中国队的第4枚金牌来了！

　　在12日进行的北京冬奥会速度滑冰男子500米比赛中，高亭宇以34秒32的成绩打破奥运会纪录，拿下中国男子速度滑冰的首枚冬奥会金牌，这也是中国体育代表团在本届冬奥会上的第4枚金牌。

　　在这枚宝贵的金牌背后，是运动员、教练员的不懈努力，以及长年累月的科学训练。体育运动中，提高发力、姿态等要素的精准度，是提升训练效率的关键，更对运动表现起到重要作用。但如何指导运动员精准训练？

　　传统的竞技训练一直以来都受到缺少数据的制约，教练通常是通过肉眼观察和个人经验对运动员进行指导。缺少数据，就意味着缺少模型来指导精准训练。

　　随着视频采集和分析技术的发展，通过运动姿态数据处理和运动表现分析对运动员进行训练，已成为可能。

　　英特尔3DAT三维运动员追踪技术就是一个可以精准、实时地采集分析运动员生物力学数据，帮助运动员高效训练的工具。这项技术也被中国速度滑冰队应用于训练中。

　　3DAT利用摄像机拍摄运动员进行训练的过程，而运动员不必佩戴传感器等影响运动效果的装备，系统将视频数据发送到云端，在内置英特尔深度学习加速技术的第三代英特尔至强可扩展处理器上进行分析，直接通过人工智能计算机视觉算法，从视频源中，提取运动员的关键骨骼点信息、身体关键部位的姿态、运动轨迹和位置信息等，并进行三维重建。在三维模型重建的同时生成生物力学数据，输出精准的运动表现分析。这些数据及分析可以帮助教练员制定科学正确的训练方法，为运动员的日常训练提供切实有用的技术支持。

　　在速滑运动员训练过程中，以起跑及直道加速阶段为例。3DAT会从训练视频源中，提取速滑运动员的关键骨骼点信息、关键部位姿态、运动轨迹等进行三维重建，再通过人工智能分析数据，生成运动员生物力学数据的参数集。这些参数集就是对运动员进行评估、指导调整的重要依据。

　　例如，在起跑阶段，通过3DAT技术可以生成运动员的步频、蹬冰时间、悬空和地面时间、膝关节角速度、起跑角速度等一组参数集，这些数据的分析可以了解起跑姿态对速度的影响。

　　而在直道阶段，通过3DAT可以得到核心关节、膝关节、髋关节的旋转角度和角速度，以及运动员的质心的轨迹和加速度，这就可以帮助运动员分析姿态对蹬冰质量和效率的影响。

　　这些数据的积累对于体育科研和运动员训练至关重要。技术人员可以分析一些发挥卓越的运动员的数据，陆续生成一批数据模型，而这些表现优异的数据模型将成为运动员和教练的参考目标和比较对象。

　　这些“黑科技”的加持，让运动员们得以在训练中充分发挥潜力，也为奥运会注入了科技的力量。(完)