AI進入體育中考!直擊行業四大痛點,格靈深瞳搶灘校園體育新藍海

AI如何重塑校園體育?
作者 |  香草
編輯 |  漠影
在“雙減”政策和教育部、體育總局等部門的推動下,校園體育正在蓬勃發展。
而隨着教育需求的提升,傳統的工作方式和輔助技術已經難以滿足體育訓練、考試對效率、準確性和公正性的需求,這對更加先進的技術手段介入提出了要求。
智東西5月29日報道,在上半年剛剛結束的體育中考中,格靈深瞳將深瞳阿瞳目體育訓考系統應用在京津冀地區共11場考試、5萬名考生中,覆蓋了18萬人次、20餘科目,單日考試人數最高達到2500,使得平均考試時長相比往年縮短了1/3,大幅提升了考試效率和準確性。
這些數據背後,格靈深瞳有哪些技術層面上的優勢?格靈深瞳在體育考試場景裏扮演的角色是什麼?在AI+校園體育賽道,格靈深瞳的產品有哪些差異化特性,能解決哪些行業痛點?
智東西對話了格靈深瞳體育業務線負責人劉彤,對此進行了深入探討。

01.
首次全流程純視覺AI體育中考,
覆蓋5萬考生20+科目


校園體育的發展,在技術層面經歷了從純人工,到紅外技術輔助,再到純視覺AI的流程。
早期純人工階段,體育教學、訓練、比賽等各項活動完全依賴人力,效率較低,並存在一定的主觀性和誤差;紅外技術的引入實現了一些簡單的監測、計數,但仍存在侷限性,如精度不夠高、受環境干擾大等。
純視覺AI技術則利用先進的計算機視覺算法,能夠更加精準、全面地分析和理解體育場景,實現對運動的精確識別、運動數據的實時採集和分析,爲教學提供更科學的依據,爲比賽評判帶來更高的準確性和客觀性。
例如在仰臥起坐中,傳統的紅外設備只能通過統一的判斷基準來裁決,但學生之間有高矮胖瘦的區別,統一的識別方式並不公平。視覺AI則基於軟件算法,識別不同學生的骨骼姿態,並以原始標準“胳膊肘碰到膝蓋”進行判定。

▲視覺AI檢測的現場照片(圖源:格靈深瞳)

而從應用場景來看,校園體育市場大致可分爲體育訓練體育考試兩個方向,其中考試場景對技術的要求更高。
具體來看,體育考試面臨的主要痛點包括:1)測試效率低下,佔用較多工作人員和學校教學場地;2)人工方式裁判對跳繩、羽毛球、乒乓球等運動科目難以計數,武術類、體操類等運動科目難以公正客觀;3)考試系統需要超高的穩定性和可靠性要求;4)考試中的各項統計數據,如按學校、按運動科目的及格率、滿分率等難以實時、全面。
針對這些痛點,格靈深瞳推出基於深瞳阿瞳目體育訓考系統純視覺AI解決方案,覆蓋從檢錄、考試到檢出的全流程
在今年上半年的體育中考中,該系統應用於京津冀地區共11場考試中。值得一提的是,這也是京津冀地區在體育中考中首次採用全流程純視覺AI技術。
通過引入視覺AI技術,該系統大幅提升了測試效率、規模以及準確度,單日考試人數最高達到2500,平均考試時長相比往年縮短了1/3
基於系統的視頻回溯能力,裁判面對學生申請仲裁時有據可依,只需在後臺搜索考生姓名或號碼,就可以快速調出視頻回放,考試中的爭議和申訴比例大幅降低。
在身份識別方面,系統採用人臉識別方式覈驗考生身份,一方面杜絕了替考現象,另一方面也避免了學生因忘帶或丟失學生卡帶來的不便。
此外在部分科目,尤其是羽毛球、乒乓球、排球等球類科目中,由於球速很快,人工判決很容易跟不上或判斷有誤,導致裁判員計數成本很高。利用視覺AI技術,該系統能節省大量人力,部分考場裁判人數比往年減少了60%以上
基於深瞳阿瞳目體育訓考系統,格靈深瞳在這次體育中考中服務了5萬名考生,共計18萬人次。其中在北京地區,訓考系統覆蓋了除游泳外的其他所有21門科目。

02.
硬件+軟件全套解決方案,
直擊體育教育4大痛點


據體育產業信息平臺“體育大生意”不完全統計,2024年第一季度發佈的涉體新政超過20份,其中與校園、青少年直接相關的超過5份。
格靈深瞳體育業務線負責人劉彤告訴智東西,大約從三年前開始,團隊看到國家針對校園體育出臺的政策逐年增加,便預感到校園體育教育將成爲未來重要的藍海市場。
2020年,體育總局、教育部明確將體育科目納入初、高中學業水平考試範圍,納入中考計分科目。
2022年,教育部將“體育與健康”課時佔比提高至10%-11%,使其成爲僅次於語文、數學的“第三科目”。
去年9月,北京發佈中考改革政策,更是進一步將體育與健康科目中考分數從原有的30分,提高到今年的50分,並在未來兩年提高到70分。
好的政策是一方面,而另一方面,這個市場未來的發展方向會是什麼?
過去,純人工或紅外設備效率低下,學校迫切需要新的技術和方法來提升體育教育的質量和效率。隨着AI、大數據等技術逐漸趨於成熟,體育教育智能化轉型迎來新的機遇。
根據市場分析機構Mordor Intelligence預測,體育產業AI市場預計將從2024年的59.3億美元增長到2029年的209.4億美元,預測期內複合年增長率超過28.69%。其中,亞太地區預計將成爲複合年增長率最高的地區。
劉彤談道,當前人體姿態和動作識別的技術雖然都比較成熟,但在面向體育考試和教學場景,對環境的適用性仍有很大提升空間。格靈深瞳目前在這方面屬於業內領先水平。
戶外場景不同於室內,會受到強光、逆光等環境干擾,還會出現背景裏有大量人羣等複雜場景。基於以往的技術積累,格靈深瞳的一系列技術能保證這些環境下的準確率。
在這樣的背景下,市場對於針對細分場景的體育訓考產品有迫切的需求。而基於好的政策、好的技術雙重推動下,格靈深瞳選擇入局。
作爲一家重視產品化的公司,格靈深瞳專注於產品和算法本身,致力於爲客戶和合作伙伴提供靠譜的軟硬件全套解決方案。
針對體育教育行業師資力量有限、教學設備跟不上、無法科學有效統計數據、無法實現個性化教學等痛點,格靈深瞳的解決方案能夠提供先進的硬件設備和針對性的算法。
智能化系統可以在一定程度上輔助教學,例如姿勢判斷功能可以識別跳遠的高度、角度,比肉眼判斷更快速、準確。
劉彤稱,團隊在實地考察中發現體育老師在課堂中可能有一半時間都在給學生測距,效率很低,而AI技術可以毫秒級測量,讓老師有時間去做真正的教學,避免了簡單重複的勞動力。
同時,格靈深瞳的系統能夠精準採集和分析學生的各項運動數據,形成詳細的數據報告,爲教學決策提供依據。
通過系統的數據分析,老師可以瞭解每個學生的優勢和不足,從而爲他們量身定製教學計劃和訓練內容,真正實現因材施教。例如,根據學生的體能數據爲其制定合適的訓練強度,根據動作完成情況提供針對性的改進建議等。

03.
十年技術積累,選擇“陡峭”路徑切入,打造差異化優勢


佈局體育教育的企業有很多,爲什麼格靈深瞳能做好?
這離不開其積極的產品佈局、先進的算法技術、以及“大膽”的戰略選擇。
去年5月,格靈深瞳發佈了智慧校園體育三大產品,分別是深瞳阿瞳目體育訓考系統、深瞳阿瞳目體感互動系統、深瞳阿瞳目體育大數據系統。這也是格靈深瞳入局體育教育賽道後,體育業務全線產品首次公開亮相。
深瞳阿瞳目系列產品基於格靈深瞳底層AI技術平臺“深瞳大腦”打造,以“運動體能訓練項目+視覺姿態識別+AI”爲核心,能夠實現日常訓練與體育考覈全程監控、成績自動評判及記錄、數據自動統計分析等功能。
短短5個月後,格靈深瞳又發佈了校園體育領域的新產品“深瞳運動寶盒”,其採用軟硬一體化設計,內置姿態識別、運動評價引擎、球類檢測等多種AI算法。

▲深瞳運動寶盒(圖源:格靈深瞳)

深瞳運動寶盒具備計算性能強、形態適應性強、輕量化、低功耗、靈活易用等特點,在校園體育教學場景,可以依據不同學生的體質和運動情況,個性化配置運動項目。
算法層面,格靈深瞳自2013年成立以來,經過10餘年的技術積累,形成了與場景深度相關的多個技術方向:多模態大模型技術、3D立體視覺技術、自動化交通場景感知與事件識別技術、大規模跨鏡追蹤技術、沉浸式交互感知技術和機器人感知與控制技術等。

▲格靈深瞳數據、算法關鍵技術(圖源:格靈深瞳)

具體到體育行業,格靈深瞳在切入校園體育賽道之前便與國家隊、競技體育有合作經驗,積累了可靠的數據和算法模型,同時也與北京體育大學出版社合作,推動體育教育的落地和發展。
而在校園體育場景中,基於三維空間算法以及算法對環境的高度適應性,深瞳阿瞳目系列產品形成了獨特的技術優勢。
與特斯拉的FSD自動駕駛技術類似,深瞳的姿勢識別算法能夠識別空間位置,從而不受背景中人物、物體干擾;此外通過前景分割、目標跟蹤等方式,在算法層面排除了光照等環境影響。
戰略層面,格靈深瞳選擇的是一條“陡峭”的路徑,先從考試這一技術難度更高的場景入手,磨練出高精度的算法可用性。
劉彤談道,考試和教學的目的並不一樣。考試更像是指揮棒,而教學纔是本質。但在技術複雜度上,考試的嚴肅性使得對算法精度的要求更高,容錯率更低。因此,格靈深瞳選擇先把考試做好,之後再推廣到教學場景中,就有種“降維打擊”的效果了。
同時,格靈深瞳非常注重落地實踐。作爲AI產品,“數據飛輪”現象對於深瞳阿瞳目同樣有效,在實踐中模型會“越用越好用”。
也正是由於大規模的、系統性的應用,格靈深瞳在研發時間上速度很快,且覆蓋科目更全。
在北京地區新的體育與健康現場考試的大綱與評分細則發佈後,格靈深瞳用不到一個季度的時間便將系統擴展到了新科目上。目前,深瞳阿瞳目已經覆蓋了40餘項體育考試科目,今年下半年預計將擴展到超100個運動科目與訓練動作。

04.
結語:體育教育市場蓄勢待發,
格靈深瞳率先發力


作爲藍海市場,AI+校園體育仍具有巨大的發展空間。在政策的扶持和自身的技術優勢下,格靈深瞳率先發力體育教育市場。
根據新京報教育事業部5月初發布的《2023年度智慧教育品牌影響力分析報告》,格靈深瞳憑藉領先的AI算法、成熟的產品方案和豐富的落地案例,位列智慧校園體育品牌影響力綜合評價榜首。
劉彤告訴智東西,在深瞳阿瞳目等產品進入校園後,團隊在走訪中看到學生自主的、自發性的運動變多了。尤其是系統中的排行榜功能,通過相互比拼的形式,激發了學生對體育的興趣和熱愛。
談及體育教育行業未來的發展趨勢,劉彤認爲,隨着國家、家長越來越重視,未來體育市場會更加多元化,同時體育教育的專業化程度也會進一步提升。
體育教育智能化轉型迫在眉睫,但目前真正能落地的AI產品還有限。未來我們也期待看到更多新穎、專業的體育教育產品應用,讓體育發展邁向新的臺階。

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