打卡智能中國(八):“水花消失術(shù)”的AI秘籍

巴黎奧運會,簡直是中國00后運動員的超級舞臺。他們不僅實力優(yōu)秀,而且自信昂揚,像是向全世界宣告:“這就是我們的時代!”

以往提及代表國家出征奧運會的運動員,很多人會有刻板印象,仿佛在他們的世界里,金牌才是最終目標(biāo),背負(fù)著為國爭光的重任,在嚴(yán)苛的訓(xùn)練計劃下負(fù)重前行。

而一個個鮮活個體的00后運動員,讓我們看到,他們不只是“獎牌戰(zhàn)士”,也在比賽中享受競技樂趣、收獲成長和超越自我;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。

巴黎奧運會的跳水女子雙人十米臺決賽中,全紅嬋和隊友陳芋汐的同步性極高,以“復(fù)制粘貼”般的動作拉開了明顯優(yōu)勢,奪得金牌,成為中國跳水隊在該項目上的奧運會七連冠。

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”全紅嬋入選國家隊,而那時,AI已經(jīng)走向了跳臺。百度和中國國家跳水隊在2019年開展技術(shù)合作,打造AI跳水輔助訓(xùn)練系統(tǒng)。可以說,AI見證并參與了這位“零水花天才”,從國家隊訓(xùn)練場到奧運會賽場的成長之路。

年輕一代的中國運動員,正在迎來他們的時代,而這也是一個與AI密不可分的時代。中國跳水隊員的“完美一跳”背后,是中國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之為天才?!比t嬋的省隊教練曾如此說道。

即使是 “天賦選手”,全紅嬋也需要進行艱苦訓(xùn)練,每天練習(xí)400多跳是基本功課。跳水運動員的訓(xùn)練壓力,可見一斑。

為什么運動員要如此艱苦,有兩個原因:

一是標(biāo)準(zhǔn)高。實現(xiàn)“一根針式入水”的完美一跳,是跳水隊的終極目標(biāo),需要起跳、旋轉(zhuǎn)、入水的每一個環(huán)節(jié)都0誤差,銜接的得絲絲入扣、沒有一點差錯。運動員唯有魔鬼訓(xùn)練,才能不斷接近完美,成為“難度王”。

二是競爭激烈。體育科技發(fā)展較早的美國、澳洲等發(fā)達國家,很早就將計算機技術(shù)應(yīng)用于運動員的培養(yǎng),日常訓(xùn)練看起來“高大上”多了。利用EPTS系統(tǒng)追蹤運動員的每一個動作,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。想要在國際賽場上贏下這樣的強隊,中國跳水隊唯有更拼,不讓一絲細(xì)微的失誤影響奪金。

不難想見,這樣的嚴(yán)苛訓(xùn)練和心理壓力,對中國跳水運動員來說,負(fù)荷不小。

為什么中國隊不能用數(shù)字技術(shù)來輔助訓(xùn)練,非要讓運動員吃苦耐勞呢?非不為也,實不能也。

美澳等發(fā)達國家的信息化較早,一些信息化、數(shù)字化技術(shù)也更早開始和體育項目融合。在論文網(wǎng)站arxiv.org,我們發(fā)現(xiàn)早在2009年,就有研究者通過計算機視覺中的圖像目標(biāo)分割與檢測技術(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)時的中國,除了高??蒲性核杏嬎銠C、AI領(lǐng)域的專家科學(xué)家,大部分人對深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知,還停留在“聽說過,沒見過”的階段,更別說用它來輔助跳水了。

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

2017年,計算機視覺技術(shù)取得了極大發(fā)展,利用CV來進行運動表現(xiàn)分析,也成為工業(yè)界一大研究方向。當(dāng)時,國際上已經(jīng)有科研團隊借助計算機視覺算法,在連續(xù)視頻中對跳水片段進行提取、追蹤、分類,捕捉人體姿態(tài)的細(xì)微變化。

這一波,中國又趕不上了嗎?幸好,在CV技術(shù)上,中國并沒有缺席。

2017年,百度、騰訊、阿里巴巴等一批互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),在計算機視覺領(lǐng)域取得了一系列成果。根據(jù)國際頂級會議如CVPR、ICCV、ECCV等的論文收錄情況,中國科技企業(yè)的論文數(shù)量在2017年有顯著增長,不僅數(shù)量多,而且質(zhì)量高,很多研究成果都達到了國際領(lǐng)先水平。比如一篇印度研究團隊的CV+跳水姿態(tài)研究論文中,引用文獻就包含了大量中國作者。

CV技術(shù)達到世界一流水平,技術(shù)的實際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化進程也在加速,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國家跳水隊的合作。2019年9月,雙方開始建立聯(lián)系,才發(fā)現(xiàn)AI+跳水的結(jié)合,并沒有想象中容易

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

據(jù)說,百度智能云團隊來到國家體育總局訓(xùn)練局,參觀完運動員的訓(xùn)練后,跳水隊專家提出了一個要求:“你們能不能做量化評估,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,沒有現(xiàn)成的案例可以參考。

AI一定要走進體育場館和日常訓(xùn)練中去,幫助運動員和教練們減輕負(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視覺技術(shù),從單目視頻里面重建3D姿態(tài)和動作序列,并基于此進行一系列量化指標(biāo)的推斷和求解。但沒想到,挑戰(zhàn)才剛剛開始。

下一個難題,是數(shù)據(jù)采集。

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

經(jīng)過一段時間的摸索,百度技術(shù)人員決定搭建了云邊端一體的軟件系統(tǒng),同時也在訓(xùn)練場館部署了高速相機等一系列采集與處理的硬件設(shè)備,這樣就解決了“沒有數(shù)據(jù)可分析”“端側(cè)算力不夠用、時延高”的技術(shù)難題,通過清晰無拖影的高速視頻智能采集,對跳水動作和姿態(tài)進行精確捕捉。

有了數(shù)據(jù),專用算法的研發(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3D視覺技術(shù)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算出運動員三維的姿態(tài),并獲得每個關(guān)節(jié)角度的三維數(shù)值,實現(xiàn)了對場館空間以及運動員的姿態(tài)、動作等的三維重建,支持對跳水動作精確度的量化評估。

另一方面,用AI輔助跳水訓(xùn)練,是一個專業(yè)知識要求很高的事情。軟件系統(tǒng)只采集了畫面,但如何分析運動員的姿勢對不對、如何指導(dǎo)運動員調(diào)整并設(shè)計訓(xùn)練計劃,這些都依賴大量經(jīng)驗知識。這時候,百度在知識圖譜、行業(yè)智能化方面的積累的技術(shù)和經(jīng)驗,就發(fā)揮了重要作用,因為數(shù)據(jù)庫、知識庫更大,可以把數(shù)據(jù)形成專業(yè)的知識模型,讓“AI教練”有了指導(dǎo)意義,通過跳水動作智能打分、訓(xùn)練技術(shù)智能定制等功能,輔助人類教練進行針對性訓(xùn)練。

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

實際上,當(dāng)時國內(nèi)將CV技術(shù)應(yīng)用于運動分析的技術(shù)團隊并不少,不止百度一個。但百度有一個獨特的優(yōu)勢,就是與中國跳水隊建立了互信的合作關(guān)系。

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

中國國家跳水隊對AI的積極了解和擁抱,讓AI系統(tǒng)有了落地的“練兵場”。

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

有了AI,跳水運動員的日常訓(xùn)練就不艱苦了嗎?當(dāng)然不是,競技體育仍然依賴于運動員的辛勤努力,但傳統(tǒng)訓(xùn)練中存在的大量低效訓(xùn)練、重復(fù)動作,則因為AI的到來而大大減少。

先說重復(fù)訓(xùn)練。

因人類教練難以及時觀測到細(xì)節(jié),而導(dǎo)致的反復(fù)練習(xí)。運動員在兩秒鐘出現(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)體動作分腿等,往往需要一遍遍重復(fù)訓(xùn)練,來進行糾正,導(dǎo)致訓(xùn)練強度很大。

通過3D+AI跳水訓(xùn)練系統(tǒng),可以減少傳統(tǒng)訓(xùn)練中盲目試錯的過程。教練可以先通過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)雜動作的細(xì)節(jié),更有效地進行指導(dǎo)和訓(xùn)練。

再來說說低效訓(xùn)練。

此前,中國跳水隊也應(yīng)用了攝像頭和數(shù)字技術(shù),來輔助教學(xué)。但傳統(tǒng)攝像頭不具備數(shù)據(jù)的實時分析處理能力,對錄像視頻的回溯、整理和分析依然需要教練手動完成。帶來的問題是,教練工作壓力大,花費大量時間在視頻數(shù)據(jù)處理上,那么分配給戰(zhàn)術(shù)策略、運動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,無法在訓(xùn)練完成后就及時回溯并進行調(diào)整,第二天運動員的狀態(tài)可能又不一樣,導(dǎo)致進步速度受限。

借助AI的數(shù)據(jù)實時分析能力,該訓(xùn)練系統(tǒng)可以自動識別出完成的是哪一個動作和對應(yīng)的動作代碼以及難度系數(shù),并對完成質(zhì)量進行評分。同時,這些數(shù)據(jù)都會即時反饋到教練的端側(cè)設(shè)備上,及時幫助跳水隊員調(diào)整動作、改進細(xì)節(jié),每一次訓(xùn)練都更有針對性。

比如,水花消失預(yù)測模型,可以根據(jù)當(dāng)前的水花狀態(tài),精準(zhǔn)預(yù)測其消失的時間和位置,幫助運動員更好地掌握控制水花的技巧。結(jié)合每個運動員的身體素質(zhì)、技術(shù)特點和歷史表現(xiàn),自動生成個性化、針對性的訓(xùn)練方案。

2023年,中國跳水隊也成為第一批擁抱大模型的體育隊伍。升級后的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、更強大的交互理解能力,能理解并執(zhí)行教練和運動員的復(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就這么在中國國家跳水隊成功留了下來,成為一名稱職的“教練”。無論是2020年東京奧運會,還是杭州亞運會、2024年巴黎奧運會,見證著全紅嬋等一眾跳水運動員勇創(chuàng)佳績。

從此,中國跳水冠軍的致謝感言中,不再只有隊友、領(lǐng)導(dǎo)、教練、領(lǐng)隊等人類伙伴,也多了AI這個科技伙伴。

毋庸置疑,競技體育將跑步進入智能時代,中國年輕一代運動員的職業(yè)生涯,一定會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,既不是最懂競技運動的體育公司,也不是最懂算法的CV獨角獸,而是百度智能云這樣具備AI、大數(shù)據(jù)、云計算、產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗的全棧型企業(yè)。

這說明了,AI+競技體育,沒有捷徑可走,每一個專項都有自己的特點與痛點,這決定了不同項目與AI的結(jié)合方式可能各有不同。

同時,作為一個涉及運動員、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),這對服務(wù)商的能力版圖提出了一定要求。

透過一片消失的水花,有人看到了金牌,有人看到了天才,也有人看到了國產(chǎn)AI+競技體育的無限可能。

少年強則國強,每一個運動員想要突破極限,想要“更高、更快、更強”,背后都有強大的中國智能科技在支撐。屬于年輕一代運動員的時代,因為有AI,也是最好的時代。

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2024-08-07
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