人工智能如何幫助預測和避免運動損傷，提升表現——《華爾街日報》

插圖：布拉蒂斯拉夫·米倫科維奇想象一個體育場，超高分辨率視頻流和搭載攝像頭的無人機追蹤比賽中每位運動員關節的彎曲程度、彈跳高度和奔跑速度——並通過人工智能即時精準識別運動員的受傷風險。

教練和精英運動員正押注於人工智能與視頻結合的新技術，這些技術能在受傷發生前進行預測，並提供高度個性化的訓練方案以減少受傷風險。體育分析專家預測，未來幾年，類似機場安檢人臉識別系統的計算機視覺技術將把此類分析提升到新高度，使如今運動員廣泛使用的可穿戴傳感器變得不再必要。

為多個職業體育聯盟服務的數據公司Kitman Labs（總部位於硅谷和都柏林）的CEO兼創始人斯蒂芬·史密斯表示，這場數據革命意味着未來某些過度使用導致的傷病可能大幅減少。“有些運動員將自己的身體視為事業，他們開始利用數據和信息來更好地管理自己，“他説，“我們將看到更多運動員的運動生涯顯著延長，並長期保持巔峯狀態。”

在為運動員健康帶來新前景的同時，人工智能與體育結合的新領域也引發了棘手問題：這些寶貴數據的所有權歸誰——是運動員個人，還是從中受益的球隊經理和教練？隱私問題也隨之浮現。

一款名為“芥末”的棒球應用程序已開始應用計算機視覺技術。用户錄製提交的視頻會與職業投手動作數據庫進行比對，從而指導應用程序推薦針對性訓練方案，幫助提升投球效率。據聯合創始人兼首席執行官洛基·科利斯介紹，這款提供免費下載版本的軟件旨在幫助棒球愛好者提升表現，同時避免可能導致長期疼痛損傷的重複性動作。

“芥末"應用通過計算機視覺技術記錄棒球投手的機械動作。圖片來源：芥末公司計算機視覺技術也正逐步滲透到高爾夫等其他運動類應用中，未來有望同時惠及業餘愛好者與職業運動員。目前更廣泛應用的是基於機器學習的人工智能算法，它能處理傳感器採集的統計數據，分析可能預示疲勞、弱點或潛在傷病的體態與動作變化。英國利物浦足球俱樂部表示，採用Zone7公司的人工智能數據分析系統後，上賽季球員傷病率下降了三分之一。這些數據被用來定製訓練方案並建議最佳休息時間。

在尋求全球體育競技優勢的驅動下，足球已成為人工智能數據分析的最大應用領域之一。但某些個人運動項目也開始運用這些技術。美國花樣滑冰協會運動科學經理、伊利諾伊大學芝加哥分校物理治療學助理教授林賽·斯萊特透露，在2022年北京冬奧會上，十名美國花樣滑冰運動員使用了新澤西州4D Motion Sports公司開發的"4D動態"系統，用於監測因訓練中跳躍次數過多導致的疲勞狀態。運動員在髖部佩戴小型設備，訓練結束後與教練共同分析運動數據。

“實際上，我們已經將算法優化到能夠精確定義起跳和着陸動作的程度，可以估算出髖部和軀幹承受的壓力相當大，”斯萊特博士表示，“通過全天監測，我們發現運動員的角速度逐漸降低，跳躍高度減少，偷工減料的跳躍動作增多——這些正是慢性勞損性傷害常發的環節。”她透露，美國花樣滑冰協會正在試點評估4D系統，之後將推廣至更多運動員。

4D Motion Sports的高爾夫訓練系統通過多傳感器數據自動繪製揮杆平面與球杆軌跡。圖片來源：4D Motion Sports算法在預測運動損傷風險方面仍面臨諸多挑戰。首先，頻繁更換團隊的運動員難以提供長期追蹤數據；其次，分析專家指出，不同廠商傳感器採集的數據存在細微差異，而視覺數據的遠程採集優勢避免了傳感器故障風險。

心理和情緒等影響表現的因素難以量化：合同談判壓力、伴侶爭執、前夜飲食不當等。多倫多FC（美國職業足球大聯盟28支球隊之一）數據分析總監德文·普羅勒表示，驗證算法有效性的唯一方式，是觀察被AI標記為高風險球員是否真的在比賽中受傷——但這種測試會違反倫理準則。

“我確實認為未來這些技術或許能變得可信且可靠，”普洛伊爾先生説，“但我認為在真正達到那種門檻之前，我們還需要克服顯著的樣本量問題和倫理問題。”

數據隱私問題以及當球隊收集運動員信息來訓練AI算法時是否應給予個人補償的問題，也帶來了挑戰。

華盛頓特區律師亞當·索蘭德表示，美國目前沒有法規禁止公司獲取和使用運動員訓練數據，他代理多家主要運動隊和數據分析公司。他指出，白宮正在制定關於人工智能規則和私人數據使用的建議。

索蘭德先生説，這些法規需要在允許潛在重要技術幫助人們的同時，兼顧個人隱私權，以取得平衡。

目前，一家採用計算機視覺技術的體育數據公司並未用它來預測傷病，而是用來預測下一個超級巨星。總部位於巴黎的SkillCorner公司總經理保羅·尼爾森表示，該公司收集全球45個足球聯賽的電視轉播視頻，並通過算法追蹤每位球員的位置和速度。

該公司65家客户目前利用這些數據物色潛在新秀，但尼爾森預計在不久的將來，比賽視頻或可用於在傷病發生前進行識別。不過他懷疑AI算法永遠無法取代場邊的真人教練。

“在比賽中，你就在現場，幾乎能聞到、感受到、觸摸到它，”他説。“對於這些決策者來説，我認為他們實際上聽從來自人工智能來源的見解的可能性仍然較低。”

刊登於2022年6月9日印刷版，標題為《人工智能將預測——並避免——傷病》。