10月12日消息，AI技術已在越來越多行業(yè)應用，通過大規(guī)模數據分析輔助決策，實現業(yè)務的更強智能化。
剛剛閉幕的東京奧運會上，中國賽艇隊&皮劃艇隊共斬獲兩金兩銀兩銅，取得歷史最好成績。而這一成績的背后，也有AI能力的貢獻。
賽艇無疑是力量耐力運動、是一項重復性周期運動。通常情況下，完成2000米比賽通常需要劃槳210-230次。對于專業(yè)賽艇運動員而言，每周進行14-18次、17-23小時訓練是常事。當運動員體能達到了一定的程度后，再想有所提高就會遇到瓶頸。
如何突破訓練瓶頸，讓賽艇隊員個人和團隊協作迸發(fā)出更大潛能？比人眼看得更多的計算機視覺技術是否能應用于賽艇訓練監(jiān)測、督導呢？懷著這樣的目標，戴爾科技團隊決心用科技賦能中國國家賽艇隊及皮劃艇隊。
事實上，2019年戴爾科技集團就正式成為“中國國家皮劃艇隊官方贊助商”及“中國國家賽艇隊官方贊助商”，同年11月，戴爾科技集團進一步與中國皮劃艇協會和中國賽艇協會簽署水上實驗室的技術戰(zhàn)略合作。此后的2021年7月6日，中國賽艇協會、中國皮劃艇協會、人體運動表現和健康發(fā)展中心（簡稱“PHD”）與戴爾科技集團共建“大數據與人工智能聯合實驗室”正式揭牌。
在此期間，戴爾科技集團中國研究院高級主管科學家、美國麻省大學計算機工程專業(yè)博士李三平帶領的技術團隊深入國家賽艇隊的日常訓練，與國家隊隊員們同吃、同住，全方位監(jiān)控隊友身體機能和訓練數據，共同度過了40多個日夜。
戴爾科技團隊專為中國國家賽艇隊及皮劃艇隊研發(fā)了“綜合智能訓練輔助系統(tǒng)”，使得每一位運動員的訓練數據報告分析更精確，訓練計劃更科學，輔助教練員、運動員突破訓練瓶頸，取得更佳賽績。
邊緣智能、姿態(tài)檢測 賦能賽艇訓練
在李三平看來，賽艇訓練場景，從技術的角度來看是一個特別理想特別完美的邊緣智能應用場景。
國家賽艇隊在全國各地及全球各地訓練比賽，場地多變，同時又有水上訓練、室內訓練等方式，另外訓練場地的網絡質量也無法保障。就賽艇訓練而言，運動員主要是練習技術動作的穩(wěn)定性和自己的耐力。在比賽中，運動員的技術動作質量和效率尤其關鍵，日常訓練的目標就在要保證技術動作質量的同時，實現在賽艇里程不同階段的效率最大化。
這些都要求服務賽艇隊員的“綜合智能訓練輔助系統(tǒng)”能夠有足夠的邊緣智能能力。比如精準的姿態(tài)識別檢測能力和極低的反饋延遲，才能在運動員訓練時實時提供姿態(tài)糾正建議。
戴爾科技賦能賽艇訓練“綜合智能訓練輔助系統(tǒng)”軟件一體化解決方案
包含邊緣計算盒子、戴爾公司的移動工作站、SDP流數據平臺等
事實上，戴爾科技幫助中國賽艇隊設計的“綜合智能訓練輔助系統(tǒng)”是一套基于人工智能的運動生物力學分析模型、戴爾SDP流數據平臺以及GPU高性能計算而開發(fā)的一套邊緣流數據處理和人工智能整體軟硬一體化解決方案。
具體而言，戴爾科技技術人員通過在靠近運動員端架設攝像頭，精準采集運動員訓練時的高頻視頻數據，再通過基于人工智能的運動生物力學分析模型對視頻畫面中的每一幀進行姿態(tài)檢測，向運動員實時反饋訓練情況。
比如運動員在訓練時大腿是不是伸直了，手臂是不是有拉到最大角度，運動員的劃槳速率、呼吸頻次、肌肉力度、運動姿態(tài)等所有這些信息都會在實時輔助系統(tǒng)中實時同步展現。
當運動員訓練時，可以根據屏幕內的信息實時調整訓練狀態(tài)、劃槳速率與頻次等。系統(tǒng)也會實時分析和判斷，糾正運動訓練中動作角度、力度，以及穩(wěn)定性的偏差等等，最終確保運動員訓練動作質量達到更優(yōu)，實現賦能賽艇訓練的目的。
賽艇訓練數據采集是關鍵
通常而言AI涉及“數據、算力、算法”三要素，在賦能賽艇運動這件事情上，在算力和算法上都有深耕的戴爾科技團隊看來，要構建高精度的運動生物力學模型，關鍵點在賽艇訓練數據的采集上。
李三平介紹，為了構建一套專用于賽艇運動項目的數據集，戴爾科技技術團隊更多的時間用在和賽艇教練員的深入溝通上。“從剛開始大家可能各說各話，到能互相理解對方需求，再到了解教練員想看的東西，再落實到代碼和技術實現上，最后系統(tǒng)給出的數據是不是能滿足教練員的需求等”，這些都需要細致的溝通。
賽艇是一個背向終點的運動項目，在日常訓練中特別強調賽艇運動員的技術動作質量。對于賽艇運動員的艇上動作簡單拆分兩個大的階段：一個是拉槳，一個是回槳。
拉槳最開始的位置，軀干折疊在一起，手臂伸直，從最前端拉到最遠端，然后就開始回槳的階段。事實上拉槳和回槳的時間不是對等的，有一個推拉時間比，這個比例有一個黃金范圍，也就是 通常而言，在黃金范圍內的賽艇會速度更快。我們去分析這個推拉槳動作的時候，會發(fā)現有很多因素會影響到具體的值，當然也會和運動員的個人條件相關。
據悉，戴爾科技提供的賽艇訓練運動生物力學模型采集了運動員身上的25個監(jiān)測點數據，能從精度上保證對賽艇訓練的精準識別和分析。
李三平透露，在2019年的時候，運動員在艇上劃的做功是310多瓦，借助賽艇訓練“綜合智能訓練輔助系統(tǒng)”的輔助，一年后2020年的時候這一數值已經提高到了370多瓦。
超低延時 實現不干擾運動員的反饋
作為賽艇運動輔助訓練系統(tǒng)，除了要比教練員看得更清楚外，還要做到不干擾運動員訓練的“指導”。
在李三平看來，做到對運動員不干擾，有兩個條件要滿足，第一，系統(tǒng)反饋給運動員的調整指導建議要足夠及時。訓練中，運動員的動作連續(xù)而快速，1秒多就做一個動作。如果我們的系統(tǒng)反饋哪怕延遲半秒，就會出現運動員已經在做下一個動作，而系統(tǒng)給出的糾正姿態(tài)建議還是針對上一個動作的，這無疑就是對運動員訓練的一種干擾。
另一個方面是，戴爾科技的這套系統(tǒng)反饋給運動員的內容展示，是不是足夠清楚明了，不需要運動員花費時間去理解，再去糾正動作。
為了解決上面的兩個問題，戴爾科技的這套“綜合智能訓練輔助系統(tǒng)”將所有的數據采集、模型推理、運動生物力學分析都放在邊緣端進行，保證延遲越低越好。
同時，反饋方案也進行了多次迭代，現可分別提供運動員視圖和教練員視圖。其中運動員視圖信息做到最簡化，讓運動員一眼就能看懂；針對教練員的視圖，則會提供運動員訓練的全面信息，并支持定制化。
李三平強調，一切努力都是為了更好地服務賽艇運動員有效訓練。未來戴爾與國家賽艇隊還將在更多領域進行新的科技賦能探索。
由中國賽艇協會、中國皮劃艇協會、人體運動表現和健康發(fā)展中心（簡稱“PHD”）與戴爾科技集團共建“大數據與人工智能聯合實驗室” 今年7月正式揭牌，可以期待的是這個實驗室將為科技賦能體育運動帶來更多新突破。
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