夏晗　熊崧凱　王曉茹

越來越懂“情感”的AI教練員

教練是運動場上了解技戰(zhàn)術(shù)最專業(yè)的人，他們不僅承擔(dān)運動動作的專業(yè)指導(dǎo)，還包括賽前技術(shù)分析、賽前戰(zhàn)術(shù)布局、賽后技術(shù)總結(jié)和賽后戰(zhàn)術(shù)總結(jié)等?？偟膩碚f，體育競技不僅是運動員之間的競技，同時也是教練團隊之間的競技。一個經(jīng)驗豐富的教練首先需要獲取己方和對方運動員訓(xùn)練和競技數(shù)據(jù)，其次對這些數(shù)據(jù)進行分析，最后在分析結(jié)果上制訂相應(yīng)的訓(xùn)練計劃和比賽策略。

隨著人工智能的高速發(fā)展，越來越多體育項目的教練團體開始使用人工智能來輔助訓(xùn)練運動員并提供指導(dǎo)策略。2019年，英格蘭第七級別聯(lián)賽的球隊溫蓋特·芬里奇隊成為第一支使用人工智能教練的足球隊，Al教練可以輸入包括溫蓋特·芬里奇隊遇到的每支球隊的數(shù)據(jù)，并局逐分鐘地對比賽進行分析。

新的人工智能算法可以用生成訓(xùn)練策略和賽前戰(zhàn)術(shù)布

教練需要對競技數(shù)據(jù)進行分析，從而制訂訓(xùn)練計劃和比賽策略

人工智能是如何在運動場上輔助教練呢？其實，我們可以把人工智能算法當(dāng)作一個普通的新手教練，使用之初，它不知道誰是運動員、運動員在做什么，甚至無法分清楚人和物，但它可以24小時不間斷地學(xué)習(xí)，就如龜兔賽跑里的烏龜，雖然走得慢但卻可以一直走下去。運動員每時每刻都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于人工智能就是可學(xué)習(xí)的資料，人工智能在運動員的數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下學(xué)會了辨別誰是運動員、什么是運動的標(biāo)準(zhǔn)動作。但人工智能輔助教練只能指導(dǎo)新學(xué)員的標(biāo)準(zhǔn)動作，而對專業(yè)運動員作用不大。因為專業(yè)運動員更需要針對競爭對手來生成相應(yīng)的訓(xùn)練策略和賽前最優(yōu)的戰(zhàn)術(shù)布局。

但人工智能算法并沒有就此滿足于現(xiàn)狀，因為它可以為新的人工智能算法提供它的輸出結(jié)果，也就是觀察到的運動員和運動員狀態(tài)。新的人工智能算法不需要像上一個人工智能那樣從無法分辨運動員的狀態(tài)開始學(xué)習(xí)，換句話說，新的人工智能算法是專門用來生成訓(xùn)練策略和賽前戰(zhàn)術(shù)布局的。生成策略的人工智能具體過程可以理解為，一個不會下象棋的人正在學(xué)習(xí)下象棋，開始時，它會去尋找之前棋手下的棋局并復(fù)盤理解其思維過程，之后在自己大腦內(nèi)模擬出另一個對手，每次分別站在敵我雙方的角度不斷進行推演。而這也是新的人工智能算法可以根據(jù)運動員的比賽視頻來學(xué)習(xí)生成策略與戰(zhàn)術(shù)的原因之一。

人體骨骼關(guān)鍵點檢測算法和關(guān)節(jié)抖動算法，能讓手機實現(xiàn)實時、高精度的姿態(tài)檢測

對于普通大眾來說，擁有教練來指導(dǎo)運動，可以幫助我們快速掌握標(biāo)準(zhǔn)動作和避免受傷，但教練還是數(shù)量少且收費不菲的。不同于現(xiàn)實中的教練，AI教練可以用低成本的設(shè)備來采集數(shù)據(jù)。例如將數(shù)據(jù)交給人工智能進行學(xué)習(xí)，訓(xùn)練得到的人工智能算法可以為使用者生成指導(dǎo)意見并以聲音或圖片的形式傳達給使用者。此外，手機上也實現(xiàn)了實時AI教練技術(shù)，它用自研的人體骨骼關(guān)鍵點檢測算法和關(guān)節(jié)抖動算法，能夠讓手機實現(xiàn)實時的、高精度的姿態(tài)檢測，并及時給用戶動作反饋。并可以在運動后，為用戶生成體測報告。這個人工智能算法的檢測能力會隨著用戶數(shù)量增多和使用時間的增加不斷提升。

當(dāng)計算機視覺應(yīng)用到AI裁判

AI裁判的實現(xiàn)主要基于計算機視覺。計算機視覺是一個跨學(xué)科的科學(xué)領(lǐng)域，研究計算機如何從圖像或視頻中獲得高層次的理解。從工程學(xué)的角度來看，計算機視覺是讓計算機試圖去理解并自動化人類視覺系統(tǒng)可以完成的任務(wù)。簡單的話來說，計算機視覺就是通過計算機來模仿生物的視覺系統(tǒng)，例如人可以輕松地識別一張圖的內(nèi)容，而計算機視覺則是讓計算機也具有像人一樣的能力。

計算機視覺是讓計算機也具有像人一樣的視覺系統(tǒng)

對于一個計算機視覺系統(tǒng)來說，圖像數(shù)據(jù)的輸入是必須的。圖像數(shù)據(jù)可以有多種形式，例如圖像、視頻序列、或者通過3D掃描儀掃描得到的多維數(shù)據(jù)。AI裁判的實現(xiàn)需要依賴于目標(biāo)識別、視頻跟蹤、事件檢測、三維的人體姿態(tài)估計、運動估計等計算機視覺的子領(lǐng)域。目標(biāo)識別可用于識別出場上的運動員，視頻跟蹤用于實時捕捉并追蹤運動員的位置，事件檢測技術(shù)可以檢測運動員是否犯規(guī)，三維的人體姿態(tài)估計是指計算機去識別人體的3D的骨骼信息，運動估計則可以識別出運動員的行為。

運動員建模圖

人工智能的新賦能：體操裁判員

以體操項目為例，2019年4月的德國斯圖加特體操世錦賽正式投入使用了一套裁判輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用人工智能3D感應(yīng)技術(shù)，可以成為判定難度分的輔助應(yīng)用。這套系統(tǒng)通過計算機視覺系統(tǒng)和3D傳感器為運動員建立一個3D的人體骨骼模型，在體操運動員表演動作的時候，精確地識別運動員的骨骼信息，捕獲每個體操運動員的動作并將其分析為數(shù)據(jù)，并對體操運動員的肢體擺動幅度、旋轉(zhuǎn)速度以及跳躍高度做出極為精確的記錄，之后將這些數(shù)據(jù)與賽事評分標(biāo)準(zhǔn)進行比較，給出“無可爭議的成績”。此外，它還提供了三維視圖，并提供了多種角度測量選擇，所有這些選擇都有助于做出公正而準(zhǔn)確的判罰。

綠茵場上的“隱身裁判”

除了體操賽場，足球賽場上也出現(xiàn)了AI裁判——視頻輔助裁判VAR（Video Assistance Referees），這是一項AI視頻輔助裁判技術(shù)，VAR技術(shù)監(jiān)控與分析球場情況并輔助主裁判，進而減少比賽中可能出現(xiàn)的爭議和誤判情況。2016年，VAR技術(shù)開始走向足壇，當(dāng)時它首次在美國職業(yè)大聯(lián)盟的一場預(yù)備隊杯賽中擔(dān)任裁判助手，之后，經(jīng)過兩年的技術(shù)升級，國際足球協(xié)會理事會（IFAB）正式推出VAR，隨后它開始被大量用于各國聯(lián)賽、杯賽中。

應(yīng)用于俄羅斯世界杯上的視頻輔助裁判（VAR）技術(shù)

如果頻繁使用VAR技術(shù)會導(dǎo)致比賽中斷，破壞了比賽的流暢性

不同于主裁判必須親臨現(xiàn)場，VAR技術(shù)通過對攝像機捕捉到的比賽畫面進行視頻分析來做出判斷，因此它更可能關(guān)注到一些人們很難注意到的細(xì)節(jié)，比賽場面瞬息萬變，僅憑主裁判肉眼觀察難免會出現(xiàn)爭議。當(dāng)然，只有主裁的判罰出現(xiàn)爭議，比如出現(xiàn)球員犯規(guī)或是越位、紅牌判罰、犯規(guī)地點是否在禁區(qū)內(nèi)、禁區(qū)內(nèi)手球和犯規(guī)等情況時，VAR技術(shù)才會派上用場。因此，這項技術(shù)最核心的作用在于借助高科技的力量，使得主裁判獲得了一項站在局外看比賽的能力，最終實現(xiàn)精準(zhǔn)判罰。

盡管VAR技術(shù)可以幫助裁判減少錯判的概率，但也有觀眾和球員認(rèn)為頻繁使用VAR會導(dǎo)致比賽中斷，破壞了比賽的流暢性。此外，大部分專業(yè)人士認(rèn)為，VAR作為一種輔助手段，正確使用它，它就是裁判的好朋友，更是比賽的好朋友。尤其是隨著未來人工智能的發(fā)展，VAR或許會變得更聰明，到那時，大家再也不用因為它的存在而感到比賽被打斷了。

相信隨著人工智能和微電子技術(shù)的發(fā)展，會有越來越多的Al算法在體育競技里出現(xiàn)，讓體育競技越來越科學(xué)和公平。也會有更多的人工智能算法走進普通大眾的生活，讓每個人都能在正確和科學(xué)的指導(dǎo)下運動。

（責(zé)任編輯/陳天昊 美術(shù)編輯/李子夜）

VAR技術(shù)可以讓主裁判借助高科技的力量實現(xiàn)精準(zhǔn)判罰