## 巴黎奥运会，让人眼前一亮的AI应用

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天的内容来自于快刀青衣老师主理的AI学习圈。眼看着2024年的巴黎奥运会就要收官了，从运动员的赛前训练、场上的裁判判决以及观众的观赛体验，那这届奥运会算是AI含量最高的一届了。

那么，在今年的奥运会上，有哪些让人眼前一亮的AI应用呢？最近，AI学习圈的主理人快刀青衣老师，从他的视角观察到了很多有趣的案例。来，咱们一起听听看。

有请快刀青衣老师。

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![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2024080615/1849983172276702180/080615.jpeg)

你好，我是AI学习圈主理人快刀青衣。

这段时间全民关注的热点话题，一定就是巴黎奥运会了。这届奥运会，从运动员赛前训练到观众观赛体验，很多地方都用上了AI技术。

随便举几个例子，比如中国跳水队，就用上了百度智能云开发的“3D+AI”系统来辅助日常的训练。这套系统主要通过高速相机来捕捉运动员的各种动作，包括腾空的高度、转体的动作，还有空中翻腾姿势等细节，生成量化分析和评估报告，从而帮助教练和运动员发现问题、改进跳水动作。

再比如三人男篮项目，背后用上了商汤的AI能力。商汤AI通过构建场地三维模型和3D动作捕捉算法，实时解析每位运动员的运动状态和篮球的运动轨迹。另外，教练团队也用AI来分析竞争对手的比赛视频，辅助制定更有针对性的战术策略。

除此之外，我还看到了一个用AI提升观众收看赛事体验的产品。美国电视公司NBC旗下的流媒体Peacock，今年就用AI来生成10分钟的赛事片段清单，这个清单不是单纯汇总昨天都有哪些重量级比赛，这些比赛的精彩瞬间是什么。而是根据你最喜欢的3项运动还有感兴趣的主题来生成，你如果更喜欢看幕后花絮，那在AI生成的清单里，花絮视频可能就会更多。

作为一个承诺带大家追踪AI前沿应用的人，今天我来跟大家分享2个让我自己印象深刻的案例。跟前面提到的几个应用不同，我要讲的这两个例子，落地AI的场景都很小，但能让我们从不同维度感受到AI技术的力量。

作为一个特别关注科技产品的人，我对这届奥运会印象最深的，反而是两名参加射击比赛的选手。一位是拿下十米气步枪金牌的盛李豪，他的装备非常简单，而他的对手，装备从红外线定位仪到滤光片，应有尽有。另一位是土耳其的51岁大叔，穿着汗衫，没戴护目镜等装备，举起手枪气定神闲地开枪，甚至另一只手还悠闲地插在口袋里，简直让人感觉他不是来参加奥运会的，而是来公园遛弯顺便试两枪而已。所以，很多网友都用“学霸一支笔，差生文具多”来调侃这种现象。

然而，作为“文具多”的典型代表，我认为很多科技进步，实际上源于那些被称为“差生”和“懒人”的需求。因为懒得洗衣服，才有了洗衣机。因为懒得走路，才有了汽车、自行车、飞机等交通工具。毕竟像盛李豪和土耳其大叔这样的天才是少数，大部分人都是普通人，能从科技产品的发展中获益。

在奥运会中，田径项目，特别是短跑，总是受到全世界的关注。时间过去了这么久，如果让我回忆2008年奥运会的田径比赛，印象最深的还是刘翔因伤退赛，黯然走下跑道的场景。我甚至记得，当时自己所在的体育中心报道大厅，上百人突然死一样的寂静。

而在这届巴黎奥运会上，我就发现了一家AI初创企业，他们希望彻底改变跑步运动员的训练方式，从而预防顶级运动员受伤。这家公司获得了麻省理工学院（MIT）旗下创新和创业机构——麻省理工加速器的支持。

这家公司的名字叫Striv，他们开发出了一款创新的鞋底，可以追踪到运动员的生物力学数据。这个鞋底由两层柔性电极组成，中间夹有一种特殊材料，可以根据所受的力，产生不同的数值。而且通过纳米结构和其他优化措施，让鞋底变得更加耐用和精确。这恐怕也是这家公司能够进入麻省理工加速器的原因，因为麻省理工在纳米制造等方面有长期研究。

关于这家公司的创始人Axl Chen，我没有查到更多的资料，不过我判断一定是位华人创业者。因为他早期在清华大学的机器人实验室做研究。从那时候起，他的研究方向就是触觉传感器，目标是想办法让这些传感器更加灵活和便宜。

团队不仅使用了新材料，还利用人工智能对收集的鞋底数据，进行分析和建模。创始人在提到人工智能的作用时表示，人工智能可以量化每个人对地面施加的力量，和他们动作的频率。这样我们就可以看到他们的身体姿态是否过度前倾，或者膝盖是否抬得过高。这对于跟踪一个人长时间的训练和进步非常有用。

在聊到团队为什么选择这个方向时，他说，现在有很多产品都在探索视觉和语言，但对他来说，触觉感知的方式更加开放。用触觉传感器加上人工智能，可以打造出非常强大的新产品。

在开发智能鞋底之前，他们最早进入的是VR游戏领域，打造了一双嵌入传感器的鞋子，可以与VR游戏控制器集成，实时捕捉用户的动作。这款产品在全球售出了大约300双。

如果是游戏迷的话，马上就能想象到在“吃鸡”等游戏中，自己可以用真实的跑步，来指挥游戏里的角色。要知道在疫情期间，任天堂的健身游戏环成为现象级产品。如果这种带传感器的鞋子技术成熟，沉迷游戏就意味着每天的步数，可能会达到两万步。再也不用顶着“死肥宅”的称号，每个人都成了跑步达人。

现在这款智能鞋底，已经由美国马拉松选手克莱顿·杨、牙买加田径明星达马尔·福布斯以及前奥运会马拉松明星杰克·莱利等人进行了前期测试。莱利在测试后对这款技术的潜力感到非常兴奋，因为它可以帮助田径运动员改革训练方式，更好地预防受伤。

所以这次巴黎奥运会，会有更多田径专业运动员使用这款智能鞋底。不过，Striv的创始人表示，这并不意味着只有专业运动员才能享受科技的进步。他希望能通过奥运会的专业选手，把产品调试好，然后想办法降低成本，将先进技术带给非专业的跑步爱好者。

之所以要和大家分享这个小项目，是因为他们做AI产品的视角很特别。很多AI产品都从图像、视频、文本数据中训练AI，寻求突破。但是这个例子让我们看到，随着传感器和硬件能力的提升，AI将通过触觉等更多维度的数据来理解这个世界，由此可能激发出更多的应用场景。

当然了，除了在体育竞技相关的场景里拥抱AI，我还看到了一些带有人文色彩的应用。

关注奥运会的朋友都知道，今年的巴黎奥运会，“女性力量”成为了一个关键词。无论是会徽上火焰和女性形象的设计，还是运动员性别比例上，都能看出来这一点。

要知道，100年前巴黎举办奥运会的时候，当时只有5%的参赛运动员是女性。而到了2024年，女性运动员的比例达到了50%，这是一个巨大的飞跃。

奥委会和阿里云前段时间，推出了一个时长8分钟视频短片，片名叫《永不失色的她》，就是利用AI技术复现了3位传奇女性运动员的影像，她们分别是：瑞典的网球传奇苏珊·朗格伦，中国的射击运动员张山，还有首位正式报名参加波士顿马拉松的女性凯瑟琳·斯威策。

AI在历史影像资料的基础上，通过数字化处理、图像去燥、色彩修复等技术，清晰复现了她们比赛时的场景，很多细节都被动态还原了。比如张山，她当时是参加1992年巴塞罗那奥运会。在男女混合双向飞碟射击比赛中击败了所有的男选手，成为首位女性冠军，创造了历史。

还有马拉松先锋凯瑟琳，在1967年，当时的马拉松规则并不允许女性参赛，但凯瑟琳执意想证明女性也可以完成这项挑战。在这个AI视频短片中，你能清楚地看到，比赛途中，一名组委会官员试图强行将她拉出赛道，但她的坚持和她男友的保护下，她成功跑完全程。这件事推动了马拉松赛事向女性的开放。

我觉得这种利用AI技术传播性别平等理念的方式，很有人文关怀精神。我把视频短片的链接放在文稿中了，推荐感兴趣的同学现在就去看一下。

好，今天的奥运AI案例就聊到这里了。之后我会在AI学习圈《快刀广播站》专栏里，持续给大家播报AI领域让人眼前一亮的前沿应用。最后提醒一下大家，《快刀广播站》前段时间进行了一次改版，改版后依旧每天更新1篇。如果你有使用学习计划的习惯，记得点击专栏页面右上角，把课程添加进学习计划。下期见。

【参考链接】

视频短片链接：https://m.cyol.com/gb/articles/2024-07/29/content_4wJ7QBIWlw.html

其它参考链接：

https://www.euronews.com/next/2024/07/26/ai-at-the-paris-2024-olympics-from-discovering-the-next-olympians-to-an-athletes-chatbot

https://olympics.com/ioc/news/intel-unveils-ai-platform-innovation-for-paris-2024

https://www.nature.com/articles/d41586-024-02427-0

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好，内容听完了。

在这里再次向你推荐快刀青衣老师主理的AI学习圈，AI学习圈并不是一门单一的课程，它更像是一所AI学院。里面有很多AI的实用教程，还有各行各业的AI使用高手来跟你分享他们的经验。同时AI学习圈的主理人，也是得到的联合创始人快刀青衣老师，还会在这里跟你分享AI领域的新进展、新应用和新工具。

现在，在得到首页搜索“AI”就能看到AI学习圈的订阅入口，推荐你现在加入。

好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2024080615/1849983217373878260/080615.jpeg)
