“你的擺臂幅度如果再小5厘米，就會減少一定阻力，速度和穩定性也會提升。”在長春冰上訓練基地，教練正通過“智能冰上運動訓練分析系統”對運動員進行指導。
借助復旦大學工程與應用技術研究院教授、智能機器人研究院常務副院長張立華團隊研發的訓練分析系統，人工智能（AI）教練也許能助你化身“冰雪精靈”。
為更好地籌備2022年北京冬奧會，工信部、國家體育總局于2019年開始規劃制定冰雪裝備器材產業發展行動計劃。當時，長期從事人工智能、計算機視覺與智能感知研究的張立華就意識到，動作識別與檢測、運動分析與追蹤等技術可應用于冰雪項目訓練，并提出用AI提高冰上運動訓練水平，滿足民眾參與冰雪運動需求的建議。
2019年2月，張立華團隊在首鋼訓練基地同國家體育總局冬季運動管理中心聘請的高水平運動表現顧問克里斯汀·科林斯女士進行溝通，討論了智能輔助分析系統的實用價值。
“你們提出的這個系統聽起來很有價值！”克里斯汀這句話增加了張立華以科技助力冬奧的信心，他帶領團隊同吉林省體育局合作，開始構建冰上運動智能訓練示范系統。
研究人員用基于人工智能計算機視覺算法，對滑冰運動員的動作、姿態、速度等信息進行分析對比，從定性、定量再到定制化分析每個運動員的特點，提高科學化訓練水平與效率。
“我們利用人工智能技術，可以分析冰上運動員的骨架、各關節的動作、姿勢，這叫運動目標的骨架節點識別和可視化。”張立華告訴《中國科學報》。
以往專業教練總是目不轉睛地注視著運動員，而智能冰上運動訓練分析系統卻讓高清攝像頭在場邊實時動態監督運動員，通過運動目標跟蹤與軌跡可視化，在監控屏幕上識別每位運動員身上的骨骼關鍵點以及運動軌跡，顯示出各類運動指標的統計信息。“短道速滑/速度滑冰的運動軌跡、姿勢一目了然，從定性的教練員的分析，變成定量的科學分析手段”。
對花樣滑冰而言，評判標準更多，智能冰上運動訓練分析系統通過三維骨架節點檢測與姿態估計，能幫助運動員改善姿勢的規范度與美觀度。而運動目標3D模型可視化，則為花樣滑冰運動員旋轉計數這樣的技術分析提供了便捷。
“在長春冰上訓練基地，教練通過示范系統對運動員進行針對性指導，確實為運動員創佳績提供有力支持。”張立華說，“除冰上運動外，這套智能訓練分析系統還能為其他體育項目提供幫助。比如，桌上足球和足球類電子游戲頗受大眾喜愛，基于AI算法對足球運動員也可以進行實時動態監控與分析，讓‘AI版的足球’不再是一場夢。”
下一步，張立華團隊將面向專業和大眾運動項目開展比賽訓練分析算法及應用系統研究，根據現有基礎建設競技體育比賽訓練智能分析平臺，實現訓練輔助分析、比賽輔助裁判等智能化應用，并建設示范性智能化體育比賽場館、大眾體育智能化示范設施，讓廣大群眾能夠在日常運動中感受“智能化”服務帶來的全新體驗。