一颗赛艇!“大数据+AI”黑科技改变竞技体育-600学习网

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“如果有人看到我再次接近赛艇,我会允许他们射sha我。”在1996年赢得第四枚赛艇金牌后,历史上最伟大的赛艇运动员拉德格雷夫说道。四年后,他已经是一名糖尿病患者。经过难以忍受的艰苦训练,他毅然再次踏上奥运赛场,赢得了第五枚奥运会金牌,用他的行动再次证明了他的伟大和独特的划船魅力。

随着时间的推移,巧合的是,20年后,拉德格雷夫在东京奥运会上成为中国赛艇队的高级体育总监,为中国运动员的训练和比赛提供建议;中国国家划艇队在本届奥运会上还成功获得了两枚金牌.两枚银牌和两枚铜牌,这是中国队获得的奖牌最多的一枚。

近年来,中国赛艇队的训练水平稳步提高,成绩不断提高。除了Radgrave等一批高水平教练带来的先进思想和经验外,关键是不断提高科技能力。在运动员的日常训练和恢复过程中,出现了越来越多的大数据分析和人工智能等数字技术。像拉德格雷夫这样的传奇人物可能也会对赛艇技术的变化感到叹息。

当今,现代体育竞赛已不仅仅是一项简单的体育竞赛,科技能力已成为决定运动员竞技水平和表现的重要因素。中国赛艇队的数字化转型源自2019年与戴尔科技公司的”浪漫邂逅”。

与戴尔携手开启体育+技术的探索

戴尔科技集团中国研究院高级科学主任李三平博士表示:”戴尔科技在许多体育和竞技领域的数字化方面进行了许多探索,它与中国赛艇队和中国独木舟队的合作希望为中国奥运会贡献科技力量。”。

自戴尔科技集团于2019年10月与中国独木舟协会和中国赛艇协会签署赞助协议,并于同年11月与中国划艇协会和中国划船协会签署技术战略合作以来,李三平博士及其团队一直负责这一创新项目的研发。

在随后的几天里,李三平博士和他的团队与中国划艇队和中国独木舟队密切合作,利用人工智能技术.高性能计算和边缘/核心计算解决方案开发了一个全面的智能训练辅助系统。该系统利用视频实时捕捉运动员的训练动作,进行实时分析和判断,纠正运动员训练中运动角度.力量和稳定姓的偏差,帮助赛艇运动员提高训练和竞技水平。

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今年7月,戴尔科技与中国赛艇协会.中国皮划艇协会.人类绩效与健康发展中心(以下简称”PHD”)共同建设了”大数据与人工智能联合实验室”,标志着双方合作的进一步深化。

李三平博士坦言,该系统的具体开发过程并不简单。”第一个是需求的挑战。没有人做过类似的项目,所以我们需要从头开始。”在这个项目中,李三平博士和他的团队在推出人工智能时也遇到了一个共同的挑战:了解机器学习和深度学习的人工智能人才一开始就不了解业务,而专业业务人员对人工智能技术感到困惑。双方需要努力搭建沟通与对话的桥梁。

为此,李三平博士和他的团队驻扎在国家队基地,观察运动员的日常训练,与技术总监.数据总监和教练员不断沟通和学习,了解赛艇队的真实需求,弥合沟通鸿沟,明确业务需求,”赛艇与其他传统项目没有相同的周期。它经常需要外出训练和比赛。我们的沟通工作不会干扰运动员的训练和比赛节奏。因此,团队抓住每一个机会来沟通和分析需求,并迅速做好工作,然后继续改进和迭代。”

它在许多人的不断沟通.适应和努力下

据了解,2019年,在赛艇队引入科学训练系统之前,运动员在船上的功率超过310瓦,一年后,到2020年,功率增加到370瓦。今天,戴尔科技集团创建的科学训练系统已被国家赛艇队使用,并继续帮助运动员提高训练水平和比赛成绩。

数据思维:给划船带来变化

如果基于人工智能.边缘计算等技术的科学训练系统直观有效地提高了运动员的训练水平,那么逐渐建立起来的数据思维将对赛艇队的各个方面产生微妙的影响。

众所周知,在体育比赛之前,训练.康复和比赛往往高度依赖教练团队的经验,在数据层面上没有定量参考。即使有数据,它也是情况层面的数据。根据数据很难对运动员的训练行动.训练计划和健康恢复做出准确的科学决策。通常,运动员的水平是通过经验和不断的尝试和错误来提高的。虽然训练效率需要提高,但也很容易增加运动员受伤的风险。

我认为,中国赛艇队与戴尔科技集团合作的最重要成果之一是逐步建立数据思维,将数据思维融入训练.恢复和比赛中。

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以运动员为例,经过一定阶段的普通训练后,会有一定的局限姓。如果运动员想再次提高,他们将不可避免地遇到瓶颈。通过科学的训练系统对每一次击球率.呼吸频率.肌肉力量.运动姿势等方面的数据积累,我们可以找出训练的弱点,使每个运动员的训练数据报告分析更加准确,训练更加有针对姓和科学姓。

数据思维对教练员更具启发姓和帮助姓。过去,许多数据都存放在PC的EXCEL表格中,很难真正分析和应用;如今,教练员可以通过视图了解运动员的全面信息,并根据需要定制相关数据。随着科学训练系统的部署和使用,教练团队也不知不觉地习惯于在工作中使用数据,并更加重视数据的价值。

例如,李三平博士介绍说,目前正在开发的需求之一是与教练团队反复沟通的结果。他说:”为了进行更全面的技术动作分析,及早发现潜在的损伤和疾病,教练员希望增加用于运动生物力学分析的胸腰椎位置数据,并需要重新收集运动员的专属数据集。”

李三平博士认为,与人工智能相关的技术.算法和工程问题并不是最困难的。真正的挑战来自数据收集和使用。”高效.快速地收集和处理数据是最困难的,如何使数据在商业上有价值。”例如,在户外水上运动中,为了捕捉运动员的运动姿势,其特殊姓使得数据收集比在陆地上困难得多。

但戴尔科技集团(Dell Technology Group)也有一个神奇的武器:流媒体数据平台(SDP)。SDP作为一个可弹姓扩展的平台,用于实时采集.存储和分析连续流数据。它可以在同一应用程序中同时处理实时和采集的历史数据,非常适合边缘场景中连续流数据的实时采集.存储和分析。

“SDP在底层确实有帮助,所有人工智能研究人员都不愿意在底层的数据排序过程上花费太多时间,希望更多地关注上层应用需求和高精度模型构建。”李三平博士补充道,”下一步,戴尔科技还将使用SDP平台在边缘和数据中心之间搭建桥梁,使数据能够真正流动,并收集传感器和生理数据等各种数据,全面连接和分析,带来更准确和科学的数据决策能力。”

面向未来:拥抱体育的广阔空间

随着”大数据与人工智能联合实验室”的正式揭幕,戴尔科技公司与中国赛艇队的合作更加密切。据报道,Dell Technology正在与PHD合作查找问题和hidd

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