2024年中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)-體育人工智能-中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)

中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能1委中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能2 1 1 1 1 2 4 5 5 6 82.2.1構(gòu)建智能可穿戴設(shè)備運(yùn)動(dòng)傷病管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)負(fù)荷 82.2.2構(gòu)建智能一體化運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練管理系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練全過(guò) 82.2.3搭建廣泛的云端互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與邊緣計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全數(shù) 2.3.1構(gòu)建高校體育教學(xué)負(fù)荷監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測(cè)可 2.3.2推進(jìn)運(yùn)動(dòng)技能虛擬仿真學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)與體育教育 2.3.3融合擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng) 中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能3 2.4.4制定健身計(jì)劃和提供互動(dòng)平臺(tái)，增強(qiáng)健身動(dòng)力和良好習(xí) 2.4.5研發(fā)腦機(jī)接口設(shè)備，提高功能受 20 20 22 3.2.2建立體育課堂智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的運(yùn)動(dòng)損傷 40 4.1.1構(gòu)建個(gè)性化運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練模型，分析運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練及比賽中的規(guī) 4.1.2定量化預(yù)測(cè)和控制運(yùn)動(dòng)負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)損傷的智能化預(yù) 4.1.3構(gòu)建智能化精準(zhǔn)訓(xùn)練服務(wù)平臺(tái)，分析運(yùn)動(dòng)員競(jìng)技狀態(tài)45 中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能44.2.1構(gòu)建計(jì)算機(jī)輔助體育教學(xué)系統(tǒng)，改 474.2.2集成展示校園體育教學(xué)場(chǎng)景，建設(shè)“數(shù)字孿生”智慧體 4.3.1構(gòu)建多平臺(tái)互聯(lián)互通的大眾健身智慧化空間，以實(shí)現(xiàn)信 514.3.2構(gòu)建個(gè)性化運(yùn)動(dòng)處方管理系統(tǒng)，完 54 5.1.1開(kāi)展運(yùn)動(dòng)生物電位信號(hào)監(jiān)測(cè)，提高運(yùn)動(dòng)員專注力和運(yùn)動(dòng) 5.1.2研發(fā)生命體征的光電感知與智能分析，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)中生理 5.1.3發(fā)展生物體液的電化學(xué)傳感與智能分析方法，豐富可穿 65 5.2.1應(yīng)用運(yùn)動(dòng)生化分子的高通量檢測(cè)技術(shù)，研究 5.2.2應(yīng)用運(yùn)動(dòng)因子和健康效益標(biāo)記物的篩選技術(shù)，開(kāi)展運(yùn)動(dòng) 69 5.3.1構(gòu)建運(yùn)動(dòng)生理生化數(shù)據(jù)的智能化分析技術(shù)，幫助識(shí)別關(guān) 705.3.2深化數(shù)據(jù)挖掘思路，解釋生理或病理變化的深層次分子 中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能5 6.1.2提供運(yùn)動(dòng)控制創(chuàng)新治療方案， 84 876.2.5推動(dòng)磁共振成像分析，輔助腦 6.3.3搭建個(gè)性化運(yùn)動(dòng)心理訓(xùn)練系統(tǒng)，全面提升運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)和心 中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能6 7.3.2完善運(yùn)動(dòng)健康管理系統(tǒng)的核心功能，實(shí)現(xiàn)多元化、個(gè)性 中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能1育持續(xù)、全面、深層次的融合已成為助力體育事業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。本白皮書(shū)將梳理體育人工智能發(fā)展歷程以及應(yīng)用于體育各個(gè)領(lǐng)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能2中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能1人工智能技術(shù)誕生之初，以西蒙和紐厄爾為代表的理性學(xué)派認(rèn)奇于1955年分別作了下棋與計(jì)算機(jī)模式識(shí)別的研究，而塞繆爾于1956年提出了機(jī)器學(xué)習(xí)理論，并編寫(xiě)了能夠與人類下西洋跳棋的程中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能2戰(zhàn)術(shù)建模方面，無(wú)線傳感的運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)裝備已得到初步應(yīng)用。NBA早評(píng)估的智能算法與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)相繼落地應(yīng)用，用戶可以通過(guò)APP能突破之前體育與人工智能結(jié)合的局限得益于信息技術(shù)的快速發(fā)展3中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能4中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能5體驗(yàn)設(shè)計(jì)等方面取得了顯著成就。它們不僅重新定義了個(gè)人健康監(jiān)新材料與先進(jìn)制造技術(shù)的應(yīng)用，如柔性電子、納米技術(shù)、3D打耐克等品牌已嘗試將傳感器集成到衣物中，3D打印技術(shù)更是讓用戶中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能6術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸，同時(shí)延長(zhǎng)設(shè)備續(xù)航。低功耗藍(lán)牙、eSIM2.1.3拓展可穿戴裝備應(yīng)用領(lǐng)域，增中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能7中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能82.2.1構(gòu)建智能可穿戴設(shè)備運(yùn)動(dòng)傷病管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)動(dòng)訓(xùn)練科學(xué)化的一個(gè)主要發(fā)展趨勢(shì)[6]?？纱┐髟O(shè)備通過(guò)監(jiān)測(cè)心肺功人工智能技術(shù)正在輔助教練員在訓(xùn)練中及時(shí)而有效地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)負(fù)荷2.2.2構(gòu)建智能一體化運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練管理系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練全過(guò)程技巧國(guó)家隊(duì)在冬奧備戰(zhàn)中使用了基于可穿戴設(shè)備的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)分析系中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能9以及監(jiān)測(cè)人體不同部位肌肉力量的訓(xùn)練情況，還可以將數(shù)據(jù)同步至采集到的運(yùn)動(dòng)參數(shù)和生理參數(shù)通過(guò)信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等智能算法2.2.3搭建廣泛的云端互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與邊緣計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全數(shù)字平臺(tái)可運(yùn)用多種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)（例如，系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和平臺(tái)運(yùn)用人體傳感網(wǎng)絡(luò)所采集的數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（如TI-ONE）對(duì)每場(chǎng)賽事的運(yùn)動(dòng)員行為進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注和模型訓(xùn)練，從而獲取可靠的大數(shù)據(jù)模型來(lái)幫助教練和運(yùn)動(dòng)員更好地理解賽事的對(duì)運(yùn)動(dòng)員個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行一級(jí)處理，經(jīng)過(guò)淺層信息提取后上傳至云平安全。此外，遵守各地區(qū)的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，如歐洲的GDPR或中國(guó)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能2.3.1構(gòu)建高校體育教學(xué)負(fù)荷監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測(cè)可視化傳統(tǒng)體育課堂教學(xué)在運(yùn)動(dòng)負(fù)荷等方面的監(jiān)測(cè)主要依靠體育教師動(dòng)提供客觀數(shù)據(jù)支撐。愈加成熟的可穿戴設(shè)備和運(yùn)動(dòng)APP可以使學(xué)導(dǎo)，學(xué)生通過(guò)佩戴內(nèi)嵌GPS及加速度計(jì)的運(yùn)動(dòng)手環(huán)、智能手表等，2.3.2推進(jìn)運(yùn)動(dòng)技能虛擬仿真學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)與體育教育的中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能2.3.3融合擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）技術(shù)，擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）技術(shù)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)將真實(shí)場(chǎng)景與虛擬場(chǎng)景相結(jié)合，打造一個(gè)可人機(jī)交互的虛擬環(huán)境。這種技術(shù)融合了AR、VR中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能智能可穿戴設(shè)備與擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）技術(shù)的融合，不僅極大地豐富了2.3.4優(yōu)化課外體育鍛煉全流程，實(shí)現(xiàn)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能智能可穿戴設(shè)備中使其可以動(dòng)態(tài)、完整地監(jiān)測(cè)和記錄健身活動(dòng)全過(guò)愛(ài)好者可根據(jù)自身健身需求及具體運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景選擇適合的智能可穿戴2.4.2研發(fā)可穿戴智能化運(yùn)動(dòng)設(shè)備，輔世界衛(wèi)生組織（WHO）的相關(guān)調(diào)查顯示，中國(guó)腦卒中發(fā)病率排中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能智能可穿戴設(shè)備在指導(dǎo)大眾健身和降低各類慢病風(fēng)險(xiǎn)方面發(fā)揮中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能2.4.4制定健身計(jì)劃和提供互動(dòng)平臺(tái)，2.4.5研發(fā)腦機(jī)接口設(shè)備，提高功能抗高/低溫、防濕等性能以適應(yīng)極端環(huán)境。在數(shù)據(jù)處理方法方面，還中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能intelligentwearablede[2]ZhaoC.ApplicationofVirtualRealityandArtificTechnologyinFitnessClubs.MathematicalProblemsinEngineeri2021,2021(1):244641[3]ACSMfitnesstrends.htnding-topics-resources/acsm-fitness-trends.[網(wǎng)[4]霍波,李彥鋒,高騰,等.體育人工智能領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀和[5]WhiteleyR.'Moneyball'andtimetobehonestaboutpreseasoninjurycostsinbaseball.Britishjournalofsportsmedicine,2016,[6]陳小平.競(jìng)技運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練發(fā)展的主要趨勢(shì)—科學(xué)化.中國(guó)體育教練[7]蘇炳添，李健良，徐慧華，等.科學(xué)訓(xùn)練輔助：柔性可穿戴傳感器運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)應(yīng)用.中國(guó)科學(xué)：信息科學(xué)，2022,52(1):54-74.[期[9]讓全身的肌肉都智能起來(lái)——Athoscom/articles/916-athos-smartwearintelligence-enhancedsensingandwearabletechnologyinsports中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能andtechnologiesformetabolicmonitoring.Journalofappliedcialintelligencemethods.JournalfIntelligent&FuzzySystems,2021,40(andDevelopmentofPhysicalEducationServicesintheContextof5GConnectedCommunicatNeuroscience,2022,2022(1):5874248.[期刊]monitorsestimateenergyexpenditure?Asystematicreviewmeta-analysisofthevalidityofcurrenttechnologies.Britishjournalofsportsmedicine,2020,54(6):332-340.[期刊][16]FeiginVL,StarkBnationalburdenofstrokeanditsriTheLancetNeurology,2021,2中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能分析其運(yùn)動(dòng)姿態(tài)、軌跡和速度，并確保不受捕捉為基礎(chǔ)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)作序列的類型判別中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并在多個(gè)體育項(xiàng)目中得到廣泛應(yīng)用。VAR系統(tǒng)核心目確保比賽結(jié)果的公平性。VAR系統(tǒng)的組成包括多角度視頻捕捉、視VAR系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)出潛在的違規(guī)行為，如越位、犯規(guī)等，并為工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，VAR系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)部分判罰的自動(dòng)化，從年巴基斯坦和英格蘭的板球比賽中，并于2006年正式引入著減少了人為誤判。通過(guò)3D動(dòng)畫(huà)回放和慢動(dòng)作展示，觀眾可以更清中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能比賽結(jié)果。VAR系統(tǒng)通過(guò)多角度攝像頭捕捉比賽的每一個(gè)細(xì)節(jié)，結(jié)確認(rèn)進(jìn)球的有效性。當(dāng)比賽中出現(xiàn)爭(zhēng)議性進(jìn)球時(shí)，VAR系統(tǒng)能夠迅提供可靠的判罰依據(jù)。此外，為解決許多國(guó)家缺乏裁判員和VAR基礎(chǔ)設(shè)施成本高昂的問(wèn)題，Held[2]等人提出了一種視頻助理裁判系統(tǒng)），該系統(tǒng)引入名為SoccerNet-MVFoul的新角下的足球犯規(guī)視頻，并由專業(yè)裁判進(jìn)行詳細(xì)標(biāo)注。在中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能用物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)設(shè)備，如藍(lán)牙/射頻識(shí)別手環(huán)、紅外識(shí)別、GPS等相中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能為教練提供即時(shí)反饋。這種多技術(shù)融合的趨勢(shì)將極大地豐富教學(xué)手還能夠預(yù)測(cè)學(xué)生的進(jìn)步趨勢(shì)和潛在問(wèn)題，幫助教練及時(shí)調(diào)整訓(xùn)練計(jì)3.2.2建立體育課堂智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能動(dòng)行為進(jìn)行跟蹤并進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析和評(píng)估（圖3-3）。在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能3.3.1構(gòu)建沉浸式運(yùn)動(dòng)健身系統(tǒng)，打造AI＋健身“元宇宙”不同層次運(yùn)動(dòng)人群的AR/VR/MR沉浸式系統(tǒng)和大場(chǎng)景免穿戴沉浸式AR/VR沉浸式運(yùn)動(dòng)健身系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行位置跟中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能AR系統(tǒng)還可以為游泳專業(yè)運(yùn)動(dòng)提供創(chuàng)新的訓(xùn)練方式。其利用波中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能具備傳統(tǒng)傳感設(shè)備所不具備的運(yùn)動(dòng)過(guò)程跟蹤以及人體姿態(tài)分析的能大規(guī)模人群運(yùn)動(dòng)中視覺(jué)ID跟蹤定位失效情況下人員重識(shí)別定位，或無(wú)視覺(jué)ID跟蹤下的大規(guī)模人員定位問(wèn)題。大場(chǎng)景沉浸式運(yùn)動(dòng)健身中中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能健身運(yùn)動(dòng)處方已成為各國(guó)實(shí)施健康計(jì)劃的重要內(nèi)容健身運(yùn)動(dòng)處全國(guó)性健康計(jì)劃《健康公民2000年》。美國(guó)總統(tǒng)科學(xué)健身，使運(yùn)動(dòng)處方的應(yīng)用成為實(shí)施體育健康目標(biāo)的重要組成部智能健身教練系統(tǒng)是一個(gè)集成了多種人工智能技術(shù)的綜合性應(yīng)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能模型等組成，覆蓋戶外的跑道、健身器械等通過(guò)人臉識(shí)別、芯片感應(yīng)，可以實(shí)時(shí)查看運(yùn)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能在籃球運(yùn)動(dòng)中，智能健身教練系統(tǒng)通過(guò)3D動(dòng)作識(shí)別技術(shù)、投影SportsEvents.In:20222ndInternationalConferenceonInformationIn:ProceedingsoftheandPatternRecognition.2023:5085-5096.中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能行車時(shí)的身體會(huì)感受./news-detail-2253.ht[6]Form發(fā)布SmartSwim2goggles智能泳鏡，可實(shí)時(shí)顯示運(yùn)動(dòng)狀態(tài).2024.https://xueqiu.中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能統(tǒng)計(jì)，僅在2020年奧運(yùn)會(huì)期間，通過(guò)中國(guó)央視頻客戶觀看量超15億次[2]。競(jìng)技體育的商業(yè)價(jià)值也杯為例，2023年卡塔爾足球世界杯為舉辦地帶來(lái)了高達(dá)147億美元中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能練員和運(yùn)動(dòng)員提供科學(xué)的訓(xùn)練指導(dǎo)和決策支持[5]。盡管面臨數(shù)據(jù)整合、實(shí)時(shí)監(jiān)控和建模等技術(shù)挑戰(zhàn)，隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和5G技用方面取得更大突破，提高競(jìng)技體育的整體水平和運(yùn)動(dòng)員的職業(yè)壽4.1.1構(gòu)建個(gè)性化運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練模型，分析運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練大數(shù)據(jù)分析在競(jìng)技體育中的作用日益凸顯，通過(guò)科學(xué)的分析手對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析，可以確定每位運(yùn)動(dòng)員的最佳訓(xùn)練負(fù)荷和恢復(fù)周）：論將訓(xùn)練應(yīng)激劃分為三個(gè)階段——警覺(jué)期、抵抗期和衰竭期。運(yùn)u刺激-疲勞-恢復(fù)-適應(yīng)模型（Stimulus-Fatigue-Recovery-Adaptation）：恢復(fù)與適應(yīng)過(guò)程，通過(guò)合理的訓(xùn)練安排，優(yōu)化運(yùn)動(dòng)員練負(fù)荷與恢復(fù)之間的關(guān)系，幫助教練合理安排訓(xùn)練和恢復(fù)周期，避免過(guò)度訓(xùn)練導(dǎo)致的疲勞積累（圖4-1c）。的學(xué)習(xí)與控制，生態(tài)動(dòng)力學(xué)模型（EcologicalDynamicsModel）提供中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能4.1.2定量化預(yù)測(cè)和控制運(yùn)動(dòng)負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)損運(yùn)動(dòng)負(fù)荷是指運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練和比賽過(guò)程中所承受的生理和心理中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能通過(guò)調(diào)節(jié)訓(xùn)練負(fù)荷，可以促使運(yùn)動(dòng)員在不同階段實(shí)現(xiàn)不同的訓(xùn)練目WorkloadRatio，ACWR）是近年來(lái)受到廣泛關(guān)注的一個(gè)量化指標(biāo)。ACWR通過(guò)比較急性負(fù)荷與慢性負(fù)荷的比值，幫助教練員判斷運(yùn)動(dòng)練負(fù)荷和疲勞標(biāo)記能夠有效地預(yù)測(cè)和預(yù)防運(yùn)動(dòng)員的受傷和疾中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能術(shù)在這一過(guò)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，通過(guò)對(duì)海量訓(xùn)練和生理數(shù)據(jù)的分4.1.3構(gòu)建智能化精準(zhǔn)訓(xùn)練服務(wù)平臺(tái)，分析中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)將更加精準(zhǔn)和智能化。5G技術(shù)的普及將大數(shù)據(jù)技術(shù)在學(xué)校體育領(lǐng)域的應(yīng)用顯著提升了體育教學(xué)的效果數(shù)字孿生技術(shù)在智慧體育校園平臺(tái)的應(yīng)用，將體育教學(xué)場(chǎng)景全面集成，通過(guò)2D/3D建模技術(shù)和傳感器數(shù)據(jù)采集[13]，實(shí)現(xiàn)物理環(huán)境、教中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能4.2.1構(gòu)建計(jì)算機(jī)輔助體育教學(xué)系統(tǒng)，改計(jì)算機(jī)輔助體育教學(xué)系統(tǒng)在現(xiàn)代教育中扮演著越來(lái)越重要的角應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)改善教學(xué)效果的案例已經(jīng)逐步納入體計(jì)算機(jī)輔助體育教學(xué)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中也面臨一些技術(shù)和應(yīng)用中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能備和傳感器的數(shù)據(jù)兼容性和標(biāo)準(zhǔn)化程度不足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析效果受4.2.2集成展示校園體育教學(xué)場(chǎng)景，建設(shè)“數(shù)字孿生”智慧體育物理環(huán)境孿生是運(yùn)用物理建模仿真技術(shù)和傳感技術(shù)將現(xiàn)實(shí)物理攝影等測(cè)繪技術(shù)和2D/3D建模技術(shù)，建立校園全局實(shí)景模型，展示中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能真實(shí)情況；對(duì)于關(guān)鍵建筑物，還可以通過(guò)BIM（Buildi并匯聚到平臺(tái)，與2D/3D實(shí)景模型集成起來(lái)，通過(guò)UE（UnrealEngine）、Unity3D等引擎或者提供符合WebGL標(biāo)準(zhǔn)的渲染展示，孿生平臺(tái)，并把關(guān)鍵點(diǎn)位的真實(shí)視頻圖像信號(hào)與2D/3D物理環(huán)境?？?jī)、教師評(píng)價(jià)等過(guò)程數(shù)據(jù)匯聚到平臺(tái)。將這些數(shù)據(jù)與2D/3D物理環(huán)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能智能教學(xué)訓(xùn)練是指應(yīng)用人工智能技術(shù)對(duì)教學(xué)現(xiàn)場(chǎng)的視頻圖像進(jìn)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能4.3.1構(gòu)建多平臺(tái)互聯(lián)互通的大眾健身智慧化空間，以實(shí)現(xiàn)信息經(jīng)明確在“十四五”期間將要重點(diǎn)建設(shè)的內(nèi)容包括：推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+動(dòng)；創(chuàng)建涵蓋大眾健身群眾組織、場(chǎng)地設(shè)施、賽事活動(dòng)、健身指導(dǎo)、市）、市三級(jí)互聯(lián)互通的大眾健身信息服務(wù)平臺(tái)；試點(diǎn)開(kāi)展“大眾智能的服務(wù)，推動(dòng)構(gòu)建多平臺(tái)互聯(lián)互通的大眾健身智慧化空間。中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能息基礎(chǔ)上優(yōu)化導(dǎo)航服務(wù)，并繼續(xù)對(duì)接、采集社會(huì)體育健身場(chǎng)館/場(chǎng)所民健身公共服務(wù)平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)場(chǎng)館/場(chǎng)地/器材的預(yù)約、有償服務(wù)使接下來(lái)，可以考慮實(shí)現(xiàn)各類專業(yè)服務(wù)平臺(tái)之間的服務(wù)對(duì)接和數(shù)據(jù)共家體育總局和各級(jí)體育管理部門都非常重視科學(xué)健身的宣傳和輔導(dǎo)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能足個(gè)人敏感信息保護(hù)的前提下實(shí)現(xiàn)個(gè)人運(yùn)動(dòng)和健康信息的全量智能中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能4.3.2構(gòu)建個(gè)性化運(yùn)動(dòng)處方管理系統(tǒng)，完（如英國(guó)、美國(guó)、德國(guó)、澳大利亞等，各個(gè)國(guó)家因?yàn)榫唧w情況不同，），常需要做的健康檢查內(nèi)容包括病史、血壓、脈搏、關(guān)節(jié)等一般檢查，如澳大利亞運(yùn)動(dòng)專家們聯(lián)合開(kāi)發(fā)的運(yùn)動(dòng)前篩查系統(tǒng)（theAdult運(yùn)動(dòng)處方安全性的臨床運(yùn)動(dòng)測(cè)試階段。運(yùn)動(dòng)心肺功能測(cè)試中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能健康狀況和運(yùn)動(dòng)需求等其他信息，共同用于確定EI（主要有公式推例如比利時(shí)Hasselt大學(xué)和歐洲多國(guó)心血管疾病康復(fù)專家共同研發(fā)了特異性、漸進(jìn)性超負(fù)荷和休息/恢復(fù)4個(gè)原則[29]。近些年，學(xué)者基于循證醫(yī)學(xué)證據(jù)提出了“循證運(yùn)動(dòng)處方”（evidenceinformedexercise），運(yùn)動(dòng)處方執(zhí)行情況并適時(shí)對(duì)運(yùn)動(dòng)處方進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。處方執(zhí)行情況，為持續(xù)提升運(yùn)動(dòng)處方的開(kāi)具和使用效果提供數(shù)據(jù)支數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)化訓(xùn)練和智能化管理大幅提升了運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)和運(yùn)動(dòng)員中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能transformhowwelive,work,andthink.HoughtonMifflinHarcourt,/20240129/2c1541b9d80a4adf83d639f66b06f17loadsandinjuryriskineliteAustralianfootballers.Journalof[5]FosterC,Rodriguez-MarroyoJA,DeKoningJJloads:thepast,thepresent,andthefuture.Internationaljournalof[6]BompaTO,BuzzichelliC.Periodization:theoryandmethodologyofofLongitudinalStudies.Sportsmedicine,2017,47,943-974.[期刊][8]劉昊揚(yáng).基于人工智能的運(yùn)動(dòng)教練系統(tǒng)分析與展望.北京體育大中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能[13]HostK,Iva?i?-KosM.AnoverviewofHu[14]楊韻.人工智能時(shí)代體育教學(xué)內(nèi)涵特征,發(fā)展困境與推進(jìn)策略.[15]段銳,馬廉禎,王松濤.題域,落腳點(diǎn).JournalofPhysicalEducation/TiyuXuekan,2024,[16]劉程林,郝衛(wèi)亞,霍波.運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀及挑戰(zhàn).力學(xué)進(jìn)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2019,25(1):1-18.[期中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能 [25]王學(xué)彬,李剛.上海市全民健身數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與啟示.體[27]《運(yùn)動(dòng)處方中國(guó)專家共識(shí)(2023)》專家組.運(yùn)動(dòng)處方中國(guó)專家共[28]盧朝霞，李寧寧，于飛.互聯(lián)網(wǎng)+體質(zhì)健康管理服務(wù)模式的構(gòu)建[29]王帝之,李省天,李鑫銘,等.健康中國(guó)戰(zhàn)略下運(yùn)動(dòng)處方的臨床cardiopulmonaryexercisetestingforexercisepre-scriptioninpatientsatriskofandwithcardiovasculardisease.BritishJournalof中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能prescriptionforpatientswithchroniccoronarysyndromeand/orcardiologyandexerciseinpatientswithcardiovasculardisease.EuropeanHeartJour[34]祝莉,王正珍,朱為模.健康中國(guó)視域中的運(yùn)動(dòng)處方庫(kù)構(gòu)建.體育中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能式傳感器和智能設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)追蹤心率和氧飽和度等生理參數(shù)[1]，而機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用則使得從這些數(shù)據(jù)中獲取更全面和深層次的隨著人工智能技術(shù)的不斷更新迭代，智能技術(shù)將在運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能5.1.1開(kāi)展運(yùn)動(dòng)生物電位信號(hào)監(jiān)測(cè)，提高運(yùn)動(dòng)員專注力和運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)心電信號(hào)（ECG）。ECG監(jiān)測(cè)心臟的電活動(dòng)，廣泛應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)員的心血管健康評(píng)估。傳統(tǒng)的Ag/AgCl凝膠電極在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中存在從而保證了連續(xù)兩小時(shí)穩(wěn)定監(jiān)測(cè)心電信號(hào)。也可以通過(guò)可拉伸的Au/PDMS復(fù)合膜和含多巴胺的離子導(dǎo)電聚合物組成的電極，例如適中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能的α波活性。延世大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)采用3D打印技術(shù)和多孔導(dǎo)電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用糖粒模板和PDMS制備多孔導(dǎo)電支架，并涂覆修飾性單的腦電信號(hào)，為運(yùn)動(dòng)員的睡眠質(zhì)量評(píng)估和體能恢復(fù)計(jì)劃提供科學(xué)依認(rèn)知狀態(tài)得到了有效評(píng)估。2006年世界杯冠軍意大利足球隊(duì)使用腦中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能5.1.2研發(fā)生命體征的光電感知與智能分析，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)中生理信心率是最為重要的人體體征信息之一，其監(jiān)測(cè)主要通過(guò)兩種方法：基于ECG黃金標(biāo)準(zhǔn)法和基于光電容積描記法（PPG）的方法。PPG是利用非侵入式光學(xué)技術(shù)，通過(guò)特定波長(zhǎng)的光（如500~600nm而，傳統(tǒng)PPG傳感器體積較大、材質(zhì)堅(jiān)硬，不適合長(zhǎng)期佩戴，并且這些問(wèn)題，人們開(kāi)發(fā)了基于有機(jī)光電晶體管和無(wú)機(jī)LED摻雜的超薄柔性PPG傳感器，可以在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中減少偽影，提高信號(hào)采集的準(zhǔn)確性[10]。此外，還有一類可安裝在指甲片上的柔性平臺(tái)的光電傳感器，可以心率等生理信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，進(jìn)一步提升了PPG傳感器在異的變化情況，是能夠反映神經(jīng)系統(tǒng)健康的重要標(biāo)志。HRV提供了中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能過(guò)程復(fù)雜且繁瑣。隨著光學(xué)傳感器的發(fā)展，PPG技術(shù)的應(yīng)用使HRV出了一種基于維納濾波算法，在高強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下提取PPG信號(hào)，以準(zhǔn)測(cè)量數(shù)據(jù)與ECG方法具有較好的一致性，但在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中一致性有動(dòng)偽影，提高基于PPG傳感器的生理信號(hào)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。此外，基于PPG的傳感器還可以用于乳酸閾值的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，與傳統(tǒng)血樣分析5.1.3發(fā)展生物體液的電化學(xué)傳感與智能分析方法，豐富可穿戴體的代謝功能及運(yùn)動(dòng)反應(yīng)。傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)生物化學(xué)監(jiān)測(cè)主要集中在乳中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能生物標(biāo)志物的新選擇。在唾液中檢測(cè)到的生物標(biāo)志物，如α-淀粉酶、），樣本。除此之外，一種基于MEMS技術(shù)的唾液葡萄糖傳感器，可以息時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè)汗液中多種痕量代謝物和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的可穿戴電化學(xué)生中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能技術(shù)擴(kuò)展了以往的入耳式系統(tǒng)，展示了集成的腦狀態(tài)和動(dòng)態(tài)化學(xué)監(jiān)5.2.1應(yīng)用運(yùn)動(dòng)生化分子的高通量檢測(cè)技術(shù)，近年一些學(xué)者利用最新的單細(xì)胞技術(shù)和計(jì)算生物學(xué)手段，在分子、細(xì)胞類型特異性和跨組織水平上揭示機(jī)體響應(yīng)運(yùn)動(dòng)和肥胖的過(guò)程，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了在代謝組織中肥胖及運(yùn)動(dòng)的單細(xì)胞變化圖譜中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能5.2.2應(yīng)用運(yùn)動(dòng)因子和健康效益標(biāo)記物的篩選技術(shù)，開(kāi)展運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)的系統(tǒng)性健康效益在近年運(yùn)動(dòng)生理學(xué)和運(yùn)動(dòng)生物化學(xué)研究中備受關(guān)注，而運(yùn)動(dòng)因子（exerkine）作為急性或長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)時(shí)釋放的官、細(xì)胞和組織都可能釋放運(yùn)動(dòng)因子，這些因子包括肌肉因子中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能脂肪因子細(xì)胞因子（baptokines）和），外，運(yùn)動(dòng)還能激活多種信號(hào)通路，如AMPK和mTOR途徑，這些途質(zhì)子化的單羧酸形式經(jīng)MCT1轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的運(yùn)輸而分泌出細(xì)胞，隨后通過(guò)SUCNR1受體調(diào)節(jié)了肌肉內(nèi)的旁分泌途徑，最終影響了鍛煉后5.3.1構(gòu)建運(yùn)動(dòng)生理生化數(shù)據(jù)的智能化分析技術(shù)，幫助識(shí)別關(guān)鍵據(jù)，如質(zhì)譜和核磁共振波譜（NMR）產(chǎn)生的復(fù)雜數(shù)據(jù)，可以通過(guò)支中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等算合的訓(xùn)練強(qiáng)度和方式，在個(gè)性化運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練和康復(fù)治療中具有重要應(yīng)質(zhì)量和數(shù)量是限制AI模型性能的重要因素，由于生物樣本數(shù)據(jù)具有高度的異質(zhì)性和變異性，需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和驗(yàn)證AI模型。此外，隱私和倫理問(wèn)題也是需要考慮的重要因素，隨著AI在生理、運(yùn)動(dòng)恢復(fù)監(jiān)測(cè)等實(shí)例，AI技術(shù)在提高生化指標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確性和靈敏度方面具有巨大潛力。例如，深度學(xué)習(xí)中的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型可以通過(guò)分析血糖和胰島素等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)個(gè)度和恢復(fù)時(shí)間[21]。此外，監(jiān)測(cè)血液中的肝酶（如丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶ALT和天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶AST）水平，可以評(píng)估運(yùn)動(dòng)對(duì)肝臟的影耗時(shí)且數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。有學(xué)者使用2021年以來(lái)的379例臨床病例開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證了人工智能輔助流式細(xì)胞術(shù)工作流程，采用3管、10色流式檢測(cè)板和21種針對(duì)原發(fā)性免疫缺陷疾病和相關(guān)免疫性疾病的抗體，通過(guò)軟件還可以與血液病理學(xué)家互動(dòng)，在必要時(shí)進(jìn)行手動(dòng)門控調(diào)淋巴細(xì)胞亞群百分比作為金標(biāo)準(zhǔn)的手動(dòng)分析相比，AI模型在淋巴細(xì)5.3.2深化數(shù)據(jù)挖掘思路，解釋生理或病理變化的深層次分子機(jī)理在系統(tǒng)生物學(xué)研究背景下的運(yùn)動(dòng)生理學(xué)和運(yùn)動(dòng)生物化學(xué)的研究中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能探討代謝綜合征運(yùn)動(dòng)干預(yù)人群的PGC-1α表達(dá)變化及發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，利用基因集富集軟件GSEA分析受PGC-1α調(diào)控的富集基因與PGC-1α表異分子利用FC值（foldchange）和檢驗(yàn)的P值進(jìn)行整體差異分析。得到了差異分子后可以基于開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行富集分析，常見(jiàn)的包括老的關(guān)鍵酶，從運(yùn)動(dòng)引起的差異表達(dá)蛋白入手，通過(guò)構(gòu)建關(guān)鍵蛋白中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能異性是人工智能在生化傳感中應(yīng)用的關(guān)鍵（圖5-2）。中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能要有以下幾點(diǎn)1）算法的創(chuàng)新與優(yōu)化：未來(lái)的研究將繼續(xù)推動(dòng)智子機(jī)制。（3）人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療：智能技術(shù)將與精準(zhǔn)醫(yī)療緊密結(jié)合，為個(gè)體化的運(yùn)動(dòng)處方和疾病管理提供科學(xué)依據(jù)。（4）技術(shù)普及公眾健康意識(shí)。（5）倫理和隱私問(wèn)題：隨著智能技術(shù)在運(yùn)動(dòng)分子生人工智能技術(shù)在運(yùn)動(dòng)的生理傳感領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用已經(jīng)滲透到生工智能技術(shù)的推動(dòng)下也在疾病干預(yù)和健康效益等方面的研究取得重用人工智能輔助流式細(xì)胞術(shù)等技術(shù)，助力基因蛋白等關(guān)鍵物質(zhì)的識(shí)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能[1]蘇炳添,李健良,徐慧華,等.科學(xué)訓(xùn)練輔助:柔性可穿戴傳感器運(yùn)動(dòng)forthemonitoringofmetabolitesandnutrients.NatureBiomedicalassessmentmethodbasedonvirtualreality(Vphysiologicalindex,involvescorrespondingdata,andaccuraphysiologicalchangesofuserinexperimentalprocessaccdisplaysystemforcollectingeye-trackingdatphysiologicalconditions,involvesinformationassociatedwithcontrolpopulationandexperimentalpopulation.US2021240261-A1.[專利]中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能stabilityofPEDOT:PSSconductipost-treatments.Ph.D,NationalUniversityofSingapore,2019.[學(xué)位論文]Electrodesandanglesensorforhumanmotiondetection.In:etal.eds.IntelligentRoboticsandApplications.SprNWs/PDMSFlexibleDryElectrodes.In:201840thAnnualInternationalConferenceoftheIBiologySociety(EMBC),Honolulu,議論文集]MagjarevicR.eds.InternationalConferenceonBiomedicalandHealthInformatics.2015.[ratevariabilityineliteenduranceathletes:openieffectivemonitoring.Sportsmedicine.2013.773-78[12]MotinMA,KarmakarCK,PalaniswamiM.PPGRateEstimationDuringIntensivePhysicalExercise,inIEEEAccess,stretchableelectronics.ActaMechanicaSinicathecontinuousmonitoringofbrainactivityandoflactate中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能NatureBiomedicalEngineering,20obesity-exerciseaxisinadipose-muscletissuesimpliesacriticalroleresponsetoenduranceexercisetraining.Nature,2024,629:174-183.[期刊][18]BarzegaranM,FallahmohammadiZ,Akbathebasalgangliaoftype-1diabeticrats.JournalofSportregulatesmuscleremodelinginresponsetlearningmodel-basedslongshort-termmemoryframeworktoautomaticallypredictchronicobstructivepulmonarydiseaseinvolvesusingscanimages.Inanalysesofphysicalactivityandsedentarybehaviorprovideinsightsintounderlyingmechanismsandrolesindiseaseprevention.NatureincreasesthenuclearabundanceofPGC-1αintrainedhumanskeletalmuscle.Americanjournalofphysiology-regulatory,[25]LiHQ,XuH,LiYL,etal.Applicationofartifi-enhancedbiochemicaapproachinbiomechanicsreview.JournalofBiomedicalPhysicsEngineering,2023,13(5):中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能譜（NIRS）和功能性磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)，進(jìn)行模式識(shí)別和特高運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)并預(yù)防損傷；在NIRS分析中，人工智能評(píng)估生理狀運(yùn)動(dòng)神經(jīng)科學(xué)研究旨在即時(shí)神經(jīng)系統(tǒng)控制和協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)行為的機(jī)中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，能夠幫助研究人據(jù)清洗和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性[4,5]。人工智能在運(yùn)識(shí)別出運(yùn)動(dòng)員的不同運(yùn)動(dòng)模式，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的運(yùn)動(dòng)行中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能基于人工智能的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)反饋與調(diào)控技術(shù)為感覺(jué)運(yùn)動(dòng)障礙患者床應(yīng)用主要通過(guò)實(shí)時(shí)提供肌電圖（EMG）、關(guān)節(jié)角度或力參數(shù)的視制單塊肌肉的激活，并更好地理解和調(diào)節(jié)自己的EMG信號(hào)。然而，中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能信息之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。隨著人工智能的發(fā)展，包括CNN和RNN等體動(dòng)作二維圖像轉(zhuǎn)換為特征數(shù)據(jù)輸入，利用深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別動(dòng)作像中的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，預(yù)測(cè)或估計(jì)目標(biāo)對(duì)象在圖像序列中的位置和方視覺(jué)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在人體動(dòng)作捕捉方面的迅速發(fā)展為跳臺(tái)滑雪的中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能有效解決了傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練技戰(zhàn)術(shù)分析主要依賴教練員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的成運(yùn)動(dòng)輸出信號(hào)[21]。腦—肌肉張力水平與動(dòng)作電位的頻率和幅度相傳統(tǒng)的定量EEG技術(shù)存在局限性，包括主觀解釋錯(cuò)誤和視覺(jué)分合利用GRU深度學(xué)習(xí)算法，可基于腦的運(yùn)動(dòng)指令信號(hào)分類人體運(yùn)動(dòng)類型，優(yōu)化性能指標(biāo)以提高運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，有助于基于EEG信中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能得從復(fù)雜的EEG信號(hào)中提取有意義的特征變得更加高效和準(zhǔn)確。這中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能肌電圖（EMG）分析是評(píng)估肌肉活動(dòng)和運(yùn)動(dòng)控制能力的重要工提取和分類。例如，CNN和LSTM在肌電信號(hào)分析中表現(xiàn)出色，能認(rèn)為是評(píng)估運(yùn)動(dòng)員能力的重要參數(shù)，已有一些研究嘗試將肌電圖（EMG）參數(shù)與肌纖維類型聯(lián)系起來(lái)，作為一種間接估算肌纖維類中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能近紅外光譜（NIRS）技術(shù)是一種非侵入性的方法，用于監(jiān)測(cè)組織中的血氧飽和度和血流變化，這些變化反映了局部氧合血紅蛋白（oxygenatedhemoglobin,HbO）和脫氧血紅蛋白（deoxyhemoglobin,如，一種基于腦地形圖的腦電信號(hào)和近紅外信號(hào)的融合分類方法MBTMNN，結(jié)合了全腦信號(hào)的生理特征和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像上的智能技術(shù)在NIRS分析中的應(yīng)用為運(yùn)動(dòng)科學(xué)和康復(fù)醫(yī)學(xué)提供了強(qiáng)大的中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能功能性磁共振成像（fMRI）是一種強(qiáng)大的腦成像技術(shù)，用于研運(yùn)動(dòng)員在不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)中的腦活動(dòng)模式和神經(jīng)機(jī)制[39]。人工智能在這些深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)空間歸一化，將不同個(gè)體的fMRI數(shù)據(jù)對(duì)齊到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的大腦模板，以便進(jìn)行跨個(gè)體比較。特征提取中，自動(dòng)編碼器（Autoencoders）可用于學(xué)習(xí)fMRI數(shù)據(jù)的低維表示，保留數(shù)據(jù)中的重要特征，結(jié)合CNN和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等模網(wǎng)絡(luò)（GraphNeuralNetworks）對(duì)fMRI數(shù)據(jù)構(gòu)建的大腦功能鏈接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，識(shí)別出不同的腦網(wǎng)絡(luò)模式，以及通過(guò)K均值聚類、層次聚類、主成分分析等算法可發(fā)現(xiàn)不同亞型疾病在MRI圖像上的表中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能人工智能在fMRI中的應(yīng)用為運(yùn)動(dòng)心理學(xué)研究提供了強(qiáng)大的工關(guān)的腦活動(dòng)模式。例如，通過(guò)CNN分析fMRI數(shù)據(jù)，可以識(shí)別出不前后或長(zhǎng)期訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)員的fMRI數(shù)據(jù)的變化，揭示運(yùn)動(dòng)技能的學(xué)習(xí)和記憶過(guò)程中大腦的活動(dòng)模式和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化，分析運(yùn)動(dòng)對(duì)認(rèn)知功能之間的相互作用及其神經(jīng)基礎(chǔ)[43]。在實(shí)際運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中人工智能和fMRI一方面可以通過(guò)獲得大量運(yùn)動(dòng)員的樣本數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)模深度圖像生成模型可以產(chǎn)出不同的視覺(jué)刺激，針對(duì)性地刺激大腦活中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（VirtualReality，VR）是一種集仿真技術(shù)、多媒程技術(shù)的不斷創(chuàng)新，VR技術(shù)廣泛應(yīng)用于到越來(lái)越多地關(guān)注。通過(guò)創(chuàng)建高度沉浸式的虛擬訓(xùn)練環(huán)境，360°VR呈現(xiàn)的是預(yù)先錄制的特定環(huán)境的真實(shí)世界視頻片段，而動(dòng)畫(huà)VR呈現(xiàn)的是動(dòng)畫(huà)（即計(jì)算機(jī)生成的圖像）環(huán)境場(chǎng)景，這些場(chǎng)景擊球虛擬環(huán)境中訓(xùn)練的感知—運(yùn)動(dòng)技能是否能夠轉(zhuǎn)移到真實(shí)的棒球中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能練的傳統(tǒng)工具（例如白板和2D視頻屏幕）與動(dòng)畫(huà)VR模擬的訓(xùn)練效干擾，并形成比賽心理應(yīng)對(duì)策略，制定相應(yīng)的訓(xùn)練方案[48]。同時(shí)將VR訓(xùn)練軟件與硬件頭戴式設(shè)備、操控手柄、心率儀等實(shí)現(xiàn)了心理、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（AR）與VR不同，是通過(guò)音頻、視頻、圖形或信息本質(zhì)上可以是添加的（即添加到自然環(huán)境中執(zhí)行的任務(wù)中的刺），顯著缺點(diǎn)是它不允許用戶與自然環(huán)境中出現(xiàn)的虛擬物體進(jìn)行物理交中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能現(xiàn)的定制場(chǎng)景，并且可以根據(jù)運(yùn)動(dòng)員的特定需求進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整。捉和表現(xiàn)分析，使教練和運(yùn)動(dòng)員能夠立即識(shí)別和糾正技術(shù)問(wèn)題[增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)在體育教育和訓(xùn)練領(lǐng)域的應(yīng)用展現(xiàn)出巨大潛力，但其實(shí)際應(yīng)用仍面臨一系列技術(shù)與體驗(yàn)上的局限性。Janssen6.3.3搭建個(gè)性化運(yùn)動(dòng)心理訓(xùn)練系統(tǒng)，全面提升運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)和心理人工智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)心理訓(xùn)練系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合各種生理和專家可根據(jù)用戶的使用習(xí)慣并綜合其技術(shù)特點(diǎn)和心理特征制定專屬中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能VR和AR技術(shù)的模擬訓(xùn)練環(huán)境建立等方面已有了廣泛應(yīng)用。隨著人PoseEstimationofUser-DefinedBodyPartswithDeepLearning.HallwfBehaviouralandRehabilitativeNeuroscience.Experimental[3]BattledayRM,PetersonJC,GriffithsTL.FromCNetworkstoModelsofHigher-LevelCognition(aAnnalsoftheNewYorkAcademyofSciences,2021,15055–78.[期刊]ElectricalStimulationEnhancestheEfficacyofRehabilitativeMotor中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能ArtificialIntelligence:ABriefIntroductiontotheInterplaybetweenAIandNeuroscienceResearch.NeuralNetworkjournaloftheInternationalNeuralNetworkSociety,2021,144:ImageSynthesis.Science,2019[7]BrooksJ,KerrM,GuttagJ.UsingMachinandDataMining:TheASADataScienceJournal,[8]NadikattuRR.ImplementationofNewWaysofArtificialIntelligenceinSports.JournalofXidi展方向.首都體育學(xué)院學(xué)報(bào),2023,Psychiatry:ABriefIntroduction.GeneralPsycClassificationUsingNeuroimagingDUltra-HighRiskandFirst-EpisodeNeuromotorRehabilitation.JournalofNeuroengineeringandRehabilitation,2006,3:中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能DevelopmentofaMultichannelCur[14]Posada-gomezR,Montano-murilloRA,MInteractiveSystemforFineMotorRehabilitation.RehabilitationNursing:theOfficialJournaloftheAssociationofRehabilitationNurses,2018,43(2):116–1PlayersBasedonthePredictionofRecursiveNeuralNetworks.InternationalJournalofEconomicsandManagementEngineerinfProfessionalRugbyLeagueTrainingandCompetitionUonD,etal.MinimalDetectableCfScience,2019,64:101-107.現(xiàn)的影響：優(yōu)秀女子標(biāo)槍運(yùn)動(dòng)員呂會(huì)會(huì)投擲技術(shù)的個(gè)案研究.中應(yīng)用.科學(xué)技術(shù)與工程,2022,22中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)—體育人工智能Intelligence-enhancedHumanElectroencephalogramAnalysis.刊]IntelligenceDeepLearningRecurrentNeuralNetwork.JournalofIEEEAccess,2020,8:Machine-Learning-BasedDiagnosticsofEEGPathology.Neuroimage,2020,220:117[26]李垂坤,張業(yè)廷,魏翠蘭,等.足球運(yùn)動(dòng)對(duì)運(yùn)動(dòng)員源定位及腦功能連[27]RlaufB,LongoL.AnEvaluationoftheTheta-to-AlphaBandRatiosasIndElectroencephalogram(EEG)ClassificaJournalofNeuralEngineering,2019,16(3):031001.[期UseinExerciseandSportPhysiology?FrontiersinNeurology,2020,Intelligence-BasedBodySensorNetworkFramework-NarrativeIntelligence/MachineLearningAlgorithmsforDataCollection,DataMedicine,2021,7(1):79DistributionwithExerciseRobots:TrajectoryandResistanceEffects.MedicalEngineering&Physics,2021,94:70-79.[[32]HolobarA,FarinaD.BlinMultichannelSurfaceElectromyogram.Phy2014,35(7):R143–R165.[33]CasoloA,MaeJournalofphysiology,2023,601(10):1831–1850.[期刊][34]AsadurMR,ShorifMofVoluntaryandImageryMovementsfor