随着科技的发展，AI+模式谈球吧已成为人工智能最新的发展方向，逐渐赋能各类应用场景。

　　7月8日-10日，中国人工智能学会在首都体育学院召开第一届全国体育人工智能大会暨中国人工智能学会体育人工智能专委会成立大会（以下简称“专委会”）。本次大会主题为“健体智慧融合”，是推动人工智能技术在体育领域广泛应用的一次全国性会议。

　　作为人工智能领域的代表企业，北京格灵深瞳信息技术股份有限公司有限公司（下称“格灵深瞳”）受邀参会。

　　第一届全国体育人工智能大会旨在聚焦体育运动与人工智能领域科学问题，交流研究成果，分享实践经验，探讨优化策略，促进体育运动和人工智能的理论与实践结合，助力健康中国和体育强国建设。

　　会上举行了中国人工智能学会体育人工智能专委会（简称“专委会”）成立仪式。中国人工智能学会理事长戴琼海院士宣读了“关于成立中国人工智能学会体育人工智能专业委员会的批复”，并与体育人工智能专委会主任委员何明教授共同为体育人工智能专委会揭牌。

　　中国人工智能学会体育人工智能专业委员会是中国人工智能学会所属的专业委员会，是国内首个体育人工智能领域的专业学术组织，专委会挂靠单位为首都体育学院，成员包括高校、医院、科研院所和高新企业中从事相关研究和管理工作的人员。

　　基于格灵深瞳在人工智能领域的多年深耕以及在AI+体育场景的探索实践，格灵深瞳入选首批会员单位。同时，经中国人工智能学会体育人工智能专业委员会第一届委员大会选举，格灵深瞳创始人、董事长兼CEO赵勇当选专委会副秘书长。

　　从研究领域来看，专委会的研究领域包括但不限于计算机视觉、智能可穿戴设备、运动生物力学、深度学习、数据挖掘、知识图谱与因果推断、强化学习、自由视点、基于人工智能的内容生成、精准组学等研究方向。

　　专委会主要致力于开展人工智能与体育学科的交叉与融合研究、技术与装备开发、成果与产品转化，推动人工智能与体育事业和产业相互赋能和持续发展，培养体育人工智能领域的专门人才，推动运动装备、大众健身的产品研发、服务提升和产业发展，实现人工智能技术在智能训练系统、智能运动处方、智慧体育装备、智慧体育模型等的应用推广等。

　　中国人工智能学会体育人工智能专委会的正式成立和全国体育人工智能大会的顺利召开，预示着体育与人工智能的融合进入高速发展阶段。

　　会议现场，格灵深瞳算法部负责人冯子勇现场发表了题为《基于生成式模型的人体运动理解》的主题演讲，分享了格灵深瞳对人体动作理解在体育应用中的见解；格灵深瞳智慧体育业务线产品总监夏鹏飞发表了题为《体育人工智能与教育3.0》的主题演讲，分享了对智慧校园体育建设的思考，并介绍了格灵深瞳的体育业务产品。

　　冯子勇认为，准确的人体表面重建在体育领域可以带来更多的应用，通过大量无监督和少量带精确GT的有监督数据将能够得到很好的人体表面重建模型；随着生成式模型的发展，人体动作理解模型也将走向生成式。

　　夏鹏飞基于格灵深瞳在校园体育领域的探索和实践，认为传统的校园体育教育教学普遍存在学生缺少信息反馈与评价、教师缺少科学指导依据、管理者缺少数据统计与分析工具等痛点。

　　对于学生而言，目前体育课堂中缺少有效的信息反馈与评价机制。而且训练后针对性的反馈不足，缺少个性化的评价和指导；对于教师而言，在开足开齐体育课背景下，体育教学本身就存在着教学任务重、训练项目繁多的特点。而教学工具和手段单一也导致了课堂教学缺少互动性与创新性。正是因为工具的缺乏，导致课堂中学生的运动过程性数据采集不足，数据难量化、难评估。

　　基于校园体育教育教学中存在的痛点，如何从传统体育真正升级到智慧体育？夏鹏飞认为，经过1.0阶段的懵懂期到2.0成长期的过渡之后，校园体育必将逐步升级到由人工智能、大数据等技术深度融合的3.0成熟期。

　　今年5月，格灵深瞳发布了智慧校园体育业务线三大产品，分别为深瞳阿瞳目体育训考系统、深瞳阿瞳目体感互动系统、深瞳阿瞳目体育大数据系统。

　　其中，深瞳阿瞳目体育训考系统通过AI助教协助智能化管理，促进公平与效率并行；深瞳阿瞳目体感互动系统将AR与运动结合，兼具体育专项训练和趣味交互体验；深瞳阿瞳目体育大数据系统统基于格灵深瞳自研的AI体育大脑赋能日常教学，可提升区域体育教育管理效能，通过汇集高质量数据，推动数据资产价值的进一步释放。

　　“技术的应用，应当尝试去帮助体育教师从尺子、哨子、秒表的工具中解放出来，动作计次、计时、测距也应该变得自动化，更便捷。通过产品与技术的应用，自动帮学生分析错误动作并实时生成运动报告、合理评估运动量。最终通过汇总分析多维度的学生运动情况，为课程计划安排及各级政策发布提供客观数据支撑，使得体育教育同目前的学科类教育一样进入到数据驱动的新时代。”夏鹏飞表示。

　　据悉，今年5月，格灵深瞳自研的深瞳阿瞳目系列产品成功服务北京市某中考体育考点，通过AI实时研判功能和大数据分析平台，精准捕捉和分析学生动作，实现了科学助考，大大提高了体育考核的效率。

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