「焦慮」的體育教育，「救場」的AI體育

人工智能正邁入一個嶄新的細分時代。

隨著技術不斷成熟，應用日漸規范，以普惠之姿出現的AI，已成為各行各業的關鍵驅動力，其中AI之于教育，是一個令人興奮的話題。

教育事關國家未來的根基，AI技術的應用，在促進教育資源規?；?、公平化、個性化上表現出巨大潛力。

于學生，利用智能學習工具獲得更適合自己的個性化學習體驗，可以更好理解和掌握知識；于教育者，受益于AI，可以通過數據分析和應用教育技術改進教學方法，提高教學質量；于管理者，利用AI分析學生表現和校園運營數據，有助于明智決策，提高教育體系的效率和質量。

近日，中國教育裝備展在天津召開，豐富多樣的AI+校園體育創新應用，展示著體育智能化的果實已褪去前兩年的酸澀，日漸走向成熟。

AI細分時代，體育教育市場的想象空間被放大了

從科幻小說中的未來概念，到被廣泛用于解決各種業務場景下的問題，人工智能行業在過去幾年催生出大量新業務、新市場，這些對現實世界的改變已成為當下最引起人們興趣的話題。

然而，看過帆船比賽的人都知道，在扯了滿帆，順流而下的情勢中，行船者“熟極而流”，再也把不住舵，以至偏離航向，錯失機會者比比皆是。

人工智能在垂直領域的應用是一個明顯的趨勢，但良禽擇木而棲，技術的歸宿在于應用，最重要的便是要擇定應用的領域和方向。

教育與醫療、金融、智慧城市、交通、制造業、農業等領域的發展事關國計民生，是AI應用的大方向。

在AI細分時代，找對優質場景并及早入局者，才能占據先機。

AI之于教育的想象空間極大，根據IDC數據顯示，2023年教育學習場景市場規模達到1102億美元，同比增長4.2%。到2027年，市場規模將超過1500億美元。

這組簡單的數據背后，體育是不容忽視的一部分。

其一，體育強國大目標下，體育場景被越來越重視，政策層面越來越多。

2020年，體育總局、教育部明確將體育科目納入中考計分科目，科學確定并逐步提高分值。如北京最新中考改革方案中，自2024年起將體育總分提高到70分，在530分的總分中占比超過13%。

與此同時，體育與健康的課時占比也在提高，2022年教育部將“體育與健康”課時占比提高到了10%-11%，成為僅次于語文和數學的“第三主科”。

“2020年的時候，我通過羅列和統計政策關鍵詞，發現國家針對校園體育的政策逐年增強，并且語言越來越明確、清晰，預感到未來校園體育會是一個很好的爆發點?！备耢`深瞳智慧體育業務高級產品經理夏鵬飛談及2020年底正式進入校園體育市場，一大原因就來自于政策的強烈信號。

其二，教學效率、個性化教學呼聲高漲，學校向智能化轉型。

過去幾十年來，學校體考和體測場景，配備的多是紅外設備、壓力傳感設備，這些傳統的設備和相應的體育教學方法，無法提供足夠的數據和信息。

隨著近幾年體育教學要求不斷提升，學校迫切需要采用新的技術和方法，來提高體育教育的質量和效率，讓教學更適應每個學生的需求。

其三，智能體育行業走向多元化、細分化，各家從效率、科學性入手，挖掘更多校園體育場景。

“2021年4月廈門教育裝備展，只有兩家公司在做智慧體育相關產品，今年4月南昌教育裝備展，已經有三四十家企業在輸出智慧體育產品?！毕涅i飛對雷峰網 (公眾號：雷峰網) 談及自己的直觀感受。

隨著進入者越來越多，當下的智慧體育市場，大家也在不斷尋找新的場景，除體育上課、體育考試外，企業已幫學校探索出了云上運動會、跨地區的體育PK、體育專項教室、課后330/530 體育專項服務等場景。

總的來說，在AI的細分時代，國內智慧體育市場還遠未到充分競爭階段，大量同類型公司正慢慢引導市場，宣傳新方案，讓智慧體育的概念更多暴露在公眾視野當中。

刻不容緩的技術變革，單絲不成線的AI體育

體育教育為什么需要技術變革？

首先 ，體育設施和師資力量不足的問題，在體育教學領域長期存在，如今智慧體育校園建設的目標，使這些矛盾變得更加尖銳。

盡管國家已開始推出政策，引入專業退役運動員當體育老師，但體育老師的配比依舊遠不如學科類老師。

在測試次數、測試項目、測試器材多樣化的今天，一名體育教師難以兼顧幾十名學生的訓練評估、計劃考核和數據采集。

其次 ，體育學科不同于語文、數學等學科，一大特點是無法留痕。

以北京體育中考為例，仰臥起坐的滿分要求是每分鐘51個，且需符合5條動作規范，包括兩腿屈膝、手不離頭、肩胛骨著地、肘觸膝蓋、臀不離墊。

對于體育老師來說，在極短的時間內憑借肉眼判斷每位學生的每一次仰臥起坐動作是否標準，難度可想而知。

再者 ，體育學科也難達到其他學科類教學的科學化和教學邏輯的秩序化。

體育教師隊伍中，不乏優秀的運動員，但他們通常缺乏語文、數學等學科教師一樣的機會，能通過磨課、帶教等方式，反復策劃課程架構，研究課程內容以及打磨課件。

這些實實在在的難點都說明一個問題，當前的體育教學設備和方法，已不適應新的體育教學要求。

借助人工智能、大數據、機器視覺等技術，為體育教育引入“AI助教”，則能解決上述問題。

當前智慧體育解決方案的現狀如何？

在夏鵬飛看來，智慧體育市場經過兩年多的發展，產品形態已基本確定，各家公司都找準了一條自己的路，從強調效率、科學性入手，專注特定場景。

接下來，對于已經進入和想要進入智慧體育市場的企業來說，都必須直面兩大問題的挑戰。

一方面，是效率和可靠性問題。

部分公司選擇從效率入手，如有的公司去年即推出了能同時記錄五名學生運動鍛煉過程的機器，到今年已升級到一對十；還有部分公司強調科學性、數據多維性，效率不高，但能出具更詳細的運動過程分析，給老師提供更多數據維度做參考。

然而，一味增加攝像頭捕捉的人數，追求表面效率，或沉溺數據維度增多，都不能從根本上解決問題。前者常困于穩定性不足，后者自縛于速度不夠快，都無法在真實的校園體育場景中使用起來。

夏鵬飛認為，真正的高效體現在兩點：“第一系統足夠穩定，不會因人員遮擋，人員穿行或背景人員過多等導致訓練或考試中斷；第二結合場景優化產品，包括流程、界面、使用邏輯、使用方法、不同業務場景功能組合的優化?！?/p>

另一方面，是學校和教師的接受度和觀念問題。

體育的智慧化，不能被簡單理解為拋棄原來的紅外設備、傳感設備，而是要輸出一整套專業的解決方案。

“比如考試前的檢錄，收集學生照片信息如何更便捷高效；考試成績出來后，如何處理申訴等，一系列的流程都需要考慮?！毕涅i飛說。

簡單來說，當企業提供的只是一個個孤立的智能體育產品時，這些產品頂多也不過是一個智能化的體育器材，仍舊可以像籃球、排球一樣被隨時丟到一邊。

只有當企業打通課上教學、課下回溯、課后考試完整場景，并且觸及使用過程中的細枝末節時，才會成為一個專業的教學解決方案，讓老師和學生形成使用習慣，才能讓體育跟上教育信息化改革3.0時代的步伐。

格靈深瞳是如何走進智慧體育校園的？

當知道智慧體育從哪里來，可以明白它的起源和發展背景；當知道智慧體育要到哪里去，才可以規劃方向，制定戰略和計劃。

當下，無論各家企業選擇以何為切入點，最終都會殊途同歸，回歸到教學當中，深入到課堂當中。

基于這一認知，夏鵬飛認為格靈深瞳在教育領域的自我定位是：通過機器視覺技術應用，幫助學校更好開展體育教學和訓練。

為了實現這一定位，格靈深瞳的戰略也被拆分為兩步。

第一步，在考試這根指揮棒下，針對最迫切的分數提升需求，篩選出一批最?？嫉捻椖?，先針對這些項目進行產品設計和研發；

第二步，持續優化數據分析、智慧化決策、數據挖掘等功能，將產品下沉到體育教學和體育訓練市場。

踐行這兩個步驟的過程，十分考驗企業的綜合競爭力。

格靈深瞳爭取到了寶貴的時間窗口。

“系統設計、產品穩定性等問題友商花時間也可以搞定，格靈深瞳的優勢在有非常強的時間窗口，因為做的時間足夠長，認知足夠清晰?！毕涅i飛向雷峰網介紹。

2020年底，格靈深瞳完成和國家競技隊的合作后，正式進入智慧校園體育市場。而在次年4月于廈門舉辦的教育裝備展上，同一個賽道，只有兩家公司在做。

算法基因是包括格靈深瞳在內“AI+體育”類公司的一大優勢。

“市場上很多公司沒有真正從技術底層考慮，對場景所使用算法的理解不足，導致無法突破技術邊界，制約了產品場景的規劃和場景的設計?！毕涅i飛認為，長遠來看，企業的生存狀態，很大程度上來源于是否理解和掌握底層算法。

格靈深瞳是從金融場景、安防場景中生長起來的，通過過去十年在各種場景的沉淀，已經打磨出一套成熟算法，能夠保障復雜場景下，穩定跟蹤人體運動軌跡。

這一能力十分匹配智慧校園體育場景，一方面，體育運動最重要的不是結果，而是過程，因此穩定跟蹤和清晰呈現十分重要；另一方面，校園體育場景遠沒有金融、安防場景復雜，技術的遷移其實也是技術的向下兼容。

此外，從技術到應用的價值轉換，不僅要從大處著眼，還需要解決許多具體而微的問題。

比如，目前的體育中考并沒有一套統一的規范和標準，需求零散且多種多樣，因此需要梳理出那些通用的需求；再比如面對真偽需求相互摻雜的情況，用戶調研不僅要聽其言，還要觀其行，最后再到真實場景中反復驗證。

上述戰略、優勢，面對和解決的問題，可以從格靈深瞳在中國教育裝備展重點展示的四款智慧體育產品來看。

首先是兩款具備數據捕捉、圖像識別和呈現功能的產品。

深瞳阿瞳目體感互動系統 的主體是格靈深瞳自研的智能雙目姿態相機，將其插到任意一款屏幕上，就能將屏幕變成一款具有交互屬性的人工智能教具。

其AR與運動的結合主打交互和娛樂，能讓學生在玩中鍛煉體能素質，主要面向低年齡段學生的課后服務、課上自由訓練、課間活動場景。

深瞳阿瞳目體育訓考系統 由傳統安防相機和小型前端視頻設備組成，主打高效使用，流程簡單。

可以記錄學生的運動鍛煉過程，并給出一份詳細且帶有可視化渲染視頻的報告，輔助教師提高教學效率。

上述兩款產品的數據分析能力，則來自于格靈深瞳內部稱之為“AI體育大腦”的 深瞳阿瞳目體育大數據系統 。

在這個平臺上，可以對學生的身體素質、訓練過程、考核結果等多個維度進行分析并生成分析報告。

大而觀之，可幫助老師深入教學場景、備課場景、考試場景以及教學成果回顧，剖析存在的問題；小而用之，可快速搭建一場隨堂模擬考試。

最大的看點是格靈深瞳最新發布的邊緣計算產品 深瞳運動寶盒 。

不僅能高精準識別，內置多種AI算法，支持各類算法的納管、組合，一鍵管理其他設備，還具備計算性能強、形態適應性強、輕量化、低功耗、靈活易用等特點。

換言之，深瞳運動寶盒的核心是輸出底層算法能力。一方面，作為技術方案提供商，能同其他類型算法組合使用，幫助客戶搭建自有產品和方案，大家互利共贏；另一方面，作為解決方案提供商，能服務于格靈深瞳自有的解決方案。

隨著深瞳運動寶盒的推出，格靈深瞳在教育領域的產品布局，更加全面且明晰。

結語

展望未來的智慧校園體育，智能設備將在校園中廣泛使用，由數據驅動的決策將帶來更個性化的體育教育。

但不可否認的是，當下智慧化解決方案進入體育教育領域，還需解決不少難題。

如面對行業需求定制化、碎片化，長尾需求較多的特點，如何梳理出一套標準的智慧體育實施路徑；各家在商業模式上如何更加清晰；AI +教育的團隊如何快速加深行業理解的深度。

在夏鵬飛看來，接下來各家的比拼重點在三個方面：“一是系統上的穩定和流程上的高效；二是保障精度的同時增加識別人員數量；三是抓住越來越多過程類評價和大范圍考核項目的機會?！?/p>

對于格靈深瞳來說，逃離表面效率的競爭，明確自身優勢和戰略打法，而后源源不斷輸出造血能力，快速的迭代產品，才能真正走得長遠。

對于產業來說，格靈深瞳在智慧校園體育產品上的探索，既是AI+智慧校園建設的一部分，也是人工智能進一步深入細分領域的一個證明。

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