冬奥会测试赛,助理裁判竟然是个AI!
与人类专业裁判相当
金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
AI当裁判的时代,终于还是到来了。
还不是什么随随便便的赛事,正是北京冬奥会测试赛!
这个“裁判”是谁?
直接来亮个相:
小冰AI竞技体育国际赛事评分系统。
但毕竟在竞技体育这件事上,差之毫厘,便是失之千里。
小冰,又是哪里来的底气?
与人类专业裁判结果一致
或许你会问了,难道在以前的国际赛事上,就没用过AI技术?
有,确实有。
例如在2019年的体操世锦赛上,3D感应技术就充当了人类裁判“小助手”的角色。
但不得不强调的是,这些AI技术仅仅是帮裁判提高精确度,避免误判。
要想独当一面,还是比较困难。
那小冰AI评分系统,达到了怎样的水平?
全球首个能够基于运动员动作和姿态,独立做出与人类专业裁判一致,且完整评价的AI系统。
我们以自由式滑雪空中技巧为例,一同来看这个“AI裁判”的本领。
在这个项目过程中,运动员穿戴滑雪板从跳台跃起后,在空中做各种空翻和转体动作。
裁判会根据选手的起跳动作、腾空高度、空中动作难度与完成度、落地稳定性等方面进行评分,每次两跳得分总和为该轮得分。
针对这一项目,小冰AI提出了一个叫做竞技体育国际赛事评分系统。
据了解,这个系统可以克服如下现实场景存在的难点:
- 高强光复杂的背景
- 运动员空中停留时间极短
- 竞赛项目场地限制等
这些问题对于人类裁判来说,也是评分中较为棘手的难点。
而后,这个评分系统就会根据运动序列预测,做出目标检测、目标跟踪和目标识别。
这个过程还是可以实时反馈的那种。
如此一来,就可以为每一位运动员提供专业的评分意见,协助他们调整运动的姿态。
此外,根据运动员历史数据,这个系统能够实现对训练趋势的追溯:
在精准分析运动姿态、聚合运动数据的基础上,整理并提出科学训练专家策略,有效提升国家队训练效率。
怎么做到的?
小冰AI竞技体育国际赛事评分系统,它背后的技术其实是小冰框架 (Xiaoice Framework)。
其实,不仅仅是这次的应用,包括之前我们所熟知的小冰虚拟人等,都是从这个“通用框架”中衍生出来的。
但今天,我们讲点新鲜的,聚焦在这个“竞技体育国际赛事评分系统”。
据介绍,这个系统包含了四大功能模块,分别是:
- 提高运动认知
- 改善不良运动姿态
- 定制化私人教练
- 个性化用户档案
人类教练往往是回看训练录像,来对运动员的动作做分析工作,而且往往依赖的是个人经验。
需要注意的是,人类教练和裁判的知识和经验,并非全部都是结构化数据和显性的系统知识。
还有许多隐藏在口述、言传身教里的非结构化数据和隐性知识。
但通过AI的图像识别、数据分析,能帮助教练和运动员获得更好的运动认知。
举个例子,小冰的这个系统能够总结世界顶尖选手在每个阶段重要的比赛特征。
然后将运动员的身体重心、空中姿态、曲线、落地姿态等数值进行记录、标注和训练。
再结合人类专业教练和裁判的评价、知识和经验,对模型进行不断优化。
这就体现出了小冰框架的优势:
在计算机视觉领域的目标检测、目标跟踪和目标识别之外,还能根据自然语言处理和计算机语音等基础技术储备,更好地理解和学习人类教练和裁判的知识与经验。
刚才也提到了,在赛事的现实场景中,存在着许多困难。
但其实比起这些能够用技术解决的问题,更棘手的一点是,竞技体育要求不能在现场架设任何干扰比赛的设备。
这又该如何解决?
据了解,小冰团队把普通摄像头架设在裁判的位置,基于大量训练数据进行模型修正。
而后再根据运动序列预测,做出针对竞技体育特点的目标跟踪、目标检测和识别,包括骨架识别等。
值得一提的是,以往传统的骨架模型是识别不出冰雪运动员骨架的。
这是因为运动员一般所穿的衣服都是比较宽松的那种款式。
而小冰 AI竞技体育国际赛事评分系统,却可以完美解决这一“屏障”。
One More Thing
值得一提的是,由于小冰团队在备战北京冬奥会测试赛做出的贡献:
相关成员获得国家体育总局冬运管理中心授予的先进称号。
而在前不久,小冰公司刚刚宣布完成A轮融资,估值直接飙升至10亿美元。
这也是小冰公司成为新晋独角兽之后的又一成果。
那么在体育竞技之后,小冰还将会在哪些领域发力?
对此,团队介绍到:
将进一步把该技术从竞技体育带向大众体育,体育领域也成为小冰团队继金融、汽车、内容生产之后的又一商业垂直领域。
更令人兴奋的一点,小冰的这个系统,不仅仅可以给专业运动员用的。
普通滑雪爱好者也是可以的哦!
而且还会是你7 x 24小时的专属私人教练~
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