中圖分類號(hào)：G80 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8902-（2025）-15-196-3-ZL

人工智能推動(dòng)田徑訓(xùn)練從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，傳統(tǒng)訓(xùn)練模式的生物適應(yīng)局限在算法解析中得以突破。這一轉(zhuǎn)型不僅重構(gòu)了技術(shù)評(píng)估體系，更避免了工具理性對(duì)運(yùn)動(dòng)本質(zhì)的消解，在精確量化與具身認(rèn)知間維系動(dòng)態(tài)平衡。

1、傳統(tǒng)田徑訓(xùn)練范式的理論溯源與當(dāng)代困境

1.1、經(jīng)驗(yàn)主義導(dǎo)向的訓(xùn)練哲學(xué)基礎(chǔ)

傳統(tǒng)田徑訓(xùn)練范式的理論體系源于人類文明早期經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的長期積淀，其經(jīng)驗(yàn)主義內(nèi)核可追溯至古希臘職業(yè)競(jìng)技者的“吃、睡、練”原則，這種將人體機(jī)械化為生物力學(xué)參數(shù)集合的認(rèn)知模式，在農(nóng)耕文明向工業(yè)文明轉(zhuǎn)型過程中被制度化為標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練范式。教練員通過代際傳承形成的動(dòng)作規(guī)范庫，本質(zhì)上是古代導(dǎo)引術(shù)、五禽戲等身體經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)結(jié)晶，其“刺激一適應(yīng)”機(jī)制預(yù)設(shè)了人體系統(tǒng)的線性響應(yīng)特征。但現(xiàn)代運(yùn)動(dòng)科學(xué)揭示，神經(jīng)肌肉協(xié)調(diào)機(jī)制具有非連續(xù)相變特性，如短跑起跑瞬間的爆發(fā)力輸出涉及中樞神經(jīng)系統(tǒng)突觸可塑性的非線性重組，這使得傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)庫中的最佳動(dòng)作模式可能成為限制運(yùn)動(dòng)潛能開發(fā)的認(rèn)知桎梏。

1.2、線性訓(xùn)練模式的系統(tǒng)局限性

線性訓(xùn)練模式的系統(tǒng)性缺陷在復(fù)雜系統(tǒng)理論視角下暴露無遺，其機(jī)械周期劃分忽視了生物體與環(huán)境的多尺度耦合效應(yīng)。當(dāng)運(yùn)動(dòng)負(fù)荷調(diào)控僅關(guān)注肌肉纖維橫截面積等顯性指標(biāo)時(shí)，實(shí)際上割裂了內(nèi)分泌系統(tǒng)應(yīng)激響應(yīng)與神經(jīng)認(rèn)知重塑之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。這種現(xiàn)象在青少年選才領(lǐng)域尤為突出，傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)判斷依賴的骨齡測(cè)試或力量素質(zhì)測(cè)評(píng)，無法捕捉前額葉皮層執(zhí)行功能發(fā)育與運(yùn)動(dòng)技能習(xí)得間的協(xié)同進(jìn)化規(guī)律。現(xiàn)代生物控制論模型表明，運(yùn)動(dòng)員的適應(yīng)閾值具有時(shí)空異質(zhì)性，相同訓(xùn)練刺激在不同代謝狀態(tài)下可能觸發(fā)截然不同的基因表達(dá)譜，這徹底顛覆了程式化訓(xùn)練方案的理論基礎(chǔ)。

1.3、主體性遮蔽的技術(shù)異化危機(jī)

標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)框架引發(fā)的異化危機(jī)本質(zhì)上是工具理性對(duì)運(yùn)動(dòng)本真價(jià)值的侵蝕，其歷史根源可追溯至笛卡爾身心二元論對(duì)運(yùn)動(dòng)智慧的肢解。當(dāng)跨越式跳高技術(shù)被簡化為助跑角度與起跳力矩的量化組合時(shí)，運(yùn)動(dòng)員在騰空瞬間的直覺性姿態(tài)調(diào)整能力就被排除在訓(xùn)練體系之外。這種現(xiàn)象在當(dāng)代演變?yōu)椤凹夹g(shù)自主性”對(duì)主體性的僭越，智能穿戴設(shè)備采集的生物特征數(shù)據(jù)庫重構(gòu)了訓(xùn)練成效的評(píng)價(jià)維度，使得運(yùn)動(dòng)員的創(chuàng)造性動(dòng)作嘗試在量化指標(biāo)篩選中被系統(tǒng)性地過濾。這種異化機(jī)制最終導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練從身體實(shí)踐異化為數(shù)據(jù)競(jìng)賽，人類運(yùn)動(dòng)潛能開發(fā)陷入自我指涉的技術(shù)牢籠。

2、人工智能重構(gòu)田徑訓(xùn)練的理論邏輯

2.1、技術(shù)嵌入引發(fā)的范式革命

人工智能重構(gòu)田徑訓(xùn)練的理論邏輯植根于技術(shù)、認(rèn)知與協(xié)作關(guān)系的系統(tǒng)性變革。在技術(shù)嵌入層面，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過整合慣性傳感器、肌電信號(hào)與計(jì)算機(jī)視覺等多源信息流，突破了傳統(tǒng)訓(xùn)練中經(jīng)驗(yàn)直覺的認(rèn)知邊界。例如，基于C3D模塊與OpenPose架構(gòu)的IE-PONet模型，通過貝葉斯優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了三維運(yùn)動(dòng)軌跡的毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)解析，將關(guān)節(jié)角度和地面反作用力等生物力學(xué)參數(shù)與神經(jīng)肌肉激活時(shí)序深度耦合，構(gòu)建了“生物體一機(jī)器一數(shù)據(jù)”的復(fù)合認(rèn)知系統(tǒng)。這種技術(shù)集成不僅揭示了傳統(tǒng)二維影像無法捕捉的三維空間動(dòng)力學(xué)機(jī)制，更通過跨模態(tài)特征融合技術(shù)（如視覺轉(zhuǎn)換器與跨注意力機(jī)制等）實(shí)現(xiàn)了多尺度運(yùn)動(dòng)模式的協(xié)同優(yōu)化。在協(xié)作維度上，智能系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)生物反饋與虛擬訓(xùn)練場(chǎng)景的交互，形成了“感知一分析一決策”的閉環(huán)優(yōu)化體系，使訓(xùn)練過程從依賴主觀經(jīng)驗(yàn)的定性判斷，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谖锢硪?guī)律與生物信號(hào)的計(jì)算理性決策系統(tǒng)。例如，CAM-Vtrans系統(tǒng)通過CLIP模型與多模態(tài)機(jī)器人數(shù)據(jù)融合，在動(dòng)作鏈解析中實(shí)現(xiàn)了語義理解與運(yùn)動(dòng)優(yōu)化的動(dòng)態(tài)協(xié)同，這種本體論層面的范式轉(zhuǎn)換正在重塑人機(jī)協(xié)作的認(rèn)知邊界。

2.2、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的訓(xùn)練認(rèn)知升維

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的訓(xùn)練認(rèn)知升維通過多模態(tài)傳感與算法融合，將運(yùn)動(dòng)技能解構(gòu)為神經(jīng)肌肉激活序列、能量傳遞效率及關(guān)節(jié)剛度調(diào)節(jié)等生物力學(xué)參數(shù)，其中三維運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)結(jié)合肌電信號(hào)分析可動(dòng)態(tài)追蹤肌肉協(xié)同模式與關(guān)節(jié)力矩分布。深度學(xué)習(xí)架構(gòu)通過時(shí)空注意力機(jī)制捕捉動(dòng)作鏈中關(guān)鍵幀的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡，并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化策略生成適應(yīng)性訓(xùn)練方案，例如在踝關(guān)節(jié)剛度調(diào)節(jié)中實(shí)現(xiàn)能量損耗與運(yùn)動(dòng)效能的動(dòng)態(tài)平衡。時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型融合CNN的局部特征提取與LSTM的長期依賴建模，能夠從生物力學(xué)數(shù)據(jù)中識(shí)別異常負(fù)荷模式，提前預(yù)警因膝關(guān)節(jié)內(nèi)旋過度導(dǎo)致的軟骨磨損風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)計(jì)算模型與本體感覺系統(tǒng)形成雙向反饋時(shí)，基于觸覺編碼的神經(jīng)接口可實(shí)時(shí)矯正運(yùn)動(dòng)皮層輸出信號(hào)，使技術(shù)動(dòng)作優(yōu)化突破經(jīng)驗(yàn)依賴，例如通過虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的力學(xué)模擬重建運(yùn)動(dòng)知覺，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)肌肉控制與機(jī)械動(dòng)力學(xué)參數(shù)的精準(zhǔn)匹配。

2.3、人機(jī)協(xié)同的智慧增強(qiáng)機(jī)制

人機(jī)協(xié)同的智慧增強(qiáng)機(jī)制本質(zhì)上是生物智能與機(jī)器智能的認(rèn)知耦合。智能訓(xùn)練系統(tǒng)通過神經(jīng)肌肉控制模型與生物力學(xué)計(jì)算的深度嵌套，將運(yùn)動(dòng)員的生理機(jī)能轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的動(dòng)態(tài)參數(shù)。這種協(xié)同并非簡單的能力疊加，而是形成了教練員的策略性思維、算法的計(jì)算智能與運(yùn)動(dòng)員本體感知的三元認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。在倫理邊界層面，當(dāng)前技術(shù)發(fā)展強(qiáng)調(diào)“人控機(jī)器”原則，通過保留人類教練在訓(xùn)練決策中的最終裁定權(quán)，既規(guī)避了算法黑箱可能導(dǎo)致的認(rèn)知異化風(fēng)險(xiǎn)，又充分利用機(jī)器智能在數(shù)據(jù)解析與模式識(shí)別方面的優(yōu)勢(shì)。這種混合認(rèn)知模式通過動(dòng)態(tài)權(quán)重分配機(jī)制，使訓(xùn)練決策的理性邊界從單一的人類經(jīng)驗(yàn)擴(kuò)展到包含多維數(shù)據(jù)空間的人機(jī)共識(shí)場(chǎng)域。

3、技術(shù)哲學(xué)視域下的范式轉(zhuǎn)型批判

3.1、工具理性與人文價(jià)值的張力重構(gòu)

在技術(shù)哲學(xué)視域下審視田徑訓(xùn)練的范式轉(zhuǎn)型，其本質(zhì)是對(duì)人類運(yùn)動(dòng)實(shí)踐的再認(rèn)知與價(jià)值體系的重構(gòu)。人工智能技術(shù)的滲透不僅重塑了訓(xùn)練方法學(xué)體系，更在哲學(xué)層面引發(fā)了工具理性與人文價(jià)值的深層博弈。當(dāng)運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)優(yōu)化被簡化為多維參數(shù)空間的梯度下降問題時(shí)，技術(shù)工具主義的計(jì)算邏輯可能遮蔽運(yùn)動(dòng)員作為生命體的情感需求與成長規(guī)律。馬克斯·韋伯揭示的工具理性與價(jià)值理性辯證關(guān)系在此顯現(xiàn)出新的時(shí)代張力：運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)的量化追蹤固然提升了訓(xùn)練精度，但過度依賴算法推薦可能消解教練員基于經(jīng)驗(yàn)直覺的人文判斷，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)員心理韌性培養(yǎng)與個(gè)性化發(fā)展需求被壓縮為數(shù)據(jù)曲線的附屬品。這種技術(shù)異化現(xiàn)象要求我們?cè)谛蕦?dǎo)向的智能系統(tǒng)與人性化的成長關(guān)懷之間建立動(dòng)態(tài)平衡機(jī)制，使數(shù)值化訓(xùn)練方案始終服務(wù)于人的全面發(fā)展目標(biāo)。

3.2、具身認(rèn)知與數(shù)字孿生的本體論爭議

虛擬訓(xùn)練系統(tǒng)的進(jìn)化正動(dòng)搖著傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)哲學(xué)的認(rèn)知根基。具身認(rèn)知理論強(qiáng)調(diào)運(yùn)動(dòng)技能的習(xí)得是生物體與環(huán)境持續(xù)互動(dòng)的涌現(xiàn)過程，神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的適應(yīng)性調(diào)整與空間感知覺的形成具有不可分割的具身特性。而數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)造的虛擬化身雖能精確模擬力學(xué)特征，卻難以復(fù)現(xiàn)真實(shí)訓(xùn)練中本體感覺的神經(jīng)反饋環(huán)路。特定運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的實(shí)證研究表明，運(yùn)動(dòng)員在虛擬環(huán)境中習(xí)得的動(dòng)作模式向現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景遷移時(shí)，常出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)皮層與小腦協(xié)同激活不足的現(xiàn)象。這種本體論層面的割裂提示我們，數(shù)字化身的訓(xùn)練效果本質(zhì)上是對(duì)生物體認(rèn)知邊界的有限延伸，而非對(duì)具身認(rèn)知的徹底替代。技術(shù)開發(fā)者需在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中保留身體與環(huán)境的真實(shí)交互接口，避免將運(yùn)動(dòng)智能簡化為脫離生物基底的數(shù)字鏡像。

3.3、技術(shù)權(quán)力結(jié)構(gòu)的倫理挑戰(zhàn)

智能技術(shù)的權(quán)力重構(gòu)效應(yīng)正重塑訓(xùn)練場(chǎng)域的決策結(jié)構(gòu)。當(dāng)運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)預(yù)測(cè)模型獲得超越人類經(jīng)驗(yàn)的決策權(quán)重時(shí)，傳統(tǒng)教練團(tuán)隊(duì)的權(quán)威體系會(huì)面臨算法黑箱的挑戰(zhàn)。技術(shù)賦權(quán)說揭示的這種權(quán)力轉(zhuǎn)移暗含雙重風(fēng)險(xiǎn)：既可能因算法偏見導(dǎo)致訓(xùn)練方案的系統(tǒng)性偏差，也可能在數(shù)據(jù)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中弱化運(yùn)動(dòng)員的自主決策權(quán)。更深遠(yuǎn)的影響在于，運(yùn)動(dòng)倫理的價(jià)值評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)面臨被算法效用函數(shù)重新定義的危機(jī)——諸如拼搏精神與戰(zhàn)術(shù)創(chuàng)造力的主觀價(jià)值維度，可能被降維處理為勝率預(yù)測(cè)模型的參數(shù)變量。這要求建立人機(jī)協(xié)同的倫理審查機(jī)制，在算法設(shè)計(jì)中嵌入體育精神的價(jià)值錨點(diǎn)，同時(shí)通過透明化的人機(jī)交互界面保持人類在終極決策中的主體地位。唯有如此，技術(shù)權(quán)力的擴(kuò)張才能真正服務(wù)于運(yùn)動(dòng)本質(zhì)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)，而非導(dǎo)致人類在自身創(chuàng)造的智能系統(tǒng)中發(fā)生異化。

4、人工智能賦能田徑訓(xùn)練的實(shí)現(xiàn)路徑體系

4.1、多模態(tài)感知系統(tǒng)的建構(gòu)邏輯

人工智能賦能田徑訓(xùn)練的實(shí)現(xiàn)路徑體系正通過多學(xué)科交叉形成技術(shù)突破。在多模態(tài)感知系統(tǒng)建構(gòu)方面，當(dāng)前技術(shù)整合已突破傳統(tǒng)單維度監(jiān)測(cè)的局限，通過慣性傳感器捕捉關(guān)節(jié)角速度的動(dòng)力學(xué)特征、計(jì)算機(jī)視覺解析肢體運(yùn)動(dòng)軌跡的空間參數(shù)和生物電信號(hào)監(jiān)測(cè)肌肉激活時(shí)序的生理響應(yīng)，形成毫秒級(jí)時(shí)空對(duì)齊的數(shù)據(jù)流。這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合不僅解決了光學(xué)動(dòng)作捕捉易受環(huán)境干擾的缺陷，更通過骨架模態(tài)的細(xì)微動(dòng)作解析能力，在跨欄過桿、投擲出手等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)鏈協(xié)同效應(yīng)的量化評(píng)估。值得注意的是，最新研究通過注意力機(jī)制優(yōu)化的LSTM網(wǎng)絡(luò)處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，在步幅預(yù)測(cè)誤差控制上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，這為訓(xùn)練負(fù)荷的精準(zhǔn)調(diào)控提供了新可能。環(huán)境適應(yīng)性技術(shù)的突破進(jìn)一步拓展了感知邊界，例如基于毫米波雷達(dá)的異構(gòu)傳感器融合方案，通過動(dòng)態(tài)濾波算法提升復(fù)雜光照與高速運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景下的目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定性，而柔性電子皮膚與抗汗電極的集成則增強(qiáng)了生物電信號(hào)在劇烈運(yùn)動(dòng)中的采集可靠性。此外，緊耦合的時(shí)空配準(zhǔn)算法通過跨模態(tài)特征對(duì)齊機(jī)制，將慣性導(dǎo)航的高頻采樣特性與視覺數(shù)據(jù)的空間解析能力深度結(jié)合，顯著提升了運(yùn)動(dòng)軌跡重建的時(shí)空一致性。

4.2、自適應(yīng)訓(xùn)練模型的算法架構(gòu)

自適應(yīng)訓(xùn)練模型的算法架構(gòu)正通過多層次優(yōu)化機(jī)制的整合實(shí)現(xiàn)認(rèn)知增強(qiáng)范式的突破。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架中，分層自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整機(jī)制與動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的協(xié)同作用，使得運(yùn)動(dòng)員的生理指標(biāo)與技術(shù)參數(shù)能夠映射到高維狀態(tài)空間，同時(shí)通過跨項(xiàng)目動(dòng)作模式的潛在特征提取，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練策略的持續(xù)優(yōu)化。遷移學(xué)習(xí)機(jī)制通過特征空間對(duì)齊技術(shù)，將源領(lǐng)域的運(yùn)動(dòng)模式抽象為可遷移的動(dòng)力學(xué)表征，例如，短跑項(xiàng)目的爆發(fā)力特征經(jīng)分布適配后，可重構(gòu)為跳遠(yuǎn)起跳階段的力學(xué)優(yōu)化參數(shù)。元學(xué)習(xí)架構(gòu)則采用參數(shù)分層更新策略，將網(wǎng)絡(luò)權(quán)重劃分為任務(wù)共享層與動(dòng)態(tài)適配層，當(dāng)傳感器檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)員狀態(tài)異常時(shí)，系統(tǒng)通過隱式微分方法繞過傳統(tǒng)二階優(yōu)化計(jì)算，快速調(diào)整局部網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并重構(gòu)評(píng)估指標(biāo)，這種輕量化調(diào)整機(jī)制在保證模型泛化能力的同時(shí)，顯著降低了計(jì)算復(fù)雜度。值得關(guān)注的是，最新研究通過引入任務(wù)感知路由網(wǎng)絡(luò)，使模型能夠根據(jù)實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)自主選擇最優(yōu)子網(wǎng)絡(luò)組合，這種動(dòng)態(tài)架構(gòu)重組能力有效解決了傳統(tǒng)方法中梯度沖突與特征解耦的技術(shù)瓶頸。

5、智能訓(xùn)練系統(tǒng)的倫理爭議與價(jià)值調(diào)適

5.1、數(shù)據(jù)主權(quán)與隱私保護(hù)的制度困境

智能訓(xùn)練系統(tǒng)的倫理爭議與價(jià)值調(diào)適深刻反映了技術(shù)應(yīng)用過程中工具理性與人文價(jià)值的復(fù)雜博弈。在運(yùn)動(dòng)生物特征數(shù)據(jù)的采集與使用中，數(shù)據(jù)主權(quán)的模糊性已超越傳統(tǒng)隱私保護(hù)范疇，演變?yōu)樯婕皣?、機(jī)構(gòu)與個(gè)人的多維權(quán)力博弈。當(dāng)前法律框架中，歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）將生物特征數(shù)據(jù)列為特殊類別信息，要求跨境傳輸必須滿足“充分性認(rèn)定”等嚴(yán)苛條件，而《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》則強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)本地化存儲(chǔ)原則，這種制度差異導(dǎo)致跨國體育團(tuán)隊(duì)常陷入合規(guī)困境。更根本的挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)權(quán)屬的法律真空一運(yùn)動(dòng)員的步態(tài)特征或肌肉活動(dòng)度等生物信息，既可能被認(rèn)定為訓(xùn)練機(jī)構(gòu)的衍生數(shù)據(jù)資產(chǎn)，也可能被視為運(yùn)動(dòng)員人格權(quán)的延伸。這種模糊性使得數(shù)據(jù)商業(yè)化利用時(shí)，運(yùn)動(dòng)員往往處于知情權(quán)受限的弱勢(shì)地位，即便在集體協(xié)商框架下，個(gè)體對(duì)數(shù)據(jù)的控制權(quán)仍可能被技術(shù)壁壘削弱。

5.2、人本主義原則的價(jià)值回歸路徑

回歸人本主義價(jià)值需構(gòu)建技術(shù)嵌入的倫理緩沖機(jī)制。在監(jiān)督機(jī)制設(shè)計(jì)上，“人在回路”（Human-in-the-Loop）模式雖能保留最終決策權(quán)，但高強(qiáng)度訓(xùn)練場(chǎng)景中教練可能因認(rèn)知負(fù)荷過高而過度依賴系統(tǒng)建議，因此需要引入“動(dòng)態(tài)權(quán)限分配”機(jī)制一在體能臨界狀態(tài)等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景自動(dòng)提升人類介入層級(jí)。數(shù)據(jù)權(quán)利保障不應(yīng)局限于訪問權(quán)限的形式賦予，更需要建立生物特征數(shù)據(jù)的“可控遺忘”機(jī)制，允許運(yùn)動(dòng)員退役后對(duì)特定敏感數(shù)據(jù)（如傷病恢復(fù)期生理指標(biāo)）進(jìn)行定向刪除?？冃гu(píng)估體系則要警惕量化指標(biāo)的暴政，保留對(duì)意志品質(zhì)、戰(zhàn)術(shù)創(chuàng)造力等不可測(cè)量要素的質(zhì)性評(píng)價(jià)空間，例如，在籃球運(yùn)動(dòng)員選拔中，算法生成的防守效率值需要與教練組對(duì)比賽閱讀能力的評(píng)估形成互補(bǔ)而非替代關(guān)系。這種價(jià)值調(diào)適的本質(zhì)，是在數(shù)據(jù)洪流中守護(hù)體育作為“人的實(shí)踐”的本質(zhì)屬性。

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