2月10日，在北京冬奧會(huì)花樣滑冰男子單人自由滑中，日本選手羽生結(jié)弦如約挑戰(zhàn)公認(rèn)難度最高的花滑動(dòng)作4A（阿克塞爾4周跳），結(jié)果落地時(shí)摔倒，獲得188.06分名列自由滑第三。

最終，羽生結(jié)弦以283.21分的總成績(jī)排名第四，無(wú)緣登上領(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)。

“阿克塞爾跳”是花滑中難度與基礎(chǔ)分值最高的一項(xiàng)跳躍動(dòng)作，“阿克塞爾四周跳”也稱(chēng)4A，目前還沒(méi)有人能夠在正式比賽中完成這一動(dòng)作。

4A意味著選手起跳后需要完成四周半的空中旋轉(zhuǎn)動(dòng)作，用羽生結(jié)弦的話來(lái)說(shuō)，相當(dāng)于跳遠(yuǎn)6米的同時(shí)再旋轉(zhuǎn)1620度。

選手在進(jìn)行跳躍動(dòng)作時(shí)好似一只高速旋轉(zhuǎn)的陀螺，作為普通觀眾來(lái)說(shuō)，動(dòng)作完成度如何，可謂是肉眼難辨。

但在賽后，各界議論最多的并不是羽生結(jié)弦衛(wèi)冕失敗，而是他堅(jiān)持不懈挑戰(zhàn)4A的勇氣與決心。

除了在冰面上不懈努力外，作為早稻田的大學(xué)生，羽生結(jié)弦在2020年畢業(yè)時(shí)的論文是《無(wú)線慣性傳感器動(dòng)作捕捉系統(tǒng)在花樣滑冰運(yùn)動(dòng)中的可行性研究》，旨在通過(guò)AI技術(shù)，助力自己對(duì)跳躍動(dòng)作的進(jìn)一步理解。

在闡述自己的畢業(yè)論文的意義時(shí)，羽生結(jié)弦說(shuō)：

“在花樣滑冰中動(dòng)作捕捉技術(shù)的應(yīng)用范圍能有多廣，未來(lái)又有怎樣的發(fā)展前景，我的論文主要寫(xiě)了這些內(nèi)容?！?/p>

基于3D動(dòng)作捕捉技術(shù)的陸地跳躍研究，羽生結(jié)弦自己戴上動(dòng)作捕捉器，并通過(guò)親自在陸地上跳躍的方式完成了研究3周半跳，也就是3A，將這個(gè)跳躍動(dòng)作數(shù)字化。

羽生結(jié)弦希望自己的研究能在提高選手技術(shù)、開(kāi)發(fā)AI打分等方面，為花滑運(yùn)動(dòng)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

在早前舉行的北京冬奧會(huì)測(cè)試賽中，AI（人工智能）裁判也得到了一定程度的利用。

在自由式滑雪、花樣滑冰等技巧性項(xiàng)目中，AI評(píng)分系統(tǒng)通過(guò)捕捉、記錄運(yùn)動(dòng)動(dòng)作，根據(jù)基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)分。

基于數(shù)字化和3D技術(shù)的AI裁判，可以克服高度、光線等復(fù)雜因素，捕捉在運(yùn)動(dòng)員的細(xì)微動(dòng)作，通過(guò)回放和分解動(dòng)作，還可以在賽前為運(yùn)動(dòng)員提供定制方案。

花滑比賽傳統(tǒng)評(píng)分機(jī)制分為評(píng)分組和裁判組，首先是技術(shù)組通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)錄像判別選手動(dòng)作的加減分項(xiàng)，然后給到裁判組做最終打分。

今年一月，中國(guó)花樣滑冰協(xié)會(huì)與中關(guān)村數(shù)智人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟聯(lián)合發(fā)布自研“花樣滑冰AI輔助評(píng)分系統(tǒng)1.0”。

據(jù)了解，這套系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)算法與深度學(xué)習(xí)方法，可以對(duì)運(yùn)動(dòng)員的整體運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，根據(jù)專(zhuān)業(yè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)視頻數(shù)據(jù)的人體骨骼、形體動(dòng)作進(jìn)行捕捉識(shí)別，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性可視化的比賽評(píng)判。

中關(guān)村數(shù)智人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與數(shù)動(dòng)達(dá)觀科研團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行1.0版本開(kāi)發(fā)時(shí)，還沒(méi)有大量的花樣滑冰數(shù)據(jù)集可供AI學(xué)習(xí)使用，團(tuán)隊(duì)花費(fèi)大量的時(shí)間學(xué)習(xí)了幾百條視頻，進(jìn)行了成千上萬(wàn)條的數(shù)據(jù)標(biāo)注。

滑冰在所有運(yùn)動(dòng)中復(fù)雜度排在前三位，如果AI技術(shù)可以成熟地應(yīng)用在評(píng)分環(huán)節(jié)，那么此后將逐步應(yīng)用到跳水、體操、花樣游泳等多項(xiàng)運(yùn)動(dòng)中。

目前，花樣滑冰AI輔助評(píng)分系統(tǒng)2.0”正在開(kāi)發(fā)中，由AI企業(yè)第四范式提供人工智能算法及平臺(tái)，將引入一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)——3D動(dòng)作捕捉技術(shù)。

隨著虛擬現(xiàn)實(shí)產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展，在元宇宙概念的帶動(dòng)下，3D動(dòng)作捕捉技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于娛樂(lè)、影視、動(dòng)畫(huà)、游戲等領(lǐng)域中。

眾所熟知的電影《阿凡達(dá)》就是全程運(yùn)用動(dòng)作捕捉技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，動(dòng)作捕捉技術(shù)在電影中的完美結(jié)合，具有里程碑式的意義。

其他運(yùn)用動(dòng)作捕捉技術(shù)拍攝的著名電影角色還有《猩球崛起》中的猩猩之王凱撒，以及動(dòng)畫(huà)《指環(huán)王》系列中的古魯姆，都為動(dòng)作捕捉大師安迪·瑟金斯飾演。

在體育賽事領(lǐng)域，3D動(dòng)作捕捉可以克服高度、光線等復(fù)雜因素，捕捉運(yùn)動(dòng)員的細(xì)微動(dòng)作，通過(guò)回放和分解動(dòng)作，幫助裁判對(duì)動(dòng)作細(xì)節(jié)進(jìn)行判別，還可以在賽前為運(yùn)動(dòng)員提供定制方案。

隨著AI、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)不斷演講，兩項(xiàng)技術(shù)融合應(yīng)用遍地開(kāi)花，在科技冬奧理念引導(dǎo)下，AI與虛擬現(xiàn)實(shí)通過(guò)在體育領(lǐng)域的實(shí)踐，將會(huì)得到更多公眾的認(rèn)知度和認(rèn)可度，進(jìn)一步升級(jí)發(fā)展。

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“科創(chuàng)最前線”（ID:kczqxgzh），作者：科創(chuàng)最前線，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

關(guān)鍵詞： 羽生結(jié)弦