【為什麼我們要挑選這篇文章】對於像奧運這種大型的體育運動賽事來說，擔任裁判其實並非容易的一件事，尤其許多戶外場地變因多，具有人類難觀察到的細節或死角，於是，眼尖的 AI 裁判開始名正言順的進入了這類賽事當中，能帶來什麼效果呢？（責任編輯：徐宇儂）
AI 當裁判的時代，終於還是到來了。不是什麼隨隨便便的賽事，正是北京冬奧會測試賽！
這個「裁判」是誰？
直接來亮個相：
小冰 AI 競技體育國際賽事評分系統。
但畢竟在競技體育這件事上，差之毫釐，便是失之千里。
小冰，又是哪裡來的自信？
AI 作為體育賽事裁判，可克服奧運場地 4 大困難點
或許你會問了，難道在以前的國際賽事上，就沒用過 AI 技術？
確實有，例如在 2019 年的體操世錦賽上，3D 感應技術就充當了人類裁判「小助手」的角色。
但不得不強調的是，這些 AI 技術僅僅是幫裁判提高精確度，避免誤判。
要想獨當一面，還是比較困難，那小冰 AI 評分系統，達到了怎樣的水準？
號稱全球首個能夠基於運動員動作和姿態，獨立做出與人類專業裁判一致，且完整評價的 AI 系統。
我們以自由式滑雪空中技巧為例，一同來看這個「AI 裁判」的本領。
在這個項目過程中，運動員穿戴滑雪板從跳台躍起後，在空中做各種空翻和轉體動作。
裁判會根據選手的起跳動作、騰空高度、空中動作難度與完成度、落地穩定性等方面進行評分，每次兩跳得分總和為該輪得分。
針對這一項目，小冰 AI 提出了一個叫做競技體育國際賽事評分系統。
據了解，這個系統可以克服如下現實場景存在的難點：
．高強光複雜的背景
．運動員空中停留時間極短
．競賽項目場地限制等
這些問題對於人類裁判來說，也是評分中較為棘手的難點。
而後，這個評分系統就會根據運動序列預測，做出目標檢測、目標追蹤和目標識別。
這個過程還是可以即時反饋的那種。
如此一來，就可以為每一位運動員提供專業的評分意見，協助他們調整運動的姿態。
此外，根據運動員歷史數據，這個系統能夠實現對訓練趨勢的追溯：
在精準分析運動姿態、聚合運動數據的基礎上，整理並提出科學訓練專家策略，有效提升國家隊訓練效率。
AI 技術由小冰支援，具 4 大模塊功能及教練功能
小冰 AI 競技體育國際賽事評分系統，它背後的技術其實是小冰框架 （Xiaoice Framework）。
其實，不僅僅是這次的應用，包括之前的小冰虛擬人等，都是從這個「通用框架」中衍生出來的。
但今天，我們講點新鮮的，聚焦在這個「競技體育國際賽事評分系統」。
據介紹，這個系統包含了四大功能模塊，分別是：
．提高運動認知
．改善不良運動姿態
．客製化私人教練
．個性化用戶檔案
人類教練往往是回看訓練影像，來對運動員的動作做分析工作，而且往往依賴的是個人經驗。
需要注意的是，人類教練和裁判的知識和經驗，並非全部都是結構化數據和顯性的系統知識。還有許多隱藏在口述、言傳身教裡的非結構化數據和隱性知識。
但透過 AI 的圖像識別、數據分析，能幫助教練和運動員獲得更好的運動認知。
舉個例子，小冰的這個系統能夠總結世界頂尖選手在每個階段重要的比賽特徵。然後將運動員的身體重心、空中姿態、曲線、落地姿態等數值進行記錄、標註和訓練。
再結合人類專業教練和裁判的評價、知識和經驗，對模型進行不斷優化。
這就體現出了小冰框架的優勢：
在電腦視覺領域的目標檢測、目標追蹤和目標識別之外，還能根據自然語言處理和語音等基礎技術，更好地理解和學習人類教練和裁判的知識與經驗。
剛才也提到了，在賽事的現實場景中，存在著許多困難。
但其實比起這些能夠用技術解決的問題，更棘手的一點是，競技體育要求不能在現場架設任何干擾比賽的設備。這又該如何解決？
據了解，小冰團隊把普通攝影機架設在裁判的位置，基於大量訓練數據進行模型修正。
而後再根據運動序列預測，做出針對競技體育特點的目標追蹤、目標檢測和識別，包括骨架識別等。
值得一提的是，以往傳統的骨架模型是識別不出溜冰運動員骨架的，這是因為運動員一般所穿的衣服都是比較寬鬆的那種款式。
而小冰 AI 競技體育國際賽事評分系統，卻可以完美解決這一「屏障」。
晉升 AI 獨角獸之後，小冰蓄勢待發切入產業新應用
由於小冰團隊在備戰北京冬奧會測試賽做出的貢獻，相關成員獲得中國國家體育總局冬運管理中心授予的先進稱號。
而在前不久，小冰公司剛剛宣布完成 A 輪融資，估值直接飆升至 10 億美元，這也是小冰公司成為新晉獨角獸之後的又一成果。
那麼在體育競技之後，小冰還將會在哪些領域發力？對此，其團隊介紹到：
將進一步把技術從競技體育帶向大眾體育，體育領域也成為小冰團隊繼金融、汽車、內容生產之後的又一商業垂直領域。
而小冰的這個系統，不僅僅可以給專業運動員用的，普通滑雪愛好者也是可以的哦！
（本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈冬奧會測試賽，助理裁判竟然是個AI！ 〉。）
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