韓曉明，喬鳳杰

2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面。黨的十九大報告提出“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟的深度融合”。人工智能作為一門新興科學技術(shù)，越來越受到國家層面重視，并將其視為強化國家科技力量的重要途徑。同時，人工智能也與以全民健身為代表的體育領(lǐng)域進行了融合。2019年8月，《體育強國建設(shè)綱要》提出，“推進全民健身智慧化發(fā)展”“加快推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與體育實體經(jīng)濟深度融合”。同年9月，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于促進全民健身和體育消費推動體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》，進一步指出“要推動智能制造、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)體育制造領(lǐng)域應(yīng)用”。2021年8月，全民健身計劃（2021—2025年）指出，“支持開展智能健身、云賽事、虛擬運動等新興運動”。從邏輯層面來看，本研究將人工智能與全民健身的關(guān)聯(lián)點置于人工智能助力全民健身參與，即人工智能能為人們的運動參與提供科學化健身指導、個性化健身方案、針對性反饋建議以及交互性健身方式，進而促進更多人積極參與其中，推動全民健身的高質(zhì)量發(fā)展。

以往有關(guān)人工智能與全民健身的研究主要集中在人工智能應(yīng)用于體育的用品[1]、對策[2-3]、公共服務(wù)[4]，城市體育治理[5]及研發(fā)需求[6]等方面。雖然以往研究對具體問題的分析仁智互見，但仍屬體育領(lǐng)域上維范疇，未深入到體育的所屬概念即全民健身參與進行細致入微的研究，無法為全民健身的高質(zhì)量發(fā)展提供針對性參考?；诖耍狙芯繌娜斯ぶ悄芗夹g(shù)、全民健身數(shù)據(jù)、智能體育軟件、智能體育硬件4個方面出發(fā)，探究人工智能助力全民健身參與的基本邏輯、現(xiàn)實困境與突破路徑，以期促進人工智能與全民健身的深度融合，推動全民健身的高質(zhì)量發(fā)展。

1 人工智能助力全民健身參與的基本邏輯

（1）數(shù)據(jù)化與科學化。借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的整合與其潛在價值的挖掘是人工智能助力全民健身高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)保障。機器學習、深度學習等應(yīng)用不需人工明確地編程，即可從搜集的數(shù)據(jù)中梳理出健身者運動項目、頻次、時長、年齡、性別和健身效果等變量間的相關(guān)性。這對于發(fā)現(xiàn)輸入與預測結(jié)果間的映射關(guān)系，合理設(shè)定健身目標，科學指導運動實踐，及挖掘數(shù)據(jù)的隱含價值具有重要作用。與互聯(lián)網(wǎng)時代對大量數(shù)據(jù)存儲的能力相比，人工智能既能實時處理大規(guī)模、全量多元數(shù)據(jù)，也能洞悉數(shù)據(jù)背后的復雜隱藏規(guī)律，以及制定超越人類局部次優(yōu)決策的全局最優(yōu)策略。故借助人工智能技術(shù)，有利于實現(xiàn)對海量全民健身數(shù)據(jù)的精準挖掘與系統(tǒng)分析，厘清數(shù)據(jù)背后隱藏的關(guān)鍵信息及應(yīng)用價值，并歸納出在常規(guī)數(shù)據(jù)分析中難以發(fā)現(xiàn)的隱性規(guī)律，促進全民健身數(shù)據(jù)的整合及其內(nèi)在價值的挖掘與應(yīng)用。

（2）個性化與多元化。隨著人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，各行各業(yè)日趨智能化，體育產(chǎn)業(yè)與人工智能結(jié)合，生產(chǎn)了諸多智能體育產(chǎn)品，推動了體育產(chǎn)品的智能化轉(zhuǎn)型。本研究所指的智能體育產(chǎn)品是以人工智能為技術(shù)支撐，以智能化功能為產(chǎn)品特色，為滿足人們多元化、多層次的體育消費需求而生產(chǎn)的產(chǎn)品的總稱，既包括智能體育APP，也包括智能體育硬件。其中，個性化健身方案的制定與針對性健身建議的反饋是人工智能助力體育產(chǎn)品實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的重要表征，這正是其相較傳統(tǒng)體育產(chǎn)品的優(yōu)勢所在。由于健身者的運動習慣、生理特征、認知方式等具有個體差異，故健身方案的制定亦應(yīng)考量個體化特征。人工智能助力下的智能體育產(chǎn)品一定程度上能根據(jù)健身者的運動目的、習慣、強度、姿勢及以往運動數(shù)據(jù)，研判運動需求，制定個性化健身方案[7]。

（3）沉浸化與交互化。在人工智能技術(shù)助力下，健身方式不再局限于傳統(tǒng)的健身房鍛煉，而是將打破時空限制，實現(xiàn)基于健身者、健身設(shè)備、場景、內(nèi)容等人機交互式的健身方式。所謂人機交互，是指人的信息輸入和系統(tǒng)的輸出反饋形成的互動關(guān)系，此系統(tǒng)既指各種機器，也指計算機化的系統(tǒng)和軟件[8]。人工智能的助力使健身方式的交互性得到了大幅提升，即智能化的健身設(shè)備、系統(tǒng)等既可通過更強大的功能與用戶進行高效、實時、針對性互動，也可增強運動參與的娛樂性和趣味性，促進人們的運動參與。這種交互式的健身方式有利于提高健身者與智能運動設(shè)備間的互動性，增強健身方式的趣味性和娛樂性，激發(fā)人們的運動熱情，促進更多人積極地參與其中。

（4）智慧化與便捷化。隨著體育場館與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合，傳統(tǒng)體育場館正向智慧化轉(zhuǎn)型，目的是為體育鍛煉提供智慧、便捷、舒適的場館服務(wù)。智慧化體育場館服務(wù)主要表現(xiàn)在以下4個方面。1）運營系統(tǒng)智慧化。即人工智能的賦能能在體育場館能源消耗、通風系統(tǒng)、設(shè)備使用狀況、人員調(diào)度、應(yīng)急方案等方面實現(xiàn)資源優(yōu)化配置，通過獲取實時場館運營數(shù)據(jù)，提升場館運營效率。2）場館管理智慧化。目前，智享無人值守的體育場館已成為體育場館智慧化發(fā)展的重要趨勢。即運用智能身份識別系統(tǒng)，通過人臉、手環(huán)識別等技術(shù)對用戶進行智能化分辨，實現(xiàn)體育場館的無人化、無接觸管理，這既能增加科技體驗感，也能降低運營成本，當然也是疫情防控常態(tài)化階段“無接觸服務(wù)”的重要方式。3）體育消費智慧化?！跋认砗蟾丁笔求w育消費智慧化的典型代表，即用戶可先鍛煉，結(jié)束后再通過場館內(nèi)的系統(tǒng)結(jié)算，有利于增強用戶的主體性和體驗感。4）體育設(shè)備智慧化。即語音、動作識別等人工智能技術(shù)的運用，能為用戶提供交互式健身器材、場景等，營造良好的服務(wù)和運動體驗[9]。這表明人工智能的賦能既讓體育場館服務(wù)更智慧化，也讓運動變得更便捷、更有趣。

2 人工智能助力全民健身參與的現(xiàn)實困境

2.1 人工智能核心算法缺失

核心算法是人工智能助力全民健身參與的基本邏輯得以實現(xiàn)的技術(shù)支撐。目前，受限于模擬神經(jīng)元的困難、“莫拉維克悖論”“波蘭尼悖論”，使人工智能仍處于弱人工智能階段[10]，與強人工智能和超人工智能存在顯著差距。雖然現(xiàn)階段人工智能的價值更多體現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新，但核心算法缺失這一卡脖子問題仍較突出。

當前人工智能技術(shù)的發(fā)展主要得益于數(shù)據(jù)的激增和算力的提升，而核心算法并未產(chǎn)生根本性變化。即算法過度依賴開源代碼和現(xiàn)有數(shù)學模型等問題，導致人工智能的實際應(yīng)用難以深入開展。因為，用開源代碼調(diào)教出的人工智能頂多是常人，而要成長為細分領(lǐng)域?qū)＜遥瑒t需以數(shù)學為基礎(chǔ)的原始核心模型、代碼和框架創(chuàng)新。就全民健身領(lǐng)域而言，人工智能要應(yīng)對的是復雜、多元、多變的應(yīng)用場景和運動實踐，目前人工智能在全民健身的應(yīng)用僅完成了感知力，即可在單一運動場景、模式下進行動作識別、語音交互，但本質(zhì)上缺乏運動場景與內(nèi)容的真正理解和落地。由于訓練框架固定、算法限制即對現(xiàn)有算法難以修改與完善，導致健身者在運動實踐時，難以滿足運動信息完整記錄、易犯錯誤實時提示、個性化健身指導等需求。

2.2 全民健身數(shù)據(jù)量與質(zhì)的雙向缺失

人工智能助力全民健身參與的前提是基于大量數(shù)據(jù)，利用深度學習算法挖掘有價值信息，為全民健身提供科學化指導。即海量、優(yōu)質(zhì)的全民健身數(shù)據(jù)集合是提升機器學習效率和精確性，促進人工智能技術(shù)充分發(fā)揮的先決條件，所謂“無數(shù)據(jù)，不智能”。目前，全民健身數(shù)據(jù)存在量與質(zhì)的雙向缺失。

2.2.1 全民健身數(shù)據(jù)的數(shù)量缺失（1）全民健身數(shù)據(jù)采集的意識不足。目前競技體育運動各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集、儲存、分析與利用已對科學化訓練和提升運動表現(xiàn)起到了推動作用，而全民健身數(shù)據(jù)采集工作并未引起足夠重視，如全民健身活動往往被視為社會大眾的自發(fā)行為，似乎與體育相關(guān)部門并無關(guān)系[11]，直接導致了全民健身數(shù)據(jù)的數(shù)量缺失。（2）中老年群體健身數(shù)據(jù)采集的缺失?！吨袊l(fā)展報告2020：中國人口老齡化的發(fā)展趨勢和政策》指出[12]，預計到2050年，中國老齡化將達到峰值，60歲及以上的中老年人口將接近5億，對這一龐大的中老年群體提供適宜的健身指導則顯得尤為重要。目前，智能體育產(chǎn)品所關(guān)注的受眾主要集中于較高收入的青年群體，對中老年群體則較少關(guān)注。例如，截止2021年3月，Keep擁有注冊用戶3億，月活躍用戶4 000萬，但35歲以下約占80%[13]，直接導致中老年群體健身數(shù)據(jù)采集的缺失，故設(shè)計和開發(fā)適宜中老年群體的智能體育產(chǎn)品以采集健身數(shù)據(jù)則是關(guān)鍵所在。同時，多數(shù)智能體育產(chǎn)品設(shè)置的運動項目以跑步、游泳、健步走等為主，而對在我國具有廣泛群眾基礎(chǔ)的太極拳、廣場舞、踢鍵子等的數(shù)據(jù)采集則相對較少，即現(xiàn)階段全民健身數(shù)據(jù)的采集缺乏對于不同年齡、運動項目的綜合性考量。

2.2.2 全民健身數(shù)據(jù)的質(zhì)量缺失（1）關(guān)鍵性健身數(shù)據(jù)采集不完整。鍛煉過程中，由于數(shù)據(jù)采集的諸多復雜因素，如人體結(jié)構(gòu)復雜、運動形式多樣、運動階段差異、采集環(huán)境多變和涉及頻段分布廣等，使相關(guān)數(shù)據(jù)未能得到完整采集和記錄?，F(xiàn)階段全民健身采集的數(shù)據(jù)多以練習次數(shù)、組數(shù)、距離、時長、能量消耗等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)為主，而對運動生物力、生理、心理等關(guān)鍵性數(shù)據(jù)的采集則較薄弱。以SW智能體育產(chǎn)品為例，當健身者進行深蹲練習時，人們往往希望了解動作正確與否，故智能產(chǎn)品應(yīng)及時捕捉和采集健身者的姿勢、動力結(jié)構(gòu)、發(fā)力順序等，并實時反饋以提供科學化的健身指導，但運動實踐中其對健身者深蹲過程中的姿勢、角度、幅度、力度等數(shù)據(jù)無一顯現(xiàn)，造成采集的全民健身數(shù)據(jù)質(zhì)量較低。（2）非結(jié)構(gòu)化健身數(shù)據(jù)分析能力不足。根據(jù)《世界的數(shù)字化—從邊緣到核心》白皮書顯示，2025年全球數(shù)據(jù)總量預計將超過175ZB，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將占總量的80%[14]。由于體育鍛煉是一種注重鍛煉者體感的非線性活動，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型呈現(xiàn)復雜多樣的基本特征，既有數(shù)字、符號等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有文本、圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及結(jié)構(gòu)變化很大的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著全民健身“線上化”“視頻化”現(xiàn)象的日益凸顯，尤其在疫情影響下，社會大眾的日常鍛煉、市民運動會，甚至是第14屆全國運動會的群眾展演類項目均已搬到“線上”，網(wǎng)上時刻產(chǎn)生和留存大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而目前對此類數(shù)據(jù)缺乏有效地分析、挖掘與利用，直接造成了健身數(shù)據(jù)整合度不高，影響深度學習模型訓練效果，導致無法獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以指導運動實踐。

2.3 智能體育軟件智能化水平較低

2.3.1 智能體育APP功能單一化智能體育APP是指能記錄運動數(shù)據(jù)，指導日常運動，滿足個性化需求，引導健身者形成健康生活方式的第三方智能體育應(yīng)用軟件[2]。我國互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用市場中的智能體育APP名稱多以智能冠之，人們往往期望其能對運動表現(xiàn)、運動過程、存在問題、內(nèi)在原因和糾正方法進行實時、全面地評價與反饋。

但是，多數(shù)智能體育APP并非是基于人工智能技術(shù)對實際鍛煉情況給予針對性反饋，而智能化功能的實現(xiàn)基本是由以往監(jiān)測數(shù)據(jù)匹配預先制定的健身指導建議或程式化運動方案，即反饋結(jié)果存在于以往數(shù)據(jù)與現(xiàn)有用戶的固定關(guān)系之下，且匹配項多以體重、體脂率、距離、速度等為參數(shù)，而對實際鍛煉情況并不能給予針對性考量，更不用說全面、實時、動態(tài)地反映健身者生理、心理等情況。這表明，目前智能體育APP的程式化分析只能完成人們事先定義的基礎(chǔ)任務(wù)，其智能化水平相當于新手教師，距離專家水平和真正智能化相去甚遠。同時，某些智能體育APP反饋建議的科學性還有待商榷。如NK智能體育APP通過步數(shù)排行榜激發(fā)健身者競爭意識，刺激人們進行健步走鍛煉，但由于缺乏對健步走速度、強度和時長等上線閾值的提示，人們可能為追求排名靠前而過度鍛煉，這不僅不能提供科學化健身指導，反而還會因過量運動導致發(fā)生跟腱炎、膝關(guān)節(jié)磨損等的風險顯著升高。

2.3.2 人機交互用戶體驗不佳人機交互作為人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的基本特性，交互性的優(yōu)劣是衡量其智能化水平的評價標準。本研究以人工智能AR互動大屏為例闡釋現(xiàn)階段人機交互用戶體驗不佳的問題。

（1）圖像識別不精準。人工智能AR互動大屏通過圖像識別、肢體識別跟蹤技術(shù)，完成形體動作與計算機場景內(nèi)容的互動。如北京海淀公園有一太極拳人工智能AR互動大屏，人們可站在特定區(qū)域跟隨系統(tǒng)提示練習太極拳，屏幕通過深度攝像頭捕捉練習動作，并依據(jù)系統(tǒng)內(nèi)置的動作標準打分。但問題在于：1）從練習整體過程來看，此交互系統(tǒng)仍處于跟隨視頻終端“比劃動作”的狀態(tài)，而對錯誤、不到位、遺忘的動作均不能識別，也不能與練習者進行基于動作教學的有效互動，這種單一化交互方式導致練習效果大打折扣。2）從某一具體動作來看，其圖像識別僅以動作路線、角度、方向等為參照標準，而對動作的高低、距離、寬窄、快慢等規(guī)格無法識別，更不用說內(nèi)在勁力、神韻、情感、心理等的交流。3）從練習場景來看，全景環(huán)繞式AR場景能創(chuàng)設(shè)虛實結(jié)合的練習情境，其練習形式可選擇帶練、單練、對練等多種模式，通過突出和渲染帶練和對練者的在場感，激發(fā)練習興趣，吸引更多人參與其中。但該系統(tǒng)并不能識別系統(tǒng)內(nèi)或習練者的太極拳風格，也不能提供相適配的AR場景化渲染，這將影響運動參與的趣味性與積極性。

（2）語音交互響應(yīng)時間慢。人機交互中的響應(yīng)時間是影響用戶評價、滿意度的重要因素[15]。響應(yīng)時間過慢或快均會造成不良體驗。相關(guān)研究表明[16]，響應(yīng)時間超過2 150 ms，用戶感覺“太慢，接受不了”的比例顯著增加；響應(yīng)時間小于650 ms，用戶則感覺“說話被打斷”。排除網(wǎng)絡(luò)異常的情況，當健身者與人工智能AR互動大屏語音交互時，往往會出現(xiàn)等待反饋時間長即語音交互響應(yīng)時間慢的現(xiàn)象，這就造成了人與機器的對話并不是順暢地交流，而表現(xiàn)為用戶焦急等待，影響用戶對人機交互體驗的主體評價，尤其是進行多個問題連續(xù)性交互時此類現(xiàn)象更為凸顯。此外，也常出現(xiàn)無法準確理解健身者提問意圖或難以精準判斷需求等問題。

2.4 智能體育硬件智慧化服務(wù)能力不足

2.4.1 可穿戴智能設(shè)備識別功能不完善目前，我國人工智能市場呈井噴式發(fā)展態(tài)勢，截至2020年6月底，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達770億元，預計2025年將達4 000億元[17]，且隨著人工智能在體育領(lǐng)域的應(yīng)用，智能體育用品呈現(xiàn)以接觸型可穿戴智能設(shè)備、智能化健身器材為主的爆發(fā)式增長。其中，智能運動手環(huán)、VR眼鏡等可穿戴智能設(shè)備日益成為健身者青睞的智能體育產(chǎn)品，其既能采集、儲存運動數(shù)據(jù)，也能滿足健身者的新鮮感，并提供個性化健身指導。

但是，目前可穿戴智能設(shè)備大多是基于單一運動場景或形式的呈現(xiàn)，而無法識別不同運動場景、形式等。一方面，當健身者佩戴相同型號的XM智能運動手環(huán)，在跑步機與戶外分別進行相同運動量和強度的跑步時，矢狀軸方向上的加速度仍存在顯著差異[18]，即其并不能識別室內(nèi)跑步機和戶外的場景差異，導致估算值偏差，這將直接影響數(shù)據(jù)監(jiān)控的準確度。另一方面，目前多數(shù)可穿戴智能設(shè)備并不具備坡度識別功能，且其能量消耗的算法過于依賴加速度傳感器數(shù)據(jù)，導致能量消耗估算受到較大偏差。因為，坡度是影響能量消耗的重要因素，在上坡和平地跑步的能量消耗存在顯著差異，根據(jù)ACSM能量消耗計算公式，相同速度下，坡度為10%的上坡跑比平地跑的能量消耗增加近45%[19]。故可穿戴智能設(shè)備應(yīng)基于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的新算法估算效果，提升對不同運動場景、形式的識別功能。

2.4.2 體育場館服務(wù)智慧化模塊分散在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)推動下，體育場館服務(wù)逐漸從智能化向智慧化升級轉(zhuǎn)型。但現(xiàn)階段人工智能賦能體育場館服務(wù)智慧化轉(zhuǎn)型仍處于初級階段，集中在場館內(nèi)的智慧化設(shè)備和系統(tǒng)的開發(fā)和運用，受現(xiàn)有技術(shù)制約，部分智慧化系統(tǒng)未能發(fā)揮最大作用。在人工智能賦能體育場館服務(wù)的智慧化轉(zhuǎn)型過程中，主要存在智慧化模塊分散與推行成效甚微并存的問題。一是智慧化模塊分散。近年來，新建或改造升級的智慧化體育場館多選擇與互聯(lián)網(wǎng)、通信企業(yè)等合作，從動土開工到投入運營，從頂層設(shè)計到功能布局，智慧化的建設(shè)思路具備整體性。但已投入使用的諸多智慧化體育場館普遍面臨智慧化工程零散與模塊分散，即智慧化系統(tǒng)與其功能應(yīng)用間存在聯(lián)動性弱、兼容性差，導致單點嵌入的智慧化功能只能成為單兵作戰(zhàn)的單一化功能應(yīng)用，無法形成團體協(xié)作的功能應(yīng)用集合。二是推行效果甚微。在弱人工智能階段，由于體育場館服務(wù)智慧化轉(zhuǎn)型在前期的生產(chǎn)、改造；中期的運營、更新；后期的維護、翻新等環(huán)節(jié)，及人工智能等技術(shù)的應(yīng)用均需付諸比運營傳統(tǒng)體育場館更多的成本，既包括巨大的資金成本，也包括人力的時間成本，一定程度阻礙了體育場館服務(wù)的智慧化轉(zhuǎn)型。

3 人工智能助力全民健身參與的突破路徑

3.1 加強人工智能核心算法研發(fā)

技術(shù)層面，人工智能本質(zhì)上是以數(shù)學算法為核心而構(gòu)成的一套數(shù)學理論，試圖通過數(shù)字概率描述人類思考、推理和決策的過程，而計算機技術(shù)僅是通過編程語言在信息系統(tǒng)實現(xiàn)算法的過程。即算法的內(nèi)在邏輯是基于機器學習或深度學習形成自主決策[20]，算法的水平直接決定了人工智能的智能程度。因此，針對因依賴開源代碼和現(xiàn)有數(shù)學模型，算法的進階應(yīng)源于原創(chuàng)者而非跟隨者，即需從底層算法做起，使整個數(shù)學模型、算法設(shè)計、模擬訓練一脈相承，使其既可協(xié)同優(yōu)化，也能根據(jù)實際需求隨時修改，適應(yīng)和解決全民健身所涉及的健身方案的個性化定制、健身指導的實時性提示、健身建議的針對性反饋等實際需求。同時，算法的研發(fā)還需遵循一個核心，兩個融合的宗旨，即以人工智能基礎(chǔ)理論研究為核心，既要加強與數(shù)學、心理學、腦科學、神經(jīng)科學等的跨學科交叉融合，致力發(fā)展第三代人工智能理論與方法，也要加強算法的開發(fā)與優(yōu)化及理論與應(yīng)用的深度融合，努力突破人工智能在全民健身應(yīng)用過程中受阻的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。

3.2 注重全民健身數(shù)據(jù)量與質(zhì)的協(xié)同發(fā)展

3.2.1 增加全民健身數(shù)據(jù)數(shù)量（1）增強全民健身數(shù)據(jù)采集意識。體育相關(guān)部門需提高采集、分析和運用全民健身數(shù)據(jù)的意識，使思想觀念具備自覺性、目的性和能動性導向，充分認識到大數(shù)據(jù)潛在的科學化健身指導等價值，為社會群體提供智能化健身條件。具體路徑為：1）網(wǎng)絡(luò)健身數(shù)據(jù)上云。通過大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)對網(wǎng)上的全民健身數(shù)據(jù)進行篩選、存儲、分析與應(yīng)用，建設(shè)云上全民健身數(shù)據(jù)庫；2）在全國的社區(qū)、公園和廣場布局一批全民健身數(shù)據(jù)監(jiān)測中心，采集和分析健身數(shù)據(jù)，形成包含全民健身行為監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、群眾鍛煉環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、國民體質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫等大數(shù)據(jù)平臺[21]。同時，整合各部門間的健身數(shù)據(jù)，使其在線、共享、應(yīng)用，豐富和完善全民健身數(shù)據(jù)庫。此外，增強數(shù)據(jù)采集意識并非要成為數(shù)據(jù)專家或儲存大量數(shù)據(jù)，而是在日常生活中培養(yǎng)使用數(shù)據(jù)的習慣，以積極的心態(tài)將數(shù)據(jù)意識嵌入健身過程中，為科學化和針對性健身鍛煉提供指導。

（2）增加中老年群體健身數(shù)據(jù)的采集。即基于中老年群體的年齡、身心、運動習慣等特征，設(shè)計和研發(fā)適宜的智能體育產(chǎn)品。如針對中老年群體的健身習慣，泰博科技在全國的公園和廣場鋪設(shè)公益性智慧步道，運用人工智能、雙頻芯片感應(yīng)、人臉識別和云計算等技術(shù)，采集健身者在智慧步道上健步走、跑步等數(shù)據(jù)，實時本地化處理，并上傳至云端大數(shù)據(jù)中心進行存儲、分析和即時反饋，促進中老年群體的運動參與，以此打造全年齡層覆蓋的智能體育，增加全民健身數(shù)據(jù)的數(shù)量、豐富全民健身數(shù)據(jù)的維度。同時，還應(yīng)注重對不同運動項目數(shù)據(jù)的全方位采集，既要包括西方體育項目，也要包括在我國具有廣泛群體基礎(chǔ)的民族傳統(tǒng)體育項目，實現(xiàn)不同運動項目數(shù)據(jù)的全面采集。

3.2.2 提高全民健身數(shù)據(jù)質(zhì)量擁有大量數(shù)據(jù)并不會增加任何價值，關(guān)鍵在于對數(shù)據(jù)的洞察、分析與挖掘。全民健身數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低，尤其是數(shù)據(jù)的完整性與一致性[22]，直接影響著全民健身的科學化指導。

（1）提高健身數(shù)據(jù)采集的完整性。針對全民健身數(shù)據(jù)收集的不完整，在保留練習組數(shù)、距離和能量消耗等前提下，既需加強對生物力、生理、心理等與健身者身心健康直接相關(guān)的數(shù)據(jù)采集，也需加強對不同運動項目的數(shù)據(jù)采集，同一項目不同運動階段的完整記錄，及練習外部環(huán)境、練習效果、易犯錯誤等數(shù)據(jù)的分析。同時，對數(shù)據(jù)進行不斷更新優(yōu)化，使其隨時能用來產(chǎn)生洞察，然后經(jīng)算法處理驅(qū)動健身指導建議的產(chǎn)生，用以指導運動實踐；再通過反饋不斷優(yōu)化決策，形成數(shù)據(jù)-算法-決策-反饋-決策的完整閉環(huán)?？梢?，完整的全民健身數(shù)據(jù)就是決策的執(zhí)行者而非支持者。這既能充分發(fā)揮全民健身數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值，也能提高健身指導的精確度和效率。當然，這種由數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策的運行邏輯應(yīng)基于公平、公正原則。

（2）提升人工智能技術(shù)在非結(jié)構(gòu)化健身數(shù)據(jù)的分析與挖掘能力。針對非結(jié)構(gòu)化健身數(shù)據(jù)分析能力不足，首先，需采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)與分析工具，對原始健身數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)、空格、格式不統(tǒng)一、亂碼或丟失等進行整改完善或清理；其次，選用最新技術(shù)保存數(shù)據(jù)及構(gòu)建數(shù)據(jù)堆棧；然后，在傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化查詢處理基礎(chǔ)上，圍繞非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基本屬性、語義特征、底層特征及原始數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析工具（如百度安全的安全知識圖譜）分析全民健身的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其基本情況、隱含規(guī)律，及識別新出現(xiàn)的問題，提高健身數(shù)據(jù)的整合度，改善深度學習模型訓練效果，以此指導運動實踐。

3.3 提升智能體育軟件智能化水平

3.3.1 提升智能體育APP多元化功能以個性化需求為導向，遵循千人千面的基本原則，充分運用人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，提升智能體育APP的智能化水平，使其最大限度認知練習的真實情況。針對不同運動目的、偏好、習慣等，健身方案的制定與指導建議的反饋亦不同，需考慮個性化需求及關(guān)聯(lián)場景的整體情況，進而對健身內(nèi)容進行針對性制作、精準匹配與分發(fā)，而非千人一面的健身方案。如對于以身體健康為目的老年群體，應(yīng)提供運動前健康問詢、體質(zhì)檢測，運動中實時心率、血壓等安全區(qū)間預警值的監(jiān)測，降低運動風險發(fā)生的概率，及運動后主體感受和預期效果評價等，智能體育APP應(yīng)基于健身者的健身目標和主體反饋及時調(diào)整健身方案，對健身過程進行科學化、個性化指導。對于以降脂減肥為目的的中年群體，則可推送運動負荷、乳酸閾值、最大攝氧量、當前有氧或無氧狀態(tài)等，并通過研判消耗卡路里等數(shù)據(jù)，了解能量消耗和體能情況，繼而制定針對性鍛煉方案，以此提高降脂減肥的效率。而對于以增肌塑形為目的的青年群體，則需時刻關(guān)注練習的負荷強度、間歇時間、主體疲勞程度等，提供科學合理的健身步驟與策略。同時，對同一運動目的的健身者也應(yīng)基于個體實際情況給予針對性方案，充分發(fā)揮智能體育APP的智能化功能，進而實現(xiàn)智能體育健身方案的“私人訂制”。

3.3.2 優(yōu)化人機交互用戶體驗（1）提高圖像識別精準度。在圖像識別技術(shù)中可在輸入節(jié)點上增加新的傳感器，如深度攝像頭、麥克風陣列等，讓機器擁有自然語言理解和圖像識別等能力；在輸出節(jié)點增加新的反饋通道如語音通道，使交互的輸入與反饋循環(huán)變得通道更多、形式更豐富，促進體驗設(shè)計目標的升級，即讓交互向更自然和情感化的方向發(fā)展，構(gòu)建一套以語音、肢體動作、甚至是面部表情、感官觸覺的多模態(tài)交互，提高用戶的參與性、體驗性。此外，還應(yīng)基于健身者差異化特征和需求，借助人工智能、AR和VR等技術(shù)針對性適配相關(guān)運動場景，促進沉浸式參與體驗、交互體驗和視覺體驗，從而增強用戶的練習興趣，促進更多人參與到全民健身之中。

（2）合理設(shè)計語音交互響應(yīng)。針對健身者與智能體育APP或健身器材等語音交互時，響應(yīng)時間太慢導致用戶產(chǎn)生“焦急等待”的主體感受，以及響應(yīng)時間太快用戶產(chǎn)生“說話被打斷”“被搶話”的感覺，語音交互的響應(yīng)時間應(yīng)基于用戶的主體感受、認知體驗等進行合理設(shè)計，提高語音交互的流暢性、友好性和舒適性，優(yōu)化交互時效，將語音交互設(shè)置成一種人與機器自然、和諧的交流過程，提高用戶的主體體驗和滿意度。同時，也應(yīng)圍繞用戶的情感體驗設(shè)計更富情感、更加個性化的語音交互系統(tǒng)，這或許比產(chǎn)品本身所提供的功能性體驗更具吸引力。

3.4 提高智能體育硬件智慧化服務(wù)能力

3.4.1 改善可穿戴智能設(shè)備識別功能提高可穿戴智能設(shè)備對不同運動形式、場景的識別功能，有賴于內(nèi)置芯片的基礎(chǔ)設(shè)置和核心算法。一方面，在可穿戴智能設(shè)備內(nèi)使用三軸陀螺儀、加速度計、磁力計等動作傳感器為基礎(chǔ)，采集不同運動形式的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進行相應(yīng)處理和分析后，提取一定數(shù)量特征值，與傳感器融合算法相結(jié)合，將特征值用算法訓練模型，以此識別不同運動形式。另一方面，可基于多傳感器可穿戴設(shè)備對數(shù)據(jù)進行時間序列建模，利用場景切換邊界點算法分析每個維度的時間變化趨勢，獲取多維時間序列的場景切換邊界點。然后，建立相似性測量模型對每個分段時間序列進行室內(nèi)、室外場景相似度計算與識別[23]，實現(xiàn)不同運動場景下的動作精細化識別和運動數(shù)據(jù)的精確化追蹤。此外，對可穿戴智能設(shè)備功能的提升，并非是對全民健身的全場域覆蓋，而是基于不同健身者的運動目的、偏好等現(xiàn)實需求提出，即可穿戴智能設(shè)備需遵循產(chǎn)品為用戶服務(wù)的基本理念，使其更好地服務(wù)于健身者的運動實踐。

3.4.2 加強體育場館服務(wù)的模塊化針對智慧化模塊分散的現(xiàn)象，體育場館智慧化升級的著手點既需對其運營痛點逐一擊破，也需自上而下制定全面的智慧化解決架構(gòu)，將難點與升級點進行模塊化，再以解決的迫切程度為依據(jù)進行填空式改造。確保智慧化邏輯的一脈相承，否則單點嵌入只會成為“一盤散沙”。同時，體育場館服務(wù)智慧化系統(tǒng)之間需建立相關(guān)性，使功能應(yīng)用與系統(tǒng)數(shù)據(jù)能互通互聯(lián)，使單一的智慧化功能走向智慧化的綜合體，避免出現(xiàn)智慧孤島反而使智慧化體育場館的運營管理更加復雜化。當然，在實現(xiàn)單一場館內(nèi)應(yīng)用功能與數(shù)據(jù)系統(tǒng)互聯(lián)互通后，也會為城市體育場館服務(wù)間的“萬物互聯(lián)”提供基礎(chǔ)保障，為人們提供一個基于智慧化體育場館服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)。此外，體育場館服務(wù)的智慧化升級不應(yīng)僅停留在軟、硬件，其核心價值是要將新的思維模式融入到體育場館運營管理之中。

4 結(jié)語

人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，是推動全民健身科學化和個性化發(fā)展的重要抓手和可行途徑。但是，人工智能與全民健身的融合仍處于初步階段，應(yīng)充分認識到人工智能助力全民健身參與面臨的諸多問題。基于此，本研究探析了人工智能助力全民健身的基本邏輯，并從人工智能技術(shù)、全民健身數(shù)據(jù)、智能體育軟件、智能體育硬件四個方面探究了人工智能助力全民健身參與的現(xiàn)實困境，并據(jù)此提出相應(yīng)的突破路徑，以期促進人工智能與全民健身的深度融合，推動全民健身的高質(zhì)量發(fā)展。