摘 要
随着社会经济的飞速发展，人们对健康的需求也随之提高，对体育训练开始重视起来，而在2016年人工智能AlphaGo击败人类职业围棋选手后，也走进了大众的视野，在传统的体育训练方式已满足不了人们的需求的情况下，基于人工智能的体育训练展现出了巨大的优势，二者融合是大势所趋。因此有必要对人工智能在体育训练中的应用进行研究。现在人工智能在体育中进行了一些应用，但上升空间还有很多，人类的需求还远远无法满足，体育训练作为不断挑战人类极限，激发人潜能的科学工程，将随着大数据和人工智能技术的发展而不断深化拓展，其水平表现在于日益向精细和精准的方向发展，这将是架构起人类体能与健康的一条重要枢纽。
人工智能是当下社会发展的潮流，本文以体育训练为切入点，探讨人工智能在体育训练中的应用。本文首先由人工智能入手，介绍人工智能概念，国内外研究现状，而后介绍基于人工智能的体育训练研究的内容与思路，随后，由三个方面进行研究，第一，人工智能在体育领域中应用的现状及问题；第二，基于人工智能的体育训练的相关数据标准和算法；第三探讨人工智能在体育训练的具体应用，第四，分析基于人工智能的体育训练面临的困境与挑战。其中不仅阐述了人工智能应用于体育训练带来的益处，也提出了不足，比如，信息采集对精准训练提供依据，同样也有泄露隐私的风险；算法能制定训练方案，但也可能出现异常。
体育训练有了人工智能这个强大的驱动力，相信体育训练会发展到一个新的高度。体育训练智能化，让人们期待，同样也会带来一些不可避免的问题，但只要不断去克服，不断去完善，相信人工智能会更好的服务于体育训练，造福人类。
关键词：人工智能，体育训练，数据标准
第一章 绪论
人工智能，简称人AI。研究与开发模仿、发展人类智慧应用理论、方法、技术的系统，这是一种新的技术科学。
人工智能是计算机的一个分支，它试图了解智能的本质，创建一个新的智能机器，能够像人类一样做出反应。自从诞生人工智能以来，其理论和技术已就不断地得到发展和应用。[]
在当代人工智能是社会发展的重要工具之一，已经开始广泛应用于各行各业，比如购物、居家、出行、工业生产等，为人们的生活带来了巨大便利，也为经济的发展注入新的活力，成为了世界各国加快研究步伐的一个新的领域。
受人工智能的影响，体育领域也开始引入人工智能，最典型的是在体育竞赛的判分中采用各种高科技手段来减少人为误判的可能，保证了体育的公平公正性。另外，人工智能在体育方面的发展也起着不可或缺的作用。
目前，在体育训练过程中，大部分采用教练现地进行观察训练动作并给予实时指导的方式进行，或者采用录像设备保留训练的视频 ，而后在训练完成后，教练再根据视频和问题进行纠正指导，大多数训练人员只能靠自己的判断和收获再去训练，从而使得训练的效率大大下降。因此许多教练将通过开发大量数据和智能技术来加强体育教育与健康。本课题将分析国内外智能体育的趋势，探索智能体育的变革和应用，并展望智能体育的未来。
近年来，我国越来越多的人加入到体育训练，认识到体育训练对提高健康水平，增强自身体质的重要意义，可是有相当一部分人通过体育训练，所得成效不大，有些人不仅没得到很好的成效，而且还会适得其反，甚至还会遇到一些困难，身体会留下一些因训练不当，错误的训练动作，错误的训练方法等一些原因所造成的训练伤，这是我们经过酣畅淋漓的体育训练后所不想得到的。究其出现此类现象的原因：一是因为很多人缺乏很多相关知识；二是没有正确的进行投入分析，导致不准确的训练方法浪费了我们的时间和精力，使体育训练者与付出的时间精力不成正比；三是对人工智能助力体育训练没有能够很好的实现。这就要求我们
对人工智能领域对体育领域的帮助要发挥更大的作用，要加大在这一方面的研究力度。
在以现代人工智能技术为支撑的科技变革中，对我们训练水平的提高有着举足轻重的作用，体育训练已经不是一种简简单单、毫无章法的自发行为，而成为人工智能科学辅助下合理规划的自觉行为。通过大量的训练数据来建立模型，不但能够帮助提高训练效率，并且可以通过智能监测，为训练者提供实时提醒，使训练者明确自己的训练任务和目标，了解训练后得到的大概效果，进而有效促进体育训练者的积极性，从而不断提高自身素质，充分体会体育训练对自身身体机能积极作用。
1.1 人工智能的研究现状
从1956年人工智能出现以来，经历了60多年的发展历程，取得了不俗的成效。人工智能能够识别和处理语言，图像，深度研究等等，虽然在目前这个阶段，人工智能与人类智慧不能相提并论，但在模拟了创造人类良知和思想的过程之后，也可能引发类似于人类思想的简单的思考，而未来在某些方面甚至可能超越人类智慧。我们必须关注人工智能的发展和应用带来的问题，并不断寻找解决办法，方便人工智能进入工作和生活。
1.1.1 国外研究现状
人工智能在国外的研究进行的很早。自从成立以来，许多学术界人士进行了相关的研究。
Hubert L.Dreyfus区分了四类智能活动，在《计算机不能做的事》这本书中体现。他认为人工智慧是有限的。他提到了人与计算机结合的概念，强调人与计算机相结合可以实现任何人都无法单独实现的目标。[]
McCarthy和Hayes1969年，第一次提出了人工智能的事情但是这个设想只是一个很简单的框架，即很难根据情景对世界进行评估。简单的框架造成人工智能的哲学困境。[]
D.Dannett在其《认知论：人工智能框架问题》的书 里面讲这是一个严峻的问题，原则上是可以理解的。但是，几代哲学家忽视了这一框架，直到它出现在人工智能研究中，还没有得到解决。描述为一个静态的事物涵盖了广泛的领域。有四层框架：表面语法框架、表面语义框架、专题框架和叙述框架，这大大有助于人工智能的发展。但是也觉得这对于人工智能是一个大的挑战。[]
Bostrom认为，人在不久的将来，工业智慧可能是由超认知智慧产生的，超认知智慧不仅有益于人类社会，还引发了人类生存危机。从一般的智力角度来看，这种新的超级智能可能是非常强大和无法控制的。人的大脑具有某些功能，而这些功能在其他动物大脑中是不可用的。正是人类有这些独特的功能才能够在行动中占据主导地位。
早在1942年，艾萨克·阿西莫夫就提出了三部著名的机器人法则，这三部法则被学术界接受为人工智能研究的原则。在他看来，机器人应该遵守三条法则，即他们不应伤害人类，也不应袖手旁观，眼睁睁地看着人类遭受痛苦；机器人必须在遵守第一条规则的基础条件下，听从所有人的命令；在遵守第一和第二定律的情况下，机器人必须全力以赴保全自己。[]
杰拉德·雷根(Gerard O’Regan)认为，在开发人造机械时，有许多道德问题需要考虑。他认为，人造智能的长期目标是创造一种思想、智慧、良知、学习的机器。在自由意志和道德方面，人工智慧有着深刻的哲学问题，这些理论是由休伯特·德雷福斯和约翰·希尔制定的，而且也必须尽快解决伦理问题。[]
罗伯特·博格(Robert Bogue)机器人的伦理问题可以通过设计伦理算法的方式去改良和升级机器人。他分析了各种机器人的伦理算法，同时考虑到它们在战争和保健中的特殊作用，其中军用无人驾驶航空器和保姆之类的问题讨论非常广泛它们引起了许多哲学问题，如道德、真理和欺诈，这些问题可以通过改进包括道德原则在内的软件算法来解决。肯尼斯(Kenneth Kernaghan)他认为，大规模使用机器人或增加未来机器人的比例会造成重大的伦理问题。综上所述，研究人工智能应用主要偏向于人工智能超越人类智能，对人类社会未来带来的负面影响。
1.1.2 国内研究现状
虽然我们对人工智能的研究比国外要晚，但许多研究人员都研究了人工智能，并取得了理想的结果。
郑祥福认为，知识的本质是人工智能学习的前提。认知，一方面，是自然化的，另一方面，是日常生活化的。“知识的归化是模拟人工智能的基础和先决条件，日常知识的模拟是以归化为基础的。”目前，人工智能的哲学是解决四个问题：人工智能的意图，人工智能的框架，人工智能行为的背景和日常感知。
毛文宾和高新民认为意图是人工智能发展的一个不可替代的组成部分。意图是区别人类智能与人工智能之间的特征，它反映了身体和心理的内在和外部特征。从产生人类良知的机制和计算机模拟的角度来看，发展人工智能是一个具有价值的方向。[]费多益指出实现人工意识的关键在于意识的形成必须具备几种能力，包括立场的识别能力、过去事件的识别能力、行为的识别能力、思维能力、预测能力、计划能力、情感感知能力，人的意向性和自我意识的重要性是不可跨越的边界。[]张善信认为人工智能是一种人造智能，具有独特的载体、资源和工作条件，必须开发出具有自己独特特征的指纹识别的方法和系统，但这并不意味着它可以完全等于人类智慧。钱铁云认为现有的计算表达式的算法无法实现推理，因此人工智能不可能赶超我们人类。
由于非语言系统的局限性和思维形式的不完善，计算机只能在某些逻辑问题上超越人类，李锦峰和腾福星他们认为，基于人工智能的机器人机的对话是一种人们之间聊天的形式化描述，它构成了一个主客体结构，这将对《自然辩证法研究》一书中的许多伦理观造成负面影响，人工智能不但推动人类社会向前，而且将人工智能的伦理问题带给了人类社会。人工智能一直希望能找到一种人类思维方式，如果人类大脑完全被破解，人类大脑的学习能力的特殊性将不存在，人工智能不能忽视人类思维意识是人类生存的永恒标志，如果人工智能有思想，将给人类生存带来巨大挑战。
鲁迅认为，情感是一种特殊的思维方式，情感是大脑中不同模式识别的独特表现形式，因此人工智能也可以用来表达情感。
王东浩认为人工智能所引发的伦理冲突的主要原因是人工智能是人类设计的人工智能，每个人都有不同的设计思想不同的道德。
此外，人工智能伦理设计系统采用自上而下、自下而上的体系，人工智能的广泛应用，使得人工智能产生一些伦理道德问题。当今的成人智能系统没有成功地实现，而人工智能中的道德推理却在缺乏道德规范的情况下，人工智能容易陷入许多陷阱，这是人类要注意的问题。
孙振杰认为人工智能的发展带来了人工智能进化、转化、退化、蜕化、黑化等五个方面的问题，在一定范围内具有识别材料和场景的能力，因此在此基础上产生一些情感是不可避免的。
总之，我国许多学者研究了人工智能的影响，如伦理冲突、人工智能超越人类智慧。
1.2 研究的主要内容和思路
1.2.1 研究内容
本文主要研究内容包含以下四部分。第一，分析人工智能在体育领域发展现状及趋势。第二探讨人工智能在体育训练运用中存在的问题及其成因。第三探讨人工智能在体育训练中的关键指标及应用实践。第四从信息安全角度分析人工智能在体育训练运用中的需要规避的风险。
1.2.2 研究思路
本文以文献研究法为主，结合具体体育训练相关内容，将体育训练置于人工智能背景下进行分析，从而得出人工智能在体育训练应用中发展的方向。
第二章 人工智能在体育领域研究的现状及分析
2.1 人工智能在体育领域的发展现状
人工智能技术与体育的融合程度不够深，基本上是因为其他领域的应用比较成熟，以辐射的形式扩展到体育领域，但更多的是在竞技体育或辅助体育项目，在体育领域，人工智能的应用主要体现在以下几个方面。
第一，计算机技术的引入对体育赛事的发展发挥巨大的影响，特别是在体育赛事的应用上，可以满足公众观赏体育赛事的要求，也体现体育赛事的客观公正。例如，目前的鹰眼系统，在高速运动中使用不同角度的高速摄影机来追踪网球或排球的飞行轨迹，以评估其准确的落点，进行足球项目时，电子实时判罚系统能够准确地对比赛过程中的越位或假球进行判罚。
通过智能技术的引入，裁判在这种比赛中会变得更加活跃和精彩，更加公平，大大削弱了人的主体性，更加鲜明地体现了比赛的客观性，特别是在武术、花样舞、跳水等方面，将对比赛产生革命性的影响，这高度体现了竞争的公平，公正性与流畅性，它会弱化人们的主观感受，给辛勤工作的运动员带来很多公平，比赛不会出现黑幕，也会优化人们对比赛的客观判断和喜好。
第二，在体育教育中运用人工智能，通过在体育系统中引入智能设备，添加智
能组件，可以收集运动员的身体状况指数，运动状态指数等数据，将多种体育信息纳入信息资源数据库，通过这样一个信息系统，就可以存储、分析和交换非常庞大的数据，跟踪运动员的成才轨迹，同时也反映出优秀运动员的个性特征和共同品质，如运动Vu系统，又称运动员跟踪分析系统，现在它逐渐被引入到一些专业运动领域，通过一系列固定摄像机完成对运动员数据的跟踪和采集，然后根据每场比赛的数据，及时分析和识别，产生不同的战术模型。
第三，人工智能运用于体育教育，体育教育是组成教育发展不可替代的一部分，体育教育贯穿于整个人的一生，从儿童的体育教育到成人的体育教育，再到成人的终身体育教育。在学校教育中，体育教育作为衡量学生身体素质、综合素质的一个分支，建设体育强国当务之急是促进青少年的体育发展。
第四，开展体育创新训练，拓展发展思路，以互联网+为导向，实现信息技术效益多元化，使体育创新，打破现有的链条，在全国范围内优化实施体育运动，现在各种智能化设备大大减轻了体育教师的工作量，如教师用再直接参与体育训练结果的记录，但只需在终点站确定数据，也基本上避免了短途项目的结果混淆，这样学生不仅可以看到自己的体育成绩，而且可以把数字精确到小数点后面三位数，通过这种智能设备，教师可以对体育训练成绩记录、输入和保存，进行管理，实现对学生的纵向跟踪，真正形成体育教育数字化发展。
由图2.1可见，在体育领域中，人工智能运用较为广泛的是体育竞赛和体育训练两项。体育竞赛运用人工智能既是为了保证比赛的公正公平，更是由于当下相关的技术较为成熟，便于运用。而在体育教学中，人工智能运用较少，教练在教育中的起着主导作用，人工智能只是辅助工具。
图 2.1 人工智能在体育领域应用的占比图
2.2 人工智能在体育领域的发展趋势
就全球范围而言，当前人工智能在体育领域的运用虽然有了一定的发展，也取得了不俗的成效，但是仍存在着众多不足。
第一，与人工智能相关的技术必须跟进和优化升级，人工智能的发展正处于感知智能阶段，机器不能独立思考、独立行动，如果没有相关的背景知识，在数据采集、数据采集、处理和分析信息、精确计算等过程中容易出错，还有相关智能算法也需要进一步发展和完善。
第二，运动中的应用缺乏相应的支撑和保障体系，人工智能是体育发展领域的重要工具，不能成为当前体育发展的全部内容。当一部分得到发展时，就能够使整体向前发展。
虽然把人工智能引入体育领域，但在相关方面也存在着滞后和不足，首先，越来越多的教练员和运动员在体育训练中在使用较先进的信息技术过程中，大量的体育数据和健康数据在收集时几乎与外界隔绝，最终影响了体育数据共享的有效性，制约了人工智能在体育领域的发展，另外缺乏熟练的技术人员，我国人工智能体育人才的培养还处于起步阶段，初期人才存在不足。
然而，尽管目前人工智能在体育领域的应用还存在许多不足，但作为一种新的发展趋势，其发展前景值得期待，目前除了体育竞赛、体育教育训练等领域，人工智能正在渗透到其他领域。
最后，人工智能走向平民体育，为全民健身服务，以体育应用程序和智能便携设备为基础的新型体育模式风靡全球，全民健身与人工智能的联系得到改善，体育应用融入社会娱乐，越来越影响人们的日常行为、生活方式，也增加了互联网互动和科学咨询。此外，正在开发的智能便携设备已成为体育爱好者的新宠。通过佩戴智能设备，可以记录日常训练数据，计算相应的卡路里和反应睡眠质量，使数据能够与互联网同步，并给出科学的健身指南和健康状况评估。
2.3 基于人工智能的体育训练存在的主要问题
一般来说，运动训练包括职业运动训练和业余运动训练，本文所讨论的运动训练主要涉及职业比赛训练，各类训练是指以教练员和运动员为主体，各方面工作人员积极参与，为全面提高运动员竞争力而专门组织的预备性体育训练，它具有以下特点：训练任务的特殊性和多方向性；训练项目的繁琐性和训练器材与手段的繁杂性；训练进程的持续性和训练措施的系统性；负荷安排的工作量和负荷限制性；训练分配的个体性和训练设计的恰当性；训练效果和成绩的表现性以及体育竞赛的对抗性与训练水平发挥的稳定性。
人工智能则是利用数据分析、穿戴设备以及各类APP应用，帮助运动员进行体育训练。其主要作用在于：第一，利用人工智能收集运动员各项运动训练指数并进
行分析，通过分析得出运动训练中的不足，指导今后的训练。第二，模拟各种虚拟场景，从而解决运动场地不足的问题。第三，利用远程交流，从而起到一对多的运动训练，以及方便运动员之间的交流。
不过，在使用的过程中存在如下问题。首先，运动训练是一项专一性和任务多样行的活动，目的是为了加强有效性和实效性。人工智能在运动训练中，由于是提前制定好了方案，输入相关数据，因此，难以做到快速调整训练方案。其次，运动训练存在复杂性和方式多样性的特点。人工智能设备及技术虽然也能做到因人而定的效果，相对传统的训练而言，势必增加不必要的成本。这在许多经济水平欠发达的国家和地区难以做到。第三、运动训练的目的是为了检测运动员所能达到的极限负荷，并使之得以突破。人的潜力是无限的，虽然总体上发挥的水平相当，但是也会有突破极限的情况在运动中出现，这时乘热打铁，则可以帮助运动员更快进步。而人工智能，尤其是穿戴设备，在这方面难以满足上述需求，这不利于运动员的及时进步。第四、正如前文所分析的，在运动训练中，部分教练已经形成了一套完整有效的训练方法，在人工智能技术引入后，会对原有有效的训练方法产生冲击，从而引起教练的抵触。而运动员进行体育竞技本是一种真实的情境，在使用虚拟设备后，将不利于其适应真实场景，因而部分运动员也有排斥心理。最后，当前人工智能运用于体育训练仍是起步阶段，不可避免的问题是缺乏相关的技术人才，这将大大延缓人工智能在运动训练中的使用进程。
2.4 基于人工智能的体育训练存在问题的成因分析
新事物的出现和发展总是有这样和那样的不足，这是一条普遍的规律。人工智能作为一种新生事物，将其运用运动训练中，出现各种问题是必然的。之所以会产生这些原因，本文认为可以从以下几个方面进行思考。
第一，各地经济发展水平不一致。不论是世界还是中国，各地区的经济发展水平是不一致的。而人工智能作为一种现代化的手段，将其运用到体育训练中，需要有一定的物质基础作为支撑。在经济落后的地区，由于资金有限，人工智能的运用不够全面、不充分，使这种手段成为一种摆设。
第二，对于人工智能运用能力不够。人工智能是一种高科技手段，需要经过相应的培训才能有效地在运动训练中进行使用。然而，不论是教练员还是运动员，虽然具备一定的电脑网络知识，但是对于更为专业的人工智能技术和相关设备，这显然是不够的，因此，造成了许多设备及技术引进后处于闲置的状态，难以发挥应有的作用。
第三，人工智能技术本身存在的不足。从世界上第一台计算机诞生至今，计算机技术经历了将近80年的发展历程，而人工智能技术也才仅仅走了50多年的历史，直到最近十多年，才开始逐渐走进人们的视野。而当前的人工智能发展技术，仍旧处于低级阶段。
运动训练是一项复杂、多变的任务，需要有及时的临场调整和多变的方法手段。人工智能技术只是将原有的训练方法储存其中，不会自动生成新的内容，因而在应对超出其范围的情况就显得有所不足，仍要使用传统的方法。
第三章 基于人工智能的体育训练的关键技术分析
3.1 人工智能技术实现数据分析的概述
大数据是人类发展的重要工具，蕴含着大量小数据所不具备的深层次知识和价值，对大数据进行智能分析和提取将带来可观的经济效益，大数据价值链的关键是对数据的分析，就是发现数据的规律，收集数据中隐藏的信息，帮助决策。
大数据具有信息处理速度快，数据量大，随着大数据技术的不断发展，现代大数据技术的应用也发生了相应的变化，这一技术的应用改变了传统的统计方法，即数据的采集和存储提高了用户信息搜索的准确性和速度，决策过程也得到了这项技术的支持，变得更加高效，大数据技术已经有效地渗透到各个领域。
人工智能技术和大数据技术是交叉集成、相互支持的两种技术，人工智能通过相应的技术和程序使机器具有人的思维，大数据是大量多维、高密度的数据，高质量的海量数据。
人工智能技术必须建立在大数据的基础上，由海量数据驱动，最终将需要解决的问题转化为计算机分析和处理的数据。
在大数据时代背景下，人工智能技术逐步应用于智能家居、智能制造、智能医疗、智能金融、智能艺术创作、智能客服等领域。
3.2 基于人工智能的体育训练的算法
3.2.1 人工神经网络
Matlab 神经网络工具箱属于 BP（Back Propagation）前向型神经网络，典型的 BP 网络是三层网络结构，分别为输入层、隐含层、输出层三层。 中间的每个神经元都是从上一层的多个神经元接受输入信息然后再输出给下一层的多个神经元。BP 算法是按照一种反向误差迭代的模式进行反复训练的多层前向神经网络是神经网络中最常用的神经网络模型之一，根据统计数据，近90%神经网络模型采用BP网络。神经网络的特点：（1）容错能力较强 （2）自学习和自适应能力较强 （3）并行计算能力，速度较快 （4）非线性和分布存储，可实现多种映射关系。图3.1为BP神经网络结构图，图3.2为神经网络算法流程图。
图 3.1 BP神经网络结构图
图 3.2 神经网络算法流程
3.2.2 决策树
决策树算法是一种近似离散函数值的方法，通常是一种分类方法，利用归纳算法对数据进行处理，生成读取决策树的规则。决策过程主要是通过一系列规则对数据进行分类的过程，通过改进剪枝技术和预测变量的求导规则，可用于分类问题。
3.1.3 随机森林
由多个决策树分类器组成一个随机森林，各个决策树分类器是独立的且相互不干扰的。随机森林分类器，精确度高，数据处理的范围比较广，对分类问题很适用，并且对数据分类的难度较小。随机森林，本质上是基于Bagging算法框架的一种实现。
Bagging的每个弱学习器的训练集合都是经过无序且有放回抽样得到的，简言之就是每次从最初的样本中，无序放回N个训练样本，经过抽样可得T-S训练集合，然后对T-S训练集合，分别自主训练T个弱学习器，这T个弱学习器组成一个强学习器，整体的结果输出就是强学习器的结果。如图3.3所示：
图 3.3 Bagging算法框架图
3.3 基于人工智能的体育训练的相关技术
第一，是对单个目标的跟踪分析，受数据采集的限制，最基本的人工智能分析可以分析单个目标的跟踪情况，收集有价值的信息，比如在球类比赛中，球员通过控制球的轨迹来赢得分数。
因此，对球的运动进行分析无疑是解读比赛、帮助球员提高技战术水平的有效途径，在高尔夫、篮球、足球等诸多球类运动项目中也进行了类似的研究。例如, 辅助训练设备My Swing Professional用于高尔夫球员动作分析，通过球员身上穿着的一定数量微型运动传感器, 采集球员的躯干与球杆的三维立体运动数据并分析得出结果。
图 3.4 球员三维运动数据分析图
第二，对集体项目的技战术进行分析，对于集体项目来说，运动员之间的战术配合和选择是决定比赛的重要因素。不同运动项目的技战术分析方法不同，但基本步骤相似：首先收集原始数据，然后提取有效信息，深入分析数据。NBA金州勇士队是利用人工智能技术在赛场上获取战术优势的代表，2010年，勇士队开始使用能够自动完成对球员和篮球的追踪的智能篮球比赛分析系统，赛后，分析赛场中的每一个运球、传球、与队友的距离和跑动轨迹，除了提供传统辅助教练依赖纸质记录的几乎所有数据外，系统还可以回答各种问题，而传统的数据分析师无法做出回答。图3.4为X篮球Sport UV实时捕捉的动态图。
图3.5 X篮球Sport UV实时捕捉的动态图
第三，为运动训练创造新的条件，虚拟技术融合了计算机技术、多媒体技术、人工智能技术、图形技术、人机界面技术等产业技术。为了观察和体验虚拟世界，技术的综合应用实现了更加智能化的操作，如人机对话，借助虚拟技术，教练可以通过集成虚拟技术认识学员的体育训练过程，从最初的原始直观体验深化到更加细致理性的认识和体验。
第四，在训练过程中促进对身体素质的科学监测，在实际运动训练中，经常通过身体测试掌握学员的基本身体状况。通过监测受训人员的身体状况，如监测心率、心电图等心理生化指标，并以计算机数据的形式存储，通过大量的监测并进行处理和分析，建立训练的数据库，做好适应性训练准备，以便全面开展科学有效的训练。比如现在的智能手环 。
3.4 基于人工智能的体育训练的相关数据和生理指标的制定
图 3.6 用户交互信息框架图
上图3.6是根据用户相关数据标准为运动提供服务的框架。
科学训练离不开运动生理学等基础学科指标的合理科学应用，虽然人工智能是一种科学的、现代化的训练方法，但其目标仍然是活生生的运动员。因此，有必要为运动员建立相关的数据和标准，以便更好地为运动员服务。
第一项，心率数据和标准。
心跳速率的变化可以反映心肺、身体机能状态、训练强度等运动后生理状态。
早晨安静的心率（早晨的脉搏）。早晨的心率是运动员早晨醒来前一分钟测量的脉搏次数。
图 3.1 一般运动员晨起心率变化折线图（次/min）
晨起心率随着运动员从睡眠中清醒的程度而不断上升，到达一定的峰值后，会有所回落，并维持在一定的水平上。
图 3.2耐力运动员晨起安静心率折线图（次/min）
相对于一般运动员，耐力运动员对心率的训练强度更大，因此，其晨起心率范围数值较小，变化幅度却较大。
2、运动中心率。运动中心率与训练强度、氧摄取和能量代谢之间存在显著的线性关系，特别是当心率在1l0-180bmp/min范围内时。
随着运动强度的增加，心率也随之增加。如果相同的连续运动强度超过2-10分钟，心率保持在一定水平（稳定状态），在达到“稳定状态”前，心率与训练强度基本呈线性相关。
表3.3运动中心率范围表
3、运动后心率。训练后心率的监测主要取决于运动员的放松。当训练强度完成时，心率加快，表明运动员身体机能良好，适应运动负荷，在运动训练中更便于调整身体状况，适应训练科目。
第二项，最大摄氧量。
最大摄氧量（VO2max）是指在剧烈运动过程中，当输氧系统的心肺功能和肌肉的供氧能力达到极限值时，单位时间内可吸收的氧气量，最大摄氧量反映了运动员在极端应激状态下心肺系统的储备功能。
表3.4男性最大摄氧量
表3.5女性最大摄氧量
参照我国男性和女性的最大摄氧量，可以对运动员在运动中的摄氧量进行准确检测。
第三项，无氧阈。
无氧阈是指在负荷逐渐加重的情况下，机体能量代谢从有氧代谢相对无氧代谢依赖程度更大的转折点。
第四项，乳酸。
乳酸是运动训练中评价运动员代谢的主要指标。血乳酸与能量系统能量供给的关系是血乳酸小于4mmol/L，主要由磷酸供给；如果主要由氧化系统供给，血乳酸约为4mmol/L；以糖酵解系统为主时，血乳酸大于4mmol/L，最大值为15mmol/L。
表3.6无氧阀与血乳酸关系表
第四章人工智能在体育训练领域的具体应用
4.1 用于运动员的选材
建立一个训练体系有助于科学、有效选拔和培养高水平运动员，收集教练员在实践中总结的比赛经验、训练计划等信息，建立计算机静默知识库，设计基于判断树的思维规则，将Java平台与Prolog人工智能语言相连接，通过Java平台实现用户界面和模块交互功能，采用序幕语言实现知识库和逻辑引擎的功能，采用混合编程方法深化动态转换过程，构建运动训练专家系统。如果仅凭教练的经验和眼光，推荐和介绍，就有了很大的盲目性和局限性，借助计算机技术和严格的组织结构，就可以建立一个范围广泛的多层次选材网络，并开发选材微机软件系统，可以测量身高、身体机能和神经类型，并根据各项运动项目的具体选材标准，根据测得的数据预测未来运动能力发展的可塑性，显著提高了预测的精确度和准确性。
1.建立知识库
运动员选拔模块根据身体形态和生理功能的各种指标对运动员进行择优培训，以实现运动员具有一定身体优势的目标。运动员训练计划的组织单元是一个知识介绍单元，根据运动员的机体能力指标，专家系统将提供详细和准确的训练计划，以形成最佳状态运动员体能指标。对训练和比赛进行故障排除的主要任务是根据训练和比赛过程中可能出现的具体情况提出解决方案，如场地条件、气候、比赛期间的饮食、比赛前的心理状态等。其基本想法是从问题开始，列出可能影响培训和竞争的所有因素，主要由用户选择问题的原因，然后由专家提出解决办法。这种方法直观方便地展示了知识库的逻辑，图4.1为运动员训练专家系统结构图。
图 4.1 运动员训练专家系统结构图
2.判断树实现
对于使用决策树的推理，主要是通过用户交互界面向用户询问信息，然后根据用户单击的响应按钮来确定判断树的分支，这样，当分支深入到页面节点时，它在用户界面中，使用单选按钮为用户提供选择答案，使用文本框控件查看最新的解决方案或运动员培训计划。
如图4.2是一个分支的层次结构模型：
图 4.2 层次结构模型
3.程序设计
它主要使用Java语言和Prolog逻辑编程语言，结合Java和Prolog这两种主要开发语言的优势，展示各自的能力，使分析更准确，缩短开发周期，实现运动员培训专家系统的开发。
4.2 用于科学的制定训练计划控制运动负荷
借助计算机，可以科学制定训练计划，合理地实现短期和长期目标，适当地安排运动量，运动员在短期内充分的体力消耗后和在充分的休息后，能够最快地达到最佳的训练效果，要从科学训练的经验出发，从质到量，显著提高训练的科学性、准确性和有效性，确保训练处于最佳状态，提高训练质量。
在我国，有条件的高校或专科学校都有配备不同电子测试设备和计算机系统的体育训练实验室，以及医生、生理、心理、计算机专家等不同学科的队伍。通过对运动员训练过程中身体素质参数、工作量、负荷强度、训练效果的分析比较，定量评价运动员的身体状况和训练效果，提出改进训练的建议。
训练方案智能推荐算法是在神经网络算法的基础上运用数据挖掘的相关技术对训练数据进行处理，训练，验证和测试的过程，在训练方案智能推荐算法的实现过程中经过特征优化和处理后的数据输入到神经网络中，进行反馈学习使得神经网络达到最佳效果，接下来进行验证数据的检验，如果验证数据准确率达到了90%以上才能进行测试数据的实验，最后对测试数据的实验结果进行对比误差分析和效果评价。
4.3 运用于技、战术的诊断与训练
运用最先进的计算机技术、高速摄像机、高速录像机和电子遥感技术可以诊断运动员的运动技能，找出运动员实际运动的缺点，其准确性和有效性是经验方法不能相比的。
运动训练和技术进步的主要手段长期以来都是基于教练员和运动员的经验，难以量化和准确提出问题，而运用先进的计算机信息技术进行诊断，可以快速纠正错误动作，取得优异成绩，许多优秀运动员都已经用计算机信息技术进行了诊断，并取得了非常显著的效果。我国还成功研制了“跳高模拟微机系统”，利用高速摄像机采集跳高动作，进入计算机，对图像进行生物力学分析和模型对比分析，通过仿真识别出有用的动作，帮助运动员优化技术，为教练员制定训练计划提供依据。
图4.3为人体模型及系统定向图，图4.3为真实与模拟运动对比图
4.4 将人工智能运用于辅助训练设备与手段的应用
电子传感器技术是我国几年前发展起来的一种由微型计算机和带有传感器的电子轨道组成的训练工具，它可以为教练员在运动中提供瞬时步进频率、起跳时间和落地时间，也可用于跳远、跳高、跨栏和其他能显著提高运动员成绩的田径项目。
4.5 基于人工智能的运动辅助培训方法
利用培训员配置文件数据和培训策略数据构建用户模型，并利用协调过滤推荐算法建立推荐模型。它还根据练习结果评估教练的体力和驱动力，将运动训练过程中的视频和图像数据结果以及训练过程中的其他数据作为运动记录添加到个人档案中，更新用户模型以提高训练质量。图4.5为人工智能体育辅助训练总体流程图。
图 4.5 人工智能体育辅助训练总体流程图
第五章 基于人工智能的体育训练面临的困境与挑战
5.1 信息采集技术挑战用户隐私安全
信息安全是当下网络环境中最大的隐患。在当下社会，随着网络技术的不断发展，个人信息将变得越来越公开化，这对公民的个人生活带来巨大的不便，不仅会造成信息泄露等问题，更会造成财产、生命危害。
在体育训练中使用人工智能同样也会存在用户隐私安全。当前的人工智能是与互联网结合的，在建立有效的数据防护机制和系统的情况下，运动员、教练员以及其他人员有可能在不知情的情况下使得其个人信息外泄，或者有些机构为了谋取不正当利益而故意将其个人隐私泄露，包括，将运动员个人信息外泄，或则将运动员相关的训练数据外泄。这在体育竞技中是重大的事故，不利于运动员在场上取得优异的成绩，同时为训练者个人的生活带来巨大的麻烦。
5.2 人工智能训练系统的困境与挑战
人工智能训练系统是一种新生事物，在使用中将面临着一些困难。首先设备的购买与保养成本高。人工智能设备制造成本在当前较高，这就必然导致售价高，而部分设备是针对某一项目或某一类人而制造的，无法通过大规模生产来降低设备的成本。此外，人工智能设备属于高科技产品，是一系列的精密仪器，需要细心呵护，这为后期的维护带来了巨大的压力。
其次，人工智能技术与设备的使用需要经过一定的训练才能正确掌握，这无疑又增加了人工成本与时间。当下科学技术日新月异，各类高科技产品没有经过一定培训难以充分发挥应有作用，所以人工智能设备的使用必然要经过一个较长周期，这不仅耽误了原有的正常训练，也占用了大量的人力物力。
最后，新旧观念的冲突。正如前文多次强调，人工智能设备是新事物，要用新的眼光和观念来接受。然而，当前很多运动员与教练员，在已有的有效的训练方法之下，对于人工智能不是很信任。
5.3 人工智能算法所带来的风险
计算机运用与数据运用正确率一般情况而言是比人工统计、分析更高。然后，随着网络环境的变化，以及设备自身的问题，经常会出现设备在收集数据、分析数据的时候出现异常的情况，导致某一次的运动数据丢失，或是不够准确，这不利于运动员的训练计划有序开展。
第六章 总结与展望
本文主要写了四部分内容，第一，先从介绍人工智能开始，在引入体育训练，两者融合，第二，阐述其发展现状及趋势，分析了应用过程中存在的问题，并分析问题的成因，第三，介绍了人工智能应用于体育训练的技术分析，数据标准及具体应用，第四分析其潜在的风险与挑战，以便在未来更好的应对。
人工智能自诞生以来为人类的发展带来的巨大变化，当前社会生活中的众多方面受到其影响，而体育训练也不可避免加入这股潮流之中。传统的体育训练，在人工智能技术日益精进的背景下，运用计算机和大数据分析等科学技术，会给人们全新的体验。
通过对这一主题的全面阐述和理解，新技术的干预可能会对现有系统造成干扰，包括积极影响和许多问题，但关键在于掌握技术的人的最初意图、使用技术的能力和解决问题的能力。人类有义务致力于技术的改造和现代化，同时能够应对技术的漏洞，最终实现人类与技术的和谐共存，并使技术更好地为人类服务。在体育训练领域，人工智能及其分支技术的引入产生了积极作用，但带来的问题，也必须要加以解决。例如，作为科学制定训练方案的人工智能教练，扩大了信息搜集的范围与深度，人工智能辅助体育训练对传统教练是一种冲击；智能算法推荐训练方案，既增强了用户黏性又有可能导致不可预知的风险或使用户陷入“信息茧房”；智能传感器搜集用户反馈，为后期改进训练方案的精确性提供真实数据，但同时也存在隐私用户泄露的风险。本文不能轻易断定人工智能技术应用于体育训练是福还是祸，但在现实运用中，人工智能确实帮了不少忙，也取得了一些成绩。面对挑战，无论是训练者还是教练，必须学会接纳并运用新技术。针对人工智能训练设备获取信息要设定隐私保护机制；抓紧隐性智慧开发升级机器人教练的智能程度；传统教练面对冲击要练就真本事；在算法大行其道的时候更要重视人作为主体的价值。。
未来，希望人工智能能够结合人体工程学，生物学，对人体各项数据更细致的监测，针对各类人群，不同需要，制定真正科学有效的训练方法，也能够在我国体育各个领域发挥作用，尤其是我国的男足与男篮，也能够成功反超。虽然现在对于人工智能中各项指标的建立仍处于初级阶段，难以深化，但是本文相信随着科研的不断深入，人工智能技术的不断完善和成熟，体育训练的逐渐流行，人工智能应用于体育训练会越来越广泛，未来在人工智能技术支撑下，无论是运动员，还是平民，都能够进行科学的体育训练，全民运动将跨入一个更加蓬勃的时代，体育领域也将迈入一个新的阶段。
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致谢
回顾大学四年，时光匆匆，如白驹过隙。在这忙忙碌碌的四年里，自己成长了很多，提高了自己的军事训练水平，同时在文化课学习方面也收获了很多，学到了很多专业知识。这一路走来充满了坎坷与磨难，自己也付出了很多努力，有父母在背后默默的支持，有教员辛勤的指导和教诲，有战友背后的鼓励打气，我在思想和行动上都有了改变，收获了自己，我想我所有的收获和成功，都凝聚着老师、同学和家人的关心和鼓励！
首先，我要感谢的是我的指导老师，感谢老师大学四年在学习方面给予我的鼓励和关心，从论文的选题、撰写和修改都给了我很大的帮助，给我指明了方向，并且提供资料，在此非常感谢我的指导老师，在这里想跟你说一句：你辛苦了。同时也祝愿您身体健康，工作顺利、家庭幸福。
其次，我想感谢的是我的家人和朋友，非常感谢父母对我大学四年学习训练生活的支持和关心。谢谢你们在身后给了我足够的动力，给了我完成学业的信心，以后的工作当中我也会继续努力，勇往直前！然后感谢我的同学，谢谢你们这四年对我的监督和鼓励，祝你们在未来的时光里以梦为马，不负韶华，勇攀高峰！
最后向审阅论文的专家和老师表示我诚挚的谢意！
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