四屆元老，一騎絕塵！

2月16日晚，伴隨一條完美的弧線，老將齊廣璞在本屆冬奧會上首次拿出5。0的高難度動作，以129分的高分力壓群雄，拿下金牌！

同樣，四戰冬奧終圓夢還有一人，那便是徐夢桃。

2月14日晚，31歲的徐夢桃終於在自家門口奪得了冬奧會冠軍。

在女子空中技巧決賽中，她選擇了難度係數4。293的動作，在空中完成3個連續360度轉體的動作後，穩穩落地。

這一跳，徐夢桃得到了108。61的高分，贏得了屬於自己的第一枚奧運金牌，也為中國隊創造了歷史。

從1994年至今已是28年，期間中國隊總共8次參加冬奧會自由式滑雪女子空中技巧專案，然而此前，每次都與金牌失之交臂。

而本屆冬奧會，中國自由式滑雪空中技巧專案取得了2金1銀的歷史最佳成績。

隨著一枚枚冬奧雪上專案獎牌的落袋，中國隊正在創造新的歷史。自北京冬奧會申辦成功以來，透過多年備戰，中國冰雪運動實現了跨越式發展。

要知道，齊廣璞、徐夢桃，以及每一位運動員的背後，都有教練在負重前行。

比如自由式滑雪空中技巧，背後便有一個默默工作了三年多的教練。

如今，這位小哥哥現身了。。。。

他叫「觀君」，不僅是教練，也是一位裁判。

值得注意的是，「觀君」並非人類，而是一個人工智慧裁判與教練系統。

觀君？冠軍

既是虛擬教練，還是專業裁判，有這麼厲害？？？

這就一起看看「觀君」的本領。

首先，觀君是人類歷史上首位在空中技巧正賽上執裁的AI裁判。

想要正式加入裁判員的行列，不僅需要熟練掌握相關的知識，而且還需要能準確識別運動員的動作。

就拿動作識別來說，男子運動員的出助滑坡時速超過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；到了夜間，運動員的畫面往往與背景融為一體，觀測距離遠達到25米。

不過，這可難不倒觀君。

自2018年誕生起，觀君就開始學習空技專案的知識了。

經過將近3年多的不懈努力，終於在2020年12月開始了長期隨隊訓練。

期間他持續累積著訓練資料，並不斷地提升自己的能力。

觀君也從最初僅能實現空中動作評分，迅速提升到覆蓋起跳、空中、落地三個階段的全流程評判工作。

而這個過程，對於小冰團隊來說，堪稱一場「科技奧賽」。

首先，是解決姿態識別的問題：

在遠距離拍攝的前提下，消除了大場景下複雜背景的干擾，實現對運動員的準確識別；

利用自研的目標跟蹤演算法，在高速運動中實現對運動員的準確定位；

透過持續迭代自研姿態識別演算法，實現對運動員姿態的精準識別，保證運動員動作與姿態判別的準確性。

其次，在訓練資料非常稀少的情況下，又該如何構建分析模型呢？

為此，團隊使用小冰獨有的資料擴增技術，進行冰雪運動場景的模型訓練與資料分析實踐，自研冰雪運動分析模型（Xiaoice CVAnalvsis Model for Winter Sports）並用於日常訓練。

終於，在2021年2月的北京冬奧會測試賽上，觀君完成了17日、19日和20日三天的共八輪比賽的獨立執裁。其中包括個人預決賽、超級決賽、團體預決賽在內的全部44人次的裁判工作。

在嚴寒環境下，觀君穩定實現了每跳次的實時計算評分。

而觀君也成為了人類歷史上首個全程獨立執裁的人工智慧裁判。他的執裁水平也得到了國際雪聯、冬奧組委、國家體育總局冬運中心的一致認可。

要知道，這對於專業的人類裁判來說，都是一個不小的挑戰。

對於觀君來說，在做裁判的同時，自然也擔起了自由式滑雪空中技巧專案「虛擬教練」的職責。

觀君甚至還創下了AI全程協助訓練並奪金的首個案例。

背靠完備的小冰框架，觀君在日常訓練中就能夠完成對運動員每日訓練動作的分析。

在每次訓練完成之後，運動員和教練都可以根據觀君的記錄，對整個過程進行復盤和討論。

他以教練視角，提供運動軌跡、身體姿態、出臺角度、高遠度等多維度的指標分析。

同時，還能指出哪些動作是失分動作，並篩選出當日最佳動作，為隊員追溯每一跳創造客觀條件，從而有效提升訓練效果。

此外，嚴格遵循「公平、公正、公開」原則的觀君，還協助冬運中心從各省隊選拔了冬奧試滑員6名。

該選拔測試基於氣墊模擬場景，觀君透過雪場落地模型模擬分析出氣墊落地結果，計算落地過程中的姿態變化並提供精確的評判結果。

你肯定會好奇，「觀君」是如何做到的？

3年前秘密上線

其實在此次奪金前，「觀君小冰系統」（Xiaoice-International Athletic Scoring System， X-IASS）作為保密專案，已默默為自由式滑雪空中技巧運動隊服務3年多時間。

觀君依託小冰全球領先的計算機視覺及完整框架技術，首創了「小樣本、大任務」的冰雪運動分析模型（Xiaoice CV Analysis Model for Winter Sports），為教練員和運動員提供實時、專業的評判及指導意見。

由於空中技巧具有一定的危險性，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。

針對運動員每一跳，觀君都會做出專業判斷，與國際裁判計分準則保持高度一致。

嚴格判別扣分動作，並對起跳、空中、落地三個階段的全流程動作進行量化，支援運動軌跡、身體姿態、出臺角度、高遠度等多維度指標分析，給教練員提供指導依據。

此外，該系統還基於長期觀測資料，為每位隊員建立了專屬運動檔案，用於追溯每一跳的動作細節，聚合呈現長期訓練效果，輔助制定科學訓練計劃。

此外，觀君還具備完整的虛擬人類（AI being）特徵：包括外貌、聲音和獨特的性格等。

透過小冰深度神經網路渲染技術（XNR），觀君擁有與其專業特徵相吻合的人類生物學特徵。

虛擬教練的專業能力沒得說，再加上帥氣的外表，足以給觀君打上滿分。

據透露，小冰團隊之所以能夠成功打造出觀君，有2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、人工智慧創造等技術棧，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夥伴一起攜手，共同打造出成熟、完整、有價值的虛擬人落地應用。

那麼，我們該如何評價虛擬教練「觀君」的表現？

冬奧會上的AI beings

近一年來，人工智慧技術已越來越多地參與到競技體育中。「科技冬奧」也成為北京冬奧會上一大亮點。

各種黑科技能夠在北京冬奧會上大放異彩，其實早有準備。

2016年，在北京冬奧組委統籌協調下，科技部會同國家體育總局、北京市、河北省等有關部門和地方制定了「科技冬奧（2022）行動計劃」圍繞「零排供能、綠色出行、5G共享、智慧觀賽、運動科技、清潔環境、安全辦賽、國際合作」等8個方面統籌設計重點任務。

正如前面所提到的，觀君早在2018年便開始學習空中技巧專案相關知識了，2019年加入國家隊默默服務了三年。

此次奪金，是人工智慧在全球頂級賽事中全程參與訓練，並輔助取得金牌戰績的首個案例，具有里程碑意義。

與此同時，還標誌著人工智慧系統在競技體育領域，已邁入切實成果落地階段，有望在未來不斷普及，擴充套件至更多體育領域。

至此，競技體育的人工智慧時代已經降臨。央視還點評道，這是「一塊頗具科技分量的金牌」。

小冰CEO李笛表示，「很高興「觀君」能有幸參與書寫冬奧雪上專案的歷史，這是體育產業邁入人工智慧時代的新一步。」

其實，助力科技冬奧的小冰AI being還有一位叫「馮小殊」。

「馮小殊」的原型，是中國天氣主持人馮殊，也是電視機裡《天氣預報》節目觀眾熟識的主持人。「馮小殊」的加入，也為這場「科技冬奧」貢獻了一份來自AI的力量。

在北京冬奧會期間，「馮小殊」會持續播報「冬奧公眾觀賽氣象指數」，內容涉及戶外觀賽人體感受、健康提示，包括體感寒涼指數、穿衣指數、感冒指數等氣象指標。

他為觀賽人群及時傳遞戶外場館精細化氣象指數服務資訊，為公眾健康、安全觀賽提供氣象條件參考依據。

不論是「觀君」，還是「馮小殊」，他們都是小冰框架內的AI beings。

未來，在體育領域，我們還將會見到更多的AI beings。

小冰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。

所以，敬請期待～