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AI除了加持護目鏡、鞋墊等滑雪必備用品，也為膝蓋不好的人們提供了參與滑雪運動的機會。

致力于開發人類增強型外骨骼的Roam Robotics公司研發了一款能減輕滑雪者身體負擔的外骨骼裝備機器人Roma。其結合車載傳感器和智能軟件，能預測使用者的轉彎動作，并自動調整膝蓋和四軸支撐。幫助使用者自然運動，保證使用者的人身安全。

外骨骼裝備最早運用于軍事領域，為了提高單個士兵作戰能力而研發，后來擴展至醫學及工業用途。運作原理是根據人的肢體活動來感應、驅動機械關節執行動作，能幫助穿戴者跑得更快、跳得更高、負重能力更強，并為穿戴者提供保護。

滑雪時膝蓋往往承擔較多壓力，Roma利用傳感器來探測滑雪者的動作，再利用氣囊和織物來自動調整膝蓋部位的扭矩。在下坡的時候，Roma還提供一種平衡的輔助設備。當遇到難度較大的轉彎，或想在斜坡上停留時，這個裝置都能幫忙減少肌肉的壓力。如果你已經確定自己下一步要做什么動作，還可以手動進行調整。

算法說：你學會了！制動器：哈哈哈哈哈

和相對成熟的滑雪設備智能化技術相比，滑雪機器人的落地還需要不少時間。

兩年前，韓國平昌冬奧會上舉辦了一場“Edge of Robot滑雪機器人比賽”，由韓國科技公司、研究機構及高等院校所研發的八名參賽機器人共同對戰。這些萌萌的小機器身高介于75至160cm不等，具有類似人體的外形，手拿雪杖、腳踏滑雪板，看起來有點專業。不知是為了保溫還是賣萌，研究團隊還為它們穿上了滑雪服。

這些機器人均搭載了雷達與視覺傳感器，借助攝像機內置的AI視覺系統來判定自身與障礙物間的距離，通過對這些訊息的處理與獨立的動力系統，來操縱“腿部”制動器進行障礙物與目的地鎖定，以及滑行路線、速度的轉換。

對于人類而言，屈膝、轉彎和重心移動皆是熟能生巧的本能反應，但對于機器人來說，模仿人類滑雪動作并自動繪制路徑，是一項極其繁復且困難的工程。

首先遇到的瓶頸是姿態模仿，機器人需要模仿人類滑雪運動員在雪道上滑行和轉向時的姿態，同時能夠對姿態進行相應的控制和調整。對現有的AI視覺分析和大數據技術而言，姿態動作的解析與重心、受力的計算并非難事，但做出來可就不是那么一回事了。

這次比賽的雙板滑雪項目，由于人體姿態和雙足受力是左右對稱且平均的，人體正面對著前進方向，較有利于機器人的分析模仿。但單板滑雪中，人體側向面對前進方向，且在轉彎的過程中會產生前刃和后刃的不對稱反弓，讓機器人更加難以理解和模仿。

其次是平衡問題。相對于人類通過感知和敏銳的神經達到身體平衡，機器人只能通過數據來實現。在脫離摩擦力且有坡度的雪地上，機器人要保持重力、重心位置、支撐力和摩擦力的平衡；轉彎時還要隨著反作用力和離心力的變化隨時調整姿勢保持重心位置。嗯，真是非常考驗機器人（工程師）的實時計算能力與制動能力呢。

啊！我太難了！

第三個難題是路線判斷。滑雪機器人基于視覺傳感器獲取場景訊息，依靠AI視覺識別和視覺學習功能，在滑行過程中，完成對雪道方向、坡度及障礙物的位置識別，從而實時測算出滑行線路，再藉由驅動器控制機器人的關節。但雪地低摩擦環境所帶來的坡度、阻力、摩擦力等變數讓機器人無法像在平常的土地上那樣精確控制前進速度，算法精準度尚有待提高。而冰天雪地的低氣溫也讓一些參賽選手的導航系統失去了作用，讓它們無視障礙物，喜感地直沖終點。

雙足滑雪機器人的制作，涉及冰雪生物動力學、雙足機器人設計、環境感知、姿態控制、路徑規劃、數據計算等多個學科綜合。與雙足步行機器人相比，滑雪機器人行進速度快、雪地環境復雜，對機械結構設計、環境感知以及自主決策提出更高的要求。總體而言，滑雪機器人在比賽中的表現好壞參半，但這場比賽揭示了韓國機器人產業的發展速度。

相較之下，中國對雙足滑雪機器人的研究進度較慢，而為了推進中國冰雪體育與體育科技產業發展，北京延慶滑雪場也將舉行滑雪機器人的障礙滑雪賽－－首屆中國國際機器人競技大賽－冰雪全明星賽。但除了娛樂，滑雪機器人的實際作用與商業價值似乎還需要我們發散一下想象力。

除了速度比拼，滑雪者動作的熟練度與姿態之美也是滑雪比賽的一大看點。自由式滑雪視覺評分系統雖具有“客觀公正”的優點，但并未達到可獨立做出裁決的水平。

由于人工智能掌握的技巧動作是基于人類現有的姿態，通過大量自我學習而獲得。在現有的運算規則下，當參賽者做出尚未出現過的新動作，AI評分系統可能會無所適從。若是完全依靠人工智能判決，無法理解“美感”為何物的AI裁判可能會讓這些技巧動作類運動失去美感與創造力。再者，裁判的判決評分標準本身也是競技體育的魅力之一，少了人工判決的偶然性與懸念，或許會讓比賽不再那么吸引人。

而比起較為小眾的滑雪機器人和To B的小冰視覺評分系統，智能滑雪設備的引進與研發或許才能真正讓國內日益龐大的滑雪運動群體享受到人工智能技術為滑雪運動帶來的價值。