運動員們在滑雪賽場上取得了輝煌成績，也讓背后一個名叫“觀君“的虛擬教練獲得了關注。
其實 “觀君”并非人類，而是小冰公司研發的人工智能裁判與教練系統。在此次冬奧前，“觀君小冰系統”(Xiaoice-International Athletic Scoring System,X-IASS)已默默為自由式滑雪空中技巧運動隊服務三年多時間。
小冰虛擬教練觀君(企業供圖)2018年觀君開始學習并掌握空中技巧項目相關知識，于2019年加入空中技巧國家隊，希望通過人工智能輔助提升自由式滑雪空中技巧項目的訓練效率和效果。
要達到上述目標，觀君小冰系統得實現幾個關鍵點：首先是快速評分，其次是量化動作，其三是訓練數據可追溯與可預測。由于空中技巧具有一定危險性，運動員每天訓練量有限，為提升訓練效率，就需要強化運動員對高分動作的記憶。觀君需要針對運動員每一跳，做出專業判斷，與國際裁判計分準則保持高度一致，嚴格判別扣分動作，并對起跳、空中、落地三個階段的全流程動作進行量化，能夠支持運動軌跡、身體姿態、出臺角度、高遠度等多維度指標分析，才能給教練員提供指導依據。與此同時，需要能夠對運動員的每一跳均可追溯，長期累積數據，構建運動檔案，用于科學觀察、預測運動員表現。
僅以動作識別為例，男子運動員出助滑坡時速超過70公里，高度差達15米，整套動作滯空時間僅2-3秒，最高難度的空中翻轉加轉體動作可達8圈，夜間運動員畫面往往與背景融為一體，觀測距離遠達到25米，再加上零下二三十度的嚴寒導致高幀率視頻采集設備難以長時間工作，要打造一個“實時評分、量化動作、可追溯與預測”的人工智能裁判與教練系統，面臨巨大的挑戰。
要想突破這些挑戰，對于小冰團隊來說，也是一場“科技奧賽”。首先是要解決姿態識別問題：第一步，在遠距離拍攝的前提下，克服大場景下復雜背景的干擾，實現對運動員的準確識別；其次自研目標跟蹤算法，在高速運動中實現對運動員的準確定位；更重要的是，通過持續迭代自研姿態識別算法，最終實現對運動員姿態的精準識別，保障了運動員動作與姿態判別的準確性。其次是在訓練數據非常稀少的情況下，如何構建分析模型：基于小冰框架，在小樣本條件下，使用小冰獨有的數據擴增技術，進行冰雪運動場景的模型訓練與數據分析實踐，自研冰雪運動分析模型(XiaoiceCVAnalysis ModelforWinterSports)并用于日常訓練。
突破重重挑戰的觀君不負眾望，擔任虛擬教練三年間，已完成過近萬次評分、五萬多次動作分析，輔助運動員日常訓練效率與提高效果，成為了教練員日常執教的重要助手。
在去年2月舉行的北京冬奧測試賽中，觀君還擔任空技項目的唯一競賽裁判，成功完成了個人預決賽、超級決賽、團體預決賽共44人次執裁，這也是人工智能在全球范圍內首次獨立完成大賽執裁任務。
小冰團隊之所以能夠成功打造出觀君，有兩個前提。其一是一直持續投入底層技術研發，包括自然語言處理、計算機視覺、計算機語音、人工智能創造等技術棧，來保持技術的前瞻性和完整性；其二是與領先的行業客戶和合作伙伴一起攜手，共同打造出成熟、完整、有價值的虛擬人落地應用。
小冰公司首席執行官李笛表示：“小冰將持續與各行業客戶和合作伙伴一起，為億萬用戶創造出永不疲倦、安全可靠、穩定輸出的AI beings。在體育領域，我們計劃覆蓋從競技場內的專業AI教練，到體育資訊主播、賽事場館虛擬員工、校園體育助理、大眾健身教練，乃至運動品牌AI設計師的完整場景?！?/p>
