本报记者 张伟
你想象过吗？2022年北京冬奥会测试赛，助理教练竟然是个虚拟人（AI being）,其内核是小冰AI竞技体育国际赛事评分系统！
在以前的国际赛事上，专业教练或赛事裁判出现过AI（人工智能）加持的情形吗？有。在2019年的体操世锦赛上，3D感应技术就充当了人类裁判“小助手”的角色。但不得不强调的是，这些AI仅仅是帮裁判提高精确度，避免误判。要想独当一面，难度比较大。
北京冬奥会，小冰AI助教有哪些出众之处？据相关技术人员介绍，小冰AI竞技体育国际赛事评分系统，是全球首个能够基于运动员动作和姿态，独立做出与人类专业裁判一致，且完整评价的AI系统。
以自由式滑雪空中技巧为例，可以看出这个“AI助教”不一般。当运动员穿戴滑雪板从跳台跃起后，在空中做各种空翻和转体动作，裁判会根据选手的起跳动作、腾空高度、空中动作难度与完成度、落地稳定性等方面进行评分，每次两跳得分总和为该轮得分。针对这一项目，这个小冰 “AI助教”可以一显身手：比如，克服高强光复杂的背景、运动员空中停留时间极短、竞赛项目场地限制等几个现实场景存在的难点等。事实上，这些问题对于人类裁判来说，是评分中较为棘手的问题。然而，小冰“AI助教”会根据运动序列预测，做出目标检测、目标跟踪和目标识别，并实现实时反馈。
“如此一来，就可以为每一位运动员提供专业的评分意见，协助他们调整运动的姿态。此外，根据运动员历史数据，这个系统能够实现对训练趋势的追溯：在精准分析运动姿态、聚合运动数据的基础上，整理并提出科学训练专家策略，有效提升国家队训练效率。”小冰AI技术人员表示，小冰 “AI助教”之所以不简单，是因为该系统背后的技术支撑是小冰框架 。人们所熟知的小冰虚拟人等，都衍生自这一“通用框架”。 此外，小冰“AI裁判”还包含四大功能模块，分别是提高运动认知、改善不良运动姿态、定制化私人教练、个性化用户档案。
通俗地说，人类教练往往是回看训练录像，然后对运动员的动作做分析，而且往往依赖的是个人经验。需要注意的是，人类教练和裁判的知识与经验，并非全部都是结构化数据和显性的系统知识，还有许多隐藏在口述、言传身教里的非结构化数据和隐性知识。但基于AI的图像识别、数据分析，能帮助教练和运动员获得更为科学的运动认知。
举个例子，小冰AI助教能够总结世界顶尖选手在每个阶段重要的比赛特征。然后将运动员的身体重心、空中姿态、曲线、落地姿态等数值进行记录、标注和训练，再结合人类专业教练和裁判评价的知识和经验，实现对模型的不断优化。这就体现出了小冰框架的优势：在计算机视觉领域的目标检测、目标跟踪和目标识别之外，还能根据自然语言处理和计算机语音等基础技术储备，更好地理解和学习人类教练和裁判的知识与经验。
此外，比起这些能够用技术解决的问题，更棘手的一点是，竞技体育要求不能在现场架设任何干扰比赛的设备。这又该如何解决？
据了解，小冰团队把普通摄像头架设在合适的位置，基于大量训练数据进行模型修正，而后再根据运动序列预测，做出针对竞技体育特点的目标跟踪、目标检测和识别，包括骨架识别等。值得一提的是，以往传统的骨架模型不太容易精确识别，而小冰AI助教却可以解决这一“屏障”。
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