可穿戴設備能夠將學生的運動數

41、據實時反饋給教師。教師根據這些數據，可以及時了解學生的運動狀態，發現存在的問題，并通過 XR 技術提供的可視化界面，給予中國人工智能系列白皮書體育人工智能13學生針對性地指導和建議。這種實時的反饋機制有助于提高學生的學習效率和運動技能。此外，通過智能可穿戴設備和 XR 技術的融合，可以將評價結果以直觀、可視化的方式呈現給教師和學生。這不僅有助于增強學生的參與感和成就感，還能讓教師更加清晰地了解學生的學習情況，為后續的教學提供有力支持。同時，這些標準化的評價結果還可以作為學校體育教學質量的客觀依據，用于教學評估和改進。智能可穿戴設備與擴展現實（XR）技術的融合，不僅極大地豐富了體育教學的內容和形

42、式，還提高了教學評價的效率和準確性，為體育教學質量評價的標準化提供了強大的技術支持。2.3.4 優化課外體育鍛煉全流程，實現鍛煉高效化與科學化課外體育鍛煉其特點主要體現在參與方式、活動內容、組織形式、空間范圍和自主選擇性等方面，這些特點共同構成了課外體育鍛煉的獨特魅力。由于課外體育鍛煉的形式和內容豐富多樣，因此，教師很難根據活動形式來判斷學生的活動量，而智能可穿戴設備通過集成先進的傳感器技術和人工智能算法，已經能夠對用戶的體育鍛煉進行全方位、精細化的監測和管理，從而優化課外體育鍛煉的全流程，實現鍛煉的高效化與科學化。通過采用高精度傳感器和運動捕捉技術，智能穿戴設備能監測運動姿態，如跑步時的腳步

43、著地方式、騎行時的踩踏力度分布等。結合人工智能算法分析，設備可即時反饋錯誤姿勢，提供糾正建議，減少運動傷害，提高運動效率。在鍛煉過程中，智能穿戴設備如智能手表、運動手環等，能夠實時監測心率、步頻、速度、卡路里消耗、運動距離等關鍵指標，幫助用戶實時了解自己的運動狀態。引導用戶調整運動強度，避免過度訓練或訓練不足，用戶可以清晰看到自己的進步軌跡，調整長期鍛煉計劃，實現持續的自我提升。許多智能穿戴設備通過連接社交媒體或特定健身 APP，允許用戶分享運動成就、參與線上挑戰，與朋友或全球用戶競爭排名，增加鍛煉的樂趣和動力。同時，這些平臺也會提供勛章、獎勵等激勵機制，鼓勵中國人工智能系列白皮書體育人工智能

44、14用戶堅持鍛煉。部分智能穿戴設備還具備環境監測功能，如監測紫外線強度、空氣質量等，為戶外運動提供健康防護建議。在特殊時期，如疫情期間，還能通過體溫監測等功能，保障鍛煉者的安全。通過上述方式，智能可穿戴設備在課外體育鍛煉中扮演著教練、監督者和激勵者的角色，幫助用戶實現鍛煉的高效化與科學化，提升運動效果，同時增強運動的趣味性和可持續性。2.4在大眾健身領域的應用現狀2.4.1 研發智能可穿戴設備，監測健身運動數據隨著大眾健身運動的蓬勃興起，基于可穿戴設備的智能健身產品研發正在高速發展。目前，智能可穿戴設備不僅局限于簡單地記錄運動者的步數、心率等，還能通過將“知識圖譜+深度學習算法”嵌入智能可穿戴

45、設備中使其可以動態、完整地監測和記錄健身活動全過程，并且可以通過構建的算法模型對采集的數據進行處理與分析，從而能更加智能化、專業化、個性化地針對用戶在體育鍛煉過程中的身體活動狀況進行監測，并能實時提供反饋建議和進行錯誤動作糾正，監測身體活動狀況和能量消耗，預防運動損傷。隨著人工智能技術的快速發展，基于深度學習能耗預測模型的人工智能驅動分析嵌入至可穿戴設備中，提高了健身過程中能量消耗監測結果的信效度15。運動愛好者可根據自身健身需求及具體運動場景選擇適合的智能可穿戴設備，精準量化分析運動數據，以最大限度地發揮體質健康監測設備的作用。2.4.2 研發可穿戴智能化運動設備，輔助運動障礙人群健身隨著我

46、國人口老齡化程度逐漸加劇，因年齡增長而出現的各種疾?。ㄈ缧姆喂δ芟陆?、骨質疏松等）成為導致運動障礙的主要因素。世界衛生組織（WHO）的相關調查顯示，中國腦卒中發病率排名世界第一，且腦卒中發病正趨于年輕化16。而抑制此類趨勢的重要措施就是進行科學、長期的體育鍛煉，需要應用精細化和智能化的可穿戴中國人工智能系列白皮書體育人工智能15設備進行實時監控，幫助運動障礙人群根據其鍛煉時的機體狀況制定個性化方案。例如，嵌入式慣性傳感器被用于設計患者康復的功能性運動，基于心電和肌電的可穿戴設備可為腦和脊髓損傷的患者制定運動計劃以恢復運動能力。近年來，智能可穿戴設備通過結合機器學習算法，實現了針對運動障礙患者的

47、個體化診療和遠程醫療17。例如，可穿戴外骨骼被用于康復訓練，嵌入的機器學習算法模型能結合用戶的運動障礙情況及運動狀態自動調節助力閾值，輔助患者重建神經肌肉運動模式。針對老年性疾病，以主動健康為導向，人工智能正在逐漸成為個性化運動處方制定的關鍵技術，推動著智能化可穿戴運動設備的高速、高質量發展。2.4.3 建立慢病風險預測算法，指導科學健身和健康管理智能可穿戴設備在指導大眾健身和降低各類慢病風險方面發揮著重要作用。通過持續收集監測并記錄用戶的健康數據，包括心率、血壓、血糖水平、睡眠質量以及日?；顒恿康?，智能可穿戴設備能夠為用戶提供一個全面的健康狀況概覽，從而幫助用戶更好地了解自己的身體狀況。不僅

48、如此，智能可穿戴設備還能根據這些數據預測慢病風險。例如，通過持續監測用戶的心率和血壓，設備可以及時發現異常情況，并提醒用戶采取相應措施以降低心臟病和高血壓等慢病的風險。此外，對于已經患有慢病的人群，這些設備還可以幫助他們更好地管理病情，如提醒按時服藥、監測病情進展等。智能可穿戴設備的使用還能夠提升用戶的健康意識和自我管理能力。通過定期查看和分析設備提供的健康數據報告，用戶可以更加清晰地了解自己的健康狀況及潛在風險。這種自我認知的增強有助于用戶更加主動地關注和管理自己的健康，及時采取預防措施以應對潛在的健康問題?；谶@些健康數據及風險預測，智能可穿戴設備還能夠為用戶提供個性化的健身指導。通過分析

49、用戶的心率、活動水平等數據，設備可以推薦適合用戶的運動類型和強度，確保鍛煉既安全又有效。此外，設備還可以中國人工智能系列白皮書體育人工智能16根據用戶的健身目標和進展情況，定期調整訓練計劃，以幫助用戶持續取得進步。因此，智能可穿戴設備通過健康監測、個性化健身指導、慢病風險預警與管理以及促進健康生活習慣的養成等方式，有效地指導大眾進行科學的健身活動并降低各類慢病的風險。2.4.4 制定健身計劃和提供互動平臺，增強健身動力和良好習慣健身動機是個體參與體育鍛煉的重要內部驅動力，也是改善良好生活習慣的重要途徑?？纱┐髟O備為用戶提供了設定具體健身目標的平臺，并通過進度條或提醒功能幫助用戶達成這些目標。這

50、種目標導向的方法能夠有效增強用戶的參與度和動力，讓他們更有動力去堅持健身計劃，并且這些智能設備可以根據用戶的健身計劃制定出健康合理的飲食清單和睡眠模式，提供營養建議和睡眠改善策略，全面促進健康生活方式。此外，許多可穿戴設備還提供了完善的社交平臺，用戶可以通過分享活動記錄、成就甚至與他人競爭來增強健身的樂趣，促進用戶的持續參與。這種社交互動不僅能夠增加用戶的動力，還能夠建立一個支持和鼓勵的社群，讓用戶感受到更多的支持和激勵，同時也引導用戶形成一個積極健康的心態。許多可穿戴設備引入了游戲化元素，通過設定明確的目標和獎勵機制來激勵用戶。例如，當用戶達到每日步數目標時，設備會給予小成就提示或者獎勵，這

51、種即時的正反饋能夠顯著提升用戶的運動積極性，這種持續的正向激勵有助于用戶形成長期穩定的健康行為模式。同時，設備還支持與朋友間的健康競賽，讓用戶在競爭中享受運動的樂趣，更容易養成堅持運動的好習慣。這種寓教于樂的方式不僅讓健康管理變得有趣，還能幫助用戶更好地達到健身目標。2.4.5 研發腦機接口設備，提高功能受限人群的生活質量隨著人口老齡化趨勢的日益顯著，腦機接口技術為應對這一社會變革帶來了革命性的解決方案，為提升老年人的生活質量開辟了新的可能性。對功能受限人群，腦機接口扮演著至關重要的角色，它不僅中國人工智能系列白皮書體育人工智能17可通過意念控制技術促進獨立生活，還通過人機交互方式增強了社會參

52、與度。首先，針對癱瘓或有嚴重運動功能障礙的個體，腦機接口技術能夠幫助他們通過思維控制外部設備，如義肢、輪椅等，實現基本的日?；顒雍妥岳砟芰?，幫助恢復運動和認知功能，甚至重新獲得行走能力。其次，腦機接口設備可用于治療記憶力衰退和其他認知功能障礙，通過刺激或輔助大腦相關區域，提升患者的記憶力和認知能力，并通過情緒監測工具，識別并緩解使用者的孤獨、抑郁情緒，提升整體心理健康水平。最后，對于存在語言障礙的個體，腦機接口可作為一種交流工具，將他們的神經信號轉化為語言或文字，促進與外界的溝通，減輕了因身體限制導致的社會隔離感。2.5本章小結當前應用于體育場景的穿戴傳感器包括心電、心率、肌電、呼吸、體溫等生

53、理傳感器，以及位置、角度、加速度等運動學傳感器，還有力、力矩等力學傳感器。隨著應用需求的不斷明晰和演化，柔性化、小型化、輕質化成為穿戴傳感器尺寸和形式的發展趨勢。同時，還要求傳感器具備高精度、高采樣率、長待機時間等高性能，并具備防水、抗高/低溫、防濕等性能以適應極端環境。在數據處理方法方面，還需要發展具有高信噪比的濾波技術，實現數據的自動、實時、同步處理。在未來的發展中，智能可穿戴設備需通過多源融合以集成更多傳感器和功能。而隨著人工智能技術的發展，個性化服務也將成為智能可穿戴設備發展的重要方向，通過收集用戶的生理數據、行為習慣等信息，為用戶提供量身定制的健康管理計劃和運動指導，以極大地提升用戶

54、體驗。除了應用于運動追蹤和健康監測方面，可穿戴設備也將進一步與虛擬現實（VR）、增強現實（AR）體驗、智能家居控制等領域相結合，成為物聯網生態中的重要節點，與其他智能設備和云服務深度整合，形成全方位的生活服務網絡。中國人工智能系列白皮書體育人工智能18第 2 章參考文獻1 Wu Y,Li Y,Tao Y,et al.Recent advances in the material design forintelligent wearable devices.Materials Chemistry Frontiers,2023,7(16):3278-3297.期刊2 Zhao C.Applicat

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56、5(03):233-256.期刊5 Whiteley R.Moneyball and time to be honest about preseasonscreening:it is a sham making no inroads on the 1 billion dollarinjury costs in baseball.British journal of sports medicine,2016,50(14):835-836.期刊6 陳小平.競技運動訓練發展的主要趨勢科學化.中國體育教練員,2022,30(2):4-6.期刊7 蘇炳添，李健良，徐慧華，等.科學訓練輔助：柔性可穿戴傳感

57、器運動監測應用.中國科學：信息科學，2022,52(1):54-74.期刊8 北京冬奧會探索：各種傳感器一覽.https:/ 讓全身的肌肉都智能起來Athos 智能壓縮衣.https:/ Chidambaram S,Maheswaran Y,Patel K,et al.Using artificialintelligence-enhanced sensing and wearable technology in sportsmedicine and performance optimisation.Sensors,2022,22(18):中國人工智能系列白皮書體育人工智能196920.期刊11

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60、刊15 ODriscoll R,Turicchi J,Beaulieu K,et al.How well do activitymonitors estimate energy expenditure?A systematic review andmeta-analysis of the validity of current technologies.British journalof sports medicine,2020,54(6):332-340.期刊16 Feigin VL,Stark BA,Johnson CO,et al.Global,regional,andnational

61、burden of stroke and its risk factors,1990-2019:asystematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019.The Lancet Neurology,2021,20(10):795-820.期刊17 何娟娟，姚志明，李波陳，等.基于可穿戴設備的帕金森病運動遲緩檢測評估方法研究進展.中國醫療器械雜志，2019,43(6):432-435.期刊中國人工智能系列白皮書體育人工智能20第 3 章 計算機視覺技術計算機視覺是人工智能的一個重要分支，主要是應用機器學習和神經網絡等方法從數字

62、圖像、視頻和其他視覺數據中獲取信息。計算機視覺可根據目標任務細分為各種技術，包括圖像處理、圖像識別、圖像分割、圖像聚類、目標檢測與跟蹤、人體姿態估計、圖像深度估計、人臉檢測與識別、動作識別與分析、行為分析和理解、三維重建、基于視覺的生理特征檢測、可視化、光學字符識別，等等。計算機視覺技術當前已廣泛應用于體育領域，且在未來有著巨大的應用潛力?；趹脠鼍昂退藐P鍵技術，體育領域的計算機視覺技術可以歸納為以下幾類。圖像識別：識別圖像畫面中的人體或裝備，如生物體征、籃球、羽毛球拍等。運動跟蹤：追蹤視頻中的運動對象，分析其運動姿態、軌跡和速度，并確保不受多人或復雜環境的影響。姿勢估計：評估運動姿勢和動

63、作準確性，提供實時反饋。三維重建：通過多個攝像頭捕捉的 2D 圖像，重建 3D 場景模型及 3D 人體骨骼模型，以更全面地分析運動。動作識別與定位：以運動員的精準動作捕捉為基礎，可實現對動作序列的類型判別與起始與結束動作定位。運動可視化：運動員和比賽場地的三維模型重建可用于可視化及進一步分析。深度學習：利用深度學習算法，提高系統對復雜動作和場景的識別和分析能力，提高動作識別的算法精度及其泛化能力。模式識別：識別和分類不同的運動模式，為教練員提供訓練建議。異常動作檢測：監測運動過程中的異常行為或潛在傷害風險并及時預警。數據融合：整合來自不同傳感器和攝像頭的數據，提供更全面的分析結果。3.1在競技

64、體育領域的應用現狀3.1.1 研發智能輔助訓練系統，評估運動員動作質量在競技體育領域，通過系統的體育訓練和科學的教學方法，運動員可以提升技術水平、增強體能。然而，傳統的訓練方法通常依賴于中國人工智能系列白皮書體育人工智能21教練的經驗和肉眼觀察，耗時耗力且準確性和科學性難以保證。此外依賴肉眼觀察容易忽略部分關鍵細節，即使是經驗豐富的教練，也可能因為觀察角度、光線條件等因素而難以準確捕捉運動員的所有細節動作。此外，由于無法實時獲取反饋結果，使得運動員在訓練過程中無法即時了解自己的動作是否正確，導致錯誤動作得不到及時糾正，甚至在錯誤的動作模式下長時間訓練，形成錯誤的運動習慣，影響訓練效果和運動表現

65、，甚至增加受傷的風險。隨著競技體育水平的不斷提高，運動員的訓練需求也在不斷增加。運動員不僅需要在技術、體能和心理素質上全面提升，更需要采用更加科學和系統的方法來優化訓練過程，減少訓練中的無效投入和潛在的運動損傷風險。在這樣的背景下，基于計算機視覺技術的智能輔助訓練系統應運而生，通過運動員動作的精確捕捉和實時分析，成為提升訓練效果和減少運動損傷的重要工具。智能輔助訓練系統的核心在于利用人工智能和計算機視覺技術，通過高精度攝像頭和傳感器對運動員的動作進行實時捕捉和分析。這些系統能夠記錄運動員的每一個動作細節，并生成詳盡的數據報告。通過對這些數據的分析，教練和運動員可以獲得關于動作技術、身體姿態、力

66、量分布等方面的詳細反饋，從而進行針對性的調整和改進。系統通常由視頻捕捉、動作識別與跟蹤、動作質量評估和實時反饋機制等多個模塊組成。每個模塊在整個系統中都發揮著關鍵作用，共同構建高效、精準的智能訓練環境。隨著人工智能和計算機視覺技術的飛速發展，智能輔助訓練系統在體育領域得到了廣泛關注和應用。這些系統不僅能夠提供更加科學和精確的訓練方法，還能夠通過大數據分析和機器學習，不斷優化訓練方案，提升運動員的整體表現。此外，智能輔助訓練系統還可以記錄和存儲大量訓練數據，幫助教練和運動員進行長期的訓練效果評估和進度跟蹤，制定更加合理和有效的訓練計劃。中國人工智能系列白皮書體育人工智能223.1.2 構建視頻輔

67、助裁判系統，提高賽事判罰準確性隨著競技體育的快速發展和比賽激烈程度的不斷提高，裁判判罰的準確性和公正性已經成為比賽公正性的核心要素之一。在高強度的比賽環境中，裁判員的決策可能受到多種因素的影響，導致誤判和漏判，從而對比賽結果產生重大影響，并損害運動員的公平競爭精神。視角限制是裁判判罰面臨的一個主要挑戰。裁判員在場地上的位置和角度可能無法覆蓋比賽中的所有關鍵區域，尤其是在快速變化的比賽情況下，一些細節和動作可能因視角問題被遮擋或遺漏，導致裁判無法做出準確的判斷。瞬間判斷失誤也是一個常見的問題。高強度的比賽要求裁判在極短的時間內做出決策，這種情況下，瞬間的視覺信息處理和判斷容易出現錯誤。例如，在足

68、球比賽中，判定越位或犯規的瞬間決策需要裁判在幾秒鐘內做出，而這段時間內可能包含多個復雜的運動和干擾因素。復雜的比賽環境進一步增加了裁判判罰的難度。在大型比賽中，觀眾的噪音、選手的快速移動以及不斷變化的比賽局勢都可能對裁判的判斷造成干擾。這些環境因素增加了裁判員準確判罰的難度，誤判和漏判的風險也隨之增加。為了應對這些挑戰，視頻輔助裁判系統（VAR）作為一種新興技術應運而生，并在多個體育項目中得到廣泛應用。VAR 系統核心目標是在復雜的比賽環境中，通過技術手段檢測出潛在的違規行為，并為裁判提供清晰的視頻證據，協助裁判員做出更為公正的判罰決策，確保比賽結果的公平性。VAR 系統的組成包括多角度視頻捕

69、捉、視頻回放與分析、實時反饋機制和自動化判罰系統。多角度視頻捕捉通過在比賽場地的關鍵位置布置多個高清攝像頭，系統能夠從不同視角捕捉比賽中的每一個細節。這些攝像頭通常具有高分辨率和高幀率，能夠實時捕捉快速運動的細節。這些高科技攝像頭不僅能夠捕捉到球員的每一個動作，還能夠記錄比賽場地的全景，提供全面的視覺資料，為裁判提供可靠的判罰依據。視頻回放與分析通過計算機視覺和機器中國人工智能系列白皮書體育人工智能23學習算法對實時捕捉到的視頻畫面進行處理和分析。這些先進技術使VAR 系統能夠自動檢測出潛在的違規行為，如越位、犯規等，并為裁判提供清晰的視頻證據。自動化判罰系統是 VAR 技術發展的重要方向之一

70、。盡管并不是所有的 VAR 系統都包含這一部分，但利用人工智能和深度學習技術，VAR 系統可以實現部分判罰的自動化，從而提高判罰效率和準確性。例如，通過深度學習在體育裁判系統中的應用，系統能夠自動分析比賽中的各種數據，識別出潛在的違規行為，并生成自動化的判罰建議。這不僅減少了人為誤判的可能性，還顯著提高了比賽的流暢性，減少了比賽中的中斷時間。目前，VAR 已經廣泛應用于各種體育賽事中，顯著提升了比賽的公正性和判罰的準確性。在網球和羽毛球等快速節奏球類運動中，視頻輔助裁判技術稱為鷹眼技術1。最早的鷹眼技術首次應用于 2001年巴基斯坦和英格蘭的板球比賽中，并于 2006 年正式引入美國網球公開賽

71、。如圖 3-1 所示，鷹眼技術通過多攝像頭系統和三角測量原理，實現對球體軌跡的精確跟蹤和實時回放，幫助裁判做出正確判決，顯著減少了人為誤判。通過 3D 動畫回放和慢動作展示，觀眾可以更清晰地了解比賽過程和判罰依據，增加了比賽的透明度和觀賞性。鷹眼系統在網球比賽采用了一種稱為電子線路判定（ELC）的雙目立體視覺系統，該系統在網球場周圍安裝了十多個獨立攝像頭，以跟蹤球員的擊球和運動。其中，超高速攝像頭可以以每秒 340 幀的速度記錄球的運動，展示球的運行軌跡和反彈痕跡，精度高達 3.6 毫米。此外，鷹眼系統還可以集成更多的視頻回放攝像頭，通過遠程控制攝像頭，可以將視頻中捕捉到的圖像數字化存儲在硬盤

72、上，以便從不同角度進行分析。中國人工智能系列白皮書體育人工智能24圖圖 3-1 鷹眼系統輔助網球比賽判罰鷹眼系統輔助網球比賽判罰1足球比賽中，越位、犯規和進球等關鍵事件的判定往往直接影響比賽結果。VAR 系統通過多角度攝像頭捕捉比賽的每一個細節，結合先進的視頻分析技術，能夠準確識別越位情況、判定犯規行為以及確認進球的有效性。當比賽中出現爭議性進球時，VAR 系統能夠迅速回放進球過程，并通過多角度分析確認進球是否有效，從而為裁判提供可靠的判罰依據。此外，為解決許多國家缺乏裁判員和 VAR 基礎設施成本高昂的問題，Held2等人提出了一種視頻助理裁判系統（VARS），利用多視角視頻分析的最新研究成

73、果自動識別和分類足球比賽中的犯規行為，為裁判提供實時反饋，輔助正確判罰。同時，該系統引入名為 SoccerNet-MVFoul 的新數據集，包含多個攝像機視角 下 的 足 球 犯 規 視 頻，并 由 專 業 裁 判 進 行 詳 細 標 注。在SoccerNet-MVFoul 數據集上進行的實驗表明，VARS 系統在犯規類型分類任務中的準確率達到 47%，在犯規嚴重程度分類任務中的準確率達到 43%，顯示了其在實際應用中的潛力。綜上所述，視頻輔助裁判系統在競技體育中的應用極大地提高了判罰的準確性和公正性。通過多攝像頭視頻捕捉、計算機視覺算法分中國人工智能系列白皮書體育人工智能25析和實時反饋等技

74、術手段，視頻輔助裁判系統為裁判提供了強有力的技術支持。未來，隨著技術的不斷進步和應用的普及，視頻輔助裁判系統將會在更多的體育項目中得到應用，為體育比賽的公平性和觀賞性做出更大貢獻。視頻輔助裁判系統的廣泛應用不僅提升了比賽的公正性，也增加了觀眾對比賽結果的信任和滿意度。3.2 在學校體育領域的應用現狀3.2.1 構建學校運動訓練與教學系統，改善體育課堂教學效果在普教、高教的教學訓練及考核場景下，校園體育的技術應用升級經歷了三個階段，分別為傳統人工階段、信息化系統及物聯網設備引入階段以及人工智能應用初級階段。在傳統人工階段下，體育教學主要依賴教師的直觀觀察和手動記錄，體育技能及知識的授予主要依賴“

75、言傳”及“身教”，這種方法雖然直接，但效率較低，且容易受到人為因素的干擾。隨著教育信息化改革的逐步深化，信息化系統也開始逐步覆蓋以往人們關注較少的體育課堂中，這一階段的特點是利用物聯網的相關設備，如藍牙/射頻識別手環、紅外識別、GPS 等相關設備進行相關身體數據的收集、存儲和初步分析，提高了教學管理的效率和準確性，并進一步豐富了體育教學的維度。進入人工智能技術爆發階段，校園體育技術應用迎來了質的飛躍，大量學校主動應用人工智能，將人工智能技術滲透體育教學環節方方面面，包括上課、訓練、測試、考核、運動會、課后作業等各類場景。計算機視覺結合人工智能技術，通過攝像頭的視頻捕捉學生運動過程，使得數據分析

76、更加深入和智能，能夠對學生的動作進行精確捕捉和分析，提供個性化的訓練建議，甚至預測運動損傷風險。此外，還能夠根據學生的學習進度和表現，自動調整教學內容和難度，實現真正的個性化教學。人工智能應用階段的校園體育技術應用，不僅提高了教學的質量和效率，也為學生的全面發展提供了更加科學和人性中國人工智能系列白皮書體育人工智能26化的支持。隨著技術的不斷進步，未來的校園體育教學將更加智能化、精準化，為學生提供更加豐富和高效的學習體驗?；谟嬎銠C視覺的學校運動訓練與教學系統，是應用場景與軟硬件結合的深度融合，其前端形態一般由四大模塊構成。視頻捕捉模塊負責實時捕捉運動員或學生的動作和運動過程，通常使用高清攝像

77、頭進行錄制。顯示交互模塊用于展示捕捉到的視頻流，并提供用戶界面供教練員或學生進行交互，如暫停、回放、慢動作等。視頻計算及處理模塊負責對捕捉到的視頻進行分析，使用計算機視覺技術識別和追蹤運動中的各種參數，如速度、角度、姿勢等。后端平臺模塊與后端服務器進行數據交換，存儲分析結果，提供數據備份、恢復和遠程訪問等功能。在運動場景下的人體具有多尺度、多姿態、存在密集遮擋的特性，應用場景也對視覺算法模型提出了輕量化的需求。為了實現高精度的人體檢測，模型在多層特征融合的金字塔上分別做預測，實現對大中小等不同尺度目標的覆蓋。針對運動過程中的人體表現出的豐富姿態以及嚴重遮擋問題，如仰臥起坐（圖 3-2）、俯臥撐

78、等的人體自遮擋，以及中長跑運動項目存在人員密集、人員之間的互相遮擋，需要從數據分布和標簽分配的角度進行優化，以適應特殊姿態數據分布，提高模型對于特殊姿態的魯棒性；網絡訓練中，為了提高預測精度利用網絡預測輸出的質量和分布，使用計算和優化方法來生成可靠的軟標簽代替根據給定規則生成的硬標簽，以此減少歧義標簽，提高模型在擁擠場景中的魯棒性。中國人工智能系列白皮書體育人工智能27圖圖 3-2 基于計算機視覺技術測試仰臥起坐基于計算機視覺技術測試仰臥起坐3隨著科技的不斷進步，計算機視覺技術將與可穿戴設備、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術實現更深層次的整合。這種整合將為學生提供沉浸式的學習體驗，使他

79、們能夠在模擬的環境中練習和完善運動技能。例如，通過 VR 技術，學生可以體驗不同的運動場景和條件，而可穿戴設備則可以實時監測學生的生理狀態和運動表現，為教練提供即時反饋。這種多技術融合的趨勢將極大地豐富教學手段，提高教學互動性和學習效果。深度學習等人工智能技術的應用，將使得動作捕捉和分析更加智能化和精準化。通過訓練深度神經網絡，系統能夠識別和理解復雜的運動模式，從而為每個學生提供定制化的訓練建議。此外，智能分析還能夠預測學生的進步趨勢和潛在問題，幫助教練及時調整訓練計劃。隨著算法的不斷優化，未來的智能分析將更加精細，能夠捕捉到更微妙的動作差異，為個性化訓練提供強有力的支持。3.2.2 建立體育

80、課堂智能預測系統，準確評估學生的運動損傷風險在現代教育體系中，學校體育課程不僅承擔著培養學生身體素質和運動技能的重要任務，更是塑造學生健康生活方式和團隊合作精神中國人工智能系列白皮書體育人工智能28的關鍵環節。然而，如何在體育教學過程中有效地評估和預防學生運動損傷風險，一直是教育工作者面臨的一項艱巨挑戰。這一問題的核心難點在于，傳統的體育教學環境往往缺乏高效的數據收集和分析手段，教師難以對所有學生的動作進行全面、細致的跟蹤和分析，從而無法及時發現并預防潛在的運動損傷。隨著計算機視覺技術的引入，這一難題有了新的解決途徑。視覺技術以其先進的圖像捕捉和分析能力，為學生運動前的準備、課堂中的運動行為提

81、供了一種全新的數據獲取和分析手段。這一技術通過高精度的攝像頭捕捉學生在運動中的每一個細節，結合強大的圖像處理和模式識別算法，能夠對學生的動作，甚至是針對該學生個性化的運動行為進行跟蹤并進行實時的分析和評估（圖 3-3）。在運動場景中的常見運動風險種類包含：由于人員碰撞或自我動作失衡所導致的運動跌倒，以及不當姿勢或技術錯誤等可能造成的運動損傷。運動跌倒風險預警往往使用基于深度學習的人體姿態估計技術，通過識別人體關鍵點的變化來檢測異常動作。當系統檢測到人體姿態的急劇變化或不符合正常運動模式的姿態時，即判定為跌倒動作。圖圖 3-3 基于計算機視覺技術的運動損傷風險評估基于計算機視覺技術的運動損傷風險

82、評估3中國人工智能系列白皮書體育人工智能29當前，基于計算機視覺的運動損傷風險檢測技術面臨如下挑戰。首先是技術復雜性。這不僅涉及到對異常運動行為的視覺分析模型的建立，同樣也需要對運動生理學和生物力學原理等相關知識的深入理解，并將這些知識與系統相結合，一旦出現可能造成風險的動作時或異常生理信號時能迅速響應并進行預警。此外，單一視覺模型無法完全覆蓋所有進行風險預警時可能需要的數據維度，所以可能需要通過引入其他傳感器檢測更多維度的信息，系統也就需要能夠處理和分析來自不同源的大量數據，包括視頻、傳感器、生理監測等，這要求高度的數據處理能力和算法優化。其次是預警系統的響應速度。當前階段，智能預測系統的響

83、應時間可能受到數據處理速度、算法效率和硬件性能的限制。因此，提高系統的響應速度需要技術創新和硬件升級，以確保預警信息能夠在關鍵時刻迅速傳達給相關人員。再次是數據的連續性和完整性。為了確保評估的準確性，避免由于過多誤報而造成相關管理人員困擾，需要持續收集和更新學生的運動數據。這要求建立一個穩定和可靠的數據收集機制，能夠長期跟蹤學生的運動表現和生理反應。同時，數據的完整性也需要通過數據清洗、驗證和備份等措施來保證，以防止數據丟失或損壞。未來運動損傷風險評估模型可以持續優化，以提高預測的準確性和可靠性。這可能包括開發新的算法、改進現有模型的參數調整，以及利用更大的數據集來訓練模型。同時為了提高評估的

84、全面性，需結合更多類型的數據。這包括生理數據（如心率、血壓）、環境數據（如溫度、濕度）以及心理狀態數據，以獲得更全面的運動表現和健康狀態的視圖。結合運動損傷風險評估，可提出個性化健康管理。針對不同學生，定制更加個性化的風險預警方案。系統將能夠根據每個學生的運動歷史、生理特點和健康數據，提供定制化的運動建議和健康管理計劃。中國人工智能系列白皮書體育人工智能303.3 在大眾健身領域的應用現狀3.3.1 構建沉浸式運動健身系統，打造 AI健身“元宇宙”對于大眾健身領域，提高身體健康、豐富文化生活、帶動產業經濟發展形成良性循環是主要目的。通過各種運動場景通過結合虛擬現實設備和訓練項目已經成為 AI+

85、健身元宇宙的新方向。人工智能技術能夠更好地整合芯片、運動行為識別技術、虛擬現實與增強現實技術以及運動主動干預技術，形成針對不同層次年齡段的個體化運動健身系統，為最終實現沉浸式運動提供技術保障。經過多年的發展演進，已經從智能穿戴設備和傳感器的單一數據采集階段，發展到適應廣大不同層次運動人群的 AR/VR/MR 沉浸式系統和大場景免穿戴沉浸式運動健身交互系統，人工智能可以實時監測用戶的運動數據，幫助用戶調整訓練強度和方式，提高運動效果。AR/VR 沉浸式運動健身系統通過計算機視覺技術進行位置跟蹤、深度感知與物體識別跟蹤，并結合語音識別、內容渲染生成等技術，將現實世界的完整運動過程及數據投射到虛擬環

86、境中，并通過豐富的內容生成技術，提供全新的運動健身交互體驗。用戶戴上頭戴式顯示器后，即可通過它來觀看虛擬世界和現實世界的融合畫面。傳感器將用戶的動作實時捕捉并傳輸到計算機系統中，計算機系統利用傳感器數據和預設的訓練方案來生成相應的虛擬內容，并通過頭戴式顯示器展示給用戶。其次，虛擬現實還可以與健身器材結合，提供更加真實的運動感受。比如，使用虛擬現實眼鏡與運動單車相結合，用戶原地騎車的動作轉變為在虛擬的山路上進行騎行，這種互動性的設計不僅增加了鍛煉的趣味性，還使運動更具挑戰性，激發用戶的積極性。中國人工智能系列白皮書體育人工智能31圖圖 3-4 利用利用 VR 眼鏡在虛擬現實環境中鍛煉眼鏡在虛擬現

87、實環境中鍛煉4圖圖 3-5 與動感單車結合的虛擬現實鍛煉與動感單車結合的虛擬現實鍛煉5AR 系統還可以為游泳專業運動提供創新的訓練方式。其利用波導光學技術和一系列板載傳感器提供實時指標、指導訓練和實時游泳指導。系統利用人工智能跟蹤用戶運動和顯示時間、距離、劃手頻率和劃手次數等指標；中心端通過獲取大量實時數據反饋動作姿態的矯中國人工智能系列白皮書體育人工智能32正方案，通過前端進行“教練”指導，獲得沉浸、高效的游泳運動體驗。圖圖 3-6 游泳教練游泳教練輔助訓練輔助訓練系統系統6隨著元宇宙產業的深化，大場景沉浸式運動場館異?；钴S，以計算機視覺為核心技術，使人機交互場景具備沉浸式體驗價值。大規模沉

88、浸式運動健身的核心價值體現為“適應廣、免穿戴、高交互”，有效解決人群運動中的設備負擔問題。相較于傳統的元宇宙交互項目，彌補了單人、多人無法進行交互運動的短板，同時增強了真人與虛擬場景的互動體驗，更加沉浸地體驗互動的樂趣。圖圖 3-7“元宇宙元宇宙”沉浸式運動健身場館沉浸式運動健身場館7中國人工智能系列白皮書體育人工智能33通常大場景沉浸式運動場館具備人體姿態和動作跟蹤識別技術、精準的裝備定位與跟蹤技術、云計算存儲技術、大模型技術，結合可擴展的場地影音呈現系統、完整的沉浸式故事情節。其中視覺技術主要基于運動場景的 3D 重建技術，結合動作模型庫及人體運動功能學的特點，利用雙目、多目相機獲取三維人

89、體關鍵點進行運動姿態估計，并結合智能芯片運算平臺進行高效視覺計算、深度獲取、點云配準、網格重建等工作。通過運動姿態分析算法，使用算法融合局部和非局部的時空信息，可實現多種人體動作進行精細識別和運動行為分析，具備傳統傳感設備所不具備的運動過程跟蹤以及人體姿態分析的能力。圖圖 3-8 大場景下人體運動姿態估計與表面重建大場景下人體運動姿態估計與表面重建8在專業運動領域，大場景沉浸式運動交互中需要多模態大模型和全新形態的復雜 AIGC 系統，結合圖像理解、自然語言處理、三維重建技術等多模態任務與數據，利用參數量更大的模型能力，提高系統對大場景的重建能力和人員行為的理解能力，并結合大語言模型的歸納推理

90、能力，為用戶輸出更準確優質的內容。大場景沉浸式運動健身需要根據沉浸式內容引領進行運動，沉浸式內容展示中需要記錄運動人員的實時位置，避免激烈運動產生碰撞傷害，因此基于時序光點編中國人工智能系列白皮書體育人工智能34碼的視覺檢測技術，可根據大規模人群的人體姿態變化位置，主動調節位置計算模型，保證采集數據的一致性、可靠性，避免遮擋或場景切換過程中出現的誤識別問題。通過佩戴小型輔助裝置，可有效解決大規模人群運動中視覺 ID 跟蹤定位失效情況下人員重識別定位，或無視覺 ID 跟蹤下的大規模人員定位問題。大場景沉浸式運動健身中的物聯網技術將真實世界中的物理實體元信息，進行采集、傳輸、同步、增強之后，得到運

91、動交互中可以使用的通用數據，打通了虛擬數字空間和物理現實空間的壁壘，通過一系列的坐標變換和運動規劃，可以獲取在沉浸式物理空間可執行的動作指令。當前沉浸式運動健身系統，距離精準評價還有一定的技術應用過程。系統需要能夠理解復雜的環境布局，進行空間推理和關系建模，以適應不同的健身場景，并完成對用戶的形態、表情、手勢等進行精細重建，以提供更真實的交互體驗。此外，沉浸式運動場景的設計機制仍需要大量的優質運動內容進行豐富，無論是 APP、VR、場館等，通過不同產品形態向用戶進行傳播培養，獲得運動健身的收益。同時大模型時代下，用戶隱私和數據安全如何遵守數據保護法規，確保技術應用符合相關法律法規，也是該行業發

92、展中需要面臨的合規問題。3.3.2 研發智能健身教練系統，提供科學的健身指導隨著社會的發展，現代人要應付快節奏的學習、工作和生活，要面臨越來越多的競爭和挑戰，人們的生理和心理隨時都有可能發生老化和病變，加上環境污染，慢性病發病率連年上升，亞健康人群與日俱增，心理問題更是屢見不鮮，這些都嚴重地威脅到了人類的健康，運動健康成為生活幸福指數的關鍵指標，人們在運動健身過程中更關注運動的科學性和運動損傷帶來的風險。在大眾健身計劃的實施過程中，使面向科學健身運動的研究取得快速的發展和廣泛的應用。因此，人工智能技術的普及為運動健身指導提供專業化的條件，不同層級的運動處方與運動健身的關聯，造就了智能健身教練系

93、統。中國人工智能系列白皮書體育人工智能35健身運動處方已成為各國實施健康計劃的重要內容健身運動處方的研究已具有較完整、成熟的理論和實踐，已深入美國、加拿大、德國等經濟發達國家的家庭、社會，許多發達國家非常重視應用健身運動處方提高國民的體質和健康素質。美國政府從 1990 年開始實施全國性健康計劃健康公民 2000 年。美國總統體育與健康委員會組織專家制定出指導性成年人有氧鍛煉健身運動處方，指導大眾科學健身，使運動處方的應用成為實施體育健康目標的重要組成部分。日本從 80 年代開始，提出體育發展的兩項基本任務：一是推廣應用運動處方的理論和方法；二是改善體育設備，并在大、中、小學的學校體育中推廣運

94、動處方。他們改變了傳統的以運動為中心的體育教學方法，確立了現代體育科學方法以身體為中心的體育教學方法，即健康診斷體力測定確定鍛煉目標選擇運動項目制定運動處方實施校內、外鍛煉。按照以增強體質為中心的指導思想，體育教師指導學生制定運動處方。為了應對這些挑戰，智能健身教練系統作為一種新興技術應運而生，并在多個體育項目中得到廣泛應用。智能健身教練系統使用設備攝像頭實時捕捉用戶的動作，為后續的姿態估計和動作識別提供輸入數據，利用人體姿態識別技術，生產實時、高精度人體姿態檢測的算法，分析圖像或視頻中人體的姿態、動作和行為，實現對人體姿態的自動識別和分類，同時自動檢測人體骨骼的關鍵點，以實現對人體動作的精確

95、識別。在運動動作識別過程中，人工智能的深度神經網絡對鍛煉動作進行分類，以識別不同的健身動作，減少由于快速動作帶來的噪聲，提高識別的準確性。大模型優化技術可實現各類人群在不同運動中的數據分析和個性化運動處方推薦，兼容不同的使用環境和設備性能。智能健身教練系統是一個集成了多種人工智能技術的綜合性應用系統，旨在為用戶提供更加個性化和科學的健身指導。一方面通過中國人工智能系列白皮書體育人工智能36視覺識別技術（如 2D 或 3D 人體姿態評估）來識別用戶的運動動作，并提供動作糾正建議；另一方面，根據用戶的身體狀況、健身目標和偏好，智能生成定制化的健身計劃，配合可穿戴設備或內置傳感器監測用戶的心率、卡路

96、里消耗等關鍵指標，并提供實時反饋。運動前、中、后期，通過收集和分析用戶的健康數據，如體重、體脂率、肌肉量等，以跟蹤健身進展和調整計劃，提醒用戶鍛煉并管理健身日程。目前，智能健身教練系統已經廣泛應用于各種體育運動中，顯著提升了各類運動健身的規范性和運動教學的有效性?；诙嘞鄼C融合算法，通過多相機下的人體對應和姿態融合，使實時視頻轉化為精準的、可量化的實時姿態數據，通過多類運動的動作捕捉后，產生的深度神經網絡模型，通過學習的方式自動抽取豐富的多尺度人體特征信息，準確定位并生成人體關鍵點精細熱度圖，支持重要人體關鍵點的精準定位和評價。在長跑運動中，智能健身教練系統由高清攝像機、智能計算、大模型等組成

97、，覆蓋戶外的跑道、健身器械等活動區域，使用過程中，通過人臉識別、芯片感應，可以實時查看運動狀態，包括運動距離、時長、配速、能耗、排名等，跑步姿態的捕捉在超高清攝像頭下，識別距離可達 10 米，識別速度在 100 毫秒以內。除了運動健身過程的基本運動信息反饋外，使用者通過 APP，輸入個人相關身體參數，就能在鍛煉結束后，會收到一份詳實的健身報告，對于跑姿、步幅、頻率等運動技巧給予運動建議，同時支持遠程醫療診斷，讓運動更科學。圖圖 3-9 長跑運動中智能健身教練系統的應用長跑運動中智能健身教練系統的應用3中國人工智能系列白皮書體育人工智能37在籃球運動中，智能健身教練系統通過 3D 動作識別技術、

98、投影融合技術打造了人工智能的籃球教練，系統由多個雙目深度攝像機、邊緣智能計算設備、投影融合設備、運動渲染主機、動捕系統等模塊組成。高清攝像機群組具有幀同步能力，將實時捕捉的籃球運動人群送到邊緣計算設備中處理，確保所有人員和籃球 REID 的正確，融合后的運動效果、高光時刻還可以通過“微信小程序”下載。智能健身教練系統實時采集籃球運動者的比賽數據、體能數據，系統可以預制籃球戰術和戰術執行跑位，同時投影融合系統收到籃球戰術信息后，將人員跑位轉化為屏幕內容，引導運動者進行跟隨跑位，達到針對性訓練的目的，最終大數據分析將收集的數據進行處理，可生成虛擬的人工智能教練訓練指導影像，讓每一位球員、籃球愛好者

99、和觀眾都能隨時隨地的接受最優化的籃球訓練指導。圖圖 3-10 籃球運動中智能健身教練系統的應用籃球運動中智能健身教練系統的應用33.4本章小結計算機視覺作為人工智能的一個重要分支，正在迅速改變體育領域的訓練、比賽和管理方式。目前，該技術已廣泛應用于運動員動作分析、視頻裁判系統、學校體育教學以及大眾健身，展現出巨大的潛力與優勢。在競技體育方面，智能輔助訓練系統通過高精度的動作捕中國人工智能系列白皮書體育人工智能38捉與實時反饋，幫助運動員提升技能并減少受傷風險。同時，視頻輔助裁判系統（VAR）利用多角度視頻和計算機視覺技術，提高了判罰的準確性與公正性，保障了比賽的公平性。在學校體育中，計算機視覺

100、與人工智能結合，為學生提供個性化的訓練建議，實時監測運動表現，顯著改善了教學效果。此外，運動損傷風險評估系統通過精準分析運動姿態，為教師提供有效的預警機制，從而更好地保護學生的安全。在大眾健身領域，沉浸式運動健身系統結合虛擬現實與增強現實，創造了全新的運動體驗。這不僅提升了鍛煉的趣味性，還能根據用戶的運動數據實時調整訓練計劃，推動健身的個性化和智能化發展。展望未來，隨著技術的不斷進步，計算機視覺在體育中的應用將更加廣泛與深入。深度學習和多模態數據融合等先進技術的結合，將提升系統對復雜運動模式的理解與分析能力。此外，智能分析和實時反饋將使體育訓練更加科學化和個性化，推動運動員與大眾健身者在效率與

101、安全性上的提升?？傊?，計算機視覺在體育中的應用不僅提高了訓練與比賽的效果和安全性，也為未來體育產業的發展開辟了新的方向。隨著技術的持續進步，未來的體育世界將更加智能、互動與高效。第 3 章參考文獻1 Liu C,Wang W,Liu H,et al.Application of Hawk-Eye Technology toSports Events.In:2022 2nd International Conference on InformationTechnology and Contemporary Sports(TCS).IEEE,2022:1-5.會議論文集2 Held J，Ciopp

102、aA，Giancola S，et al.Vars：Video assistant refereesystem for automated soccer decision making from multiple views.In:Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Visionand Pattern Recognition.2023:5085-5096.會議論文集3 .網頁中國人工智能系列白皮書體育人工智能394 隨著需求的增加，虛擬和在線健身市場將突破 2500 億美元.2024.https:/ 網頁5 深圳市智能穿戴產業聯合

103、會.VR 健身自行車，真實為你還原騎自行車時的身體會感受.http:/ Form 發布 Smart Swim 2 goggles 智能泳鏡，可實時顯示運動狀態.2024.https:/ 央視直播點亮服貿會元宇宙體驗館多應用場景集中展示元宇宙生態.2022.https:/ 格靈深瞳在首屆花樣滑冰動作識別競賽中奪冠.2024.https:/ 4 章 體育大數據技術大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。它具有數據量大、數據類型繁多、處理速度快、價值密度低和真實性五大特征1。大數據技術是指一系列用于處理、存儲、分析和可視化海量數據的技術、工具和方法。

104、大數據技術的核心目標是通過高效的工具和方法，從龐大、復雜的數據集中提取有價值的信息和洞察，支持業務決策和創新。體育作為人類活動的重要組成部分，不僅在體育運動中占據重要地位，還在文化交流、社會發展和經濟繁榮方面發揮著至關重要的作用。其影響力之廣泛，以奧運會為例，全球數十億觀眾通過電視、網絡等渠道觀看比賽，參與這一盛會的國家和地區數量達 200 多個。據統計，僅在 2020 年奧運會期間，通過中國央視頻客戶端奧運賽事總觀看量超 15 億次2。競技體育的商業價值也不容小覷。以足球世界杯為例，2023 年卡塔爾足球世界杯為舉辦地帶來了高達 147 億美元的經濟收益，包括門票銷售、電視轉播權費和贊助商收

105、入等多方面的經濟活動。世界杯期間，現場觀看世界杯的觀眾人數高達 340 萬3。體育能力的提高并非一蹴而就，而是通過長期、系統地訓練和科學地管理逐步實現的。在這個過程中，體育生成的數據量極為龐大，且具有高維度和復雜性。這些數據涵蓋了從日常訓練到比賽實況的方方面面，包括運動表現、生理指標、技術動作和戰術安排等。在這種背景下，大數據技術的引入無疑為競技體育注入了新的活力。大數據的特性恰好契合了體育數據的特點，使得大數據技術在體育中的應用具有巨大的潛力。4.1在競技體育領域的應用現狀大數據技術在競技體育領域的應用日益廣泛，通過構建個性化訓練模型、定量化預測和控制運動負荷，以及建立智能化精準訓練服務中國

106、人工智能系列白皮書體育人工智能41平臺，全面提升運動員的訓練效果和比賽表現。個性化訓練模型利用傳感器和生物監測設備的數據，幫助教練團隊評估運動員的體能、技術和戰術水平，制定科學的訓練方案，優化比賽策略，并預防運動傷病。定量化管理運動負荷，通過監測外部和內部負荷，利用急慢性負荷比（ACWR）等指標4，科學地調節訓練負荷，避免過度訓練和疲勞積累，從而有效預防運動損傷。智能化精準訓練服務平臺通過實時數據采集和多模態數據綜合分析，全面評估運動員的競技狀態，為教練員和運動員提供科學的訓練指導和決策支持5。盡管面臨數據整合、實時監控和建模等技術挑戰，隨著人工智能、機器學習和 5G 技術的發展，未來的智能訓

107、練平臺將在數據分析、實時反饋和傳感器應用方面取得更大突破，提高競技體育的整體水平和運動員的職業壽命。4.1.1 構建個性化運動訓練模型，分析運動訓練及比賽中的規律大數據分析在競技體育中的作用日益凸顯，通過科學的分析手段，可以在多個方面提升運動員的表現和比賽的策略制定5。首先，運動員表現評估是大數據分析的重要應用之一。通過對運動員訓練和比賽表現的數據進行詳細分析，可以全面評估其體能、技術和戰術水平。例如，利用運動傳感器和生物監測設備采集的數據，可以準確地追蹤運動員的心率、運動軌跡、力量輸出等關鍵指標，從而幫助教練團隊了解運動員的真實狀態，及時調整訓練計劃。其次，戰術分析和優化是提升競技水平的關鍵

108、。通過對比賽數據的深入分析，可以發現比賽中的戰術規律，優化比賽策略。例如，足球比賽中，通過分析球隊和對手的傳球網絡、跑動軌跡和防守布局，教練可以制定出更具針對性的戰術安排，提高球隊的勝率。運動傷病預防也是大數據分析的重要領域。通過對運動員生理數據的持續監測和分析，可以預測和預防運動傷病的發生。例如，通過分析運動員的疲勞水平和訓練負荷，能夠提前發現可能導致傷病的風險因素，從而采取預防措施，保障運中國人工智能系列白皮書體育人工智能42動員的健康和訓練連續性。訓練方案的制定需要充分考慮運動員的個體差異。每位運動員的身體素質、訓練反應和適應能力各不相同，因此個性化的訓練計劃尤為重要。大數據技術可以幫助

109、教練根據運動員的具體情況，制定科學合理的訓練方案，提高訓練效果。例如，通過對訓練數據的分析，可以確定每位運動員的最佳訓練負荷和恢復周期，從而避免過度訓練和訓練不足。在運動技術教學方面，先進技術也發揮了重要作用。通過運動捕捉和視頻分析技術，可以對運動員的技術動作進行詳細的解析和優化指導，提高技術水平。運動員在運動表現中的個體差異性特征明顯，這需要引入科學化的訓練模型，以運動員個體為特征進行訓練規劃。個性化的運動訓練模型可以從多個維度進行任務劃分?；诹α?、速度、耐力等身體素質或運動表現能力的訓練監控模型包括以下幾個關鍵概念和階段6：全身適應綜合征（GeneralAdaptation Syndro

110、me，GAS）：這一理論將訓練應激劃分為三個階段警覺期、抵抗期和衰竭期。運動員在面對訓練負荷時，身體會經歷一系列的適應和調整過程（圖4-1a）。刺激-疲勞-恢復-適應模型（Stimulus-Fatigue-Recovery-AdaptationModel，SFRA）：該模型強調訓練刺激引發的疲勞和隨之而來的恢復與適應過程，通過合理的訓練安排，優化運動員的表現（圖4-1b）。適應疲勞模型（Adaptation Fatigue Model）：這一模型重點關注訓練負荷與恢復之間的關系，幫助教練合理安排訓練和恢復周期，避免過度訓練導致的疲勞積累（圖 4-1c）。在具體運動技能的訓練模型中，例如跑步、游

111、泳、球類運動技能的學習與控制，生態動力學模型（Ecological Dynamics Model）提供了一個全面的框架。該模型強調個體、任務和環境之間的相互關系，通過動態的系統互動來優化運動技能的學習和表現6。中國人工智能系列白皮書體育人工智能43圖圖 4-1 三種訓練監控模型的概念圖三種訓練監控模型的概念圖4.1.2 定量化預測和控制運動負荷，實現運動損傷的智能化預防運動負荷是指運動員在訓練和比賽過程中所承受的生理和心理壓力。根據時間維度，運動負荷可以分為急性負荷（單次訓練或比賽中國人工智能系列白皮書體育人工智能44期間的負荷）和慢性負荷（長期訓練累積的負荷）。運動負荷的科學管理是實現運動員

112、短期和長期適應能力提升的關鍵，教練員和運動員通過調節訓練負荷，可以促使運動員在不同階段實現不同的訓練目標。量化負荷的方法多種多樣，包括外部負荷和內部負荷的測量7。外部負荷主要通過客觀數據，如訓練距離、速度、訓練時間和重量等進行量化；而內部負荷則通過運動員的生理和心理反應，如心率、血乳酸水平、感知疲勞度等指標進行評估。這些量化方法可以幫助教練員制定更科學的訓練計劃，并根據實際情況進行調整。負荷與疲勞之間存在密切關系。適度的負荷可以促進運動員的適應和提高，但過度的負荷則可能導致過度疲勞和運動損傷。因此，科學地管理和控制運動負荷，對于保持運動員的健康和競技水平至關重要。運動員健康是競技體育成功的基礎

113、，預防運動損傷尤為重要。例如，一位頂級足球運動員因傷病缺席賽季，不僅會對其個人成績產生重大影響，還會對俱樂部的市場價值和經濟收益帶來巨大損失?？刂曝摵墒穷A防運動損傷的重要手段之一。通過合理的訓練安排和負荷監控，可以有效減少運動損傷的發生率。急慢性負荷比（AcuteWorkload Ratio，ACWR）是近年來受到廣泛關注的一個量化指標。ACWR 通過比較急性負荷與慢性負荷的比值，幫助教練員判斷運動員是否處于適應狀態，從而調整訓練負荷以預防傷病。研究表明，當ACWR 維持在 0.8 到 1.3 之間時，運動員的傷病風險較低；而當這一比值過高或過低時，傷病風險則顯著增加。此外，還有其他量化負荷的

114、概念在預防運動損傷中發揮重要作用。例如，訓練負荷和恢復比例關系可以幫助評估訓練后運動員的恢復情況，確保其在下一次訓練前有充分的恢復時間6。通過監測運動員的疲勞累積，教練員可以有效識別潛在的疲勞積累，從而控制和預防運動損傷的風險。長期監控訓練負荷和疲勞標記能夠有效地預測和預防運動員的受傷和疾病7。中國人工智能系列白皮書體育人工智能45總的來說，通過定量化預測和控制運動負荷，可以實現運動損傷的智能化預防。這不僅有助于提高運動員的訓練效果和比賽表現，也能有效延長運動員的職業壽命，提升競技體育的整體水平。大數據技術在這一過程中發揮了關鍵作用，通過對海量訓練和生理數據的分析，提供科學依據，支持教練員和運

115、動員做出更明智的決策。4.1.3 構建智能化精準訓練服務平臺，分析運動員競技狀態智能化精準訓練服務平臺的構建在現代競技體育中具有重要性。隨著體育競賽水平的不斷提升，運動員的訓練和競技狀態需要更加科學和精準的管理。智能化精準訓練服務平臺通過利用先進的大數據技術和傳感器技術，能夠提供全面的運動員數據采集、分析和反饋系統，為教練員和運動員提供科學的訓練指導和決策支持8,9。大數據技術在智能化精準訓練服務平臺中的應用，極大地提升了訓練的科學性和精確性。例如，Catapult 系統利用傳感器技術對球類等團體項目進行實時數據采集、分析與監控10。通過在運動員身上佩戴小型傳感器，Catapult 系統可以記

116、錄運動員的跑動距離、速度、加速度等多種運動表現數據，并通過大數據分析提供詳盡的運動表現報告。另一個例子是 Polar Flow 平臺11，基于佩戴的心率傳感器，實時采集運動員的心率變化情況，分析訓練負荷，評估運動員的競技狀態。這些平臺通過數據的實時監控和分析，為教練員和運動員提供了科學的訓練指導和優化方案。在競技狀態分析方面，智能化精準訓練服務平臺可以通過多模態數據的綜合分析，全面評估運動員的競技狀態。這些數據包括生理指標（如心率、血氧飽和度）、運動表現數據（如速度、力量）、技術數據（如動作質量、技術穩定性）和心理狀態數據（如情緒波動、壓力水平）。通過對這些數據的綜合分析，平臺能夠構建多因素綜

117、合評估模型，對運動員的競技狀態進行全面、準確的評估。例如，基于心率變異性（HRV）和運動表現數據，可以評估運動員的疲勞程度和恢中國人工智能系列白皮書體育人工智能46復情況，從而優化訓練負荷，預防過度訓練和運動損傷。然而，構建和應用智能訓練平臺也面臨著諸多技術和實踐上的挑戰。首先，多模態數據的采集和融合是一個復雜的過程，不同設備和傳感器的數據格式和標準不一，需要進行有效的整合和標準化處理。其次，實時監控和數據傳輸的技術難題也亟待解決，高速、穩定的數據傳輸是實現實時反饋的基礎。此外，構建準確的數學模型，對運動員的競技狀態進行科學評估，也是一個具有挑戰性的任務。這些模型需要考慮多種因素的相互影響，進

118、行復雜的計算和分析。未來，隨著技術的不斷進步，智能化精準訓練服務平臺將會在多個方面取得更大的突破。例如，隨著人工智能和機器學習技術的發展，運動表現數據的分析和預測將更加精準和智能化。5G 技術的普及將大幅提升數據傳輸的速度和穩定性，使得實時監控和反饋更加高效。生理傳感器和可穿戴設備的進一步發展，將提供更全面、更準確的數據支持。4.2在學校體育領域的應用現狀大數據技術在學校體育領域的應用顯著提升了體育教學的效果和管理水平。通過計算機輔助體育教學系統，傳統教學方法的局限性得以突破。智能手環、心率監測設備等工具實時采集學生運動數據，并通過大數據分析生成個性化訓練建議，提升教學精準性和科學性。例如，智

119、能籃球訓練系統利用人工智能技術分析投籃姿勢和球軌跡，提供即時反饋，提高學生的投籃準確性和訓練效率12。然而，數據采集的準確性和設備兼容性仍是挑戰，教師需要具備相應的技術素養。數字孿生技術在智慧體育校園平臺的應用，將體育教學場景全面集成，通過 2D/3D 建模技術和傳感器數據采集13，實現物理環境、教學信息、教學過程和教學管理的數字孿生。通過教務系統、教學管理系統等數據共享，動態展示教學信息和實時現場情況，提供全面的教學支持。人工智能技術的應用進一步提升體育教學效果，如基于標準中國人工智能系列白皮書體育人工智能47動作庫的運動動作解析和評價，幫助學生自主學習和技術提升。盡管面臨技術和實踐挑戰，未

120、來隨著人工智能和大數據技術的進步，學校體育領域將實現更高效、更精準的教學管理和訓練指導14。4.2.1 構建計算機輔助體育教學系統，改善體育教學效果計算機輔助體育教學系統在現代教育中扮演著越來越重要的角色。這類系統通過信息技術和大數據分析，為體育教學帶來了全新的方法和工具，極大地改善了教學效果。傳統的體育教學方法面臨著諸多挑戰，如資源有限、教學方式單一和難以滿足學生個性化需求。計算機輔助體育教學系統通過引入先進技術，為解決這些問題提供了有效途徑。大數據技術在計算機輔助體育教學系統中的應用，極大地提升了教學的科學性和精準性。通過對學生在體育活動中的數據進行實時采集和分析，可以全面了解學生的體能狀

121、況、技術水平和心理狀態，為教師提供科學的教學依據。例如，通過智能手環、心率監測設備和運動傳感器等設備，實時采集學生的運動數據，并通過大數據分析，生成詳細的運動報告和個性化的訓練建議。應用計算機輔助教學系統改善教學效果的案例已經逐步納入體育技術教學領域。例如，引入了智能化的籃球訓練系統，通過人工智能技術實時分析學生的投籃姿勢和球軌跡，并提供即時反饋，幫助學生調整動作，提高投籃的準確性和訓練效率。研究表明，機器視覺技術在這一領域的應用尤為廣泛，通過高速攝像和傳感器捕捉運動員動作細節，用于評估技術執行質量和運動效率。例如，在網球和田徑等個人項目中，機器視覺技術可以詳細分析運動員的動作，指導技術調整和

122、訓練13。此外，機器學習和機器視覺結合，為運動表現提供實時反饋，如在籃球訓練中，人工智能系統實時分析投籃姿勢和球軌跡，提供即時反饋以提高準確率，提升訓練效率。計算機輔助體育教學系統在實際應用中也面臨一些技術和應用中國人工智能系列白皮書體育人工智能48上的挑戰。數據采集的準確性和完整性仍然是一個關鍵問題，不同設備和傳感器的數據兼容性和標準化程度不足，導致數據分析效果受限。此外，計算機輔助教學系統的普及和推廣還需克服技術成本和設備維護等問題。教師在應用這些高科技手段時，也需要具備相應的技術素養，這對教師培訓提出了新的要求15。未來，計算機輔助體育教學系統的發展潛力巨大。隨著人工智能和大數據技術的不

123、斷進步，這類系統將在數據分析、教學反饋和個性化教學方面取得更大的突破16。例如，機器學習算法的優化將使得運動表現預測更加精準，實時監測和反饋將更加高效。未來的發展方向還包括更加個性化的教學方案、更高效的教學反饋機制和更全面的學生運動數據分析。4.2.2 集成展示校園體育教學場景，建設“數字孿生”智慧體育校園平臺數字孿生是以數字化的方式建立物理實體的多維、多時空尺度、多學科、多物理量的動態虛擬模型來仿真和刻畫物理實體在真實環境中的屬性、行為、規則等17-19。數字孿生由物理實體、數字孿生模型、數字孿生數據、服務及上述四部分間的連接與交互組成18。應用數字孿生技術將體育教學場景集成起來，構建以大數

124、據為核心、以數據共享交換為基礎、以體育教學管理的場景化需求為驅動、以提高教學產出效率和質量為目標的智慧體育校園平臺，實現全量教學數據的“一網匯聚”、全景教學信息的“一圖通覽”和全域教學活動的“一屏治理”，是體育教學智慧化管理的需要。物理環境孿生是運用物理建模仿真技術和傳感技術將現實物理環境映射到虛擬數字空間的過程，是數字孿生的基礎20-22。應用傾斜攝影等測繪技術和 2D/3D 建模技術，建立校園全局實景模型，展示辦公樓、教學樓、體育場館、場地等地面建筑物以及道路、景觀、植被等其他物理元素的真實面貌；對于教學場所、訓練場所、運動場所中國人工智能系列白皮書體育人工智能49等重點部位，建設空間內部

125、實景模型，展示體育教學環境、裝備等的真實情況；對于關鍵建筑物，還可以通過 BIM（Building InformationModel）建模技術，建立建筑物內的管線、設備等的詳細模型。另外，通過系統或設備接口、傳感器采集、RPA（Robotic ProcessAutomation）等不同方式，將物理環境中各設備、設施的基礎信息和運行狀態采集并匯聚到平臺，與 2D/3D 實景模型集成起來，通過 UE（UnrealEngine）、Unity3D 等引擎或者提供符合 WebGL 標準的渲染展示，實現對體育教學物理環境和基礎設施真實場景、基礎信息和運行狀態的數字孿生。教學信息孿生是通過與學校教務管理、教

126、學管理、人事管理、互聯網教學等各相關系統的互聯互通和數據共享，將班級設置、學生信息、教師/教練信息、課程安排信息、教室/體育教學場館/場地安排信息、門禁系統等信息數據的匯聚到平臺，并與對應的物理環境元素關聯、集成，在物理環境孿生模型中動態地展示、查詢、統計、分析實時的教學信息，實現教學信息在虛擬世界中與物理世界的真實關聯和數字孿生。教學過程孿生是指將校園、體育場館和教學場所的視頻監控接入孿生平臺，并把關鍵點位的真實視頻圖像信號與 2D/3D 物理環境模型集成，實現在虛擬的孿生環境中展示真實的教學現場實況、體育訓練實況和校園實時情況。通過接口開發等技術實現與智能體育教學裝備和實時檢測裝置聯網，將

127、教師和學生的運動狀態、身體機能等各類數據實時采集、匯聚到平臺。通過數據接口、智能采集和教師錄入等不同方式，實現將教學、訓練過程中的運動量、課堂測驗、標志性成績、教師評價等過程數據匯聚到平臺。將這些數據與 2D/3D 物理環境模型集成，實現在虛擬環境中對教學實況、運動過程、教學過程等數據的實時匯總、展示、查詢、統計、分析，完成對真實教學現場和過程的數字孿生。中國人工智能系列白皮書體育人工智能50教學管理孿生是將數字孿生系統與教務系統、教學質量保障系統等教學管理系統互聯互通、數據共享，在虛擬環境中實時地觀摩真實教學實況、查詢教學過程數據，在線、實時地完成教學督導、教學評價、學生反饋等教學管理工作，

128、實現教學管理活動的數字孿生。智能教學訓練是指應用人工智能技術對教學現場的視頻圖像進行分析，實現人體關節數據的無標記采集，然后使用智能算法開展基于標準動作庫的運動動作解析、評價和智能指導，便于學生分析技術動作差距、開展自主學習；應用數字人技術實現在線虛擬授課和技術動作的深度指導；將采集到的運動過程數據、身體技能數據、過程評價數據、教學視頻數據進行匯總，運用統計學習、深度學習、大模型分析和多模態分析等人工智能技術，構造面向問題的分析模型，探索教學和訓練規律，提高體育教學效果和質量。4.3在大眾健身領域的應用現狀國家高度重視大眾健身的智慧化發展，將在“十四五”期間重點推廣“互聯網+健身”和“物聯網+

129、健身”，建設數字化全民健身服務平臺、社區體育活動服務平臺等23，從事體育健身服務的互聯網運營商和實體運營商也建設了各自的信息化平臺，這些系統和平臺是大眾健身智慧化空間的基礎，它們之間如在未來能實現互聯互通和數據共享，將為公眾提供更加便捷的智慧服務。大眾健身服務需要解決“去哪里健身”“如何方便健身”和“如何科學健身”等問題，使用大數據技術構建的智慧化健身空間將為解決這些問題提供基礎，例如：實現公共體育場館、場地、設施和服務情況的大數據資源匯聚之后，居民能夠方便地查詢、搜索和選擇合適的健身場所，政府能夠進行服務資源均衡化布局的規劃24；實現群眾體育賽事活動信息的集約化管理之后，居民能夠方便地瀏覽賽

130、事活動信息并便捷地完成報名，或者在線參加比賽25；實現公共體育服務場所、第三方線上和線下健身平臺等健身大數據的匯聚之后，能夠形成中國人工智能系列白皮書體育人工智能51居民全面的健身畫像并為其提供科學健身指導和安全健身預警26；實現個人健康信息和體質健康檢測的大數據匯聚之后，能夠為居民推薦個性化運動處方和健身指導；對運動處方執行全過程的數據采集和分析，能夠開展處方執行效果評估和運動處方庫的進一步優化和完善；等等?？傊?，大數據技術是推動大眾健身服務智慧化發展的基礎要素，基于大數據技術的智慧化健身空間，能夠提升大眾健身的科學性、便捷性、趣味性，促進健身服務更加智能化和個性化。4.3.1 構建多平臺互

131、聯互通的大眾健身智慧化空間，以實現信息不斷迭代和更新推動大眾健身智慧化發展是國家“十四五”體育發展規劃的一項重要內容，是一項涉及多個方面的系統性復雜工程。國家體育總局已經明確在“十四五”期間將要重點建設的內容包括：推進“互聯網+健身”“物聯網+健身”，大力推廣居家健身和大眾健身網絡賽事活動；創建涵蓋大眾健身群眾組織、場地設施、賽事活動、健身指導、器材裝備等內容的數字化大眾健身服務平臺，創新大眾健身公共服務模式；開發國家社區體育活動管理服務系統，推動建立國家、?。▍^、市）、市三級互聯互通的大眾健身信息服務平臺；試點開展“大眾健身運動碼”，結合體育運動水平等級評定和賽事活動積分評定，構建個人“運動

132、成就”系統等項工作23。實際上，這些系統，以及各地政府和第三方體育健康服務機構自主建設的系統，不應該成為孤立的“煙囪式”系統，它們之間應該開放互聯、數據共享、協同工作，共同構成一個大眾健身智慧化空間，為人民群眾提供更加全面、便捷和智能的服務，推動構建多平臺互聯互通的大眾健身智慧化空間。大眾健身智慧化首先要解決好人民群眾“去哪里健身”的問題。目前國家大眾健身信息服務平臺基本實現了公共體育場館、大眾健身器材、體育公園等公共資源的數據采集工作24，截至 2024 年 5 月份共采集全國大陸地區30個省/直轄市/自治區的6522個公共體育場館、中國人工智能系列白皮書體育人工智能5250.7975 萬個

133、大眾健身公共場地、331.1618 萬件/套大眾健身公共器材/器械、2648 個體育公園的基礎數據、地理信息（GIS）和體育鍛煉人數流量信息等，為人民群眾就近選擇健身場所提供了方便，為管理部門進行基礎資源統計和分析提供了依據。接下來，可以在地理位置信息基礎上優化導航服務，并繼續對接、采集社會體育健身場館/場所的基礎信息，實現大眾健身基礎設施元素全覆蓋。大眾健身智慧化還要解決好人民群眾“如何方便健身”的問題。建設在線群眾體育賽事平臺，可以實現群眾體育賽事全過程管理中的部分功能，如在線報名、在線觀看、在線參賽、信息發布等，建設全民健身公共服務平臺，可以實現場館/場地/器材的預約、有償服務使用的在線

134、下單、支付等功能，為人民群眾參與體育活動提供了方便。接下來，可以考慮實現各類專業服務平臺之間的服務對接和數據共享，推動數據的全量匯聚、全局分析；可以考慮增加公共服務平臺的社交屬性，實現線上邀約組團活動、社區體育活動召集、健身鍛煉經驗共享等功能，推動良好健身文化氛圍的建設。大眾健身智慧化要解決好人民群眾“如何科學健身”的問題。國家體育總局和各級體育管理部門都非常重視科學健身的宣傳和輔導工作。目前，國家大眾健身信息服務平臺已經制作和發布了 500 余個體育運動指導視頻24，建設了社會體育指導員信息庫，在引導人民群眾科學健身方面發揮了積極作用；智能健身器材、腕表等智能體育裝備以及第三方健身平臺已經實

135、現了健身運動過程中與運動量、人體機能等有關的部分指標數據的實時采集、分析和預警，為人民群眾了解健身效果、規避運動風險提供了技術支撐；人民群眾的主動健康觀念日益增強，體質健康檢測、健康查體、醫療就診等各類信息已經比較豐富，相關數字化平臺為各類個性化、專業化主動健康服務提供了基礎。接下來，如何利用物聯網、大數據、移動互聯網、人工智能等技術實現各類智能體育裝備、互聯網健身平臺、社會健身場所平臺、健中國人工智能系列白皮書體育人工智能53身查體服務平臺、診療信息平臺之間的互聯互通和數據匯聚、并在滿足個人敏感信息保護的前提下實現個人運動和健康信息的全量智能分析、個性化運動建議和運動處方推薦，如何利用人工智

136、能技術對人民群眾的體育鍛煉過程進行視頻分析、動作識別、動作評價、智能輔導和安全預警，如何利用新一代信息技術為社會體育指導員提供在線工作平臺、實現社會體育指導員對社區居民的線上面對面輔導、發揮社會體育指導員作用等等問題的解決，將對提升人民群眾科學健身水平起到促進作用。大眾健身智慧化要解決好人民群眾“如何快樂健身”的問題。應用虛擬現實、元宇宙、人工智能等技術提高體育健身活動的趣味性、娛樂性、智能性，是增強健身活動黏性的重要手段。未來，可以應用新一代信息技術開發更加富有現場感的沉浸式在線競技比賽平臺，提供多人同時在線、對抗性更強、品類更多的運動項目，創建體育鍛煉虛擬空間，吸引更多的年輕人參與健身活動

137、。大眾健身智慧化要解決好各平臺互聯互通的問題。在大眾健身公共服務的接觸層面，要為人民群眾提供一站式服務，實現體育管理政務服務的一網通辦，避免在不同區域、參與不同活動、查詢不同信息時需要登錄不同系統的問題，為此需要統籌規劃服務門戶，集成各個專業服務系統，實現一點接入、全網服務；在大眾健身公共服務的服務層面，要為人民群眾提供更加個性化、精準化、科學化的服務供給，為此要與各類智能體育裝備、健身管理系統、體質檢測平臺、互聯網運營平臺、診療信息平臺、健康查體平臺等互聯互通，構建以個體為中心的主動健康大數據，開展數據智能分析和深度挖掘，做好個人敏感信息安全保護；在大眾健身公共服務的公共支撐層面，要實現各類

138、傳感設備、物聯設備、采集設備、應用系統的即插即用，研究建設公共數據采集和處理平臺，編制數據互聯規范標準，為構建大眾健身智慧空間奠定基礎。中國人工智能系列白皮書體育人工智能544.3.2 構建個性化運動處方管理系統，完善主動健康模式運動處方是由運動處方技術培訓合格人員，依據處方對象的基本健康信息、體力活動水平、醫學檢查與診斷、運動風險篩查、運動測試等結果，以規范的運動方式和規定的運動頻率、強度、時間、周運動總量、進階以及注意事項，形成局部和整體相結合、近期和遠期目標相結合的個性化健康促進及疾病防治的主動運動指導方案27。推廣使用運動處方是推動體醫融合、體衛融合、大眾健身與全民健康深度融合的重要手

139、段，而基于大數據、人工智能技術構建個性化運動處方管理系統，是促進運動處方推廣應用的基礎28。運動處方的運用過程大體可以分為如下幾個階段。運動前的健康評價階段運動前的健康評價階段。根據目前世界上較多國家所采取的做法（如英國、美國、德國、澳大利亞等，各個國家因為具體情況不同，所采取的具體措施也有所不同），由醫生、康復和健身機構從業者、其他健康領域專家和處方接受者自身中的任何一方提出轉診需求，由專業機構組織對處方接受者進行健康檢查、分診評估和風險分層，通常需要做的健康檢查內容包括病史、血壓、脈搏、關節等一般檢查，必要時做心電圖、胸透和化驗檢查等，主要的健康評估方法包括既往身體活動水平評價、身體活動準

140、備問卷、心腦血管疾病危險因素評價和分級、基于危險分層的醫學檢查、運動測試和醫學監督建議等28-29。隨著科學技術的進步，應用線上工具開展在線健康篩查成為趨勢，例如澳大利亞運動專家們聯合開發的運動前篩查系統（the AdultPre-Exercise Screening System，APSS）能夠幫助準備參加運動的人群在線完成運動前健康篩查，它根據接受者的患病狀態和病情程度，將其分為高風險、中等風險和低風險 3 類，不同風險類型的接受者將被按照不同的策略開具運動處方29。運動處方安全性的臨床運動測試階段運動處方安全性的臨床運動測試階段。運動心肺功能測試（cardiopulmonary exer

141、cise testing，CPET）是進行風險分層、量化心中國人工智能系列白皮書體育人工智能55肺功能、評估最大運動能力和運動中能量代謝的重要臨床評估方法，也是國際上確定運動強度（exercise intensity，EI）的重要依據，其測量指標通常包括心率、血壓、心電圖、主觀體力感覺、氣體交換相關指標等，測試結果往往結合受試者的病史、運動史、日常生活方式、健康狀況和運動需求等其他信息，共同用于確定 EI（主要有公式推算法和實驗室測量法）、制定運動處方和指導臨床決策29-31。隨著心臟康復（cardiac rehabilitation，CR）領域飛速發展，專家們提出了一系列針對心血管疾病患者運

142、動風險監控的方法及其數字化解決方案，例如比利時 Hasselt 大學和歐洲多國心血管疾病康復專家共同研發了線上交互式培訓決策支持系統 EXPERT，能夠幫助臨床醫生和醫療保健專業人員完成數字化培訓和制定心血管疾病運動處方29,32。運動處方制定運動處方制定、實施和調整階段實施和調整階段。制定運動處方應遵循個性化、特異性、漸進性超負荷和休息/恢復 4 個原則29。近些年，學者基于循證醫學證據提出了“循證運動處方”（evidence informed exerciseprescriptions），是指在制定處方前，醫生和運動科學專家與運動員、受試者或患者進行互動，結合其個人表現、健身或健康需求就運

143、動目標達成一致，然后基于循證醫學證據以及醫生和運動科學專家的經驗制定訓練計劃29,33。運動處方包括運動項目、運動強度、運動持續時間、運動頻率、注意事項等方面的內容28，根據不同的個體情況和運動目標，運動處方的內容通常有所不同。受試者或患者在執行運動處方的過程中，通常對身體狀況、運動情況進行記錄和監控，及時總結運動處方執行情況并適時對運動處方進行動態調整。我國自 2016 年開始研究和建設國家運動處方庫，規劃由運動處方內容系統、運動處方師培訓認證系統和運動處方應用平臺系統三個部分組成，覆蓋開具、執行、跟蹤、回訪、調整、歸檔、查詢等多個環節34。將來可以考慮重點從兩個方面著力，構建個性化運動處方

144、管理系統：一是運用大數據技術，采集各階段的體征數據、醫學數據和中國人工智能系列白皮書體育人工智能56運動數據，對運動處方應用的全過程數據進行匯聚，記錄和分析運動處方執行情況，為持續提升運動處方的開具和使用效果提供數據支撐。二是運用人工智能技術，持續提升運動處方開具的精準化水平：在運動處方制定階段，綜合運用健康檢查數據、健康評估數據、臨床運動測試數據、循證醫學證據等信息，使用基于關聯規則的推薦算法、基于神經網絡的推薦算法、基于統計學習的推薦算法等模型，實現運動處方推薦的個性化；在運動處方實施階段，監測處方對象的身體狀況和運動能力，根據監測結果進行處方有效性評估并不斷優化和調整運動處方，提升運動處

145、方實施效果；在運動處方優化階段，運用所沉淀的大量個體樣本數據，應用大模型等人工智能技術，研究更加有效的智能分析方法和模型，不斷提高運動處方的個性化推薦準確度，并持續優化運動處方庫內容。4.4本章小結在未來的發展中，體育大數據技術將進一步融入競技體育、學校體育和大眾健身領域，促進全方位的智能化升級。在競技體育中，大數據驅動的精準化訓練和智能化管理大幅提升了運動表現和運動員職業壽命。在學校體育中，通過整合物理環境、教學管理和體育訓練等多維度數據，逐步構建“數字孿生”智慧體育校園平臺，從而實現教學過程的可視化和個性化，大幅提高教學效率，推動現代化轉型。同時，各級政府和地區的大眾健身服務平臺將實現互聯

146、互通，并與健身場館管理、健康服務機構等信息平臺進行數據共享。這種數據融合不僅支持智能健身裝備的對接，還匯聚了豐富的個人健身數據，應用人工智能技術為大眾提供定制化的智慧健身服務，構建以個體為中心的健身大數據平臺。此外，物聯網與大數據技術的綜合運用將全面提升運動處方的個性化和精準化水平。通過采集與分析運動處方執行全過程數據，研究更加智能的分析方法和模型，這些技術創新將助力個體運動表現的提升，推動體育產業的全面發展。未來，體育大數據技中國人工智能系列白皮書體育人工智能57術的不斷突破將為競技體育、學校體育和大眾健身帶來更高效的解決方案，促進體育產業的智能化升級與全面發展。第 4 章參考文獻1 May

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153、,戚慶林,等.數字孿生連接交互理論與關鍵技術.計算機集成制造系統,2023,29(1):1-10.期刊中國人工智能系列白皮書體育人工智能5920 丁盈，朱軍，王曉征.數字孿生系統設計與實踐.北京：清華大學出版社，2023.書籍21 呂智涵.數字孿生超脫現實，構建未來智能圖譜.北京：清華大學出版社，2023.書籍22 姚小林，王俊.滑雪場館數字孿生場景構建邏輯與推進策略.首都體育學院學報，2023,35(2):166-172.期刊23 體育總局.“十四五”體育發展規劃.中華人民共和國中央人民政府網，2021.https:/ 體育總局群體司.全民健身信息服務平臺建設指南.國家體育總局官網，2022

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155、國運動醫學學會（王正珍譯）.ACSM 運動測試與運動處方指南（第十版）.北京：北京體育大學出版社,2019.書籍31 DAscenzi F,Cavigli L,Pagliaro A,et al.Clinician approach tocardiopulmonary exercise testing for exercise pre-scription inpatients at risk of and with cardiovascular disease.British Journal of中國人工智能系列白皮書體育人工智能60Sports Medicine,2022,56(20)：118

156、0-1187.期刊32 Hansen D,Beckers P,Neunhauserer D,et al.Standardised exerciseprescription for patients with chronic coronary syndrome and/orheart failure：A consensus statement from the EXPERT workinggroup.Sports Medicine,2023,53(11)：2013-2037.期刊33 Pelliccia A,Sharma S,Gati S,et al.2020 ESC Guidelines on

157、 sportscardiology and exercise in patients with cardiovascular disease.European Heart Journal,2021,42(1)：17-96.期刊34 祝莉,王正珍,朱為模.健康中國視域中的運動處方庫構建.體育科學,2020,40(1):4-15.期刊中國人工智能系列白皮書體育人工智能61第 5 章 運動生理生化檢測分析中的智能技術智能技術在運動生理學中的應用正迅速改變運動員訓練、表現分析和健康管理的方式。這些技術通過高精度數據監測和分析，為運動員提供個性化的訓練方案，從而優化運動表現并減少受傷風險。穿戴式傳感器和

158、智能設備能夠實時追蹤心率和氧飽和度等生理參數1，而機器學習算法的應用則使得從這些數據中獲取更全面和深層次的生物信息成為可能。此外，視頻分析和動作捕捉技術為技術動作的評估和改進提供了新的視角。智能系統在營養和恢復策略方面的應用，進一步擴展了智能技術的價值，它們能夠根據運動員的生理數據和運動負荷提供定制化建議。隨著人工智能技術的不斷更新迭代，智能技術將在運動員的訓練、健康管理和運動表現提升等方面發揮越來越關鍵的作用，為運動生理學領域帶來革命性的變化。智能技術在運動生理學中的應用已經引起了廣泛的關注，并在許多方面展現出了巨大的潛力。這些技術包括可穿戴設備2、生物反饋系統3、虛擬現實（VR）4和增強現

159、實（AR）5等。它們不僅能夠提供實時的生理數據，還能夠通過模擬和分析這些數據來優化運動訓練和提高運動表現。智能手表等健身追蹤器等可穿戴設備可以實時監測心率、血氧飽和度等生理參數，幫助運動者更好地理解自己的身體狀態。這些設備收集的數據也可以用于個性化訓練計劃的制定，以及運動后的恢復策略。生物反饋系統通過監測生理信號如心率、呼吸頻率、肌肉活動等，將這些信息反饋給用戶，幫助他們學習如何控制這些生理過程。這種技術在運動訓練中具有重要作用，因為它可以幫助運動者提高專注力和自我調節能力，從而提高運動表現。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術為運動生理學提供了全新的研究工具。通過創建沉浸式的環境，研究者可

160、以模擬不同的運動場景，研究運動對生理和心理的影響。例如，VR 可以通過模擬中國人工智能系列白皮書體育人工智能62高海拔環境研究低氧對運動表現的影響。智能技術在運動生理學中的應用還包括運動表現分析、運動傷害預防和運動康復等領域。例如，通過分析運動視頻、智能算法可以評估運動技巧和效率，幫助教練發現專項技術問題并提供改進建議6。此外，智能設備可以監測運動過程中的動作質量幫助預防運動傷害。5.1 運動生理信號的智能傳感與分析5.1.1 開展運動生物電位信號監測，提高運動員專注力和運動表現肌肉電信號（EMG）。EMG 通過體表附著電極監測肌肉系統神經細胞產生的電生理信號，用于動作分析、肌肉協調性和時序性

161、的評估。傳統的肌電信號采集方法依賴于膠帶或繃帶固定的剛性電極，但這些方法存在設備繁瑣、貼合性差和抗疲勞性差等問題。為了改進這一狀況，通過新型導電材料的開發和綠色印刷技術的應用，柔性電極的集成與貼附問題得到了有效解決，促進了靈敏、便捷、可穿戴和可附著式傳感設備的發展。新加坡國立大學的研究團隊開發了山梨醇修飾的聚 PEDOT:PSS 與水性聚氨酯復合材料制備的柔性干電極薄膜，解決了濕潤條件下電極與皮膚貼合性差的問題7。有研究團隊利用石墨烯、銀和聚酰亞胺（PI）等納米材料，采用氣凝膠打印方法制備可拉伸的傳感器，實現了肌電信號的高靈敏度監測8。心電信號（ECG）。ECG 監測心臟的電活動，廣泛應用于運

162、動員的心血管健康評估。傳統的 Ag/AgCl 凝膠電極在運動過程中存在皮膚過敏和接觸不良等問題，導致信號質量下降。為了改善電極與皮膚的長期接觸性能，可以開發以絲素蛋白和聚吡咯制備的復合電極。絲素蛋白在濕度增加時楊氏模量下降，實現與皮膚實現良好的貼合，從而保證了連續兩小時穩定監測心電信號。也可以通過可拉伸的Au/PDMS 復合膜和含多巴胺的離子導電聚合物組成的電極，例如適用于水下運動的防水電極結構，實現在水下環境中對心電信號的高靈中國人工智能系列白皮書體育人工智能63敏度和穩定監測。這些防水電極在游泳、跳水和潛水等水下運動項目中展現了優異的性能，與傳統商業凝膠電極相比，能夠提供更靈敏、穩定的心電

163、信號監測數據，為水下運動員的心臟健康管理提供了可靠的技術支持。腦電信號（EEG）。EEG 主要通過頭皮表面的多位點電極采集，記錄大腦神經元的電活動。由于腦電信號幅度小且易受環境干擾，采集和分析的精準度一直是該領域研究面臨的挑戰，基于導電軟微柱聚合物電極的高質量腦電信號采集方法可以改善收集腦電信號的質量。該電極設計模仿蚱蜢腳結構，通過增強電極與皮膚表面的范德華作用力，即使在濃密毛發的情況下也能與頭皮完美貼合，來監測腦電信號的波活性。延世大學的研究團隊采用 3D 打印技術和多孔導電網絡結構，利用糖粒模板和 PDMS 制備多孔導電支架，并涂覆修飾性單壁碳納米管，賦予結構導電性9，這種傳感器可以監測不

164、同睡眠階段的腦電信號，為運動員的睡眠質量評估和體能恢復計劃提供科學依據。通過這些新型電極和傳感技術的應用，運動員在比賽和訓練中的認知狀態得到了有效評估。2006 年世界杯冠軍意大利足球隊使用腦電神經信號反饋訓練，顯著提高了賽前專注力和比賽表現。細胞行為檢測。實時監測和分析細胞行為數據是現代生物學研究的關鍵環節，它使科學家能夠觀察和理解細胞在自然狀態下的動態過程。這項技術的發展得益于先進的成像技術和計算方法的結合，使得研究人員能夠在微觀尺度上捕捉細胞的行為模式，如生長、運動、分裂和死亡等。如熒光顯微鏡和共聚焦激光掃描顯微鏡，提供了對細胞行為的實時視覺信息。而計算機輔助的圖像分析軟件則能夠處理和分

165、析這些海量的數據，提取有用的生物學信息。實時監測和分析細胞行為數據對于基礎生物學研究和臨床應用都具有重要意義，它有助于揭示細胞功能的機制，以及疾病發生和發展的過程。智能技術在細胞行為分析中的應用已經展現出巨大的潛力和價值。人工智能、機器學習中國人工智能系列白皮書體育人工智能64和深度學習算法等智能技術的引入，極大地提高了細胞行為分析的準確性、效率和可重復性。這些技術不僅能夠處理和分析大量的細胞數據，還能夠發現數據中隱藏的模式和關聯，為我們理解細胞行為的復雜性和疾病的機制提供了新的視角。機器學習和深度學習技術的發展為細胞行為模式識別和細胞圖像分析提供了強大的工具，所以智能技術在運動生理學和細胞生

166、物學領域的應用前景廣闊。通過結合這些技術，研究者能夠更深入地探索運動對細胞行為的調控機制，為運動生理學和細胞生物學的研究開辟新的道路。5.1.2 研發生命體征的光電感知與智能分析，實現運動中生理信號的實時監測心率是最為重要的人體體征信息之一，其監測主要通過兩種方法：基于 ECG 黃金標準法和基于光電容積描記法（PPG）的方法。PPG 是利用非侵入式光學技術，通過特定波長的光（如 500600nm的黃綠光）透過皮膚組織，監測血容量的變化來實現心率的監測。靜脈對光的吸收是恒定的，而動脈中的血液脈沖流動會導致光吸收的變化，從而產生交流信號，反映心臟活動引起的周期性收縮和舒張。然而，傳統 PPG 傳感

167、器體積較大、材質堅硬，不適合長期佩戴，并且在劇烈運動或強烈環境光干擾下，信號準確性會受到影響。為了克服這些問題，人們開發了基于有機光電晶體管和無機 LED 摻雜的超薄柔性 PPG 傳感器，可以在運動過程中減少偽影，提高信號采集的準確性10。此外，還有一類可安裝在指甲片上的柔性平臺的光電傳感器，可以心率等生理信號的實時監測，進一步提升了 PPG 傳感器在運動中的應用可靠性。心率變異性（Heart Rate Variability，HRV）是指逐次心跳周期差異的變化情況，是能夠反映神經系統健康的重要標志。HRV 提供了運動員訓練狀態的重要臨床信息，可以幫助調整訓練強度以優化運動員的心肺適應能力。傳

168、統 HRV 監測方法依賴于 ECG 信號采集，但其中國人工智能系列白皮書體育人工智能65過程復雜且繁瑣。隨著光學傳感器的發展，PPG 技術的應用使 HRV數據提取更加便捷，通過監測脈沖變異性（Pulse Rate Variability，PRV）實現 HRV 的監測。有研究表明，基于 PPG 的 HRV 數據與 ECG 方法具有較高的一致性，特別是在靜止狀態下11。然而，在運動過程中，運動偽影會影響信號的準確性。為解決這一問題，Motin MA 等人提出了一種基于維納濾波算法，在高強度運動下提取 PPG 信號，以準確估算心率，錯誤率僅為 1.78%12。這種方法的提出，有望通過深度學習技術進一

169、步提高高強度運動條件下 HRV 監測的準確性。血氧飽和度是血液中氧合血紅蛋白占所有血紅蛋白的比例，其反映了血液中氧氣的濃度。PPG 利用氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白對不同波長光的吸收差異，通過 600-700nm 紅光和 800-1000nm 近紅外光照射皮膚，計算 PPG 信號的 DC 和 AC 分量比值來測定血氧飽和度。為了實現便攜、可穿戴的血氧監測。有學者研制了無線有源光電子系統，制備出超薄、超輕的可穿戴設備，解決了血氧飽和度監測的能量供給問題13。盡管基于 PPG 的傳感器在便攜性和可穿戴性方面有顯著優勢，但運動偽影仍然是一個挑戰。事實上，在靜止狀態下，PPG測量數據與 ECG 方法具有

170、較好的一致性，但在運動過程中一致性有所下降。未來，通過大數據和人工智能算法處理，有望進一步減少運動偽影，提高基于 PPG 傳感器的生理信號監測的準確性。此外，基于 PPG 的傳感器還可以用于乳酸閾值的實時監測，與傳統血樣分析的相關性達到 r 0.96，誤差在 4%以內。5.1.3 發展生物體液的電化學傳感與智能分析方法，豐富可穿戴診斷和治療應用運動產生的生物化學指標直接反映了機體內在分子變化，以及機體的代謝功能及運動反應。傳統的運動生物化學監測主要集中在乳酸、葡萄糖、激素水平及能量代謝酶活性等指標，這些指標通常通過血液采集，屬于侵入式方法。這種方法的局限在于無法連續監測多項中國人工智能系列白皮

171、書體育人工智能66指標，也不能動態反映運動過程中的生化變化。隨著柔性器件制造技術的進步，電化學傳感器已向微型化、可穿戴化、高性能化發展。各國科研人員開發出各種電化學生物傳感器，可以實現人體體液中的代謝物、電解質、離子等成分的檢測。唾液因其無創性和持續供應的特性，成為了量化與運動表現相關生物標志物的新選擇。在唾液中檢測到的生物標志物，如-淀粉酶、葡萄糖、乳酸、磷酸鹽和尿酸（UA），已證實與血液中的相關標志物具有良好的關聯性。利用柔性聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET）基材，并采用絲網印刷技術可以制造類似的護齒生物傳感器。一種是用于測量乳酸水平的護齒生物傳感器，包括 Ag/AgCl 電極、普魯士藍-石墨

172、油墨工作電極和聚鄰苯二胺電聚合包埋的乳酸鹽氧化酶（LOx）。另一種是針對尿酸（UA）的傳感器，包括 Ag/AgCl 參考電極、普魯士藍石墨墨水和經尿酸酶改性的工作電極。這些傳感器在不同條件下均表現出良好的功效，包括未稀釋的人類唾液和高尿酸血癥患者的唾液樣本。除此之外，一種基于 MEMS 技術的唾液葡萄糖傳感器，可以實現無創測量，通過小型塑料薄膜封裝以保護其不受唾液影響。汗液中富含小分子物質，如 Na+、Cl-、K+、乳酸、鈣、葡萄糖、氨、乙醇、尿素、皮質醇以及各種神經肽和細胞因子，是連續和無創測量生物標志物的理想來源。有學者開發了一種用于在體育鍛煉和休息時連續監測汗液中多種痕量代謝物和營養物質

173、的可穿戴電化學生物傳感器14，其檢測物包括所有 9 種必需氨基酸以及維生素、代謝物和人類汗液中常見的脂類。該生物傳感器由可以在原位反復再生的石墨烯電極、與代謝物特異性結合的分子印跡聚合物和氧化還原活性納米顆粒組成，并由用于汗液誘導的離子導入模塊，微流體汗液取樣模塊，信號處理和校準模塊以及無線通信的模塊集成。在動態生理監測和營養監測中，生物傳感器能夠實時監測體育鍛煉期間氨基酸的攝入量及其水平以及評估代謝癥候群的風險，代謝產物的監測則可以及早中國人工智能系列白皮書體育人工智能67地發現異常的健康狀況，有利于精確營養學和精準醫學的應用。此外，近年來多模態的智能傳感技術也開始出現。利用耳朵的外分泌汗腺

174、開發的一種電化學和電生理傳感器的入耳式集成陣列，可通過腦電圖和皮膚電活動同時監測乳酸濃度和大腦狀態。在急性運動的志愿者中，該裝置檢測到汗液中乳酸水平升高，同時調節所有腦電圖頻段的大腦活動。通過拒絕計時電流驅動電位的瞬態偽影，實現了兩種模式的連續同步感測。運動后傳感器顯示出顯著變化，這種多模態的智能傳感技術擴展了以往的入耳式系統，展示了集成的腦狀態和動態化學監測。通過低功耗、低噪聲模擬前端信號放大、濾波和采集集成電路設計，進一步推進了傳感器與電子設備的集成，有望用于豐富的可穿戴診斷和治療應用15。5.2 運動生化分子的高通量檢測與篩選5.2.1 應用運動生化分子的高通量檢測技術，研究運動對疾病的

175、干預作用近年一些學者利用最新的單細胞技術和計算生物學手段，在分子、細胞類型特異性和跨組織水平上揭示機體響應運動和肥胖的過程，在此基礎上構建了在代謝組織中肥胖及運動的單細胞變化圖譜16。目前有越來越多的研究從組學的角度來闡述運動對機體、疾病的干預作用，通過高通量的技術對運動適應或急性運動誘發的蛋白水平變化進行靶點篩選。例如，對大鼠血漿蛋白質組的研究發現，長期中等強度的跑臺運動會使大鼠血漿的 101 個蛋白質發生顯著性變化，并確定其中部分蛋白涉及神經營養因子信號通路，發現了蛋白相互作用的網絡涉及細胞存活和凋亡、軸突發育以及突觸組成和可塑性，這為長期中等強度運動對神經系統發育篩選了外周靶點。同樣地，

176、三周的自主跑輪運動也會對海馬背側和腹側進行動態調控，例如利用無標記質譜法檢測自主跑輪運動后的小鼠海馬發現，代謝酶和細胞骨架相關的蛋白表達異常，提示運動后的蛋白組適應和突觸可塑性相關，且存中國人工智能系列白皮書體育人工智能68在海馬的腹背側差異。運動對機體蛋白組的影響也具有時間差異性，在對小鼠進行的四周跑步干預后，對小鼠的血漿進行蛋白組學檢測發現，趨化因子淋巴因子（chemokine lymphotactin 1，XCL）水平顯著升高，對該分子的后續研究發現其具有神經增殖和分化功能。該研究通過轉錄組、蛋白組、代謝組、脂質組以及免疫組的檢測，發現急性運動誘發的生物過程變化。盡管此項研究僅是檢測小樣

177、本健康人群的血漿分子變化，但同樣發現時間序列水平上，急性運動同樣也會造成多個生物過程的因子反應或調節途徑改變。最近學者們利用轉錄組、蛋白質組、代謝組、脂質組、磷酸化蛋白質組、乙酰蛋白質組、泛素蛋白質組、表觀基因組和免疫組的多組學技術，深刻解析了耐力運動訓練后大鼠體內器官的分子改變（圖 5-1）17。這一研究思路為運動醫學基礎研究和臨床轉換開拓了新的思路。中國人工智能系列白皮書體育人工智能69圖圖 5-1 多組學研究設計和數據集多組學研究設計和數據集175.2.2 應用運動因子和健康效益標記物的篩選技術，開展運動的系統性健康效益研究運動的系統性健康效益在近年運動生理學和運動生物化學研究中備受關注

178、，而運動因子（exerkine）作為急性或長期運動時釋放的信號元件，通過內分泌、旁分泌以及自分泌途徑發揮信號分子的作用，介導了運動的多器官串聯并且產生系統性的健康效益。一直以來，人體器官間的對話機制是運動科學領域的研究熱點，這種對話機制的橋梁就是運動因子的產生與信號級聯反應。運動系統性特征提示許多器官、細胞和組織都可能釋放運動因子，這些因子包括肌肉因子中國人工智能系列白皮書體育人工智能70（myokines）、心臟代謝因子（cardiokines）、肝細胞因子（hepatokines）、脂肪因子細胞因子（baptokines）和神經元細胞因子（neurokines），這些因子的功能及作用網絡塑

179、造了運動對心血管系統、代謝系統、免疫系統及神經系統的多重效益。例如，運動可以增加與肌肉合成相關的 IGF1 和 VEGF 基因表達，同時減少肌肉分解相關基因的表達。此外，運動還能激活多種信號通路，如 AMPK 和 mTOR 途徑，這些途徑在調節能量代謝和蛋白質合成中起著關鍵作用18。而運動是一種有效的生理刺激，能夠顯著影響基因表達，這些基因涉及多種生物學過程，包括但不限于代謝途徑、肌肉適應性、炎癥反應和抗氧化防御。由于傳統的線性研究范式越來越難以滿足對運動因子的篩選，同時運動過程的復雜性變化對檢測手段提出更高要求，需要類高通量的技術來闡述個體生命運動中的生理生化變化。因此，各類組學測序技術被廣

180、泛應用于運動生理學、運動生物化學的研究中，其中包括轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、RNA 測序、單細胞測序、甲基化測序等，目前由組學測序技術篩選出的運動因子多達三十余種。此外，運動過程中代謝產物的豐度和轉移能夠在短時間內迅速變化，進而啟動調節機制影響機體的生理適應性。例如有學者利用轉錄組學的技術發現，鍛煉時骨骼肌釋放的琥珀酸是一種 pH 敏感型的代謝信號，其質子化的單羧酸形式經 MCT1 轉運蛋白的運輸而分泌出細胞，隨后通過 SUCNR1 受體調節了肌肉內的旁分泌途徑，最終影響了鍛煉后的肌肉適應性重塑19。5.3 運動生理生化數據的智能化分析5.3.1 構建運動生理生化數據的智能化分析技術，幫

181、助識別關鍵基因、蛋白質和代謝物人工智能技術在檢測人體生化指標方面具有顯著的潛力，尤其是在運動生物化學研究中。機器學習和深度學習能夠處理高通量生物數據，如質譜和核磁共振波譜（NMR）產生的復雜數據，可以通過支中國人工智能系列白皮書體育人工智能71持向量機（SVM）、隨機森林（RF）和深度神經網絡（DNN）等算法提取有價值的信息。卷積神經網絡（CNN）在分析顯微鏡圖像數據時，可以自動識別和量化細胞或分子的特征，提升分析效率和準確性。自然語言處理技術可以從大量文獻和數據中提取有用信息，自動化文獻綜述、識別生物標志物和預測模型構建，幫助研究人員識別運動相關的關鍵基因、蛋白質和代謝物。計算機視覺在分析運

182、動視頻數據方面具有優勢，通過卷積神經網絡（CNN）和姿態估計算法，可以提取運動姿態和運動軌跡等信息，幫助優化運動員動作。強化學習技術通過模擬訓練環境，利用反饋機制優化決策，調整訓練方案，找到最適合的訓練強度和方式，在個性化運動訓練和康復治療中具有重要應用。然而，人工智能技術在上述領域應用也會有很大挑戰。比如數據質量和數量是限制 AI 模型性能的重要因素，由于生物樣本數據具有高度的異質性和變異性，需要大量高質量的數據來訓練和驗證 AI 模型。此外，隱私和倫理問題也是需要考慮的重要因素，隨著 AI 在生物醫學領域的廣泛應用，如何在保護個人隱私的同時充分利用數據也是亟待解決的問題。盡管如此，人工智能

183、技術在運動生物化學研究中的應用前景仍然十分廣闊。通過個性化運動訓練方案、疾病預測和管理、運動恢復監測等實例，AI 技術在提高生化指標檢測準確性和靈敏度方面具有巨大潛力。例如，深度學習中的長短期記憶網絡（LSTM）模型可以通過分析血糖和胰島素等數據，預測個體慢性病風險，幫助制定個性化的預防和管理方案20；計算機視覺技術結合卷積神經網絡（CNN）分析運動員的恢復狀態，監測炎癥標志物和代謝物水平（如尿素和肌酸激酶），預測恢復階段狀態，幫助調整訓練強度和恢復時間21。此外，監測血液中的肝酶（如丙氨酸氨基轉移酶ALT 和天冬氨酸氨基轉移酶 AST）水平，可以評估運動對肝臟的影響?？傊?，隨著技術的不斷進步

184、，人工智能將在運動生物化學和健康中國人工智能系列白皮書體育人工智能72管理領域發揮越來越重要的作用。流式細胞術是血液學和免疫學疾病的重要診斷工具，但手動分析耗時且數據不準確。有學者使用 2021 年以來的 379 例臨床病例開發并驗證了人工智能輔助流式細胞術工作流程，采用 3 管、10 色流式檢測板和 21 種針對原發性免疫缺陷疾病和相關免疫性疾病的抗體，完全自動化的AI軟件可以將每個案例的分析時間縮短至5分鐘以下。通過軟件還可以與血液病理學家互動，在必要時進行手動門控調整。軟件的功能使用專有的多維密度-表型耦合算法，AI 模型可以準確分類和計數 T、B 和 NK 細胞，以及重要的免疫細胞亞群

185、，包括 CD4+輔助 T 細胞、CD8+細胞毒性 T 細胞、CD3+/CD4/CD8 雙-陰性T 細胞，以及類別轉換或非轉換的 B 細胞。與以血液病理學家確定的淋巴細胞亞群百分比作為金標準的手動分析相比，AI 模型在淋巴細胞亞群之間表現出很強的相關性。這項研究強調了人工智能輔助流式細胞術在臨床環境中診斷免疫性疾病的準確性和效率，在簡潔的時間范圍內提供了一種變革性方法22。5.3.2 深化數據挖掘思路，解釋生理或病理變化的深層次分子機理在系統生物學研究背景下的運動生理學和運動生物化學的研究更加強調運動的整體性和多元性，而通過比較分子表達差異揭示疾病發生的分子機制和運動干預的效應機制逐漸成為一種常

186、用策略。無論是研究技術帶來的高通量數據集（運動組學的分子圖譜變化、篩選出的差異分子、長時間記錄的生理信號等），還是研究方法多元化造成的指標多樣性（超聲成像、腦血流指數、核磁共振、腦的網絡連接等），這些多維度、高通量的數字或符號代碼在運動科學研究中的作用日趨重要。從大量出現的運動組學研究到更深層的單細胞測序研究，再到大量人群樣本為基礎的全基因組關聯分析和健康大數據23，這對我們研究人員在數據的梳理、整合和分析中提出了更高的要求。中國人工智能系列白皮書體育人工智能73此外，運動科學的基礎研究也越來越注重生物信息學分析方法，利用現有的生物數據庫和樣本信息來進行“干實驗”領域的研究。有研究從 GEO

187、基因表達綜合數據庫收集代謝綜合征運動人群的基因表達譜芯片及數據并下載患者的臨床信息，然后采用各類統計方法分析探討代謝綜合征運動干預人群的 PGC-1表達變化及發病風險，利用基因集富集軟件 GSEA 分析受 PGC-1調控的富集基因與 PGC-1表達差異時富集的功能基因集，以及運動收益差異時富集的功能基因集與差異基因24。因此，未來可能需要更多地結合計算機科學的方法來應對龐大的數據集。數據挖掘是通過大量數據集的產生，再進一步挖掘其深層機制，或將這些數據轉換成可利用和可分析的信息。這類高通量數據是基于高特異性、高靈敏度質譜儀或細胞分析儀，對特定生物樣本中的全部分子進行精確定性和定量的過程。為了解釋

188、生理或病理變化，揭示深層次分子機理，需要通過數據挖掘從大規模的數據中快速有效地挑選關鍵蛋白或通路。因此數據挖掘是大數據處理的關鍵。數據挖掘研究思路一般遵循從整體到局部的原則，從檢測出的差異分子利用 FC 值（fold change）和檢驗的 P 值進行整體差異分析。得到了差異分子后可以基于開放數據庫進行富集分析，常見的包括GO 功能數據庫、KEGG 通路富集數據庫、加權基因共表達網絡分析（Weighted correlation network analysis，WGCNA），這一過程可以鎖定基本的生物過程或通路，對這些數據產生整體的認識并初步篩選核心分子及互作網絡。為確定鎖定的目標分子的真實

189、性和可靠性，可在細胞水平、動物水平進行表達水平驗證，從而深入探討挖掘出的分子在生物學上的意義?；蛘咴谌巳貉芯恐?，重新募集隊列驗證發現隊列篩選到的目標分子是否準確可靠，通過細胞或模型進行遺傳敲除觀察其表型改變。利用這種典型的組學數據挖掘范式發現運動預防大腦衰老的關鍵酶，從運動引起的差異表達蛋白入手，通過構建關鍵蛋白中國人工智能系列白皮書體育人工智能74Gpld1 的過表達模型驗證了其在改善神經元功能中的作用，再通過蛋白組檢測 Gpld1 過表達引起的蛋白表達譜改變探究其作用機制，最后通過酶活突變體驗證 Gpld1 通過酶活發揮對神經元功能的改善作用。以上這些研究工作為運動科學研究中數據挖掘問題提

190、供了一個思路，因此，聚焦于某個“不起眼”的分子或許能闡明一項重要問題17。而人工智能參與生化傳感中數據收集、數據處理（包括對信息格式的轉換、數據模型建立、數據分類和分析以及檢測結果決策）及應用的全過程25。其中，提高分析的效率、準確率和可靠性以及提高檢測的特異性是人工智能在生化傳感中應用的關鍵（圖 5-2）。圖圖 5-2 人工智能在數據挖掘及應用中的作用人工智能在數據挖掘及應用中的作用255.4 運動科學、生物信息學和人工智能的交叉應用運動科學、生物信息學和人工智能的交叉應用正在革新個性化運動處方和精準醫療的領域。通過結合運動科學的專業知識、生物信息學的大數據分析能力以及人工智能的預測和模式識

191、別算法，研究者能夠為每個人量身定制更加有效的運動計劃，同時提高疾病治療和管理的精確度。例如，生物信息學可以幫助分析個人的基因組數據，識別影響運動反應和代謝的遺傳變異。人工智能算法可以處理這些數據，結合個人的生理指標、生活習慣和環境因素，預測不同運動類型和強中國人工智能系列白皮書體育人工智能75度對健康的影響。智能系統還能根據實時監測數據調整運動處方，確保運動計劃的安全性和有效性26-27。未來的運動科學、生物信息學和人工智能的交叉應用發展方向主要有以下幾點：（1）算法的創新與優化：未來的研究將繼續推動智能算法的創新，以適應運動分子生物學數據的特點，提高分析的準確性和效率。（2）多模態數據融合：

192、結合不同類型的數據（如基因組、轉錄組、蛋白質組數據）進行綜合分析，將有助于全面理解運動的分子機制。（3）人工智能與精準醫療：智能技術將與精準醫療緊密結合，為個體化的運動處方和疾病管理提供科學依據。（4）技術普及與教育：智能技術的普及將有助于提高運動分子生物學知識的教育和公眾健康意識。（5）倫理和隱私問題：隨著智能技術在運動分子生物學中的應用，需要關注數據的倫理和隱私問題，確保研究的合規性。隨著人工智能和機器學習技術的不斷進步，預計會有更多的算法被開發出來，以處理和解釋復雜的生物數據。智能穿戴設備和生物傳感器的技術革新將提供更高質量的實時生理數據，使研究者能夠更精確地監測運動對人體的影響。同時，

193、隨著計算能力的增強，未來的研究將能夠處理更大的數據集，進行更深入的生物信息學分析。5.5本章小結人工智能技術在運動的生理傳感領域的廣泛應用已經滲透到生物電位信號、生命體征和生物體液層面，同時運動生化監測技術在人工智能技術的推動下也在疾病干預和健康效益等方面的研究取得重要進展。結合生理傳感和生化監測的數據分析技術，不僅可以通過應用人工智能輔助流式細胞術等技術，助力基因蛋白等關鍵物質的識別，亦可應用高通量研究數據集和生物信息學分析方法不斷進行數據深度挖掘，打通數據處理的關卡。隨著人工智能和運動生理生化檢測技術的不斷深度融合與進步，未來在運動生理生化檢測分析領域將呈現出更精確的算法、更個性化的運動醫

194、療、更龐大的數據集和更高質中國人工智能系列白皮書體育人工智能76量的實時數據監測等良好發展趨勢，該領域應用的人工智能技術也在與其他方向交叉融合中展現出巨大的潛力，并在運動訓練、健康管理、運動表現提升、運動傷害預防和康復等方面發揮越來越關鍵的作用。第 5 章參考文獻1 蘇炳添,李健良,徐慧華,等.科學訓練輔助:柔性可穿戴傳感器運動監測應用.中國科學:信息科學,2022,52(01):54-74.期刊2 Srikrishnarka P,Haapasalo J,Hinestroza JP,et al.Wearable sensorsfor physiological condition and ac

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196、 virtual reality(VR)technology andphysiologicalindex,involvesextractingandoutputtingcorresponding data,and accurately obtaining psychological andphysiological changes of user in experimental process according todata.CN117612722-A.專利5 Liston DB,Farmer D.Method for increasing sensitivity of AR/VRdispl

197、ay system for collecting eye-tracking data for detectingphysiologicalconditions,involvesaccessingeye-trackinginformation associated with control population and experimentalpopulation.US2021240261-A1.專利6 中國體育科學學會.體育科學學科發展研究報告（2020-2023）.北京:人民郵電出版社,2023.394-411.書籍7 Yemata TA.Enhanced thermoelectric pr

198、operties and environmental中國人工智能系列白皮書體育人工智能77stability of PEDOT:PSS conducting polymers by various chemicalpost-treatments.Ph.D,National University of Singapore,2019.學位論文8 Sun W,Liu Q,Luo Q,et al.Flexible lightweight graphene-basedElectrodes and angle sensor for human motion detection.In:Liu,H,et al

199、.eds.Intelligent Robotics and Applications.Springer,2022.150-161.會議論文集9 Wang Z.A Multichannel EEG Acquisition System with Novel AgNWs/PDMS Flexible Dry Electrodes.In:2018 40th AnnualInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine andBiology Society(EMBC),Honolulu,HI,USA:2018.1299-1302.會

200、議論文集10 Zhang J,Xu H,Luo N,et al.Epidermal Bioelectronics TowardOximetry and Health Care Applications.In:Zhang Y T,Carvalho P,Magjarevic R.eds.International Conference on Biomedical andHealth Informatics.2015.會議論文集11 Plews DJ,Laursen PB,Stanley J,et al.Training adaptation and heartrate variability in

201、 elite endurance athletes:opening the door toeffective monitoring.Sports medicine.2013.773-781.期刊12 Motin MA,Karmakar CK,Palaniswami M.PPG Derived HeartRate Estimation During Intensive Physical Exercise,in IEEE Access,2019:56062-56069.期刊13 Wu J,Li M,Chen WQ,et al.A strain-isolation design forstretch

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203、ular choreographyof acute exercise.Cell,2020:1112-1130.期刊16 Yang J,Vamvini M,Nigro P,et al.Single-cell dissection of theobesity-exercise axis in adipose-muscle tissues implies a critical rolefor mesenchymal stem cells.Cell Metabolism,2022:1578-1593.期刊17 MoTrPAC Study Group.Temporal dynamics of the m

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205、L,Yaghi OK,et al.PH-Gated succinate secretionregulatesmuscleremodelinginresponsetoexercise.Cell,2020,183(1):62-75.期刊20 劉勇.基于序列的同義與無義單核苷酸變異致病性預測模型.蘇州大學.2023.學位論文21 Kumar PS,Preethi P,Pradeep R,et al.Method for developing deeplearning model-based scan application programming interface withlong short-t

206、erm memory framework to automatically predict chronicobstructive pulmonary disease involves using scan images.Interfaceand Processor,IN202141059096-A.專利22 Lu Z,Morita M,Yeager TS,et al.Validation of artificial intelligence(AI)-Assisted flow cytometry analysis for immunological disorders.Diagnostics,

207、2024,14(4):420.期刊中國人工智能系列白皮書體育人工智能7923 Wang Z,Emmerich A,Pillon NJ,et al.Genome-wide associationanalyses of physical activity and sedentary behavior provide insightsinto underlying mechanisms and roles in disease prevention.NatureGenetics,2022,54(9):1332-1344.期刊24 Little JP,Safdar A,Cermak N,et al.A

208、cute endurance exerciseincreases the nuclear abundance of PGC-1 in trained humanskeletalmuscle.Americanjournalofphysiology-regulatory,integrative and comparative physiology,2010,298(4):R912-R917.期刊25 Li HQ,Xu H,Li YL,et al.Application of artificial intelligence(AI)-enhanced biochemical sensing in mo

209、lecular diagnosis and imaginganalysis:Advancing and challenges.Trac-trends In AnalyticalChemistry,2024,174:117700.期刊26 Molavian R,Fatahi A,Abbasi H,et al.Artificial intelligenceapproach in biomechanics of gait and sport:a systematic literaturereview.Journal of Biomedical Physics Engineering,2023,13(

210、5):383.期刊27 宋凱.深度學習方法在運動健康領域的應用.Advances inApplied Mathematics,2023,12:3327.期刊中國人工智能系列白皮書體育人工智能80第 6 章 運動心理分析中的人工智能技術隨著人工智能技術的發展，通過高效的數據采集、模式識別和個性化建議，顯著提升了運動員的表現和心理健康水平，包括運動神經行為分析、運動心理技術的應用以及在運動心理訓練中的實踐等。首先，人工智能在運動神經行為分析中，通過模擬人類大腦的神經網絡，處理復雜的運動數據，識別運動模式，預測行為，應用于治療神經性疾病、改善運動表現及康復。其次，人工智能在運動心理技術中，通過高精度

211、傳感器和可穿戴設備實時采集步態、腦電、肌電、近紅外光譜（NIRS）和功能性磁共振成像（fMRI）數據，進行模式識別和特征提取，提供個性化的訓練和康復建議。在步態分析中，人工智能幫助評估運動能力和損傷風險；在腦電分析中，人工智能通過腦電波評估心理狀態和決策過程；在肌電分析中，人工智能優化訓練方案，提高運動表現并預防損傷；在 NIRS 分析中，人工智能評估生理狀態，預測和預防運動損傷；在 fMRI 中，人工智能揭示腦活動模式和神經機制，支持運動心理學研究。最后，人工智能在運動心理訓練中的應用，借助虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，創建沉浸式訓練環境，通過模擬比賽場景和壓力情境，幫助運動員提高

212、心理素質和運動表現。通過這些人工智能驅動的個性化訓練系統，整合心率、腦電波、肌電信號等多種數據，提供量身定制的訓練方案，全面提升運動員的表現和心理健康。6.1 運動神經行為的人工智能分析在神經科學領域，特別是在運動神經科學中，人工智能的應用已經逐漸成為一個重要的研究方向。通過人工智能技術，能夠更深入地理解運動神經行為，從而在治療神經性疾病、改善運動表現以及運動康復等方面取得顯著進展。運動神經科學研究旨在即時神經系統控制和協調運動行為的機中國人工智能系列白皮書體育人工智能81制，隨著人工智能的發展，更為高效的工具和方法不斷應用于實踐中，通過模擬人類大腦的神經網絡，人工智能能夠處理大量復雜的運動數

213、據，進行模式識別和行為預測?，F有的深度學習神經網絡模型包括卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等，能夠幫助研究人員解碼運動神經元的活動模式，分析圖像和視頻的時間序列數據，捕捉運動中的動態變化，并將這些模式與具體的運動行為聯系起來1,2。6.1.1 構建全方面監測與評估方案，實現運動行為分析人工智能技術在運動行為分析中發揮著越來越重要的作用，提供了從數據采集、處理到分析的一整套解決方案3。人工智能通過機器學習和深度學習算法，可以高效地分析復雜的運動行為數據，揭示隱藏在數據中的模式和規律，為運動員和教練員提供科學的訓練和比賽建議。在運動行為分析中，人工智能的應用首先體現在運動數據的采集和

214、處理上。通過使用高精度傳感器和可穿戴設備，人工智能系統能夠實時捕捉運動員的各種生理和運動數據，如心率、步頻、肌肉活動和運動軌跡等。這些數據通過無線傳輸到人工智能平臺，進行初步的數據清洗和預處理，以確保數據的準確性和完整性4,5。人工智能在運動行為分析中的另一個重要應用是運動模式識別和行為預測。利用人工智能技術，可以將動物行為視頻與神經成像數據進行自動化映射，從而預測和模擬基于神經活動數據的動物行為，使用概率框架對行為視頻進行無監督分析，并對神經活動進行半監督解碼，生成全分辨率的行為視頻模擬6。在實際應用中通過訓練人工智能模型，系統可以識別出運動員的不同運動模式，并根據歷史數據預測未來的運動行為

215、。這種技術在競技體育中尤為重要，可以幫助教練員制定針對性的訓練計劃，提高運動員的技術水平和比賽表現7-9。此外，人工智能還可以用于運動損傷的預測和預防。通過對大量運動員的運動數據進行分析，人工智能能夠識別出與運動損傷相關的中國人工智能系列白皮書體育人工智能82風險因素，如過度訓練、技術動作不當等，可以為運動員提供科學的訓練建議，調整訓練強度和方法，以避免運動損傷的發生。人工智能還可參與心理因素的分析和調節，如焦慮、緊張和壓力，往往會影響運動員的表現。通過分析運動員在訓練和比賽中的生理和行為數據，可以評估他們的心理狀態，并提供相應的心理調節建議10,11。6.1.2 提供運動控制創新治療方案，實

216、現運動神經反饋與調控基于人工智能的運動神經反饋與調控技術為感覺運動障礙患者提供了創新的治療方法，這類生物反饋方法可以幫助患者重新評估不同的生理反應，并學會對這些反應進行自我控制12,13。生物反饋的臨床應用主要通過實時提供肌電圖（EMG）、關節角度或力參數的視覺或音頻反饋，來重新輔助運動控制?；颊呖梢酝ㄟ^生物反饋自愿控制單塊肌肉的激活，并更好地理解和調節自己的 EMG 信號。然而，生物反饋訓練的有效性背后的神經機制尚不明確，可能通過激活未使用或未充分利用的神經回路，增強神經可塑性，從而幫助患者在沒有反饋的情況下完成任務14。近年來，基于人工智能的生物反饋系統顯著提高了治療的有效性和精確性。例如

217、，結合高精度傳感器和算法，這些系統能夠實時捕捉和分析運動數據，提供個性化的反饋和訓練方案。在動態生物反饋方面，人工智能技術可以實時監測并調整患者的運動，幫助他們在功能相關的任務中進行有效的康復訓練?？傮w而言，基于人工智能的運動神經反饋與調控通過引入輔助感官輸入，增強了神經可塑性，為神經康復提供了有力支持。未來，隨著人工智能技術的不斷進步，我們可以期待其在運動神經科學中發揮更大的作用，為患者提供更多創新的治療方案。6.2 運動心理技術中的人工智能應用6.2.1 推動精準步態分析，實現個性化康復和訓練步態分析是運動心理學和運動科學中重要的研究領域，通過對步中國人工智能系列白皮書體育人工智能83態特

218、征的深入分析，可以評估個體的運動能力、健康狀況和潛在的運動損傷風險。人工智能技術在步態分析中的應用為這一研究領域帶來了革命性的變化，利用機器學習和深度學習算法，能夠處理和分析復雜的步態數據，識別不同的步態模式，并提供個性化的訓練和康復建議。通過使用高精度傳感器和可穿戴設備，人工智能系統能夠實時捕捉個體的步態數據，包括步長、步幅、步頻和關節角度等。這些數據通過無線傳輸到人工智能平臺，進行數據預處理，以確保數據的準確性和完整性。然后，人工智能系統通過 CNN 等深度學習算法，提取步態特征，并進行模式識別15。視覺人體動作識別通常包括以下三個步驟：首先，從圖像幀中檢測運動信息并提取基礎特征；其次，對

219、行為模式或動作進行建模；最后，建立底層視覺特征與動作類別等語義信息之間的對應關系。隨著人工智能的發展，包括 CNN 和 RNN 等深度學習算法能夠自動進行圖像特征提取和信息整合，將拍攝到的人體動作二維圖像轉換為特征數據輸入，利用深度學習算法識別動作后，構建人體運動學模型，并基于提取的底層視覺特征，獲取連續圖像中的運動學參數，預測或估計目標對象在圖像序列中的位置和方向，與視頻數據集中的動作類別等語義信息進行對比，通過識別連續圖像中具有相同或相近特征的目標，自動化地運用計算機視覺技術識別人動作，從而為個人技術優化提供依據。在實際訓練中，為科學采集實際條件下運動員參數，基于計算機視覺的機器學習技術在

220、人體動作捕捉方面的迅速發展為跳臺滑雪的動作姿態分析提供了新的可能性16，傳統的機器學習難以精準捕捉人體復雜的非線性結構及連續運動幀之間的時空關系，無法對運動訓練進行及時準確地分析。而現有的深度學習方法多采用 CNN、RNN 等，利用已有的人工標記數據集進行模型訓練，隨后將視頻輸入經過訓練的神經網絡，進行人體動作姿態的識別與捕捉17。當前，通過多臺攝中國人工智能系列白皮書體育人工智能84像機同步多視角拍攝人體動作姿態，并結合深度學習算法能夠快速、精準獲取人體關節點位和關鍵標記點的三維空間坐標18。為解決不同運動尤其是非實驗室條件下科學測量評價的局限性，人工智能動作捕捉已應用于標槍、速度滑冰、跳臺

221、滑雪運動員的技術動作分析19,20，有效解決了傳統運動訓練技戰術分析主要依賴教練員的個人經驗的問題，有助于從日常訓練和正式比賽中精確獲取并分析運動員的各項生物力學參數，為教練員在備戰期間提供客觀數據支撐。6.2.2 推動精準腦電分析，實現心理狀態和決策過程評估人腦在協調身體運動方面起著關鍵作用，通過處理感覺信息和生成運動輸出信號21。腦肌肉張力水平與動作電位的頻率和幅度相關，是人體運動意圖的指示器。腦電圖（EEG）研究在理解人體運動方面發揮著重要作用22。傳統的定量 EEG 技術存在局限性，包括主觀解釋錯誤和視覺分析中的挑戰。這些技術無法區分正常和異常模式，僅依賴于統計偏差。為了克服這些局限性

222、，基于人工智能的研究工具的發展和應用提供了有希望的解決方案。門控循環單元（GRU）算法是一種深度學習技術，在人工智能領域受到了關注23,24。它利用機器學習來糾正輸入信號數據和預期輸出之間的錯誤。在各種深度學習循環神經網絡中，長短期記憶（LSTM）算法常用于緩解循環神經網絡在短期記憶任務中的損失效應問題。結合利用 GRU 深度學習算法，可基于腦的運動指令信號分類人體運動類型，優化性能指標以提高運動預測的準確性，有助于基于 EEG 信息進行姿勢控制預測和運動識別。中國人工智能系列白皮書體育人工智能85圖圖 6-1AI 增強腦電圖研究文章主要期刊、國家增強腦電圖研究文章主要期刊、國家/地區和機構的

223、主題分布地區和機構的主題分布21人工智能技術的引入，為腦電分析提供了強大的工具和方法，使得從復雜的 EEG 信號中提取有意義的特征變得更加高效和準確。這些分析結果對于調整訓練計劃和提高運動表現具有重要意義。中國人工智能系列白皮書體育人工智能86圖圖 6-2 特定任務的深度學習推薦圖特定任務的深度學習推薦圖28在實際應用中，人工智能腦電分析系統可以幫助教練員和運動員實時監測腦電活動，提供科學的訓練建議。例如，在射擊運動中，運動員需要高度集中注意力，通過人工智能系統分析運動員的腦電波，可以評估其專注度，并提供個性化的心理訓練方案，幫助運動員提高注意力集中能力25。在足球比賽中，人工智能系統可以通過

224、分析球員在比賽中的腦電活動，評估其心理壓力和決策過程，幫助教練員制定更有效的戰術策略26。此外，人工智能腦電分析還可以用于研究運動心理狀態對運動表現的影響。通過結合腦電數據和運動表現數據，研究人員可以揭示不同心理狀態下的腦活動模式，探索心理因素在運動中的作用。例如，通過分析運動員在高壓比賽中的腦電波，研究人員可以研究焦慮和壓力對運動表現的影響，為心理調節和訓練提供理論基礎27,28。中國人工智能系列白皮書體育人工智能876.2.3 推動精準肌電分析，實現肌肉力量和激活模式評估肌電圖（EMG）分析是評估肌肉活動和運動控制能力的重要工具，廣泛應用于運動訓練和康復中29。人工智能技術通過先進的算法和

225、計算能力，為肌電分析提供了新的方法和工具，使得從肌電信號中提取關鍵特征和進行模式識別變得更加高效和準確30。人工智能技術通過機器學習和深度學習算法，可以處理復雜的肌電信號，進行特征提取和分類。例如，CNN 和 LSTM 在肌電信號分析中表現出色，能夠捕捉時空特征，識別不同的肌肉激活模式。通過對大量肌電數據的訓練，人工智能系統可以識別出運動員在不同運動狀態下的肌肉活動水平，并提供個性化的訓練建議31。人工智能技術在肌電分析中的應用為運動科學和康復醫學提供了強大的工具，通過對肌電數據的高效分析和準確預測，幫助運動員和教練員優化訓練方案，提高運動表現，并預防運動損傷。在實際應用中，人工智能肌電分析系

226、統可以幫助教練員和運動員實時監測肌肉活動，提供科學的訓練建議。例如，在力量訓練中，通過人工智能系統可以分析肌電信號，評估肌肉的激活模式和力量分配情況，提供關于力量訓練的優化建議，幫助運動員提高訓練效果。在康復訓練中，人工智能系統可以監測患者的肌電活動，評估康復進展，提供個性化的康復訓練方案，幫助患者恢復肌肉功能。肌纖維類型被認為是評估運動員能力的重要參數，已有一些研究嘗試將肌電圖（EMG）參數與肌纖維類型聯系起來，作為一種間接估算肌纖維類型的無創方法，以代替肌肉活檢的方式。通過結合高密度表面肌電圖32與肌肉組織取樣的金標準技術（即肌肉活檢），系統研究在自愿收縮期間非侵入性識別的大量運動單位的傳

227、導速度與肌纖維尺寸（即纖維直徑和橫截面積）之間的關系，這一方法實現了通過表面肌電圖處理來無創估算平均纖維直徑和橫截面積，而無需活檢，為衰老、訓練和神經肌肉疾病的研究開辟新的途徑33。中國人工智能系列白皮書體育人工智能886.2.4 推動近紅外光譜分析，輔助生理狀態和運動表現評估近紅外光譜（NIRS）技術是一種非侵入性的方法，用于監測組織中的血氧飽和度和血流變化，這些變化反映了局部氧合血紅蛋白（oxygenated hemoglobin,HbO）和脫氧血紅蛋白（deoxyhemoglobin,HbR）的濃度，而 HbR 和 HbO 的濃度在特定的皮質區域增加或減少與精神狀態密切相關。人工智能技術

228、在 NIRS 中的應用，為運動科學和康復醫學提供了強大的工具，通過對 NIRS 數據的分析，可以實時評估運動員的生理狀態和運動表現34,35。人工智能技術通過深度學習算法，可以處理大規模的 NIRS 數據，進行特征提取和模式識別。例如，一種基于腦地形圖的腦電信號和近紅外信號的融合分類方法MBTMNN，結合了全腦信號的生理特征和卷積神經網絡在圖像上的特有優勢，提高了分類識別率，并可視化分析在不同場景中分類性能提升機理36。通過對大量 NIRS 數據的訓練，人工智能系統可以識別出不同運動狀態下的組織氧合模式，并提供個性化的訓練建議。人工智能技術在NIRS分析中的應用為運動科學和康復醫學提供了強大的

229、工具，通過對 NIRS 數據的高效分析和準確預測，幫助運動員和教練員優化訓練方案，提高運動表現，并預防運動損傷。人工智能在 NIRS 分析中的重要應用是運動損傷的預測和預防。通過對大量運動員的 NIRS 數據進行分析，人工智能系統能夠識別出與運動損傷相關的風險因素，并提供科學的訓練建議。例如，認知疲勞可以定義為啟動或維持自愿任務的困難，其發作通常是由隨著時間的推移進行復雜的心理活動觸發的，這種狀態對運動表現產生了負面影響37，佩戴可穿戴傳感器，并應用經過訓練的機器學習模型來檢測認知疲勞狀態可實現自動監控運動員是否存在認知疲勞38?；谶@些分析結果，人工智能系統可以建議運動員調整訓練強度和方法，

230、以減少運動損傷的風險。此外，AI NIRS 分析還可以用于研究運動生理學和運動醫學。通過結合 NIRS 數據和運動表現數據，研究人員可以揭中國人工智能系列白皮書體育人工智能89示不同運動狀態下的生理反應模式，探索運動對生理系統的影響。例如，通過分析運動員在高強度訓練中的 NIRS 數據，研究人員可以研究肌肉和腦組織的氧合變化，為運動訓練和康復提供理論基礎。6.2.5 推動磁共振成像分析，輔助腦活動模式和神經機制研究功能性磁共振成像（fMRI）是一種強大的腦成像技術，用于研究大腦的功能活動和神經網絡。使用人工智能處理核磁共振數據的過程，可以理解為應用人工智能對圖像中的每一個像素進行預測，從而智能

231、識別圖像的人體器官或者某一器官對應的可塑性變化位置，揭示運動員在不同運動任務中的腦活動模式和神經機制39。人工智能在fMRI 中的應用越來越廣泛，涵蓋了從數據預處理、特征提取到模式識別和結果解釋等多個方面。使用人工智能可自動選擇和優化成像協議，進行智能校準和定位，例如：可利用卷積神經網絡（CNN）來檢測、校正由于患者運動引起的圖像偽影和失真，遞歸神經網絡（RNN）可用于對時間序列數據進行平滑處理，去除噪聲，增強信號的可靠性，這些深度學習神經網絡可以實現空間歸一化，將不同個體的 fMRI 數據對齊到一個標準的大腦模板，以便進行跨個體比較。特征提取中，自動編碼器（Autoencoders）可用于學

232、習 fMRI 數據的低維表示，保留數據中的重要特征，結合 CNN 和長短期記憶網絡（LSTM）等模型，可提取 fMRI 數據中的時空特征，以捕捉腦活動的動態變化。人工智能量化高效處理 fMRI 數據為腦功能網絡分析、疾病分類、任務相關腦活動識別等模式識別和分類任務提供了較大便利，使用圖神經網絡（Graph Neural Networks）對 fMRI 數據構建的大腦功能鏈接網絡進行分析，識別出不同的腦網絡模式，以及通過 K 均值聚類、層次聚類、主成分分析等算法可發現不同亞型疾病在 MRI 圖像上的表現有顯著差異，有助于識別疾病的異質性和病理生理機制，提高臨床治療效果40-42。人工智能技術在

233、fMRI 中的應用極大地提升了數據分析的自動化和智能化水平，不僅提高了分析的效率和精度，還推動了中國人工智能系列白皮書體育人工智能90腦科學和神經科學的研究進展。未來，隨著人工智能技術的不斷發展和應用場景的擴展，人工智能在 fMRI 中的應用將會更加廣泛和深入。人工智能在 fMRI 中的應用為運動心理學研究提供了強大的工具，不僅提高了數據處理和分析的效率，還揭示了運動與心理過程之間復雜的神經機制。人工智能可以用于檢測和分類與特定運動任務相關的腦活動模式。例如，通過 CNN 分析 fMRI 數據，可以識別出不同運動任務所激活的大腦區域；使用圖神經網絡等人工智能技術，可以構建和分析與運動相關的大腦

234、功能網絡，研究不同運動任務中腦網絡的動態變化，揭示運動過程中大腦的協同工作機制6。更重要的是，人工智能技術有助于神經機制的深入研究，通過分析學習新運動技能前后或長期訓練運動員的 fMRI 數據的變化，揭示運動技能的學習和記憶過程中大腦的活動模式和網絡結構變化，分析運動對認知功能（如注意力、執行功能、空間導航等）的影響，研究運動與認知功能之間的相互作用及其神經基礎43。在實際運動訓練中人工智能和fMRI 一方面可以通過獲得大量運動員的樣本數據，利用深度學習模型預測其運動表現和訓練效果，有助于進行運動選材并幫助制定個性化的訓練計劃，提高選材的效率和訓練的針對性。另一方面，人工智能技術可以分析運動前

235、后 fMRI 數據的變化，識別與情緒調節相關的大腦區域，分析這些區域在不同運動類型和強度下的活動模式變化。深度圖像生成模型可以產出不同的視覺刺激，針對性地刺激大腦活動，而現在大語言模型的出現為運動員心理干預提供了新的可能性，可利用大語言模型定向激活或抑制人腦中的語言網絡，調節運動員的情緒44。人工智能在 fMRI 中的應用為運動心理學研究提供了新的方法和工具，使得研究人員能夠更深入地探索運動與心理過程之間的復雜關系。這不僅有助于理解運動對大腦和心理健康的影響，還可以為運動訓練和心理干預提供科學依據和技術支持。隨著人工智能技術的不斷中國人工智能系列白皮書體育人工智能91進步，未來在這一領域的應用

236、前景將更加廣闊。6.3 人工智能在運動心理訓練中的應用6.3.1 構建虛擬現實（VR）系統，創新運動心理訓練方法虛擬現實技術（Virtual Reality，VR）是一種集仿真技術、多媒體技術、傳感技術以及網絡等多種技術于一體的新型技術。VR 的核心特性包括多感知性、沉浸性、交互性和想象性。用戶可以通過頭戴式顯示器（Head-Mounted Display，HMD）等設備，進入虛擬環境，并與虛擬世界中的對象進行交互。隨著硬件性能的顯著提升和軟件編程技術的不斷創新，VR 技術廣泛應用于游戲、教育、醫療、軍事訓練等多個領域。在體育運動領域，尤其是在高水平運動員中，VR 的應用開始得到越來越多地關注

237、。通過創建高度沉浸式的虛擬訓練環境，VR 技術可以模擬各種真實的運動場景，使運動員在一個安全和可控的環境中進行高效訓練。其中常見的虛擬現實技術包括動畫 VR 和 360VR。360VR 呈現的是預先錄制的特定環境的真實世界視頻片段，而動畫 VR 呈現的是動畫（即計算機生成的圖像）環境場景，這些場景可以根據用戶與環境中的虛擬對象的交互方式實時變化45。360VR 技術在訓練運動員的感知認知技能方面具有顯著效果。與 2D 視頻訓練相比，360VR 訓練通過 VR 頭戴設備（允許參與者轉動頭部）更多地沉浸在訓練刺激中，可能使運動員的決策能力得到更大改善，提高現實世界情境中的決策能力，同時有利于保持運

238、動員的認知參與度45。比如，足球運動員可以在 VR 環境中沉浸式觀看不同比賽場景，通過學習決策過程和動作表現，從而提高現實世界中的戰術選擇和技術動作。然而，目前的研究多集中于短期影響，長期使用此類工具的影響尚不清楚。動畫 VR 在訓練感認知技能中比較少見。Gray 評估在自適應棒球擊球虛擬環境中訓練的感知運動技能是否能夠轉移到真實的棒球中國人工智能系列白皮書體育人工智能92表現上46。結果發現自適應虛擬環境訓練組在大多數表現指標上的改善顯著大于其他組。此外，這組球員在聯盟比賽中的擊球統計數據更優秀，達到的競爭水平也更高。Tsai 等人研究比較了用于籃球戰術訓練的傳統工具（例如白板和 2D 視頻

239、屏幕）與動畫 VR 模擬的訓練效果，結果發現 VR 組在復雜戰術中的運動模式（跑位正確性）方面有顯著改善47。在實際應用中，VR 還可以模擬比賽場景和壓力情境，幫助運動員進行抗壓力、抗干擾模擬訓練。何穎等人根據短道速滑專項的特點研發了專用型的 VR 訓練系統，構建了 6 個貼近短道速滑專項特征和比賽特點的虛擬場景，幫助運動員在日常的模擬訓練中感受到壓力和干擾，并形成比賽心理應對策略，制定相應的訓練方案48。同時將VR 訓練軟件與硬件頭戴式設備、操控手柄、心率儀等實現了心理、生理和行為評價指標的同步交互?？偟膩碚f，VR 是運動心理訓練的一個新興工具，創新了運動科學和訓練方法。通過創建沉浸式的虛擬

240、環境和實時的人工智能反饋系統，運動員可以在更安全、更高效的環境中進行訓練，提高運動感知認知水平、決策能力和心理素質。6.3.2 構建增強現實（AR）系統，優化運動心理干預模式增強現實技術（AR）與 VR 不同，是通過音頻、視頻、圖形或位置數據等計算機生成元素，合并真實世界視圖的技術。AR 可以進一步在現實世界環境中疊加虛擬對象。疊加在現實世界中的虛擬感知信息本質上可以是添加的（即添加到自然環境中執行的任務中的刺激），也可以是掩蓋的（即遮擋/隱藏自然環境的某些元素）。通過一些手持設備，例如智能手機或智能眼鏡在用戶的視野范圍內將虛擬物體的圖像呈現在現實世界環境之上。例如，游泳者在游泳時，每 100

241、 米的速度可以實時呈現在他們的視野范圍內。AR 的一個顯著缺點是它不允許用戶與自然環境中出現的虛擬物體進行物理交中國人工智能系列白皮書體育人工智能93互或改變其位置或外觀，并且物體的真實感（例如亮度）可能較低46。AR 在體育訓練中提供了一種可能性，可以創建難以在場地上再現的定制場景，并且可以根據運動員的特定需求進行個性化調整。AR 通過提供視覺提示和動作分析，幫助運動員理解和模擬運動技巧。例如，在籃球中，AR 可以展示理想投籃軌跡，幫助運動員改進投籃技巧。此外，AR 系統能夠在運動員訓練時提供實時反饋，如動作捕捉和表現分析，使教練和運動員能夠立即識別和糾正技術問題49。增強現實（AR）技術在

242、體育教育和訓練領域的應用展現出巨大潛力，但其實際應用仍面臨一系列技術與體驗上的局限性。Janssen認為 AR 應用可能增加用戶的感知和認知負荷，且過度依賴實時反饋可能影響技能的自主學習和有效轉移49。6.3.3 搭建個性化運動心理訓練系統，全面提升運動表現和心理素質人工智能驅動的個性化運動心理訓練系統通過結合各種生理和心理數據，為每位運動員提供量身定制的訓練方案。這些系統利用機器學習和深度學習算法，從大量的運動數據中提取個性化特征，生成針對性的訓練建議，以幫助運動員全面提升運動表現和心理素質。人工智能個性化訓練系統通過整合多種數據源，包括心率、腦電波（EEG）、肌電信號（EMG）和步態數據等

243、，實時監測運動員的生理和心理狀態。何穎48等人通過模擬短道速滑的專項壓力情境、干擾情境，結合可穿戴技術，實時記錄運動員的主要生理數據，并根據其變化呈現相應的場景和結果反饋，最終實現訓練場景與心理、生理、行為評價指標的交互，并制定個性化的心理訓練方案。該系統可為用戶設置個性化信息（如姓名、年齡、性別和主攻的項目等），并實時記錄用戶常用的訓練場景和訓練數據，形成個人的數據庫，心理訓練專家可根據用戶的使用習慣并綜合其技術特點和心理特征制定專屬訓練方案（如訓練場景、難度、評價標準等）。中國人工智能系列白皮書體育人工智能946.4本章小結運動心理分析是體育領域的一個重要組成部分。在運動心理學領域，人工智

244、能技術在運動員的生理和心理數據收集和分析、心理狀態實時監測和分析、預測模型構建、個性化心理訓練方案促進以及基于VR 和 AR 技術的模擬訓練環境建立等方面已有了廣泛應用。隨著人工智能技術的快速發展、體育產業的不斷發展和人們對健康生活的追求，運動心理分析領域的市場需求將持續增長，通過深度學習、自然語言處理、計算機視覺等先進技術，將進一步實現更精準的運動員的心理狀態評估與干預，提供更個性化的心理訓練和調整建議，揭示更多關于運動表現和心理狀態之間關系的知識，為運動員和體育產業帶來更多的福祉和發展機遇。第 6 章參考文獻1 Marhis A,Mamidanna P,Cury KM,et al.Deep

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271、Medicine,2023,53(10):1851-1864.期刊中國人工智能系列白皮書體育人工智能101第 7 章 智能體育訓練裝備和健身器材智能體育訓練裝備是指運動訓練和科學健身中所采用的智能化裝備，利用人工智能、物聯網、大數據分析等技術來增強訓練和健身效果，包括智能跑步機、功率車、力量訓練器械交互操作的訓練平臺等。該類設備的核心功能之一是運動監測，配備高精度傳感器實時捕捉用戶的運動狀態，包括步數、速度、距離、心率和卡路里消耗等關鍵指標，可以了解運動表現，調整訓練強度，避免過度訓練。此外，智能訓練設備還具備強大的數據分析能力，利用先進算法對數據進行深入分析，提供個性化訓練建議，如運動強度調

272、整、訓練時間優化和恢復時間安排，幫助用戶更科學地制定訓練計劃，提高訓練效率。智能體育訓練設備還支持遠程指導和在線互動。連接互聯網后，用戶可以訪問專業教練資源、訓練課程和社區互動。用戶通過設備與教練實時溝通，獲得專業指導和反饋，設備根據用戶反饋和進步動態調整訓練計劃，確保訓練的連續性和有效性。在用戶界面設計方面，設計簡潔直觀，用戶可輕松設置訓練參數、查看訓練數據和調整訓練計劃。一些設備支持語音控制和手勢操作，提高操作便捷性。智能體育訓練設備應用廣泛，適用于個人健身愛好者、專業運動員、康復訓練者和老年人。專業運動員通過監測訓練負荷優化訓練計劃，可以提高運動表現；而康復訓練者可獲得安全的運動監測和指

273、導，幫助恢復身體功能；老年人則通過此類智能設備獲得適合的運動建議和提醒，以保持身體健康。7.1 訓練與健身智能裝備概述7.1.1 完善智能訓練裝備，推動智能訓練裝備全面普及國內的智能訓練裝備的發展歷程從最初的符號化階段開始，通過統一符號語言提升分析的系統性與結構性，為數據分析提供了思路，具有開創性意義。隨著計算機和互聯網技術的發展，進入了信息化階中國人工智能系列白皮書體育人工智能102段，實現了數據存儲和利用的便捷性。1990 年代中期，隨著視頻追蹤、傳感器等技術的發展，訓練裝備進入數字化階段，運動訓練的邏輯實現了量化、計算與建模。21 世紀初，隨著智能設備的普及，運動訓練領域迎來了智能化階段

274、，智能算法開始被廣泛應用于提升訓練效果。當前，訓練裝備正朝著綜合集成階段發展，通過人工智能技術的成熟應用，設計更便捷智能的設備，開發多樣化算法，實現訓練計劃、實施和反饋的全面智能化，構建起連接理論與實踐的“智能橋梁”。國外智能訓練裝備發展正朝著集成化、個性化、數據驅動和跨學科融合的方向迅速前進。通過傳感器技術、人工智能、數據分析和云計算的快速發展，智能運動裝備能夠實時收集和分析運動員的生理數據、運動表現和環境因素，為運動員提供定制化的訓練方案和實時反饋。這些裝備還通過虛擬和增強現實技術，為運動員提供沉浸式的模擬訓練環境，幫助他們更好地適應比賽場景，提高技能和心理素質。國內外運動訓練裝備智能化發

275、展面臨的問題主要包括技術成熟度不足、用戶接受度有待提升、數據隱私和安全保護、成本較高導致普及難度、標準化和兼容性不足、過度依賴技術、產品實用性和市場需求不匹配、技術與運動科學的結合不夠緊密、市場教育不足、法規和政策更新滯后、國際標準化的挑戰，以及在追求技術輔助提升運動表現的同時如何平衡人類運動員自身能力的提升。這些問題需要通過行業合作、技術創新、法規完善、市場教育和跨學科整合等多方面努力來共同解決，并使用智能訓練裝備將進一步推動運動訓練的智能化和科學化發展，提升運動員的訓練效率和表現，促進體育產業的技術進步和市場擴張。智能訓練裝備的未來發展規劃將聚焦于集成最新科技以提升智能化水平，提供個性化訓

276、練方案，實現實時生物反饋，運用 AR 和 VR 技術增強訓練體驗，通過云平臺和大數據分析優化訓練效果，確?？缭O備兼容性，優化用戶界面與體驗，加入社區與社交功能，增強環境適應性，集成健康監測功能預防傷害，遵循政策與安全中國人工智能系列白皮書體育人工智能103標準，推動可持續發展，并提高市場教育與普及度，以提高訓練效率，優化運動表現，并促進運動訓練行業的技術進步和創新發展?？傊?，智能訓練設備通過先進的技術、個性化的服務和用戶友好的設計，為用戶提供了一個全面、高效、個性化的訓練解決方案。隨著技術的不斷進步，智能訓練設備將為人們的健康生活帶來更多的便利和可能，推動體育、教育等多個領域的訓練水平不斷提升

277、。7.1.2 全面監控輔助科學化備戰訓練，提高奧運競賽成績在高強度體育訓練中，運動員需要實時監測體征數據，監控壓力和情緒變化，以避免過度訓練。以智能心電儀為例，通過無感穿戴設備高頻采樣，可實現實時體征數據監測，輔助科學訓練，結合醫療級體征數據平臺，協同平板電腦完成一整套智慧訓練解決方案。例如，短道速滑隊使用心電監測設備，通過長時間佩戴進行對運動員進行心臟風險篩查，及時發現風險，避免運動傷害。在高負荷訓練中，運動員心跳速度會成倍上升，心臟容易受損。該設備可提供高心率風險監控，預防心臟損傷，并根據運動員的最大心率和儲備心率制定個性化訓練計劃，提高訓練效率和成績。此外，設備也能監控運動員的睡眠質量，

278、通過心率和心電變化發現不良睡眠狀態，評估恢復情況。根據運動員體征的實時數據、運動訓練課程的強度分析和訓練效果分析，實現過度訓練的早期發現并防止過度訓練，完成日常訓練生活的壓力分析。圖圖 7-1 三導聯心電儀三導聯心電儀中國人工智能系列白皮書體育人工智能104中國短道速滑隊在 2022 年北京冬奧會上奪得首金，不僅源于運動員的刻苦訓練，也離不開科研人員的技術支持。利用可穿戴傳感器和激光雷達收集短道速滑和速度滑冰項目的運動數據，建立了考慮運動員個性化生理特征、裝備特征和環境特征的數字運動員模型。通過實測和同步分析，建立了能量輸出與節能減阻分析模型，有效評估各項滑行技術的影響因素。同時借鑒航空航天路

279、線優化算法，找到了冰雪運動的最佳滑行路線，借助航空航天領域的人機環境研究建立模型，捕捉運動員的滑行姿勢，身體高度，擺臂蹬腿的角度，分析運動員的肌肉能耗，找到了冰雪運動的最佳滑行姿勢和最優體能分配方案。為運動員提供科學的技術支持，為訓練方案的調整提供切實依據，為沖牌運動員精雕技術動作提供精準服務。自由式滑雪空中技巧運動員得高分的關鍵在于空中翻轉姿態優美、落地平穩。內嵌式微型傳感器的運動表現分析系統通過一整套內嵌幾十片微型傳感器的動作捕捉緊身衣、緊身褲、鞋墊、手套來收集記錄穿戴者的肢體各部分的加速度、角速度等數據，并能準確還原運動員每次起跳過程中的風中穩定性、力學參數和空中姿態。相比傳統光學傳感器

280、，慣性傳感器智能服裝具備更高的捕捉準確性、全天候和抗干擾能力，且傳感器重量僅0.9 克，體積僅為 1 元硬幣的 1/3。傳感器智能測量“精確到肌肉”的冬季運動智能訓練系統，改變了此前裁判員打分主要靠主觀判斷難度系數的歷史，推出的 4 項量化指標進入了國家隊評分表。7.2 智能健身器材7.2.1 智能健身器材的特征智能健身器材能夠提供實時跟蹤、個性化和互動體驗，其影響力超越了傳統的鍛煉工具。人工智能（AI）、增強現實（AR）、虛擬現實（VR）和物聯網的注入改變了健身行業，為用戶提供了參與健康鍛煉的創新方式。智能健身器材特征之一是其與智能手機和可穿戴設備的無縫連接。這種集成使用戶能夠實時跟蹤和分析

281、他們的鍛煉數中國人工智能系列白皮書體育人工智能105據，接收運動數據，甚至參與虛擬訓練課程。與個人設備同步功能增強了整體用戶體驗，并促進了數據驅動的健身管理。智能健身器材增加許多創新特性和功能，包括人工智能驅動的鍛煉建議、健身課程的直播、用于實時反饋的交互式觸摸屏以及虛擬現實元素的結合。這些功能的多樣性和適應性有助于實現更具吸引力和有效的健身方案，滿足不同的用戶偏好和目標。7.2.2 智能健身器材的作用智能健身器材可為用戶提供鍛煉的實時跟蹤。通過傳感器連接，用戶可以監控心率、運動能耗和運動強度等關鍵指標。這種即時反饋使個人能夠就他們的健身計劃做出明智的決定，優化他們的努力以獲得更好的結果。智能

282、健身設備的主要優勢之一是它能夠提供個性化的鍛煉和訓練計劃。利用從用戶個人資料、偏好和表現歷史記錄中收集的數據，智能健身設備可以根據個人需求定制鍛煉程序。這種定制可確保用戶收到符合其健身水平、目標和偏好的鍛煉。智能健身器材通常結合游戲化元素，使鍛煉更具吸引力和樂趣。虛擬挑戰、獎勵和交互式圖形等功能將鍛煉變成一種動態和有趣的體驗。游戲化不僅可以提高動力，還可以通過使過程更加有趣和競爭來鼓勵用戶超越他們的健身目標。智能健身設備能夠促進遠程教練和虛擬課程，從而擴大了健身計劃的覆蓋范圍。用戶可以在家中舒適地與體能訓練師聯系或參加虛擬課程，從而獲得專家指導。此功能對于尋求專業教練的個人或喜歡遠程鍛煉靈活性

283、的人來說特別有價值。7.2.3 智能健身器材的發展趨勢AI 的集成是智能健身設備的普遍趨勢。AI 算法分析用戶數據以提供智能識別，生成個性化的鍛煉建議，并根據個人進度調整訓練計劃。這提高了健身程序的整體效率和效果，滿足了用戶的特定需求和能力。AR 和 VR 正在改變健身體驗。智能健身設備通常結合 AR 和VR 應用程序，以創建身臨其境的鍛煉環境、模擬真實世界的場景并中國人工智能系列白皮書體育人工智能106提供交互式訓練課程。這些技術提升了用戶的參與度，使鍛煉更加有趣和動態。物聯網（IoT）是智能健身設備發展的關鍵要素。設備無縫連接到互聯網，允許用戶遠程訪問和控制他們的健身設備。物聯網集成可實現

284、設備之間的數據共享，從而更全面地了解用戶的健康和健身指標，最終提升整體用戶體驗。生物反饋和生物識別監測是智能健身設備的新興趨勢，為用戶提供有關其生理反應的實時信息。配備生物識別傳感器的設備可以監測心率變異性、肌肉活動和氧氣水平等參數。這些數據使用戶能夠優化他們的鍛煉，防止過度訓練，并更深入地了解他們的身體對運動的反應。7.2.4 智能健身器材的挑戰和問題隨著智能健身設備收集和處理敏感的健康數據，隱私和數據安全問題成為人們關注的焦點。用戶可能會擔心個人信息可能會被濫用，因此強調需要強大的安全措施和透明的數據政策。制造商必須解決這些問題，以在用戶之間建立信任，并確保負責任地處理他們的數據。健身技術

285、的快速發展引發了關于可訪問性和包容性的問題。并非每個人都能平等地獲得高科技健身解決方案，這可能會在健身領域造成差異。制造商和開發商應考慮設計出滿足不同用戶需求的產品，同時考慮到不同的健身水平、身體能力和社會經濟因素。與傳統的健身工具相比，智能健身器材的價格通常更高。對于一些消費者來說，進入技術驅動的健身領域的成本可能是一個障礙。在技術創新和可負擔性之間取得平衡對于確保更廣泛的人群能夠接觸到健身技術的這些進步至關重要，從而促進其使用的廣泛性和包容性。7.2.5 智能健身器材發展展望隨著智能健身技術的不斷發展，智能健身技術的未來蘊含著令人興奮的可能性。預期的發展包括用于個性化健身計劃的更復雜的人工

286、智能驅動算法、增強的實時生物反饋能力以及與新興技術的無縫集成?？茖W家預測了一個無縫互連的健身生態系統，可以適應個人需求，中國人工智能系列白皮書體育人工智能107同時提供更加身臨其境和引人入勝的體驗。隨著技術的進步，智能健身設備器材可能會見證幾項突破性的創新。這可能包括結合先進的生物識別傳感器、更身臨其境的 AR 和 VR 應用程序，以及與可穿戴設備的進一步集成，以實現整體健康跟蹤體驗。材料和設計的創新也可能帶來更緊湊、多功能和美觀的健身器材。智能健身器材將在塑造運動和鍛煉的未來方面發揮關鍵作用。憑借提供高度個性化和數據驅動的鍛煉體驗的能力，這些技術有望為提高整體運動表現做出重大貢獻。此外，智能

287、健身解決方案提供的可訪問性和便利性可能會導致個人健身方式的轉變，從而培養一個更加緊密聯系和高參與度的專注于健康的全球社區。7.3 運動健康管理系統7.3.1 研發運動健康管理系統，實現健康狀態精準管理隨著人們健康意識的增強和科技水平的不斷發展，國內運動健康管理系統正逐漸成為該領域的關注焦點。運動健康管理系統可使用計算機技術全面高效地監測、評估、分析個人的健康狀況，并通過智能算法為個人提供合適的運動方案，進而通過運動的方式實現對個人高效健康管理的系統。這類系統通過集成傳感器、移動應用、云計算等技術，為用戶提供個性化的運動指導、健康監測和數據分析服務。運動健康管理系統的發展歷程從最初的概念化起步，

288、經歷了數字化、信息化的轉型，隨后移動化和應用化使得健康管理變得觸手可及。隨著技術進步，系統進一步集成化和平臺化，為用戶提供了全面的解決方案。運動健康管理系統的發展進入了人工智能與大數據階段，已經開始廣泛應用人工智能和大數據技術，能夠提供更為精準和個性化的健康管理服務，機器學習算法的應用使得系統能夠從大量數據中發現模式和趨勢，提供智能化的健康建議和預測1。系統由用戶層、物聯網層、云層、系統分析層、評估層和數據層組成2。通過人工智能和機器學習技術，使得系統能夠提供個性化建議和精準服務。目前，中國人工智能系列白皮書體育人工智能108運動健康管理正朝著生態化、互聯化發展，同時注重個性化和精準化服務，構

289、建起跨設備的生態系統。未來，隨著法規和倫理標準的完善，運動健康管理系統將繼續發展為更加智能、主動和全面的健康管理工具，以預測性和預防性健康管理為核心，為用戶提供高效、安全的服務3。國外運動健康管理系統的發展趨勢集中在可穿戴技術的廣泛應用、工作場所健康促進的重視、老年人健身計劃的關注、數字化與個性化服務的推進、跨學科研究與合作的加強、主動健康管理的實踐、循證醫學的應用、健康管理 APP 市場的崛起、國際合作與標準化的推動，以及健康促進型保險的發展。這些趨勢表明，運動健康管理正朝著集成高科技、個性化服務、科學證據支持和全球合作的方向發展，以滿足用戶對全面健康管理不斷增長的需求，并提升健康意識和生活

290、質量。運動健康管理系統在快速發展的同時，面臨諸多挑戰。首先是數據隱私和安全問題，需要確保用戶健康數據的安全存儲和合規使用；其次是技術準確性問題，監測設備和技術的精確性直接關系到服務的可靠性。此外，提高用戶對系統的信任和持續使用意愿至關重要，因此用戶接受度和依從性也是關鍵。提供真正符合用戶個性化需求的健康管理方案，解決不同設備和應用間的數據整合和兼容性問題，以及普及運動健康管理概念、提高公眾對智能系統價值的認識，都是亟待解決的問題。運動健康管理系統在提供健康監測和促進健康生活方式的過程中，還面臨設備兼容性和標準化、成本控制、技術依賴、跨學科整合、國際標準化法規遵循、技術迭代更新以及健康促進型保險

291、整合等挑戰。這些問題需要通過行業自律、技術創新、法規完善、市場教育和跨領域合作來共同解決，以確保運動健康管理系統的可持續發展和用戶利益的最大化。解決這些問題是推動運動健康管理系統進一步發展的關鍵4。中國人工智能系列白皮書體育人工智能109運動健康管理系統的未來發展規劃將注重加強數據安全與隱私保護，提升技術準確性，增強用戶參與度，提供個性化服務，推動標準化與兼容性，普及市場教育，控制成本以擴大服務覆蓋，減少對技術的過度依賴，實現跨學科整合，適應國際標準化同時考慮本地化需求，持續進行技術更新迭代，并與健康保險服務整合，以構建一個全面、智能、安全且用戶友好的健康管理生態系統，滿足全球用戶的健康需求，

292、同時獲得政策支持，確?？沙掷m發展。7.3.2 完善運動健康管理系統的核心功能，實現多元化、個性化管理運動健康管理系統是一種高度集成化的技術解決方案，它結合了可穿戴設備、移動應用、云服務和大數據分析等多種現代科技，為用戶提供全面的健康和運動管理服務。這種系統的核心功能包括數據收集與監測，它通過智能手表、心率帶、計步器等可穿戴設備實時追蹤用戶的生理指標，如心率、血壓、睡眠質量和活動量等，為用戶提供了全面的健康數據支持。在個性化運動計劃方面，運動健康管理系統能夠根據用戶的個人健康狀況、體質和運動目標，定制個性化的運動方案。這些方案不僅包括運動類型、頻率和強度的建議，還可能包含運動過程中的正確姿勢和呼

293、吸技巧，確保用戶能夠安全有效地達到運動效果。健康評估與分析是運動健康管理系統的另一大特色。系統通過分析用戶的健康數據，評估其當前的健康狀況，并提供改善建議。這有助于用戶及時了解自己的身體狀況，調整生活習慣，預防疾病的發生。遠程醫療咨詢功能則為用戶提供了便捷的醫療服務。用戶可以通過視頻或在線聊天的方式，與醫生或健康顧問進行交流，獲取專業的健康指導和建議。這一功能尤其適用于行動不便或居住在偏遠地區的用戶，使他們能夠享受到高質量的醫療服務。營養建議模塊為用戶提供了科學的飲食指導。根據用戶的身體狀況和運動計劃，系統能夠提供合適的飲食建議，中國人工智能系列白皮書體育人工智能110幫助用戶均衡營養攝入，支

294、持健康生活方式。對于專業運動員訓練監控和比賽狀態管理是專業運動員健康管理系統的兩個主要應用場景。訓練監控通過智能穿戴設備，實時采集運動員的運動數據和生理指標，并結合大數據分析和機器學習技術，提供科學的訓練建議和調整方案。幫助教練和運動員優化訓練計劃，防止過度訓練和運動傷害。例如，頂級運動隊已經廣泛采用這類設備，通過實時數據反饋優化訓練強度和方法，提升運動表現5。在比賽狀態管理中，系統通過實時數據傳輸和分析，監測運動員在比賽期間的心率、疲勞程度、速度等關鍵指標，提供即時的狀態反饋和調整建議，確保運動員在比賽中保持最佳狀態。通過結合數據分析和智能決策技術，可以顯著提高運動員的比賽表現和恢復速度運動

295、健康管理系統還可通過提供管理、融資、服務和資源生成等基本功能來改善運動員的健康和表現6。社區互動與支持功能則通過建立線上社區，鼓勵用戶分享自己的運動和健康經驗，相互鼓勵和支持。這種社交元素不僅能夠增強用戶的運動動力，還能夠幫助他們建立起積極的社交網絡。游戲化元素的加入，使得運動健康管理系統更加吸引人。通過設定挑戰、獎勵機制等，系統能夠激發用戶的參與熱情，使運動變得更加有趣和具有吸引力。智能提醒與跟蹤功能確保用戶能夠按照計劃進行運動。系統能夠根據用戶的日程安排，智能提醒用戶進行運動，并跟蹤運動進度，幫助用戶養成良好的運動習慣。數據同步與共享功能則允許用戶的運動健康數據在不同設備間同步，使用戶能夠

296、隨時隨地查看和管理自己的健康信息。緊急響應服務為用戶提供了額外的安全保障。在用戶遇到健康緊急情況時，系統能夠自動發送求助信息，確保用戶能夠及時獲得幫助。綜上，運動健康管理系統通過整合多種技術和服務，為用戶提供了一個全面、便捷、個性化的健康和運動管理平臺。它不僅能夠幫助中國人工智能系列白皮書體育人工智能111用戶提高運動效率，還能夠促進用戶養成健康的生活習慣，提高整體的生活質量。隨著科技的不斷進步，運動健康管理系統正變得越來越智能，能夠更好地滿足用戶的個性化需求，成為現代生活中不可或缺的健康管理工具。7.4本章小結智能體育訓練裝備和健身器材正在向小型化和高集成化發展，同時具備更強大的傳感和數據分

297、析能力。人工智能和物聯網技術將進一步優化個性化訓練指導和健康管理方案，設備能夠實時監測用戶的生理數據，動態調整訓練計劃，提升訓練效果和安全性。虛擬現實和增強現實將為用戶提供沉浸式的互動訓練體驗，增強訓練的趣味性和效果。通過云平臺和大數據分析，設備將實現跨設備互聯，形成完整的健康管理生態系統。同時，行業面臨的數據隱私、安全性和標準化問題正在逐步得到解決，推動智能體育設備在全球范圍內的普及與應用，助力運動科學和健康管理的全面升級。第 7 章參考文獻1 Huang J,Wu X,Huang W,et al.Internet of things in healthmanagementsystems:A

298、review.InternationalJournalofCommunication Systems,2021,34(4):e4683.期刊2 Dang J.Optimization of the Intelligent Sports Health ManagementSystem Based on Big Data Technology and Internet of Things.Journal of Function Spaces,2022,2022(1):5053150.期刊3 國務院.國發201540 號,國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見.報告4 伍悅.健康運動管理系統智能終端的設計與實現.武漢:武漢工程大學,2019.學位論文5 陳思彤.科技為競技體育插上翅膀.中國體育報,2021-07-28（05）.中國人工智能系列白皮書體育人工智能112報紙6 Drew MK,Toohey LA,Smith M,et al.Health systems inhigh-performance sport:key functions to protect health and optimizeperformance in elite athletes.Sports Medicine,2023,53(8):1479-1489.期刊