冬奧會測試賽，助理裁判竟然是個AI！

十三 2021-07-20 11:49:37 來源：量子位

金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

AI當(dāng)裁判的時代，終于還是到來了。

還不是什么隨隨便便的賽事，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(tǒng)。

但畢竟在競技體育這件事上，差之毫厘，便是失之千里。

小冰，又是哪里來的底氣？

與人類專業(yè)裁判結(jié)果一致

或許你會問了，難道在以前的國際賽事上，就沒用過AI技術(shù)？

有，確實有。

例如在2019年的體操世錦賽上，3D感應(yīng)技術(shù)就充當(dāng)了人類裁判“小助手”的角色。

但不得不強(qiáng)調(diào)的是，這些AI技術(shù)僅僅是幫裁判提高精確度，避免誤判。

要想獨當(dāng)一面，還是比較困難。

那小冰AI評分系統(tǒng)，達(dá)到了怎樣的水平？

全球首個能夠基于運動員動作和姿態(tài)，獨立做出與人類專業(yè)裁判一致，且完整評價的AI系統(tǒng)。

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(lǐng)。

在這個項目過程中，運動員穿戴滑雪板從跳臺躍起后，在空中做各種空翻和轉(zhuǎn)體動作。

裁判會根據(jù)選手的起跳動作、騰空高度、空中動作難度與完成度、落地穩(wěn)定性等方面進(jìn)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(tǒng)。

據(jù)了解，這個系統(tǒng)可以克服如下現(xiàn)實場景存在的難點：

• 高強(qiáng)光復(fù)雜的背景
• 運動員空中停留時間極短
• 競賽項目場地限制等

這些問題對于人類裁判來說，也是評分中較為棘手的難點。

而后，這個評分系統(tǒng)就會根據(jù)運動序列預(yù)測，做出目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)識別。

這個過程還是可以實時反饋的那種。

如此一來，就可以為每一位運動員提供專業(yè)的評分意見，協(xié)助他們調(diào)整運動的姿態(tài)。

此外，根據(jù)運動員歷史數(shù)據(jù)，這個系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對訓(xùn)練趨勢的追溯：

在精準(zhǔn)分析運動姿態(tài)、聚合運動數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，整理并提出科學(xué)訓(xùn)練專家策略，有效提升國家隊訓(xùn)練效率。

怎么做到的？

小冰AI競技體育國際賽事評分系統(tǒng)，它背后的技術(shù)其實是小冰框架?（Xiaoice Framework）。

其實，不僅僅是這次的應(yīng)用，包括之前我們所熟知的小冰虛擬人等，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(tǒng)”。

據(jù)介紹，這個系統(tǒng)包含了四大功能模塊，分別是：

• 提高運動認(rèn)知
• 改善不良運動姿態(tài)
• 定制化私人教練
• 個性化用戶檔案

人類教練往往是回看訓(xùn)練錄像，來對運動員的動作做分析工作，而且往往依賴的是個人經(jīng)驗。

需要注意的是，人類教練和裁判的知識和經(jīng)驗，并非全部都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和顯性的系統(tǒng)知識。

還有許多隱藏在口述、言傳身教里的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和隱性知識。

但通過AI的圖像識別、數(shù)據(jù)分析，能幫助教練和運動員獲得更好的運動認(rèn)知。

舉個例子，小冰的這個系統(tǒng)能夠總結(jié)世界頂尖選手在每個階段重要的比賽特征。

然后將運動員的身體重心、空中姿態(tài)、曲線、落地姿態(tài)等數(shù)值進(jìn)行記錄、標(biāo)注和訓(xùn)練。

再結(jié)合人類專業(yè)教練和裁判的評價、知識和經(jīng)驗，對模型進(jìn)行不斷優(yōu)化。

這就體現(xiàn)出了小冰框架的優(yōu)勢：

在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)識別之外，還能根據(jù)自然語言處理和計算機(jī)語音等基礎(chǔ)技術(shù)儲備，更好地理解和學(xué)習(xí)人類教練和裁判的知識與經(jīng)驗。

剛才也提到了，在賽事的現(xiàn)實場景中，存在著許多困難。

但其實比起這些能夠用技術(shù)解決的問題，更棘手的一點是，競技體育要求不能在現(xiàn)場架設(shè)任何干擾比賽的設(shè)備。

這又該如何解決？

據(jù)了解，小冰團(tuán)隊把普通攝像頭架設(shè)在裁判的位置，基于大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型修正。

而后再根據(jù)運動序列預(yù)測，做出針對競技體育特點的目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)檢測和識別，包括骨架識別等。

值得一提的是，以往傳統(tǒng)的骨架模型是識別不出冰雪運動員骨架的。

這是因為運動員一般所穿的衣服都是比較寬松的那種款式。

而小冰 AI競技體育國際賽事評分系統(tǒng)，卻可以完美解決這一“屏障”。

One More Thing

值得一提的是，由于小冰團(tuán)隊在備戰(zhàn)北京冬奧會測試賽做出的貢獻(xiàn)：

相關(guān)成員獲得國家體育總局冬運管理中心授予的先進(jìn)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后的又一成果。

那么在體育競技之后，小冰還將會在哪些領(lǐng)域發(fā)力？

對此，團(tuán)隊介紹到：

將進(jìn)一步把該技術(shù)從競技體育帶向大眾體育，體育領(lǐng)域也成為小冰團(tuán)隊繼金融、汽車、內(nèi)容生產(chǎn)之后的又一商業(yè)垂直領(lǐng)域。

更令人興奮的一點，小冰的這個系統(tǒng)，不僅僅可以給專業(yè)運動員用的。

普通滑雪愛好者也是可以的哦！

而且還會是你7 x 24小時的專屬私人教練~