AI+體育，深入場景比技術更重要
幾個世紀以前,格陵蘭島上的愛斯基摩人將鯨魚或水獺的皮包裹在骨頭架子上,用兩端有槳葉的木頭愜意劃水。
這就是皮劃艇運動的發端,洋溢著自然的氣息與荷爾蒙的味道。與之類似的是很多人傻傻分不清的賽艇運動,它同樣擁有悠久的歷史,也從不缺乏速度與激情。
在AI和大數據重塑一切的當下,圍繞皮劃艇、賽艇的訓練與競技正悄然改變。作為西方傳統優勢項目的闖入者,中國賽艇與皮劃艇隊想后發先至,高科技無疑是助力的翅膀。
皮劃艇和賽艇都是力量耐力型項目,對運動員體能的要求非常高。陸上劃船測功儀是訓練運動員專項體能的利器,完善測試指標、構建數據庫一直是中國隊致力的目標。
找到好的合作伙伴,等于成功了一半。早在2019年11月,中國賽艇協會、中國皮劃艇協會就與戴爾科技集團簽署水上實驗室技術戰略合作協議,用科技賦能國家隊備戰訓練。
經過雙方“同吃、同住、同勞動”的深度接觸,身負重任的測功儀終于如虎添翼。基于人工智能的運動生物力學分析模型、SDP流數據平臺以及GPU高性能計算,戴爾為中國隊量身定制了一套綜合智能訓練輔助系統。
該系統利用視頻實時捕捉運動員的訓練動作,并做出即時分析和判斷,糾正訓練中動作角度、力度及穩定性方面的偏差,在提高競技水平的同時,最大限度降低了發生傷病的風險。
優質的合作成果,增強了雙方更進一步的決心。在東京奧運會開幕前夕,戴爾科技集團與中國賽艇協會、中國皮劃艇協會、人體運動表現和健康發展中心(PHD)就共建“大數據與人工智能聯合實驗室“舉行揭牌儀式,繼續探索體育科技新模式。
深入場景比技術更重要
2020年9月掛牌的PHD,是中國奧委會授權賽艇協會、皮劃艇協會主管的國家體能訓練營基地,旨在通過整合國際先進的運動科學資源和運動表現訓練手段,打造具有世界最高水平的集運動訓練、運動營養、運動科學、損傷康復、恢復再生為一體的復合型訓練中心。
不難看出,PHD定位高端、任務艱巨。中國賽艇協會科研總監資薇博士坦言:PHD在實際運行中,為國家隊提供了諸多有價值的服務,但確實存在幾個比較棘手的難題。
首當其沖的是怎樣精準采集數據。例如,損傷經常由于動作不規范造成,所以需要對運動員的身體姿態進行數據采集,最好能細化到各個部位、每個關節的動態。在很長一段時間里,這是難以實現的。
其次是如何快速反饋。現有的技術教學和訓練大多是事后總結而不是實時反饋,很多重要信息都容易被遺忘,預期目標無法達成。
更麻煩的是數據管理問題。人體的運動是復雜的,有各種各樣的數據,來自不同儀器和設備的數據更是五花八門。傳統的做法是人工處理,出錯率高且效率低,數據的潛在價值也挖掘不出來。
戴爾開發的綜合智能訓練輔助系統解決了燃眉之急。運動員使用測功儀進行模擬訓練,屏幕上會實時展現劃槳速率、呼吸頻次、肌肉力度、運動姿態等多個數值。訓練中的運動員可根據提示信息及時調整自身狀態,糾正錯誤姿勢;而事后的數據報告分析,則有助于制定更科學、合理的訓練計劃。
如果說陸上體能訓練是保持運動狀態的根基,那么水上實戰演練就是決定競技成果的關鍵。過去,為了跟蹤賽艇和皮劃艇運動員的劃動進程,教練員會開著摩托艇隨行,發現問題就喊幾聲,提醒運動員注意。這種方式的弊端非常明顯,運動員看不到自己的動作,只能憑著感覺“再往前一點”或“坐起來些”。
針對水上訓練的痛點,戴爾從“人”和“物”兩端尋找解決方案。首先為運動員設計VR眼鏡,并通過攝像頭和傳感器,讓其能實時看到自己每一個動作,根據教練提示進行糾正或微調;與此同時,在艇上安裝測力和測速的裝置,教練員手中的平板電腦能實時接收相關數據,基于艇速和劃動功率,可對運動員進行更有針對性的指導。
將人工智能和大數據技術真正深入應用場景,并非一蹴而就。今年初,戴爾科技集團全球副總裁石峰與中國賽艇協會、中國皮劃艇協會主席劉愛杰在交流中達成共識,“真正做些與訓練和實戰相關的東西出來”。隨后,開發工作緊鑼密鼓地展開,并產生不少成果,但也遇到了意想不到的問題。
技術人員與運動員、教練員各自有熟悉的話語體系,雙方最初的溝通難免有點“雞同鴨講”。戴爾的產品經理先了解國家隊的需求,回來再讓工程師和程序員進行開發,出來的產品“總覺得隔了一層”。
顯然,距離不夠近是產生隔閡的主要原因。發現問題后,戴爾科技中國研發集團上海公司總經理陳春曦與中國賽艇隊領隊徐權共同做了一個決定:讓各方專家、工程師、運動員、教練員“同吃同住”。經過40多天的“零距離”接觸,才最終催生了接地氣的陸上和水上訓練解決方案。
人工智能和大數據技術,只有與行業知識和特定場景結合,才能發揮最大效力。戴爾在體育領域的實踐經驗同樣適用于其他行業——越靠近客戶,越接近成功。
模型拓展與數據管理相輔相成
一魚可以多吃。已被驗證的人工智能模型,能夠向更多應用領域拓展。
例如,在測功儀上頗有建樹的動作捕捉系統,也可在運動損傷康復方面大顯身手。過往,康復師用眼睛給損傷程度打分,或結合某些動作進行評價,主觀判斷難免有偏差;采用動作捕捉系統后,不同損傷的標準化評估更為客觀,反饋效果良好。
卓有成效的模型和系統,甚至有機會“破圈”,從競技體育延伸至全民健身。想象一下這個畫面:你戴著VR眼鏡跑步,動作捕捉系統隨時提醒你姿態上的問題,并將身體各部位和關節數據傳輸到云端,運動結束后會生成詳細的分析報告。這不是健身達人幻想曲,而是已納入戴爾和PHD聯合實驗室的推進計劃。
制約人工智能天馬行空的因素,除了人類的想象力,還有數據的積累及其潛在價值的挖掘。機器學習與模型優化必須建立在大數據的基礎上,沒有足夠的數據厚度,不可能孵化突破天際的人工智能。
大數據與人工智能實驗室成立后,戴爾和PHD的首要任務就是數據資源的梳理與大數據平臺的搭建。
據《IT創事記》了解,目前PHD的數據主要有三大來源:一是各運動項目國家隊體能測試與科技評估的數據,二是各級賽艇與皮劃艇賽事的衍生數據,三是運動員在基地訓練中產生的海量數據。這些數據的含金量毋庸置疑,但要萃取精華并非易事。
以體測與訓練器械的數據為例:理想的狀況是場館智能化,每個人刷卡進入后,所有器械使用過程都有實時數據記錄,這對了解運動員的身體機能、訓練效果和成長歷程頗為重要。但現實很“骨感”,設備源自不同廠商,很多國外品牌器械的協議是封閉的,設備之間的協議互通非常困難,以合理的格式將數據收集并利用非一日之功。
難而正確的事,要堅持去做。戴爾已為PHD開發了一套體測系統,實現了100多種器械的互聯互通,所有的數據統一匯集到整個場館的云平臺,然后再將分析報告反饋給參與測試的運動員。
目前,PHD從邊緣計算到數據中心的大數據系統雛形初具。憑借提供端到端基礎設施解決方案的綜合能力,依托中國區研發中心的深厚積累,戴爾從底層架構到中間的業務平臺,再到上層的決策平臺,已為大數據與人工智能聯合實驗室的全面發力做好了準備。
盡管路途艱辛,但未來的藍圖值得期待:徹底打開人體這個“黑箱”,將輸入與輸出數據完全貫通,為運動員提供全生命周期的服務與管理,讓全民健身擁有數字化與智能化的底座。
自2015年MichaelDell在上海宣布“在中國為中國”戰略以來,戴爾全球75%的產能、85%的供應鏈落地中國,每年在中國的采購額達400億美元,真正做到了本地研發、本地生產、本地服務。這次戴爾與中國體育的親密接觸,是自然的戰略延伸,更為今后的戰略升級埋下了伏筆。
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