作者：高 峰（北京體育大學(xué)常務(wù)副校長、教授）

　　北京冬奧會開幕在即，這些科技范兒你了解嗎？當(dāng)今世界，科技在競技體育中的作用越來越突出，要綜合多學(xué)科、跨學(xué)科的力量，統(tǒng)籌推進(jìn)技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化?？萍疾繛榇嗽O(shè)立了“科技冬奧”重點專項，以創(chuàng)新性科技手段助力冬奧備戰(zhàn)和我國冬季運(yùn)動項目發(fā)展，在確保我國運(yùn)動員在本屆冬奧會上取得突破性的優(yōu)異成績的同時，進(jìn)一步提高我國冬季項目科學(xué)研究水平和可持續(xù)發(fā)展動力。其中，北京體育大學(xué)牽頭承擔(dān)了“冬季項目運(yùn)動員專項能力特征和科學(xué)選材關(guān)鍵技術(shù)的研究”任務(wù)，目前項目組已突破制約部分冬季項目運(yùn)動員競技表現(xiàn)能力提升的關(guān)鍵技術(shù)，應(yīng)用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了運(yùn)動員技術(shù)戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)實時反饋與評價，以集成創(chuàng)新為依托，創(chuàng)建以體能為核心、以冠軍模型為目標(biāo)、以智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)為手段的冬季項目運(yùn)動員選拔、培養(yǎng)和訓(xùn)練監(jiān)控方法體系。而這，將持續(xù)影響我國冬季競技體育和大眾體育的發(fā)展。

　　1、跨項選材的參考系——冠軍模型

　　與發(fā)達(dá)國家相比，我國冰雪項目起步晚，人才儲備不足，需要跨項遴選運(yùn)動員。據(jù)冬季運(yùn)動管理中心公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2018年，冰雪項目各國家集訓(xùn)隊共選拔了3257人，比平昌冬奧會同期增幅達(dá)844%。截至2020年8月，我國29支冰雪項目國家集訓(xùn)隊共有316名運(yùn)動員來自跨項，100%由跨項運(yùn)動員組成的國家集訓(xùn)隊有11支。

　　那么，跨項選材的依據(jù)是什么呢？

　　想要回答這個問題，我們要了解一下什么是“冠軍模型”。“冠軍模型”又稱為優(yōu)秀運(yùn)動員專項能力結(jié)構(gòu)模型，與運(yùn)動員在賽場的競技表現(xiàn)密切相關(guān)，是最終決定比賽成績的關(guān)鍵因素。

　　要想選出適合的運(yùn)動員，就要知道冬季項目的“冠軍模型”究竟是什么？

　　北京體育大學(xué)研究團(tuán)隊進(jìn)行了深入的研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與夏季項目相比，冬季項目的“冠軍模型”常常受到人（運(yùn)動員）—機(jī)（運(yùn)動裝備）—環(huán)（環(huán)境）三要素的更為復(fù)雜交互式關(guān)系的影響。所以，冬季項目“冠軍模型”可區(qū)分為可控制的內(nèi)源性因素（如運(yùn)動員體能、技能和運(yùn)動心智等）和不可控制的外源性因素（如運(yùn)動裝備、環(huán)境等）兩個部分。其中，可控制的內(nèi)源性因素是運(yùn)動員選材的關(guān)鍵。

　　以我國的優(yōu)勢項目短道速滑為例，其“冠軍模型”包含了以下三要素：專項體能是基礎(chǔ)、專項技能是核心、復(fù)雜多變的戰(zhàn)術(shù)是保障，代表了以“穩(wěn)、快、靈、巧”為運(yùn)動表現(xiàn)的技能主導(dǎo)類競速項目。運(yùn)動員的專項體能要素包括體成分、等速肌力、最大攝氧量、最大無氧功率，以及靈敏素質(zhì)等，專項技能包括起跑技術(shù)、直道滑行技術(shù)、入彎道技術(shù)、出彎道技術(shù)等。又如，在越野滑雪項目中，要求運(yùn)動員具備超強(qiáng)的專項耐力，才能在比賽中獲勝，決定專項耐力的關(guān)鍵要素包括攝氧量峰值、核心肌力、最大無氧功率以及良好的身體平衡能力等。

　　總之，重新認(rèn)識冬季項目的專項能力結(jié)構(gòu)模型是保障訓(xùn)練的基礎(chǔ)性工作，也是確?？珥椷x材成功的導(dǎo)向目標(biāo)。

　　2、成績提升“神器”——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

　　競技體育需要運(yùn)動員全身各關(guān)節(jié)、肌肉的協(xié)調(diào)運(yùn)動，合理高效的動作技術(shù)對運(yùn)動表現(xiàn)至關(guān)重要。在目前的競技體育中，成績每提高一點都要付出巨大努力，而機(jī)會往往蘊(yùn)藏在細(xì)節(jié)中——短道速滑中要蹲到什么程度,擺臂幅度多大更合理等。以前這些關(guān)鍵性的細(xì)節(jié)只能靠運(yùn)動員和教練員在一次次嘗試中去體會，很難量化和預(yù)測。

　　以越野滑雪為例，該項目以滑雪板和滑雪杖在丘陵起伏的規(guī)定路線上滑行。明確滑雪技術(shù)身體動作特征與運(yùn)動表現(xiàn)的關(guān)系，可為運(yùn)動員技術(shù)訓(xùn)練提供指導(dǎo)。運(yùn)動員自身的專項能力、比賽中的地形和技術(shù)變化都呈現(xiàn)多樣的特征，這些特征相互關(guān)聯(lián)、影響，并在一定程度上會影響比賽成績。傳統(tǒng)上這些特征對成績影響的重要程度，以及訓(xùn)練干預(yù)后的特征對成績的綜合同步影響難以確定，無法精準(zhǔn)指導(dǎo)訓(xùn)練、科學(xué)評估訓(xùn)練效果。

　　當(dāng)下的機(jī)器學(xué)習(xí)為科學(xué)訓(xùn)練提供了新的方法和路徑。越野滑雪、速度滑冰等競速類比賽追求“快”，運(yùn)動員速度是動作技術(shù)的最終體現(xiàn)形式。北京體育大學(xué)科研團(tuán)隊將滑雪運(yùn)動員不同技術(shù)類型、比賽時不同地形的技術(shù)動作特征、比賽成績等多層次數(shù)據(jù)融合，分析對比賽速度最為關(guān)鍵的技術(shù)動作特征。進(jìn)一步基于關(guān)鍵技術(shù)特征，利用深度學(xué)習(xí)手段，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測滑雪速度。

　　項目團(tuán)隊建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測速度的決定系數(shù)可達(dá)到0.9，應(yīng)用模型可以實現(xiàn)訓(xùn)練的多維度比較，以最終速度為指向，快速為運(yùn)動員和教練員反饋訓(xùn)練干預(yù)效果，為教練員的指導(dǎo)和運(yùn)動員的動作優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。這相當(dāng)于教練員手握一面鏡子，從而形成“訓(xùn)練干預(yù)—效果評估—技術(shù)改進(jìn)—效果再評估”的科學(xué)有效的訓(xùn)練模式。

　　這一方法也應(yīng)用在速度滑冰中，為了盡可能減小風(fēng)阻，運(yùn)動員必須保持較小的下蹲角度，對下蹲姿位也有較為獨特的要求。通過對我國速度滑冰優(yōu)秀運(yùn)動員的動作特征進(jìn)行研究，北京體育大學(xué)項目團(tuán)隊分析了對滑冰速度影響較大的動作技術(shù)特征，并建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，基于上述分析的重要動作特征參數(shù)，預(yù)測滑冰速度，為運(yùn)動員的訓(xùn)練及技術(shù)調(diào)整提供科技支撐，保障了運(yùn)動成績的提升和穩(wěn)定性。

　　3、智能冰場“黑科技”——自動識別系統(tǒng)

　　獲取運(yùn)動員在每一次比賽中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)是總結(jié)經(jīng)驗、提高成績的有效辦法，但這是一個非常棘手的問題——傳統(tǒng)上依賴可穿戴設(shè)備進(jìn)行這些數(shù)據(jù)的收集，或者在運(yùn)動員身上粘貼標(biāo)記點，利用較多的紅外鏡頭進(jìn)行標(biāo)記點的捕捉和追蹤。但這些技術(shù)都無法在真正的比賽中使用——真正的比賽中絕不會允許任何有可能干擾到運(yùn)動員比賽的可穿戴設(shè)備以及標(biāo)記點出現(xiàn)。

　　所以，人工智能智慧冰場絕不是簡單的智能管理系統(tǒng)，它的核心，應(yīng)該是如何通過先進(jìn)的科技手段，在不打擾運(yùn)動員比賽的情況下，對冰場上正在緊張訓(xùn)練或比賽的運(yùn)動員進(jìn)行技術(shù)的總結(jié)與提升，更是智慧場館需要解決的核心科技問題。

　　由北京體育大學(xué)主導(dǎo)研發(fā)的基于人工智能技術(shù)的“無標(biāo)記點人體運(yùn)動自動識別人工智能系統(tǒng)”，可在不接觸運(yùn)動員的條件下，僅僅利用架設(shè)在賽場周圍的高速攝像機(jī)，通過機(jī)器視覺方法自動跟蹤運(yùn)動員的冰上位置，并對運(yùn)動員進(jìn)行人體21個關(guān)鍵點的自動識別，即時合成運(yùn)動員三維運(yùn)動姿態(tài)數(shù)據(jù)，并繪制出相關(guān)數(shù)據(jù)曲線，便于運(yùn)動員和教練員及時掌握體能分配情況和比賽技戰(zhàn)術(shù)狀態(tài)，以評估訓(xùn)練效果。

　　整套系統(tǒng)基于機(jī)器深度學(xué)習(xí)原理的人工智能技術(shù)，采用了人工智能機(jī)器視覺算法以及三維重建技術(shù)，同時突破性地使用了大范圍視頻影像拍攝與拼接技術(shù)，還可計算人體重心位置、關(guān)節(jié)角度、速度和器械運(yùn)動狀態(tài)等一系列動作技術(shù)指標(biāo)，監(jiān)測運(yùn)動員運(yùn)動過程中瞬時速度、加速度、運(yùn)動軌跡、身體姿態(tài)等多種運(yùn)動信息，可滿足大多數(shù)冰雪項目動作技術(shù)分析的需要。該系統(tǒng)成功運(yùn)用于速度滑冰、鋼架雪車、跳臺滑雪、越野滑雪等項目，實現(xiàn)了復(fù)雜場景下三維動作捕捉與分析。

　　這套系統(tǒng)具有自主知識產(chǎn)權(quán)，是目前世界上第一套能夠在實際比賽、訓(xùn)練和其他臨床環(huán)境下，使用生物力學(xué)常用人體模型，自動采集人體三維運(yùn)動學(xué)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。運(yùn)動員只需在比賽或者訓(xùn)練過程中正常運(yùn)動，人工智能系統(tǒng)即可以在不接觸運(yùn)動員的情況下收集和自動分析運(yùn)動員的數(shù)據(jù)。整個系統(tǒng)真正實現(xiàn)了無干擾，準(zhǔn)確且高效，是體育科研人員夢寐以求的數(shù)據(jù)收集手段，為教練員及運(yùn)動員高水平訓(xùn)練提供高科技保障。

　　應(yīng)用這一系統(tǒng)，北京體育大學(xué)已經(jīng)收集了大量我國運(yùn)動員比賽中的動作技術(shù)數(shù)據(jù)，形成了數(shù)據(jù)庫，為大數(shù)據(jù)積累、動作技術(shù)分析，動作訓(xùn)練反饋以及改進(jìn)動作技術(shù)打下了堅實基礎(chǔ)。

　　　4、“冷環(huán)境”有氧耐力研究——保護(hù)運(yùn)動員

　　眾所周知，冬天運(yùn)動時速度和力量會下降，也更容易受傷——由于溫差，冷暴露使得身體溫度不斷散發(fā)到周圍環(huán)境中，這是人體為了保持正常體溫的適應(yīng)性反映。在急性冷暴露時，身體通過增加產(chǎn)熱量和減少散熱量來維持正常體溫。當(dāng)正常的能量代謝和生理功能出現(xiàn)紊亂，以及皮膚和其他組織發(fā)生損傷時，體核溫度或末梢皮膚溫度會下降到臨界水平，會影響到諸多器官系統(tǒng)，特別是中樞神經(jīng)和心血管系統(tǒng)，能量代謝途徑受到干擾，肌肉的收縮減慢變?nèi)酰窠?jīng)傳導(dǎo)延遲，影響運(yùn)動表現(xiàn)，易發(fā)生低體溫癥、凍傷和非凍性冷傷等冷損傷以及急慢性呼吸道健康問題。

　　冬季項目的運(yùn)動員也面臨這個問題——在冬季訓(xùn)練期進(jìn)行雪上訓(xùn)練時通常長期、反復(fù)暴露于低溫環(huán)境中，尤其是作為戶外冬季耐力運(yùn)動項目之一的越野滑雪，其冬季訓(xùn)練期間的訓(xùn)練和比賽均在冷環(huán)境下進(jìn)行。運(yùn)動員在冬季訓(xùn)練和比賽期所處的冷環(huán)境和比賽時間的不同組合會使其承受多種低溫應(yīng)激刺激。

　　研究發(fā)現(xiàn)，直接暴露于環(huán)境中的前額對環(huán)境溫度變化非常敏感，前額溫度變化不僅可以反映肌體對環(huán)境溫度的應(yīng)激情況，也可以間接反映骨骼肌的溫度。骨骼肌溫度降低影響其收縮活動，使耐力運(yùn)動表現(xiàn)、力量和爆發(fā)力水平下降，影響運(yùn)動成績和訓(xùn)練效果。

　　那么，如何保護(hù)身處寒冷中的運(yùn)動員呢？

　　目前認(rèn)為的最佳有氧耐力表現(xiàn)溫度區(qū)間指標(biāo)可能不太適合身穿專業(yè)比賽服的冷環(huán)境受試者。冬季雪上耐力項目訓(xùn)練或比賽溫度環(huán)境多在零下10至0攝氏度之間，如目前我國冬季項目運(yùn)動員主要的訓(xùn)練場地吉林雪洞，溫度環(huán)境恒定設(shè)置在零下6攝氏度。在此環(huán)境下穿著專業(yè)比賽服時有氧運(yùn)動能力的變化特征并未進(jìn)行過研究。

　　因此，研究團(tuán)隊通過模擬吉林雪洞零下6攝氏度的冬季項目訓(xùn)練環(huán)境，呈現(xiàn)了在冷環(huán)境暴露時最大有氧耐力運(yùn)動表現(xiàn)及相關(guān)生理學(xué)指標(biāo)的變化特征，為低溫環(huán)境運(yùn)動訓(xùn)練監(jiān)控提供了一定的實驗室依據(jù)。

　　現(xiàn)代競技體育尤其是冬季項目，不僅是運(yùn)動員在賽場上的競爭，更是比賽背后各國科技力量和科技水平的比拼與展現(xiàn)。當(dāng)前競技體育成績的提升早已不能單靠苦練來取得，科學(xué)的訓(xùn)練、科學(xué)的選材、科學(xué)的場館、科學(xué)的裝備、科學(xué)的保障等復(fù)合系統(tǒng)能力已成為制勝的關(guān)鍵因素。僅以北京體育大學(xué)為例，從1988年第24屆漢城奧運(yùn)會開始，北京體育大學(xué)累計獲得國家科技進(jìn)步獎5次，奧運(yùn)科研攻關(guān)與科技服務(wù)獎6次，奧運(yùn)科研攻關(guān)與科技服務(wù)組織貢獻(xiàn)獎2次。自2017年以來，以學(xué)?！叭齻€轉(zhuǎn)型”的改革發(fā)展為重要契機(jī)，充分發(fā)揮“大學(xué)+基地”的辦學(xué)優(yōu)勢、體育學(xué)科集群優(yōu)勢和強(qiáng)大的科研團(tuán)隊人才優(yōu)勢，努力實現(xiàn)科技助奧過程全覆蓋、項目廣覆蓋、手段現(xiàn)代化、合作多元化，努力打造新時代體育科學(xué)研究的創(chuàng)新高地。

　　如今，一代代體育科研人正在攻堅克難，砥礪奮進(jìn)，用科技服務(wù)奧運(yùn)，助力全民健康。

　　《光明日報》（ 2022年01月27日 16版）