<好文推荐>利用人工智能赋能体育科学家进行训练、成绩与健康管理
️Max大郭（备注：郭佰鑫）
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作者介绍Max大郭
作者Max，一位在长春读应用心理学的大三本科生，社交自媒体平台专注于输出体育科技以及体育科学相关内容，期待未来有能力的基础下能加入更多基于人工智能的体育分析与科技。有其他科研合作的欢迎您的联系。
我比较喜欢 ️体育科学、大语言模型以及AI相关的，平常运动喜欢篮球足球以及体能训练更加关注此方向的产品应用和创新。
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利用人工智能赋能体育科学家进行训练、成绩与健康管理
作者：Nuno Mateus ，Eduardo Abade ，Diogo Coutinho ，Miguel - Ángel Gómez ，Carlos Lago Peñas ，Jaime Sampaio
学术编辑：Wataru Sato
️关键词：数据科学；体育科学；传感器；团队运动；技术
表格1：体育科学中的人工智能应用：关键维度及涉及体育科学家的实例
| 维度 | 假设情景 | 实际案例 |
|---|---|---|
| 负荷优化 | 一支职业足球队的教练组需要根据每位球员的个人身体状况和恢复需求，量身定制训练负荷。这种方法旨在在整个训练周期中优化球员表现。 | 一个AI系统实时跟踪一名中场球员的冲刺和加速数据。当体育科学家收到系统发出的该球员接近负荷极限的警报时，会通知教练组。然后，训练计划可能会通过减少高强度活动的量来进行调整，从而有效地管理球员的训练负荷。 |
| 伤病预防与重返赛场 | 一支职业篮球队的教练组需要为一名球员制定重返赛场的计划。他们的目标是确保球员安全且有效地重新融入训练和比赛，同时将再次受伤的风险降至最低。 | 一名篮球控球后卫在从腿筋受伤中恢复，受伤前使用AI工具建立了全面的个人数据档案。这些受伤前的数据为他的重返赛场策略提供了支持，AI系统持续监测他的表现指标，并与他的基线数据（即受伤前的数据）进行比较。体育科学家利用这些见解，指导教练组调整该球员的训练方案。 |
| 运动表现 | 一支篮球队在比赛中表现不佳，教练组需要快速了解并解决问题。其目的是利用AI分析实时数据和历史表现，立即进行战术调整，提高球队表现。 | AI识别出一名关键球员投篮表现不佳，并提供有关对手防守模式的见解。该系统根据球员当前和历史表现指标，推荐最合适的替补球员。此外，教练可以利用AI的见解调整进攻策略和球队战术，更有效地针对对手的弱点。 |
| 人才识别与球探工作 | 一支足球队需要替换即将离队的前锋。面临的挑战是利用AI识别和评估潜在的新前锋人选。 | 一个AI系统分析潜在球员的表现指标、比赛风格和生物识别数据，并将其与即将离队的前锋的数据进行比较。该系统确定了一名与离队前锋数据 profile 相近的候选人。然后，体育科学家与球探合作进行进一步评估，确保候选人的适配性与球队的战略和需求相符。 |
| 非训练期行为 | 一名橄榄球运动员尽管训练情况正常，但恢复指标（如客观指标和/或主观指标）出现异常，这可能是由于非训练期体育活动不足或长时间久坐所致。 | AI监测该球员的日常运动模式，并提供实时反馈，以调整非训练期的活动建议。体育科学家利用这些见解，结合由AI驱动的虚拟助手提供的持续指导和激励，确保球员保持健康的行为习惯。最终，这种方法可能会优化球员的恢复情况。 |
| 睡眠质量 | 一名职业篮球运动员因频繁的旅行和深夜比赛而出现睡眠障碍，这些问题影响了他的恢复和比赛表现。 | 体育科学家使用先进的可穿戴设备监测该球员的睡眠模式，以及与旅行和夜间比赛相关的睡眠干扰情况。AI分析收集到的数据，找出睡眠问题并生成可行的见解。基于这些信息，制定出个性化的睡眠策略，包括调整旅行日程和提供个性化的睡眠建议。由AI驱动的工具随后提供实时反馈和指导，帮助该球员优化睡眠质量。 |
| 月经周期管理 | 一支女子足球队的球员报告称，她们的身体表现会因月经周期的不同阶段而有所变化。体育科学家也发现，在这些阶段中，球员的训练压力和强度存在波动。 | AI有助于了解不同月经周期阶段的历史表现差异，提供有关表现如何波动的见解。基于这些见解，体育科学家可以建议根据球员的月经周期阶段调整训练计划，旨在优化整体表现。 |
一、引言
▼ 图片来自GeekforGeeks
然而，关键挑战在于如何将大量涌入的原始数据转化为可用于优化成绩的可行见解。体育科学家现在面临着在严格的时间框架内准确分析这些数据集，以提供基于证据的反馈的任务。这一不断演变的角色需要跨学科知识，将体育科学、数据科学和机器学习整合为统一的策略。各学科之间的清晰沟通、共同目标以及对方法的相互尊重，是成功合作的关键。在AI的支持下，体育科学家能够实现更精确的负荷管理、伤病预防和成绩优化。尽管如此，在这个数据驱动的环境中，确定关键绩效指标的优先级并有效地解释AI生成的见解，仍然是重大挑战。
本文探讨了AI在体育科学中，特别是在团队运动中的变革性作用。研究体育科学家如何有效地利用AI来优化训练负荷、预防伤病、增强战术洞察力、改进球员招募工作以及管理运动员健康。通过实际案例，本文进一步说明了AI在提升运动成绩方面的潜力，同时阐述了体育科学家为了站在这一技术革命前沿所必须采取的步骤。
图1 说明体育科学家利用人工智能驱动的关键维度的示意图
图1 说明体育科学家利用人工智能驱动的关键维度的示意图
️负荷优化：人工智能为体育科学家提供实时洞察和预测模型，使他们能够个性化定制训练方案。在训练过程中，可根据运动员的实时状态进行调整，有效管理训练负荷，提升训练效果。
️运动表现：人工智能助力体育科学家监测运动员的实时数据，在比赛中为教练提供即时战术调整建议，并优化战略规划，以提高团队和个人的运动表现。
️非训练期行为：人工智能使体育科学家能够跟踪运动员的日常身体活动和久坐行为，在非训练期提供实时数据，以优化日常运动并改善恢复情况。
️月经周期管理：人工智能帮助体育科学家根据女性运动员的月经周期优化训练计划，管理健康风险，提升她们的运动表现。
️伤病预防与重返赛场：人工智能赋能体育科学家制定有效的伤病预防策略，并为运动员重返赛场制定个性化方案，助力运动员更好地恢复并回归比赛。
️睡眠质量：人工智能使体育科学家能够监测运动员的睡眠模式，预测睡眠问题，并提供个性化见解，以优化恢复过程。
️负荷优化：人工智能为体育科学家提供实时洞察和预测模型，使他们能够个性化定制训练方案。在训练过程中，可根据运动员的实时状态进行调整，有效管理训练负荷，提升训练效果。
️运动表现：人工智能助力体育科学家监测运动员的实时数据，在比赛中为教练提供即时战术调整建议，并优化战略规划，以提高团队和个人的运动表现。
️非训练期行为：人工智能使体育科学家能够跟踪运动员的日常身体活动和久坐行为，在非训练期提供实时数据，以优化日常运动并改善恢复情况。
️月经周期管理：人工智能帮助体育科学家根据女性运动员的月经周期优化训练计划，管理健康风险，提升她们的运动表现。
️伤病预防与重返赛场：人工智能赋能体育科学家制定有效的伤病预防策略，并为运动员重返赛场制定个性化方案，助力运动员更好地恢复并回归比赛。
️睡眠质量：人工智能使体育科学家能够监测运动员的睡眠模式，预测睡眠问题，并提供个性化见解，以优化恢复过程。
▲ 图1:说明体育科学家利用人工智能驱动的关键维度的示意图
二、AI在体育科学中的应用
AI在重塑体育科学领域的格局中发挥了关键作用。长期以来，体育科学家一直活跃于体育活动和成绩分析领域，但如今由AI驱动的工具，其复杂性和功能是前所未有的。AI在体育领域的应用可追溯到早期系统，如20世纪60年代的控制论，当时它使用数学模型来模拟篮球比赛中的战术决策。从那时起，AI取得了迅速发展，IBM的“电子教练”和NBA的“高级球探”等重要里程碑，开创了利用数据挖掘进行球员表现分析的先河。
在体育科学中使用AI术语常常会导致误解。区分不同层次的AI及其使用的工具至关重要。大数据是指收集和整理海量数据集以进行分析的过程。在此过程中使用的工具，从基础软件如Excel，到更复杂的系统如SQL 和Pentaho，
目前，AI使体育科学家能够利用以前因过于复杂而无法手动分析的海量数据集，并将数据转化为可行的见解。这些见解涵盖了多种应用，包括负荷管理、伤病预防、球探工作和成绩优化。通过使用预测建模和实时分析等工具，AI使体育科学家能够为教练和球员提供更个性化的反馈。
可穿戴技术已成为现代体育科学的基石。这些设备生成的数据能够实时监测运动员的生理反应，从而更深入地了解外部和内部负荷如何影响运动表现。当与AI结合使用时，这些数据可以优化训练计划、完善恢复方案，并最大程度地降低过度训练和相关伤病的风险。总之，AI正在彻底改变体育科学领域。从机器学习到大型语言模型等AI技术的集成，为体育科学家提供了快速有效地分析海量数据集的工具，将运动成绩提升到新的高度。随着AI技术的不断发展，其在体育科学中的作用只会不断扩大，这就要求体育专业人员紧跟最新发展动态。
三、负荷优化与伤病预防 3.1 传统负荷管理技术
过去，教练在管理球员训练负荷时，严重依赖经验和主观评估。这种方法虽然有一定价值，但缺乏精确性且耗时，在对运动员表现进行长期监测和伤病预防方面效率尤其低下。跟踪系统和可穿戴技术的引入，显著改善了训练负荷管理。这些系统现在能够详细监测球员的身体活动和生理反应，通过分析外部和内部负荷，有助于预防过度训练并降低受伤风险。然而，将这些原始数据点转化为可行的见解，仍然是体育科学家面临的挑战。将AI集成到数据分析中，使体育科学家能够提供个性化的训练计划、优化的伤病预防策略，并加强整体的成绩管理。
3.2 AI在个性化训练和成绩洞察中的应用
为每个球员量身定制训练计划，仍然是体育领域的关键挑战之一。传统方法往往无法满足不同球员的多样化需求，但AI驱动的工具正在填补这一差距，它们提供实时反馈和预测性见解。这些工具利用机器学习模型，如随机森林和梯度提升算法，分析多维数据，包括生理指标、工作量历史和恢复状况，以预测最佳训练负荷。这使得体育科学家能够基于证据对训练计划进行个性化调整，摆脱了传统的“一刀切”方法。
3.3 AI驱动的伤病预防和重返赛场支持
伤病是体育运动中不可避免的一部分。例如，在男子职业足球领域，过去十年中腘绳肌受伤的发生率有所上升。值得注意的是，在2022 - 2023赛季，欧洲五大男子足球联赛的伤病成本飙升了近30%，从5.5362亿欧元增加到7.0489亿欧元。这一急剧增长凸显了伤病管理面临的日益严峻的挑战，以及对有效预防策略的迫切需求。
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体育科学家的作用还延伸到运动员重返赛场的阶段。在这个阶段，虚拟现实和增强现实技术越来越多地用于创建互动式和个性化的康复计划。这些系统结合了AI驱动的运动跟踪和生物力学建模，使康复阶段的锻炼更具吸引力和精确性，提高了运动员的依从性和康复准确性。从临床环境中借鉴的深度强化学习模型等创新技术，可能会通过分析球员特定数据来进一步优化康复策略，实现个性化干预。
四、运动成绩分析与战术调整 4.1 AI在运动成绩分析中的应用
自20世纪50年代Charles Reep在足球数据收集方面开展早期工作以来，运动成绩分析已取得了显著进展，AI的引入更是带来了巨大的飞跃。现代运动分析的关键发展之一，是集成了能够处理来自可穿戴设备、视频片段和比赛统计数据的海量数据集的AI技术。
先进的光学跟踪系统，如在2022年FIFA世界杯中使用的系统，利用计算机视觉和深度学习算法，实时捕捉和分析球员与球的运动。这些系统提供有关球员外部负荷、技术和战术表现、球的运动以及团队行为的详细指标。像在美职篮（NBA）比赛中使用的Second Spectrum技术，利用AI和高分辨率摄像头，提高了体育分析的准确性和深度，能够对球员动作和比赛动态进行精确分析。另一个例子是SkillCorner跟踪系统（SkillCorner，法国巴黎），它提供先进的跟踪数据和分析，用于模拟和评估足球、篮球和美式足球等运动中的球员表现。
4.3 基于AI见解的实时战术调整
AI最具变革性的应用之一，是在比赛中提供实时战术调整建议。通过分析来自球员跟踪系统的实时数据，AI工具能够就球员轮换、防守阵型和进攻战术等方面提供最佳策略建议。
实际案例中，多伦多猛龙队使用“幽灵模式”模拟防守行为，以及利物浦足球俱乐部与ASPCMS社区DeepMind合作开发的TacticAI系统，展示了AI如何模拟复杂的比赛场景，预测对手行为并提出有效的应对策略。
这种由AI驱动的反馈使教练能够做出精确调整，直接影响比赛结果，在高风险比赛中，每一个决策都至关重要。
例如，强化学习算法可以实时模拟换人或阵型变化的影响，为教练提供基于数据的建议，以在动态比赛条件下优化团队表现。
随着AI技术的不断发展，其在塑造战略方法方面的作用可能会变得更加关键。
五、监测运动员健康 5.1 监测运动员健康与非训练期行为
运动员在训练期间通常会进行大量的体育活动，但在非训练期可能会有过多的久坐行为。研究表明，运动员在非训练期的久坐生活方式可能会对运动表现和健康产生不利影响。尽管如此，许多运动员和教练错误地认为，高强度的训练足以减轻久坐行为的负面影响。为了确保最佳表现和整体健康，需要纠正这种误解。
5.2 AI助力提升睡眠质量
充足的睡眠对于精英运动员至关重要，它直接影响能量恢复、认知功能和整体运动表现。然而，由于密集的旅行日程、深夜比赛和生活方式因素，运动员常常难以达到必要的睡眠时间和质量。睡眠不足不仅会影响身体表现，还会增加受伤风险和认知障碍，如决策速度减慢和战术准确性降低。
AI技术通过利用配备先进生物传感器的可穿戴设备，显著增强了对睡眠模式的监测和优化。这些可穿戴设备，如WHOOP（WHOOP Inc.，美国波士顿），能够跟踪关键的睡眠相关生物指标，如心率变异性和睡眠周期。这些工具提供个性化的睡眠优化和恢复管理建议。通过分析大量睡眠数据，AI可以检测到细微的模式和干扰，提供个性化的策略，以改善短期恢复和长期健康状况。
5.3 利用AI进行月经周期管理
管理月经周期是优化女性运动员表现中常常被忽视的一个方面。尽管关于月经周期对运动表现参数影响的研究结果不一，但许多女运动员表示，她们的月经周期会影响训练和比赛表现。根据月经周期的不同阶段调整训练计划，可以提高运动表现并减轻不适。例如，女性运动员在特定阶段可能会面临更大的训练压力和更长的恢复时间，这凸显了调整训练强度和恢复策略的必要性。
六、体育科学中AI集成的伦理考量
七、将以AI为重点的教育融入体育科学课程
AI在体育科学领域的兴起，要求学术机构调整其课程设置，为下一代体育专业人员提供必要的技能。这包括提供数据分析、机器学习以及AI技术伦理影响方面的全面培训。未来的体育科学家必须能够熟练解读复杂的AI生成数据，并将这些见解转化为实际的训练和恢复策略。此外，学生应该学习数据可视化技术和使用动态界面，以用户友好的格式呈现复杂数据。通过这样做，他们将能够更好地与教练和决策者合作，确保人工智能的见解具有可操作性且易于理解。
八、未来挑战与机遇
虽然人工智能为体育科学带来了巨大的好处，从根本上改变了运动员的训练、比赛和健康管理方式，但挑战依然存在。其中一个关键障碍是体育赛事的不可预测性，人工智能模型可能难以考虑到人类生理的可变性和复杂的团队动态。人工智能系统必须不断发展，以应对这些复杂性，将大规模数据集与改进的算法相结合，以便在高度可变的条件下更好地预测结果。
体育科学家、数据科学家和人工智能工程师之间的跨学科合作，对于开发适合体育独特需求的人工智能工具至关重要。成功的合作需要清晰的沟通、共同的目标，以及对每个学科方法的相互尊重。体育科学家必须掌握人工智能的基础知识，以便有效地解释其输出结果；而人工智能工程师则必须了解体育数据的复杂性，例如运动员表现的可变性和情境因素。如果缺乏这种合作，人工智能应用可能会在技术上看似合理，但在实际中却不实用或过于简化。建立强大的跨学科团队合作框架，对于确保人工智能创新既具有科学稳健性又具有实际相关性至关重要。
另一个重大挑战是，目前许多正在使用的传感器技术和人工智能应用，缺乏开源的、经过同行评审的科学验证。尽管这些工具在职业体育中越来越多地被采用，并且显示出巨大的潜力，但确认其可靠性和准确性的全面验证研究往往有限或缺乏。这一差距凸显了未来需要进行研究，在受控条件下系统地评估这些技术，以确保其有效性和普遍适用性。解决这一限制对于在利益相关者之间建立信任，以及将这些工具更无缝地整合到基于证据的实践中至关重要。
尽管人工智能有诸多优势，但它不太可能完全取代体育战略中的人类专业知识。人类的直觉、经验以及解读情境的能力仍然非常宝贵。虽然人工智能系统可以处理大量数据，但它们往往难以应对体育赛事中不可预测的情况，例如意外受伤、团队动态变化或影响表现的心理因素。因此，体育科学家必须在依赖人工智能获取数据驱动的见解，与运用自身专业知识做出明智决策之间找到平衡。将人工智能视为增强人类能力的工具，而不是取代人类的工具，能够使体育专业人员制定出更全面、更灵活的策略。
九、结论
人工智能正在改变体育科学，为体育科学家提供创新工具，以优化训练、提升表现和管理运动员健康。虽然人工智能无法完全取代人类专业知识，但它是一种补充资产，可以增强体育科学家的决策能力，最终改善运动员的训练和比赛成果。为了充分发挥人工智能的潜力，必须以负责任的方式使用它，确保它支持而不是削弱人类判断。正如本文图1所示，通过在体育科学的关键领域利用人工智能，体育科学家可以更深入地了解运动员和团队的表现。
考虑到这些进展，学术机构和体育组织必须发展他们的教育项目，使未来的体育专业人员具备必要的人工智能技能，以便在这个快速发展的领域中立足并取得成功。
