人工智能裁判的时代终于来临。
而这次的舞台，正是北京冬奥会的测试赛！
那么，这位“裁判”究竟是谁呢？
让我们先揭晓：
小冰AI竞技体育国际赛事评分系统。
在竞技体育中，细微的失误可能导致巨大的差异。
小冰又是如何取得这样的信心呢？
它的评分结果与人类专业裁判高度一致。
或许你会疑惑，之前的国际赛事中就没有使用过AI技术吗？
其实是有的。
例如，在2019年的体操世锦赛上，3D感应技术曾作为裁判的“助手”。
然而，这些AI技术主要是帮助裁判提高准确性，以减少误判。
要独立裁判，仍然面临不小的挑战。
那么，小冰AI评分系统的水平又如何呢？
它是全球首个能够根据运动员的动作和姿态，独立做出与人类裁判一致且全面评价的AI系统。
我们以自由式滑雪空中技巧为例，来看看这个“AI裁判”的能力。
在这个项目中，运动员穿戴滑雪板从跳台起跳后，在空中进行各种翻转和转体动作。
裁判会根据选手的起跳动作、腾空高度、空中动作的难度和完成度，以及落地的稳定性进行评分，每次两跳的得分总和就是该轮的得分。
针对这一项目，小冰AI提出了竞技体育国际赛事评分系统。
据悉，该系统克服了以下现实场景的难点：
高强光复杂背景、运动员空中停留时间极短、竞赛项目场地限制等。
这些问题对人类裁判而言，同样是评分中的棘手难题。
接着，这个评分系统会根据运动序列进行预测，进行目标检测、跟踪和识别。
这一过程能够实时反馈。
因此，它可以为每位运动员提供专业的评分建议，帮助他们调整运动姿态。
此外，基于运动员的历史数据，该系统能够追溯训练趋势：
在准确分析运动姿态和聚合运动数据的基础上，整理并提出科学的训练策略，从而有效提升国家队的训练效率。
这又是如何实现的呢？
小冰AI竞技体育国际赛事评分系统的背后，运用的是小冰框架（Xiaoice FRaMewoRk）。
实际上，不仅仅是这次应用，之前所熟知的小冰虚拟人等也源自于这个“通用框架”。
但今天，我们聚焦于这个“竞技体育国际赛事评分系统”。
据介绍，该系统包含四大功能模块：
提升运动认知、改善不良运动姿态、定制化私人教练、个性化用户档案。
人类教练通常依赖观看训练录像，来分析运动员的动作，往往依赖个人经验。
需要注意的是，人类教练和裁判的知识与经验并非完全是结构化数据和显性的系统知识。
还有许多隐藏在口述、言传身教中的非结构化数据和隐性知识。
但通过AI的图像识别和数据分析，可以帮助教练和运动员获得更好的运动认知。
举例来说，小冰的系统能够总结世界顶尖选手在每个阶段的重要比赛特征。
然后将运动员的身体重心、空中姿态、曲线、落地姿态等数据进行记录、标注和训练。
结合人类专业教练和裁判的评价、知识与经验，不断优化模型。
这体现了小冰框架的优势：
不仅在计算机视觉领域的目标检测、跟踪和识别方面出色，还能通过自然语言处理和计算机语音等基础技术，更好地理解和学习人类教练与裁判的知识和经验。
刚才提到，赛事的现场场景中存在诸多困难。
然而，相较于这些技术上可解决的问题，更棘手的是竞技体育要求不能在现场设置干扰比赛的设备。
那么，这又该如何处理呢？
据悉，小冰团队在裁判位置上架设普通摄像头，基于大量训练数据进行模型修正。
之后根据运动序列进行预测，进行针对竞技体育特点的目标跟踪、检测和识别，包括骨架识别等。
值得一提的是，以往的传统骨架模型无法识别冰雪运动员的骨架。
这是因为运动员通常穿着宽松的服装。
而小冰AI竞技体育国际赛事评分系统则成功解决了这一“屏障”。
值得注意的是，由于小冰团队在北京冬奥会测试赛中的贡献，相关成员获得了国家体育总局冬运管理中心授予的先进称号。
而且就在不久前，小冰公司宣布完成A轮融资，估值高达10亿美元。
这也是小冰公司成为新晋独角兽之后的又一成就。
那么在体育竞技之后，小冰还将在哪些领域继续发展呢？
团队表示，将把该技术从竞技体育拓展到大众体育，体育领域也将成为小冰团队继金融、汽车、内容生产后的又一商业垂直领域。
更令人振奋的是，小冰的系统不仅适用于专业运动员，普通滑雪爱好者同样可以使用！
而且它将成为你7×24小时的专属私人教练！
