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來源： ＠首席數智官（ID：shouxishuzhiguan）

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今天我們要給你講的是：沖擊4A跳失敗的羽生結弦，與花樣滑冰賽場上的人工智能技術。

2月10日，在北京冬奧會花樣滑冰男子單人自由滑中，日本選手羽生結弦如約挑戰公認難度最高的花滑動作4A（阿克塞爾4周跳），結果落地時摔倒，獲得188．06分名列自由滑第三。

最終，羽生結弦以283．21分的總成績排名第四，無緣登上領獎臺。

“阿克塞爾跳”是花滑中難度與基礎分值最高的一項跳躍動作，“阿克塞爾四周跳”也稱4A，目前還沒有人能夠在正式比賽中完成這一動作。

4A意味著選手起跳后需要完成四周半的空中旋轉動作，用羽生結弦的話來說，相當于跳遠6米的同時再旋轉1620度。

選手在進行跳躍動作時好似一只高速旋轉的陀螺，作為普通觀眾來說，動作完成度如何，可謂是肉眼難辨。

但在賽后，各界議論最多的并不是羽生結弦衛冕失敗，而是他堅持不懈挑戰4A的勇氣與決心。

除了在冰面上不懈努力外，作為早稻田的大學生，羽生結弦在2020年畢業時的論文是《無線慣性傳感器動作捕捉系統在花樣滑冰運動中的可行性研究》，旨在通過人工智能技術，助力自己對跳躍動作的進一步理解。

在闡述自己的畢業論文的意義時，羽生結弦說：

“在花樣滑冰中動作捕捉技術的應用范圍能有多廣，未來又有怎樣的發展前景，我的論文主要寫了這些內容。”

基于3D動作捕捉技術的陸地跳躍研究，羽生結弦自己戴上動作捕捉器，并通過親自在陸地上跳躍的方式完成了研究3周半跳，也就是3A，將這個跳躍動作數字化。

羽生結弦希望自己的研究能在提高選手技術、開發AI打分等方面，為花滑運動的發展做出貢獻。

在早前舉行的北京冬奧會測試賽中，AI（人工智能）裁判也得到了一定程度的利用。

在自由式滑雪、花樣滑冰等技巧性項目中，AI評分系統通過捕捉、記錄運動動作，根據基礎標準進行評分。

基于數字化和3D技術的AI裁判，可以克服高度、光線等復雜因素，捕捉在運動員的細微動作，通過回放和分解動作，還可以在賽前為運動員提供定制方案。

花滑比賽傳統評分機制分為評分組和裁判組，首先是技術組通過現場錄像判別選手動作的加減分項，然后給到裁判組做最終打分。

今年一月，中國花樣滑冰協會與中關村數智人工智能產業聯盟聯合發布自研“花樣滑冰AI輔助評分系統1．0”。

據了解，這套系統采用計算機視覺技術算法與深度學習方法，可以對運動員的整體運動軌跡進行實時追蹤，根據專業評分標準，對視頻數據的人體骨骼、形體動作進行捕捉識別，實現穩定性可視化的比賽評判。

中關村數智人工智能產業聯盟與數動達觀科研團隊在進行1．0版本開發時，還沒有大量的花樣滑冰數據集可供AI學習使用，團隊花費大量的時間學習了幾百條視頻，進行了成千上萬條的數據標注。

滑冰在所有運動中復雜度排在前三位，如果AI技術可以成熟地應用在評分環節，那么此后將逐步應用到跳水、體操、花樣游泳等多項運動中。

目前，花樣滑冰AI輔助評分系統2．0”正在開發中，由AI企業第四范式提供人工智能算法及平臺，將引入一項關鍵技術——3D動作捕捉技術。

隨著虛擬現實產業向前發展，在元宇宙概念的帶動下，3D動作捕捉技術已經廣泛應用于娛樂、影視、動畫、游戲等領域中。

眾所熟知的電影《阿凡達》就是全程運用動作捕捉技術來實現的，動作捕捉技術在電影中的完美結合，具有里程碑式的意義。

其他運用動作捕捉技術拍攝的著名電影角色還有《猩球崛起》中的猩猩之王凱撒，以及動畫《指環王》系列中的古魯姆，都為動作捕捉大師安迪·瑟金斯飾演。

在體育賽事領域，3D動作捕捉可以克服高度、光線等復雜因素，捕捉運動員的細微動作，通過回放和分解動作，幫助裁判對動作細節進行判別，還可以在賽前為運動員提供定制方案。

隨著AI、虛擬現實技術不斷演講，兩項技術融合應用遍地開花，在科技冬奧理念引導下，AI與虛擬現實通過在體育領域的實踐，將會得到更多公眾的認知度和認可度，進一步升級發展。

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       原文標題 : 羽生結弦如何用人工智能技術指導自己沖擊4A跳？