中圖分類(lèi)號(hào)：G80 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8902-（2025）-14-178-3-ZL

足球是世界上參與人群最廣、受關(guān)注程度最高的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目之一，在該項(xiàng)運(yùn)動(dòng)競(jìng)技水平不斷提高的過(guò)程中，對(duì)于體能訓(xùn)練的科學(xué)化和精準(zhǔn)化程度提出了更高的要求。傳統(tǒng)的足球體能訓(xùn)練在數(shù)據(jù)采集分析、個(gè)性化方案制定、負(fù)荷監(jiān)控等方面存在著明顯不足，無(wú)法完全滿足現(xiàn)代足球高速度、強(qiáng)對(duì)抗、攻守轉(zhuǎn)換快的特點(diǎn)。人工智能技術(shù)則用技術(shù)的力量改變著這一切，通過(guò)大范圍的數(shù)據(jù)采集、多角度的算法剖析、快節(jié)奏的反饋調(diào)節(jié)，AI既可以從根本上突破傳統(tǒng)訓(xùn)練方式低效的桎梏，又能形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、個(gè)體適配、風(fēng)險(xiǎn)可控”的全新訓(xùn)練方式。本文的研究對(duì)象即AI賦能足球體能訓(xùn)練的最新應(yīng)用方式。在這個(gè)新方式里AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)維度更加的廣闊、訓(xùn)練方案設(shè)計(jì)更加的個(gè)性化、負(fù)荷控制更加的穩(wěn)定可靠，能更好的挖掘與利用人工智能從而提升訓(xùn)練水平、增強(qiáng)體能儲(chǔ)備、防止運(yùn)動(dòng)傷病的發(fā)生。

1、人工智能技術(shù)在足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練中的作用

1.1、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)化

人工智能在足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練中的核心價(jià)值，體現(xiàn)為全維度數(shù)據(jù)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)能力，這一技術(shù)特性為教練員們提供了可以實(shí)時(shí)、量化的體能評(píng)估工具，更構(gòu)建了足球訓(xùn)練科學(xué)化的底層邏輯即科學(xué)的數(shù)據(jù)說(shuō)明一切，這為 AI⁺ 體育實(shí)現(xiàn)全面融合奠定了數(shù)據(jù)基石，只有球員的生理參數(shù)、運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)參數(shù)、肌肉狀態(tài)參數(shù)能夠全方面檢測(cè)，才能夠?qū)崿F(xiàn)AI系統(tǒng)對(duì)不同球員的個(gè)性化訓(xùn)練建議與處于不同階段具有針對(duì)性的高效智能訓(xùn)練方案的應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)信息會(huì)經(jīng)過(guò)多種多樣的智能硬件設(shè)備采集完成，例如：心率監(jiān)測(cè)胸帶、肌電傳感器、GPS跟蹤器等等。以足球的高強(qiáng)度間歇訓(xùn)練（HIIT）為例，教練員僅靠眼睛觀察，很難獲得該項(xiàng)訓(xùn)練后的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，無(wú)法判斷隊(duì)員消耗是否達(dá)到了較為理想的水平，這時(shí)就可以借助智能設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)，AI可以通過(guò)對(duì)該隊(duì)員全程記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，準(zhǔn)確地得知該隊(duì)員本次訓(xùn)練的實(shí)際負(fù)荷和最終恢復(fù)情況。

在風(fēng)險(xiǎn)防控層面，基于AI模型化后的訓(xùn)練負(fù)荷大數(shù)據(jù)、肌肉疲勞閾值（如累計(jì)訓(xùn)練量達(dá)連續(xù)三天負(fù)荷強(qiáng)度 gt;35% 時(shí)），在持續(xù)鍛煉當(dāng)中不斷疊加或者疊加至一定數(shù)量后，采用AI模型形成1一7天內(nèi)累積訓(xùn)練負(fù)荷達(dá)到過(guò)高的可能性閾值，并提前72小時(shí)預(yù)警肌肉過(guò)度疲勞，從而避免出現(xiàn)過(guò)度訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象。例如，人工智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)AI青訓(xùn)梯隊(duì)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)顯示，若青訓(xùn)梯隊(duì)根據(jù)訓(xùn)練負(fù)荷失衡原理預(yù)防傷病的發(fā)生，將降低運(yùn)動(dòng)員肌腱拉傷的發(fā)生率大約 22% ，這有效地保障了運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的安全，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練計(jì)劃由“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”的壯舉，教練員可以根據(jù)AI系統(tǒng)生成的個(gè)性化負(fù)荷建議方案（如，對(duì)于邊鋒來(lái)說(shuō)可以是：“沖刺訓(xùn)練占比40%+ 有氧耐力 30%+ 恢復(fù)性訓(xùn)練 30% ”）制定相應(yīng)的訓(xùn)練方案。該深度嵌入足球訓(xùn)練場(chǎng)景的AI數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，正在重塑當(dāng)今足球體能訓(xùn)練新的模式，通過(guò)利用先進(jìn)的AI分析技術(shù)對(duì)海量運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，最終輔助教練員做出科學(xué)化的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練。

1.2、制定個(gè)性化訓(xùn)練方案，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)適應(yīng)與即時(shí)優(yōu)化

擬定個(gè)性化的訓(xùn)練方案，并且在實(shí)施過(guò)程中可以不斷的調(diào)試并根據(jù)需要隨時(shí)做出改變，這是人工智能足球體能訓(xùn)練相對(duì)于普通的人類(lèi)專家教練最核心的優(yōu)勢(shì)所在一—其本質(zhì)上是一種基于大數(shù)據(jù)分析全過(guò)程的個(gè)性化訓(xùn)練方案制定能力。不同的球員由于各自的體能特點(diǎn)、所在位置不同、技術(shù)風(fēng)格各異（如中鋒對(duì)抗性強(qiáng)、要求有較好的抗擊打和抗擠壓的能力;邊鋒跑動(dòng)快、需要有較好的反應(yīng)能力和較快的瞬時(shí)速度以及急停急起的能力；后衛(wèi)需要擁有較強(qiáng)持續(xù)性攔截、封堵的特點(diǎn)），如果按統(tǒng)一的“一刀切”式的方法訓(xùn)練，就難以達(dá)到最佳訓(xùn)練效果。

而AI算法可以基于球員的生理性指標(biāo)（肌纖維組成、關(guān)節(jié)活動(dòng)度）、運(yùn)動(dòng)表征指標(biāo)（沖刺最大值、變向成功）以及位置職能模型（如Opta戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)）建構(gòu)三維度個(gè)性化訓(xùn)練需求譜系，并自動(dòng)生成相應(yīng)的訓(xùn)練方案。如針對(duì)力量訓(xùn)練而言，AI系統(tǒng)會(huì)分析出球員用力方式（股四頭肌和股二頭肌力量失衡等）、運(yùn)動(dòng)軌跡偏差等（例如射門(mén)時(shí)髖關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)力度不足）（增加離心收縮訓(xùn)練的比例到 20% ，增加保加利亞分腿蹲等），從而根據(jù)這些信息對(duì)訓(xùn)練強(qiáng)度、動(dòng)作組合不斷做出改變。有關(guān)研究發(fā)現(xiàn)：運(yùn)用AI定制方案后，球員下肢爆發(fā)力提高的幅度相比傳統(tǒng)訓(xùn)練提高了 25% 左右；并且肌肉疲勞的程度降低了約 12% 。

基于 AI⁺ 足球?qū)ｍ?xiàng)步態(tài)分析模型，AI依據(jù)球員步幅步頻偏差大（如邊鋒高速變向步幅損失超 15% ）以及觸地時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等情況，形成逐級(jí)階梯矯正舉措：如通過(guò)VR虛擬場(chǎng)景引導(dǎo)球員反復(fù)練習(xí)該變向動(dòng)作，同時(shí)通過(guò)壓力傳感器采集的數(shù)據(jù)改善步頻節(jié)奏。這是典型的“數(shù)據(jù)感知一智能決策一精準(zhǔn)執(zhí)行”閉環(huán)系統(tǒng)，也讓足球體能訓(xùn)練由過(guò)去的“經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò)”走向今天的“算法優(yōu)化”，既做到“一人一策”的因人施訓(xùn)，又能夠不斷更新迭代出更加個(gè)性化的方案，讓每位球員的力量、速度、耐力等方面做到效益最大，也就可以使他們的競(jìng)技水平得到真正意義上的提高。

2、人工智能在足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練中的應(yīng)用

2.1、人工智能概念

所謂人工智能，即通過(guò)整合計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等知識(shí)體系，使計(jì)算機(jī)擁有類(lèi)人智能，自20世紀(jì)50年代產(chǎn)生概念后便經(jīng)歷了從設(shè)想一一現(xiàn)實(shí)的過(guò)程，如今已有穩(wěn)定發(fā)展的態(tài)勢(shì)，并能應(yīng)用至各領(lǐng)域發(fā)揮其價(jià)值。

其研究面涵蓋知識(shí)表示、推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域，各研究方向相輔相成，人工智能在算法上的智能程度可以達(dá)到基于算法自行分析、自己決策復(fù)雜的問(wèn)題，在足球體能訓(xùn)練方面，人工智能可以借助智能算法分析大數(shù)據(jù)來(lái)制定訓(xùn)練計(jì)劃、監(jiān)測(cè)身體狀況、預(yù)測(cè)受傷風(fēng)險(xiǎn)；可以通過(guò)虛擬仿真提高運(yùn)動(dòng)員的體能和技戰(zhàn)術(shù)水平，這是足球體能訓(xùn)練的一場(chǎng)革命，也是推動(dòng)體育科學(xué)發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力。

2.2、人工智能驅(qū)動(dòng)的足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練優(yōu)化算法

在智能時(shí)代的足球體能訓(xùn)練創(chuàng)新當(dāng)中，優(yōu)化算法是提高訓(xùn)練科學(xué)性和有效性的最重要的手段；各種人工智能優(yōu)化算法以自身的算法原理與應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，為運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的參數(shù)調(diào)整和方案優(yōu)化帶來(lái)極大的便利。

蟻群算法可以模擬螞蟻群體間通過(guò)信息素進(jìn)行交流協(xié)作以找到最短路徑的過(guò)程，它可以根據(jù)訓(xùn)練人員的位置確定項(xiàng)目的最優(yōu)點(diǎn)位，根據(jù)具體的地點(diǎn)等確定項(xiàng)目的最優(yōu)時(shí)間和強(qiáng)度，利用有限的資源完成預(yù)期效果。而球類(lèi)項(xiàng)目集體訓(xùn)練中的資源包括訓(xùn)練場(chǎng)、器材、教練指導(dǎo)時(shí)間等，如果在組織球隊(duì)集體訓(xùn)練時(shí)，訓(xùn)練人員數(shù)量大，訓(xùn)練場(chǎng)地及教練人數(shù)較少，在此情況下，蟻群算法就能將不同訓(xùn)練項(xiàng)目進(jìn)行組合，并合理安排時(shí)間及器材資源。螞蟻探索的“路徑”，可以通過(guò)信息素的累積與揮發(fā)，找到資源利用效率最高、訓(xùn)練流程最佳的組合方式。譬如如何利用好不同的時(shí)間段安排不同位置的球員在力量區(qū)、有氧區(qū)的練習(xí)時(shí)間和組合，從而以此減少因人數(shù)過(guò)多導(dǎo)致的訓(xùn)練場(chǎng)擁擠情況，避免某部分球員缺少有效的訓(xùn)練時(shí)間。

利用差分進(jìn)化算法（DifferentialEvolution，DE）中以種群間個(gè)體差異獲得新個(gè)體的特點(diǎn)，在足球體能訓(xùn)練多參數(shù)優(yōu)化方面有著較好的應(yīng)用效果。足球運(yùn)動(dòng)員在體能訓(xùn)練過(guò)程中涉及很多參數(shù)，如力量訓(xùn)練重量、有氧耐力訓(xùn)練速度和時(shí)間、柔韌性訓(xùn)練強(qiáng)度等，在采用差分進(jìn)化算法時(shí)將相關(guān)的多種參數(shù)通過(guò)種群形式迭代進(jìn)化的思路表示出來(lái)，利用各參數(shù)個(gè)體相異的特點(diǎn)，不斷產(chǎn)生新的組合形式接近最優(yōu)解，從而為每位球員制定個(gè)性化體能訓(xùn)練參數(shù)配置方案，使各體能要素協(xié)調(diào)發(fā)展。

禁忌搜索算法（TabuSearch，TS）通過(guò)使用禁忌表，不考慮曾經(jīng)訪問(wèn)過(guò)的解，從而跳出傳統(tǒng)方法，打破足球體能訓(xùn)練的老套路。如果某種訓(xùn)練方式在一個(gè)階段內(nèi)不能夠使球員的身體得到明顯的恢復(fù)或增強(qiáng)時(shí)，禁忌搜索算法就會(huì)把這種訓(xùn)練方式以及相關(guān)的參數(shù)寫(xiě)入禁忌表，不再進(jìn)行此種方式的搜索，而是強(qiáng)制搜索新的方式，并給出新的參數(shù)，而新的方式也可以根據(jù)這種限制來(lái)找出新的可行解。例如，傳統(tǒng)的耐力訓(xùn)練法效果不好，那么禁忌搜索算法就會(huì)提醒教練，更換其他的間歇訓(xùn)練方式，控制好時(shí)間、強(qiáng)度等參數(shù)，找出最有效的訓(xùn)練方式以提高球員的耐力水平。

實(shí)際進(jìn)行足球體能訓(xùn)練時(shí)可以根據(jù)運(yùn)動(dòng)員個(gè)人情況、訓(xùn)練目標(biāo)、可獲取數(shù)據(jù)等選用或者混合使用不同的算法為運(yùn)動(dòng)員制定適宜的體能訓(xùn)練方案，推動(dòng)足球體能訓(xùn)練走向智能化和精準(zhǔn)化。

2.3、足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練仿真模擬與智能指導(dǎo)

（1）足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練仿真模擬。

隨著體育智能化時(shí)代的到來(lái)，足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練仿真模擬中，將計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等手段相結(jié)合的一種新的訓(xùn)練方式興起，在當(dāng)今體能訓(xùn)練領(lǐng)域有著非常重要的地位和作用。

基于大數(shù)據(jù)，依靠遍布球場(chǎng)的各類(lèi)傳感器、可穿戴設(shè)備等終端設(shè)備采集到的心率、血氧、運(yùn)動(dòng)軌跡、肌肉發(fā)力等各種信息，利用人工智能技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)掘、找出其中蘊(yùn)藏的各種規(guī)律，再利用生物力學(xué)、運(yùn)動(dòng)生理學(xué)、運(yùn)動(dòng)心理學(xué)等模型加以推理、演繹與升華，在此基礎(chǔ)上模擬出各種逼真的虛擬仿真訓(xùn)練場(chǎng)景。例如，模擬球隊(duì)高強(qiáng)度比賽時(shí)運(yùn)動(dòng)員短距離反復(fù)快速?zèng)_刺、急停變向等場(chǎng)景，或再現(xiàn)各種天氣條件、場(chǎng)地條件下運(yùn)動(dòng)員的真實(shí)訓(xùn)練環(huán)境，可以在安全可控的虛擬環(huán)境中讓運(yùn)動(dòng)員提前熟悉體驗(yàn)真實(shí)的比賽耗能方式。

仿真訓(xùn)練模擬具有極強(qiáng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析功能，可在運(yùn)動(dòng)員虛擬訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)其各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)作出精準(zhǔn)的分析，準(zhǔn)確判斷出運(yùn)動(dòng)員的身體狀況、技術(shù)動(dòng)作規(guī)范性及潛在風(fēng)險(xiǎn)因素等，同時(shí)能夠借助捕捉球員在虛擬比賽時(shí)做出的動(dòng)作分析球員的動(dòng)作受力情況是否出現(xiàn)了變化，從而判斷球員是否會(huì)出現(xiàn)因動(dòng)作變形帶來(lái)的受傷問(wèn)題，并且能夠根據(jù)球員的心率和運(yùn)動(dòng)負(fù)荷的數(shù)據(jù)分析出該訓(xùn)練強(qiáng)度是否符合運(yùn)動(dòng)員自身的身體狀況。此外，在經(jīng)過(guò)以上數(shù)據(jù)的分析后人工智能能夠自動(dòng)生成訓(xùn)練計(jì)劃，如調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度，細(xì)化訓(xùn)練動(dòng)作、合理安排恢復(fù)時(shí)間等，使得訓(xùn)練計(jì)劃更加智能化、精準(zhǔn)化。

此外，體能訓(xùn)練仿真模擬可以對(duì)訓(xùn)練效果進(jìn)行可視化評(píng)估。將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息用圖像、熱力圖等可視化方式反饋給教練員、運(yùn)動(dòng)員，使他們可以更加清楚地了解到訓(xùn)練的狀態(tài)和效果，如：運(yùn)用三維動(dòng)作模擬對(duì)比球員之前與現(xiàn)在的技術(shù)動(dòng)作；應(yīng)用體能數(shù)據(jù)曲線圖反映玩家練習(xí)前后耐力、爆發(fā)力的變化情況等。通過(guò)這一類(lèi)方式可以實(shí)時(shí)獲得練習(xí)結(jié)果，保證練習(xí)過(guò)程具有可控性，可以及時(shí)預(yù)防練習(xí)不夠或者過(guò)度練習(xí)等情況的發(fā)生，從而不斷提高練習(xí)效果。

（2）足球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的智能指導(dǎo)。

隨著足球運(yùn)動(dòng)走向科學(xué)化與專業(yè)化，人工智能可以利用運(yùn)動(dòng)員自身的大數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)員的體能訓(xùn)練開(kāi)展指導(dǎo)工作，以先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為足球運(yùn)動(dòng)員提供更加精準(zhǔn)、個(gè)性化的訓(xùn)練方案，降低運(yùn)動(dòng)員出現(xiàn)過(guò)度訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)，顯著提高足球運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練效果。

基于多維度的生理數(shù)據(jù)智能指導(dǎo)建立運(yùn)動(dòng)員體能狀態(tài)動(dòng)態(tài)圖譜，結(jié)合可穿戴設(shè)備、球場(chǎng)傳感器收集心率、呼吸頻率、血壓、血氧飽和度等重要生理指標(biāo)與跑動(dòng)距離、加速度、肌肉疲勞度等運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，在某隊(duì)員進(jìn)行高負(fù)荷訓(xùn)練時(shí)心率處于較高位并且長(zhǎng)時(shí)間無(wú)下降趨勢(shì)、且伴有呼吸頻率異常等波動(dòng)的情況，系統(tǒng)即可判斷當(dāng)前該隊(duì)員體能接近極限，存在過(guò)度訓(xùn)練的風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)AI系統(tǒng)發(fā)出警告指令，調(diào)整訓(xùn)練情況。

3、結(jié)論與建議

本文從技術(shù)和方案層面分別就技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的人工智能在足球體能訓(xùn)練方面創(chuàng)新化應(yīng)用展開(kāi)相關(guān)論述。人工智能算法對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度的學(xué)習(xí)、分析和建模，對(duì)提高足球運(yùn)動(dòng)員的體能訓(xùn)練精度與效率，以及通過(guò)數(shù)據(jù)決策方式為教練員提供個(gè)性化和動(dòng)態(tài)化的訓(xùn)練決策依據(jù)有著極大的推動(dòng)作用。同時(shí)根據(jù)目前科技發(fā)展的趨勢(shì)，元宇宙、AR、VR等新型技術(shù)與足球體能訓(xùn)練相結(jié)合也是未來(lái)可研究的方向，在此基礎(chǔ)上可以探究未來(lái)如何將人工智能與這些新型技術(shù)結(jié)合，比如：利用元宇宙打造虛擬的大型訓(xùn)練場(chǎng)及實(shí)際場(chǎng)景模擬，再利用人工智能對(duì)此進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，分析球員在虛擬場(chǎng)景中的體能分配和動(dòng)作表現(xiàn)情況，以此對(duì)訓(xùn)練場(chǎng)景做出相應(yīng)的調(diào)整，最終達(dá)到訓(xùn)練最優(yōu)化的效果。與此同時(shí)，就足球運(yùn)動(dòng)員在身體機(jī)能、技術(shù)特點(diǎn)、心理韌性等方面的個(gè)體差異而言，要充分發(fā)揮人工智能優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步深挖球員個(gè)性化特質(zhì)，并在此基礎(chǔ)上建立更加精細(xì)的球員數(shù)字孿生模型，融合基因數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)習(xí)慣、傷病史等多種源數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃，使體能訓(xùn)練從“群體化普適模式”走向“精準(zhǔn)化個(gè)體定制”，從而為運(yùn)動(dòng)員帶來(lái)更加有針對(duì)性的指導(dǎo)，引領(lǐng)足球體能訓(xùn)練向著更加智能化、個(gè)性化的方向發(fā)展。

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