打卡智能中國(guó)（八）：“水花消失術(shù)”的AI秘籍

巴黎奧運(yùn)會(huì)，簡(jiǎn)直是中國(guó)00后運(yùn)動(dòng)員的超級(jí)舞臺(tái)。他們不僅實(shí)力優(yōu)秀，而且自信昂揚(yáng)，像是向全世界宣告：“這就是我們的時(shí)代！”

以往提及代表國(guó)家出征奧運(yùn)會(huì)的運(yùn)動(dòng)員，很多人會(huì)有刻板印象，仿佛在他們的世界里，金牌才是最終目標(biāo)，背負(fù)著為國(guó)爭(zhēng)光的重任，在嚴(yán)苛的訓(xùn)練計(jì)劃下負(fù)重前行。

而一個(gè)個(gè)鮮活個(gè)體的00后運(yùn)動(dòng)員，讓我們看到，他們不只是“獎(jiǎng)牌戰(zhàn)士”，也在比賽中享受競(jìng)技樂(lè)趣、收獲成長(zhǎng)和超越自我；訓(xùn)練也不是全憑艱苦奮斗，不畏苦戰(zhàn)的體能和自信背后，是健康的身心在支撐。

巴黎奧運(yùn)會(huì)的跳水女子雙人十米臺(tái)決賽中，全紅嬋和隊(duì)友陳芋汐的同步性極高，以“復(fù)制粘貼”般的動(dòng)作拉開(kāi)了明顯優(yōu)勢(shì)，奪得金牌，成為中國(guó)跳水隊(duì)在該項(xiàng)目上的奧運(yùn)會(huì)七連冠。

這枚金牌的不同之處，就在于“含AI量”極高。

2020年10月，“跳水天才”全紅嬋入選國(guó)家隊(duì)，而那時(shí)，AI已經(jīng)走向了跳臺(tái)。百度和中國(guó)國(guó)家跳水隊(duì)在2019年開(kāi)展技術(shù)合作，打造AI跳水輔助訓(xùn)練系統(tǒng)。可以說(shuō)，AI見(jiàn)證并參與了這位“零水花天才”，從國(guó)家隊(duì)訓(xùn)練場(chǎng)到奧運(yùn)會(huì)賽場(chǎng)的成長(zhǎng)之路。

年輕一代的中國(guó)運(yùn)動(dòng)員，正在迎來(lái)他們的時(shí)代，而這也是一個(gè)與AI密不可分的時(shí)代。中國(guó)跳水隊(duì)員的“完美一跳”背后，是中國(guó)AI跨越重重技術(shù)阻攔，順利“入水”。

“她身體條件好，很適合壓水花，但是不希望人們把她稱(chēng)之為天才?！比t嬋的省隊(duì)教練曾如此說(shuō)道。

即使是 “天賦選手”，全紅嬋也需要進(jìn)行艱苦訓(xùn)練，每天練習(xí)400多跳是基本功課。跳水運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練壓力，可見(jiàn)一斑。

為什么運(yùn)動(dòng)員要如此艱苦，有兩個(gè)原因：

一是標(biāo)準(zhǔn)高。實(shí)現(xiàn)“一根針式入水”的完美一跳，是跳水隊(duì)的終極目標(biāo)，需要起跳、旋轉(zhuǎn)、入水的每一個(gè)環(huán)節(jié)都0誤差，銜接的得絲絲入扣、沒(méi)有一點(diǎn)差錯(cuò)。運(yùn)動(dòng)員唯有魔鬼訓(xùn)練，才能不斷接近完美，成為“難度王”。

二是競(jìng)爭(zhēng)激烈。體育科技發(fā)展較早的美國(guó)、澳洲等發(fā)達(dá)國(guó)家，很早就將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)員的培養(yǎng)，日常訓(xùn)練看起來(lái)“高大上”多了。利用EPTS系統(tǒng)追蹤運(yùn)動(dòng)員的每一個(gè)動(dòng)作，然后用電腦分析，幫助教練制定戰(zhàn)術(shù)，科技早已是日常訓(xùn)練的一部分。想要在國(guó)際賽場(chǎng)上贏下這樣的強(qiáng)隊(duì)，中國(guó)跳水隊(duì)唯有更拼，不讓一絲細(xì)微的失誤影響奪金。

不難想見(jiàn)，這樣的嚴(yán)苛訓(xùn)練和心理壓力，對(duì)中國(guó)跳水運(yùn)動(dòng)員來(lái)說(shuō)，負(fù)荷不小。

為什么中國(guó)隊(duì)不能用數(shù)字技術(shù)來(lái)輔助訓(xùn)練，非要讓運(yùn)動(dòng)員吃苦耐勞呢？非不為也，實(shí)不能也。

美澳等發(fā)達(dá)國(guó)家的信息化較早，一些信息化、數(shù)字化技術(shù)也更早開(kāi)始和體育項(xiàng)目融合。在論文網(wǎng)站arxiv.org，我們發(fā)現(xiàn)早在2009年，就有研究者通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像目標(biāo)分割與檢測(cè)技術(shù)，幫助教練需要最大限度地掌握有關(guān)比賽和球員的戰(zhàn)術(shù)信息，完善比賽策略。

而當(dāng)時(shí)的中國(guó)，除了高?？蒲性核杏?jì)算機(jī)、AI領(lǐng)域的專(zhuān)家科學(xué)家，大部分人對(duì)深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知，還停留在“聽(tīng)說(shuō)過(guò)，沒(méi)見(jiàn)過(guò)”的階段，更別說(shuō)用它來(lái)輔助跳水了。

隨著百度、騰訊、京東等一批工業(yè)界企業(yè)，開(kāi)始發(fā)力深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并且與各行業(yè)緊密銜接，AI與中國(guó)跳水終于迎來(lái)了邂逅。

2017年，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)取得了極大發(fā)展，利用CV來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)分析，也成為工業(yè)界一大研究方向。當(dāng)時(shí)，國(guó)際上已經(jīng)有科研團(tuán)隊(duì)借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，在連續(xù)視頻中對(duì)跳水片段進(jìn)行提取、追蹤、分類(lèi)，捕捉人體姿態(tài)的細(xì)微變化。

這一波，中國(guó)又趕不上了嗎？幸好，在CV技術(shù)上，中國(guó)并沒(méi)有缺席。

2017年，百度、騰訊、阿里巴巴等一批互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了一系列成果。根據(jù)國(guó)際頂級(jí)會(huì)議如CVPR、ICCV、ECCV等的論文收錄情況，中國(guó)科技企業(yè)的論文數(shù)量在2017年有顯著增長(zhǎng)，不僅數(shù)量多，而且質(zhì)量高，很多研究成果都達(dá)到了國(guó)際領(lǐng)先水平。比如一篇印度研究團(tuán)隊(duì)的CV+跳水姿態(tài)研究論文中，引用文獻(xiàn)就包含了大量中國(guó)作者。

CV技術(shù)達(dá)到世界一流水平，技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程也在加速，用AI輔助跳水訓(xùn)練，也被提上日程。

其中最具代表性的是百度與中國(guó)國(guó)家跳水隊(duì)的合作。2019年9月，雙方開(kāi)始建立聯(lián)系，才發(fā)現(xiàn)AI+跳水的結(jié)合，并沒(méi)有想象中容易。

首先，行業(yè)壁壘分明。搞體育的專(zhuān)家和搞AI的工程師，知識(shí)體系各不相同，互相之間理解起來(lái)就有先天的困難。體育專(zhuān)家不知道AI有什么用，算法專(zhuān)家則不了解跳水運(yùn)動(dòng)有什么痛點(diǎn)。

據(jù)說(shuō)，百度智能云團(tuán)隊(duì)來(lái)到國(guó)家體育總局訓(xùn)練局，參觀完運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練后，跳水隊(duì)專(zhuān)家提出了一個(gè)要求：“你們能不能做量化評(píng)估，比如從視頻里面推斷起跳的速度、加速度、高度、角速度等？”百度的工程師們陷入沉思，到底能不能做，怎么做，沒(méi)有現(xiàn)成的案例可以參考。

AI一定要走進(jìn)體育場(chǎng)館和日常訓(xùn)練中去，幫助運(yùn)動(dòng)員和教練們減輕負(fù)擔(dān)，在這一信念下，百度工程師們觀看了大量跳水視頻，最終確定了初步方案：利用3D視覺(jué)技術(shù)，從單目視頻里面重建3D姿態(tài)和動(dòng)作序列，并基于此進(jìn)行一系列量化指標(biāo)的推斷和求解。但沒(méi)想到，挑戰(zhàn)才剛剛開(kāi)始。

下一個(gè)難題，是數(shù)據(jù)采集。

由于跳水是超高速運(yùn)動(dòng)，以十米臺(tái)為例，一個(gè)高難度動(dòng)作從起跳到落水，一共不到兩秒鐘。數(shù)學(xué)建模分析的前提是數(shù)據(jù)，然而跳水運(yùn)動(dòng)員不能貼膠布、佩戴傳感器芯片，傳統(tǒng)攝像頭的精度不夠、時(shí)延較高，想要采集兩秒內(nèi)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，遇到前所未有的困難。

經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的摸索，百度技術(shù)人員決定搭建了云邊端一體的軟件系統(tǒng)，同時(shí)也在訓(xùn)練場(chǎng)館部署了高速相機(jī)等一系列采集與處理的硬件設(shè)備，這樣就解決了“沒(méi)有數(shù)據(jù)可分析”“端側(cè)算力不夠用、時(shí)延高”的技術(shù)難題，通過(guò)清晰無(wú)拖影的高速視頻智能采集，對(duì)跳水動(dòng)作和姿態(tài)進(jìn)行精確捕捉。

有了數(shù)據(jù)，專(zhuān)用算法的研發(fā)也并非易事。

一方面，攝像頭采集到的視頻是2D，很多細(xì)節(jié)可能被遮擋。百度通過(guò)3D視覺(jué)技術(shù)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算出運(yùn)動(dòng)員三維的姿態(tài)，并獲得每個(gè)關(guān)節(jié)角度的三維數(shù)值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)場(chǎng)館空間以及運(yùn)動(dòng)員的姿態(tài)、動(dòng)作等的三維重建，支持對(duì)跳水動(dòng)作精確度的量化評(píng)估。

另一方面，用AI輔助跳水訓(xùn)練，是一個(gè)專(zhuān)業(yè)知識(shí)要求很高的事情。軟件系統(tǒng)只采集了畫(huà)面，但如何分析運(yùn)動(dòng)員的姿勢(shì)對(duì)不對(duì)、如何指導(dǎo)運(yùn)動(dòng)員調(diào)整并設(shè)計(jì)訓(xùn)練計(jì)劃，這些都依賴(lài)大量經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。這時(shí)候，百度在知識(shí)圖譜、行業(yè)智能化方面的積累的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，就發(fā)揮了重要作用，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)更大，可以把數(shù)據(jù)形成專(zhuān)業(yè)的知識(shí)模型，讓“AI教練”有了指導(dǎo)意義，通過(guò)跳水動(dòng)作智能打分、訓(xùn)練技術(shù)智能定制等功能，輔助人類(lèi)教練進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練。

至此，國(guó)內(nèi)首個(gè)“3D+AI”跳水訓(xùn)練系統(tǒng)，才算初步完成。

實(shí)際上，當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)將CV技術(shù)應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)分析的技術(shù)團(tuán)隊(duì)并不少，不止百度一個(gè)。但百度有一個(gè)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，就是與中國(guó)跳水隊(duì)建立了互信的合作關(guān)系。

AI是一種持續(xù)迭代、演進(jìn)的軟件系統(tǒng)，需要結(jié)合使用中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)而不斷完善，算法模型必須在實(shí)戰(zhàn)中歷練。

中國(guó)國(guó)家跳水隊(duì)對(duì)AI的積極了解和擁抱，讓AI系統(tǒng)有了落地的“練兵場(chǎng)”。

2021年4月，百度和中國(guó)跳水隊(duì)官宣合作，“AI教練”正式上崗，參與到跳水隊(duì)的日常訓(xùn)練中去。

有了AI，跳水運(yùn)動(dòng)員的日常訓(xùn)練就不艱苦了嗎？當(dāng)然不是，競(jìng)技體育仍然依賴(lài)于運(yùn)動(dòng)員的辛勤努力，但傳統(tǒng)訓(xùn)練中存在的大量低效訓(xùn)練、重復(fù)動(dòng)作，則因?yàn)锳I的到來(lái)而大大減少。

先說(shuō)重復(fù)訓(xùn)練。

因人類(lèi)教練難以及時(shí)觀測(cè)到細(xì)節(jié)，而導(dǎo)致的反復(fù)練習(xí)。運(yùn)動(dòng)員在兩秒鐘出現(xiàn)的各種誤差細(xì)節(jié)，是很難被教練100%捕捉到的，騰空高度不夠、轉(zhuǎn)體動(dòng)作分腿等，往往需要一遍遍重復(fù)訓(xùn)練，來(lái)進(jìn)行糾正，導(dǎo)致訓(xùn)練強(qiáng)度很大。

通過(guò)3D+AI跳水訓(xùn)練系統(tǒng)，可以減少傳統(tǒng)訓(xùn)練中盲目試錯(cuò)的過(guò)程。教練可以先通過(guò)高速攝像頭錄制并生成的3D立體建模，一次性看清所有復(fù)雜動(dòng)作的細(xì)節(jié)，更有效地進(jìn)行指導(dǎo)和訓(xùn)練。

再來(lái)說(shuō)說(shuō)低效訓(xùn)練。

此前，中國(guó)跳水隊(duì)也應(yīng)用了攝像頭和數(shù)字技術(shù)，來(lái)輔助教學(xué)。但傳統(tǒng)攝像頭不具備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析處理能力，對(duì)錄像視頻的回溯、整理和分析依然需要教練手動(dòng)完成。帶來(lái)的問(wèn)題是，教練工作壓力大，花費(fèi)大量時(shí)間在視頻數(shù)據(jù)處理上，那么分配給戰(zhàn)術(shù)策略、運(yùn)動(dòng)員身心健康等層面的精力也就少了。另外，這種指導(dǎo)方式具有滯后性，無(wú)法在訓(xùn)練完成后就及時(shí)回溯并進(jìn)行調(diào)整，第二天運(yùn)動(dòng)員的狀態(tài)可能又不一樣，導(dǎo)致進(jìn)步速度受限。

借助AI的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析能力，該訓(xùn)練系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別出完成的是哪一個(gè)動(dòng)作和對(duì)應(yīng)的動(dòng)作代碼以及難度系數(shù)，并對(duì)完成質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分。同時(shí)，這些數(shù)據(jù)都會(huì)即時(shí)反饋到教練的端側(cè)設(shè)備上，及時(shí)幫助跳水隊(duì)員調(diào)整動(dòng)作、改進(jìn)細(xì)節(jié)，每一次訓(xùn)練都更有針對(duì)性。

比如，水花消失預(yù)測(cè)模型，可以根據(jù)當(dāng)前的水花狀態(tài)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)其消失的時(shí)間和位置，幫助運(yùn)動(dòng)員更好地掌握控制水花的技巧。結(jié)合每個(gè)運(yùn)動(dòng)員的身體素質(zhì)、技術(shù)特點(diǎn)和歷史表現(xiàn)，自動(dòng)生成個(gè)性化、針對(duì)性的訓(xùn)練方案。

2023年，中國(guó)跳水隊(duì)也成為第一批擁抱大模型的體育隊(duì)伍。升級(jí)后的AI跳水輔助訓(xùn)練系統(tǒng)，具備了文心一言大模型的海量數(shù)據(jù)知識(shí)、更強(qiáng)大的交互理解能力，能理解并執(zhí)行教練和運(yùn)動(dòng)員的復(fù)雜指令，提供更加準(zhǔn)確、豐富的信息，讓每一次起跳更加精雕細(xì)琢。

AI就這么在中國(guó)國(guó)家跳水隊(duì)成功留了下來(lái)，成為一名稱(chēng)職的“教練”。無(wú)論是2020年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)，還是杭州亞運(yùn)會(huì)、2024年巴黎奧運(yùn)會(huì)，見(jiàn)證著全紅嬋等一眾跳水運(yùn)動(dòng)員勇創(chuàng)佳績(jī)。

從此，中國(guó)跳水冠軍的致謝感言中，不再只有隊(duì)友、領(lǐng)導(dǎo)、教練、領(lǐng)隊(duì)等人類(lèi)伙伴，也多了AI這個(gè)科技伙伴。

毋庸置疑，競(jìng)技體育將跑步進(jìn)入智能時(shí)代，中國(guó)年輕一代運(yùn)動(dòng)員的職業(yè)生涯，一定會(huì)與科技深度黏合在一起。

值得注意的是，率先讓AI在體育訓(xùn)練中落地的，既不是最懂競(jìng)技運(yùn)動(dòng)的體育公司，也不是最懂算法的CV獨(dú)角獸，而是百度智能云這樣具備AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的全棧型企業(yè)。

這說(shuō)明了，AI+競(jìng)技體育，沒(méi)有捷徑可走，每一個(gè)專(zhuān)項(xiàng)都有自己的特點(diǎn)與痛點(diǎn)，這決定了不同項(xiàng)目與AI的結(jié)合方式可能各有不同。

同時(shí)，作為一個(gè)涉及運(yùn)動(dòng)員、物理空間、教練等多種因素的系統(tǒng)，也需要容納物聯(lián)網(wǎng)、AI、云服務(wù)、大數(shù)據(jù)等綜合數(shù)字技術(shù)，這對(duì)服務(wù)商的能力版圖提出了一定要求。

透過(guò)一片消失的水花，有人看到了金牌，有人看到了天才，也有人看到了國(guó)產(chǎn)AI+競(jìng)技體育的無(wú)限可能。

少年強(qiáng)則國(guó)強(qiáng)，每一個(gè)運(yùn)動(dòng)員想要突破極限，想要“更高、更快、更強(qiáng)”，背后都有強(qiáng)大的中國(guó)智能科技在支撐。屬于年輕一代運(yùn)動(dòng)員的時(shí)代，因?yàn)橛蠥I，也是最好的時(shí)代。

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