羽生结弦如何用人工智能技术指导自己冲击4A跳？

  在长期的工作中，我们从始至终试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起」的答案。

  为此，我们走访了大量有名的公司，与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习，看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会，打造新的爆款产品。

  今天我们要给你讲的是：冲击4A跳失败的羽生结弦，与花样滑冰赛场上的技术。

  2月10日，在北京冬奥会花样滑冰男子单人自由滑中，日本选手羽生结弦如约挑战公认难度最高的花滑动作4A（阿克塞尔4周跳），结果落地时摔倒，获得188．06分名列自由滑第三。

  “阿克塞尔跳”是花滑中难度与基础分值最高的一项跳跃动作，“阿克塞尔四周跳”也称4A，目前还没有人能够在正式比赛中完成这一动作。

  选手在进行跳跃动作时好似一只非常快速地旋转的陀螺，作为普通观众来说，动作完成度如何，可谓是肉眼难辨。

  但在赛后，各界议论最多的并不是羽生结弦卫冕失败，而是他坚持不懈挑战4A的勇气与决心。

  除了在冰面上不懈努力外，作为早稻田的大学生，羽生结弦在2020年毕业时的论文是《无线惯性传感器动作捕捉系统在花样滑冰运动中的可行性研究》，旨在通过人工智能技术，助力自己对跳跃动作的进一步理解。

  “在花样滑冰中动作捕捉技术的应用场景范围能有多广，未来又有怎样的发展前途，我的论文主要写了这一些内容。”

  基于3D动作捕捉技术的陆地跳跃研究，羽生结弦自己戴上动作捕捉器，并通过亲自在陆地上跳跃的方式完成了研究3周半跳，也就是3A，将这个跳跃动作数字化。

  羽生结弦希望自己的研究能在提高选手技术、开发AI打分等方面，为花滑运动的发展做出贡献。

  在早前举行的北京冬奥会测试赛中，AI（人工智能）裁判也得到了某些特定的程度的利用。

  在自由式滑雪、花样滑冰等技巧性项目中，AI评分系统通过捕捉、记录运动动作，根据基础标准做评分。

  基于数字化和3D技术的AI裁判，可以克服高度、光线等复杂因素，捕捉在运动员的细微动作，通过回放和分解动作，还可以在赛前为运动员提供定制方案。

  花滑比赛传统评分机制分为评分组和裁判组，首先是技术组通过现场录像判别选手动作的加减分项，然后给到裁判组做最终打分。

  今年一月，中国花样滑冰协会与中关村数智AI产业联盟联合发布自研“花样滑冰AI辅助评分系统1．0”。

  据了解，这套系统采用计算机视觉技术算法与深度学习方法，可以对运动员的整体运动轨迹进行实时追踪，根据专业评分标准，对视频数据的人体骨骼、形体动作进行捕捉识别，实现稳定性可视化的比赛评判。

  中关村数智人工智能产业联盟与数动达观科研团队在进行1．0版本开发时，还没有大量的花样滑冰数据集可供AI学习使用，团队花费大量的时间学习了几百条视频，进行了成千上万条的数据标注。

  滑冰在所有运动中复杂度排在前三位，如果AI技术能成熟地应用在评分环节，那么此后将逐步应用到跳水、体操、花样游泳等多项运动中。

  目前，花样滑冰AI辅助评分系统2．0”正在开发中，由AI企业第四范式提供AI算法及平台，将引入一项关键技术——3D动作捕捉技术。

  随着产业向前发展，在概念的带动下，3D动作捕捉技术已大范围的应用于娱乐、影视、动画、游戏等领域中。

  众所熟知的电影《阿凡达》就是全程运用动作捕捉技术来实现的，动作捕捉技术在电影中的完美结合，具有里程碑式的意义。

  其他运用动作捕捉技术拍摄的著名电影角色还有《猩球崛起》中的猩猩之王凯撒，以及动画《指环王》系列中的古鲁姆，都为动作捕捉大师安迪·瑟金斯饰演。

  在体育赛事领域，3D动作捕捉可以克服高度、光线等复杂因素，捕捉运动员的细微动作，通过回放和分解动作，帮助裁判对动作细节进行判别，还可以在赛前为运动员提供定制方案。

  随着AI、虚拟现实技术不断演讲，两项技术融合应用遍地开花，在科技冬奥理念引导下，AI与虚拟现实通过在体育领域的实践，将会得到更多公众的认知度和认可度，进一步升级发展。

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