一顆賽艇！“大數(shù)據(jù)+AI”黑科技改變競技體育

“如果有誰看見我再靠近賽艇，我允許他們開槍打我。”在1996年獲得第四枚賽艇金牌后，史上最偉大的賽艇運動員雷德格雷夫說出這句名言。四年之后，已是糖尿病患者的他，經歷了常人難以忍受的嚴酷訓練，毅然再次踏上奧運賽場并勇奪第五枚奧運金牌，用行動再次證明了他的偉大以及賽艇運動的獨特魅力。

時光荏苒、因緣巧合，二十年后的東京奧運會賽場上，雷德格雷夫的身份已是中國賽艇隊高水平運動總監(jiān)，為中國運動員訓練與比賽出謀劃策；中國國家賽艇隊&皮劃艇隊也在本屆奧運會成功拿下2金2銀2銅，這是中國隊獲得獎牌最多的一屆奧運會。

近年來，中國賽艇隊訓練水平穩(wěn)步提升、成績水漲船高，背后除了雷德格雷夫等一眾高水平教練帶來先進的理念和經驗外，不斷提升的科技能力亦是關鍵。運動員日常的訓練、恢復過程中越來越多出現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析、人工智能等數(shù)字化技術的身影，像雷德格雷夫這樣的傳奇恐怕也要感嘆科技對于賽艇運動的改變。

如今，現(xiàn)代體育競技早已不止是單純的體力比拼，科技能力也成為決定運動員競技水平和比賽成績的重要因素。而中國賽艇隊的這場數(shù)字化蛻變，一切源于2019年，一次與戴爾科技的“浪漫邂逅”。

牽手戴爾，開啟體育+科技的探索

“戴爾科技在多個體育競技領域數(shù)字化方面有諸多探索，跟中國賽艇隊和中國皮劃艇隊的合作希望為中國奧運貢獻科技的力量?！贝鳡柨萍技瘓F中國研究院高級科學主管李三平博士如是說。

自2019年10月戴爾科技集團與中國皮劃艇協(xié)會和中國賽艇協(xié)會簽署贊助協(xié)議，并于該年11月與中國皮劃艇協(xié)會和中國賽艇協(xié)會簽署水上實驗室的技術戰(zhàn)略合作以來，李三平博士和團隊就肩負著該項創(chuàng)新項目的相關研發(fā)工作。

在隨后的日子里，李三平博士和團隊跟中國賽艇隊、中國皮劃艇緊密合作，利用人工智能技術、高性能計算以及邊緣/核心計算解決方案，開發(fā)出一套綜合智能訓練輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用視頻實時捕捉運動員的訓練動作，并進行實時分析與判斷，糾正運動員訓練中動作角度、力度，以及穩(wěn)定性的偏差，幫助賽艇運動員提高訓練競技水平。

隨著今年7月戴爾科技與中國賽艇協(xié)會、中國皮劃艇協(xié)會、人體運動表現(xiàn)和健康發(fā)展中心（以下簡稱“PHD”）共建“大數(shù)據(jù)與人工智能聯(lián)合實驗室”又正式揭牌，標志著雙方雙方合作進一步深入。

李三平博士坦言，系統(tǒng)具體開發(fā)過程并不簡單。“首先就是需求的挑戰(zhàn)，大家都沒做過類似的項目，需要從頭摸索。”李三平博士和團隊在這個項目上也遇到了AI落地時普遍挑戰(zhàn)：懂機器學習、深度學習的AI人才一開始并不了解業(yè)務，而專業(yè)業(yè)務人員卻對于AI技術則是一頭霧水，雙方需要努力架設一座溝通與對話的橋梁。

為此，李三平博士和團隊常駐國家隊基地，觀摩運動員的日常訓練，與技術總監(jiān)、數(shù)據(jù)負責人、教練員見縫插針地不斷交流和學習，了解賽艇隊真實需求，拉平溝通鴻溝，明確業(yè)務需求，“賽艇運動并不像其他傳統(tǒng)項目那樣周期固定，經常需要外出訓練和比賽，我們的溝通工作又不能打擾運動員的訓練和比賽節(jié)奏。因此，團隊都是抓住一切機會來溝通和分析需求，并且快速將功能做出來，之后再不斷完善與迭代?！?/p>

就是在這樣多方不斷地溝通、磨合和努力下，賽艇隊的業(yè)務需求逐漸清晰，技術實現(xiàn)路徑開始明確地浮現(xiàn)在研發(fā)人員腦中，為綜合智能訓練輔助系統(tǒng)夯實了牢固的基礎。

賽艇訓練：邊緣智能的完美場景

賽艇是一項競爭性極強的力量耐力運動，堪稱全世界體能需求最大的運動之一。通常情況下，運動員完成2000米比賽通常需要劃槳210-230次。對于精英級賽艇運動員來說，每周進行14-18次、17-23小時訓練是司空見慣的事。

“賽艇運動是最痛苦的運動項目之一，有點類似400米跑，要求絕對的力量和耐力，整個比賽過程追求技術效率最高。”李三平博士介紹道。因此，賽艇運動員平時訓練的核心目的并不是練力量，而是技術動作的穩(wěn)定性和耐力，以提升真實比賽的過程效率。

與此同時，賽艇訓練又是一個非常理想的邊緣智能應用場景，運動員有大量的室內訓練任務，可以通過視頻實時捕捉，來檢測運動員的技術動作和姿態(tài)，通過模型來分析，并將結果及時反饋給教練員。但李三平博士和團隊又遇到了一個大的挑戰(zhàn)，即賽艇運動員的訓練和比賽地點不固定，經常不斷變換，每個地點的網(wǎng)絡情況又不盡相同。

李三平博士介紹：“受天氣、地理等條件限制，賽艇隊訓練地點、訓練時間并不固定，另外每個訓練場景的條件也不一樣，像在有些地點，網(wǎng)絡環(huán)境會出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況，技術團隊需要在不打擾運動員訓練和比賽節(jié)奏的前提下，通過視頻實時捕捉數(shù)據(jù)進行分析?！?/p>

事實上，邊緣智能場景看似規(guī)模不大，但非?？简灲鉀Q方案的實時數(shù)據(jù)采集和處理能力。通常，單個賽艇運動員一小時的訓練視頻數(shù)據(jù)量就多達20G，將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心不切實際，需要就近進行實時處理與分析。得益于戴爾科技在高性能計算、邊緣計算等領域的強大技術和產品解決方案，中國賽艇隊一開始就很好地解決了數(shù)據(jù)的實時采集與處理等需求。

解決完數(shù)據(jù)采集與處理的難題之后，戴爾團隊接下來需要構建起運動生物力學分析模型。為此，李三平博士率領團隊詳細學習賽艇相關知識，了解運動員訓練每個動作的要領與意義，“賽艇運動分拉槳和回槳兩個階段，有一個推拉時間比的黃金范圍，從腳到驅干最后到手臂的發(fā)力有先后順序，并不是槳頻越快越好，劃槳效率受槳頻、槳幅、運動員耐力等多種因素影響，需要綜合評估與分析?！?/p>

之后，李三平博士率領團隊構建起一套基于25個關鍵點的運動生物力學分析模型，該模型對視頻畫面中的每一幀進行姿態(tài)檢測，識別并計算身體各個部位的運動角度，繪制各個部位在不同周期變化的曲線圖，將每個周期的動作進行實時評估，給運動員提供實時反饋，糾正動作中出現(xiàn)的偏差和問題。

與其他領域的場景不同，體育競技領域有其特殊性，尤其是考慮到每個運動員個體的不同，存在著生理差異，使得訓練動作很難存在人人都適合的“黃金標準”。這意味著李三平博士和團隊構建起的運動生物力學分析模型一開始并沒有“放之四海皆準”的黃金動作數(shù)據(jù)標準可參考，模型在精度上遇到了挑戰(zhàn)，“不同教練員對于運動員關注點不一樣，對于動作的理解又不一樣。”

經過深入研究之后，戴爾團隊總結出一些預定義的類似黃金標準的模型，并且將每位運動員的訓練過程與歷史數(shù)據(jù)進行比較，不斷地學習和自適應，從而迭代出靈活性極高且適合每位運動員實際情況的模型。

據(jù)了解，2019年，在賽艇隊引入科學訓練系統(tǒng)之前，運動員艇上做功是310多瓦，而一年后2020年的時候已經提高到了370多瓦。如今，戴爾科技集團打造的科學訓練系統(tǒng)已經獲得了國家賽艇隊深入使用，持續(xù)助力運動員的訓練水平和比賽成績提升。

數(shù)據(jù)思維：為賽艇運動帶來改變

如果說基于AI、邊緣計算等技術的科學訓練系統(tǒng)直觀、有效地提升了運動員的訓練水平，那么逐漸建立起的數(shù)據(jù)思維則潛移默化地影響著賽艇隊的方方面面。

眾所周知，體育競技之前在訓練、康復、比賽往往高度依賴于教練團隊的經驗，并沒有數(shù)據(jù)層面的量化參考，即使有數(shù)據(jù)也是局面層面的數(shù)據(jù)，很難基于數(shù)據(jù)對于運動員的訓練動作、訓練計劃、健康恢復做出精準的科學決策，往往通過經驗和不斷試錯來提升運動員的水平，訓練效率有待提升的同時，還容易提高運動員受傷的風險。

在筆者看來，中國賽艇隊與戴爾科技集團合作很重要的一個收獲就是逐步建立起數(shù)據(jù)思維，并且將數(shù)據(jù)思維貫穿到訓練、恢復、比賽之中。

以運動員為例，采用普通訓練到了一定階段之后會出現(xiàn)局限性，運動員再想提高則必然會遇到瓶頸，而通過科學訓練系統(tǒng)對每次劃槳速率、呼吸頻次、肌肉力度、運動姿態(tài)等方面數(shù)據(jù)的積累，則可以尋找到訓練的薄弱點，使得每一位運動員的訓練數(shù)據(jù)報告分析更精準，訓練更加有目的性和科學性。

而數(shù)據(jù)思維對于教練員的啟發(fā)和幫助就更大。以前很多數(shù)據(jù)都是躺在PC的EXCEL表格中，很難真正做到分析、應用；如今，教練員可以通過視圖了解運動員的全面信息，并且可以根據(jù)需求來定制化相關數(shù)據(jù)，隨著科學訓練系統(tǒng)的部署與使用，教練團隊在工作也不知不覺地習慣上使用數(shù)據(jù)，更加看重數(shù)據(jù)帶來的價值。

例如，李三平博士介紹，當前一個正在開發(fā)的需求就是與教練團隊反復溝通的結果，他表示：“針對更加全面的技術動作分析與提前發(fā)現(xiàn)傷病隱患等問題，教練員希望增加胸椎與腰椎位置的數(shù)據(jù)，進行運動生物力學分析，需要重新采集運動員的專屬數(shù)據(jù)集?！?/p>

在李三平博士看來，與人工智能相關的技術、算法和工程等問題并不是最難的，真正的挑戰(zhàn)是來自于數(shù)據(jù)的采集和使用?！案咝?、快速的采集和處理數(shù)據(jù)，如何讓數(shù)據(jù)在業(yè)務中發(fā)揮價值，這些是最難的?！崩?，在戶外水上運動時候，針對運動員動作姿態(tài)的捕捉問題，其特殊性使得數(shù)據(jù)采集比在陸地上困難很多。

但戴爾科技集團也有法寶：流數(shù)據(jù)處理平臺（Streaming Data Platform, SDP）。作為一個可彈性擴展的平臺，SDP用于實時獲取、存儲和分析連續(xù)的流數(shù)據(jù)，可在同一個應用程序中同時處理實時和收集的歷史數(shù)據(jù)，非常適合實時獲取、存儲和分析邊緣場景下連續(xù)的流數(shù)據(jù)。

“SDP的確是在底層幫了很大的忙，所有的AI科研人員都不愿意花費太多時間底層數(shù)據(jù)梳理等過程上，希望更多精力聚焦在上層應用需求和高精度模型構建?！崩钊讲┦垦a充道，“下一步，戴爾科技還將利用SDP平臺來構建邊緣和數(shù)據(jù)中心端之間的橋梁，讓數(shù)據(jù)真正流動起來，并且匯聚傳感器、生理數(shù)據(jù)等各種數(shù)據(jù)，綜合打通與分析，帶來更加精準和科學的數(shù)據(jù)決策能力?！?/p>

面向未來：擁抱廣闊的體育空間

隨著“大數(shù)據(jù)與人工智能聯(lián)合實驗室”的正式揭牌，戴爾科技與中國賽艇隊的合作也更加緊密。據(jù)悉，戴爾科技正在與PHD合作，通過模型分析去發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)訓練方式中存在的問題和隱患，更加科學的構建訓練方法，減少運動員傷病的發(fā)生風險。未來，綜合智能訓練輔助系統(tǒng)還將是圍繞運動員整個生命周期中體育訓練以及身體素質的詳細記錄，并以此作為培養(yǎng)運動員的重要參考。

“現(xiàn)在的運動生物力學分析模型是基于二維的，未來將通過標尺校準的方式構建三維模型，進一步提升模型的精度?！崩钊讲┦垦a充道。

未來，戴爾科技與中國賽艇隊還將在四個方面和業(yè)務領域做出新的探索：一是訓練計劃負荷，通過把運動員的輸入和輸出打通，實現(xiàn)對訓練黑箱整體的把控；二是康復角度挖掘，將運動員的傷病情況和專家的診斷意見積累下來，形成系統(tǒng)的體系；三是可穿戴設備訓練反饋，圍繞水上和陸上實時采集運動員的速度+速度心率等指標；四是青少年體質提升計劃，圍繞天窗理論去針對運動員不同年齡階段制定針對性的訓練提升板塊。

總體來看，中國賽艇隊與戴爾科技集團過去兩年多中精誠合作，在賽艇運動的數(shù)字化和智能化探索方面邁出了重要一步，并且通過“大數(shù)據(jù)+AI”黑科技真正幫助了運動員的訓練水平和比賽成績，東京奧運獲得的出色成績就像給賽艇運動數(shù)字化第一階段畫上一個圓滿的句號。隨著巴黎奧運會倒計時的開始，中國賽艇隊也正式邁向了數(shù)字化建設的第二階段。面向未來，隨著雙方在數(shù)字化、智能化等領域的深入合作，中國賽艇隊、皮劃艇隊有望在巴黎賽場再獲佳績。

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