圖說：AI正在競技運動中大顯身手 采訪物件供圖 下同
21:15。當中國三人男子籃球國家隊戰勝強大的塞爾維亞隊時，上海體育大學運動競技學院籃球專案負責老師張銘鑫露出了笑容：「這是一場典型的以弱勝強的比賽，我們團隊AI技術幫助了中國隊，對對手‘了如指掌’。」
三人籃球奧運歷史上是一項新興的專案，今年是這個專案第二次設立於奧運舞台上。在備戰過程中，由上海體育大學張銘鑫團隊牽頭，攜手上海人工智能實驗室和商湯科技，致力於將人工智能技術套用於三人籃球的訓練和比賽中。透過深度分析訓練和比賽數據，提供個人化的訓練建議，不僅能提高訓練效率，還能在傷病預防和體能管理方面取得成效。大賽正式開始，張銘鑫和他的團隊成員共13人，其中博士後1名、博士2名、碩士10名，一同來到了巴黎助陣。
AI是如何在競技運動中大顯身手的？張銘鑫介紹，透過比賽現場的攝像器材，雙方運動員的競技狀態、跑動數據甚至是疲勞情況，AI都能及時掌握全部數據並迅速處理分析，提醒教練及時調整戰術，為贏得比賽「加分」。「AI的數據表明，塞爾維亞是支強隊，攻守平衡，按傳統的攻防套路，中國隊很難贏下比賽。經過參加AI的數據分析，教練采用了以攻為主、背水一戰的戰術，收到奇效。」
傳統數據從何而來？今年2月和3月，團隊集中精力收集並整理了大量與三人籃球相關的素材和數據，包括前人研究文獻及世界杯及東京奧運會等比賽影片。透過對這些素材進行行為標註，進而進行動作編碼辨識，為演算法累積提供了豐富數據。
團隊累計采集並處理了超過300場的比賽與訓練影片數據，獲得了豐富的三人籃球運動員表現數據，探索並初步構建了世界高水平運動員在比賽中的負荷水平、跑動特征以及「體-技-戰」表現模型，後續深度分析和數據驅動決策提供了堅實的基礎。
團隊還利用采集到的大量數據，持續最佳化運動表現監控演算法。透過上百場次比賽訓練影片進行行為標註和動作編碼辨識，不斷提升演算法的精度與效率。經過多次叠代開發，自研演算法在辨識運動員行為和評估運動學數據已經達到國際領先水平，並進一步向自動化、即時化進行開發和改進。
昨晚，中國三人女籃連續面對澳洲、西班牙兩支勁旅。張銘鑫和團隊成員們持續奔波於賽場內外，給予教練員最完整的數據資料，「隊員們的狀態好不好？什麽樣的隊員配合效率更高？等等。我們希望幫助教練做出最正確的選擇」，張銘鑫表示，AI當然不能保證場場比賽能贏，但，推廣數據驅動的訓練和比賽策略，一定能提升中國運動隊競技水平，並助力在國際賽場上取得更加輝煌的成績。
新民晚報記者 張炯強
