中國人工智能系列白皮書—體育人工智能1委中國人工智能系列白皮書—體育人工智能2 1 1 1 1 2 4 5 5 6 82.2.1構建智能可穿戴設備運動傷病管理系統，實現運動負荷 82.2.2構建智能一體化運動訓練管理系統，監測運動訓練全過 82.2.3搭建廣泛的云端互聯網平臺與邊緣計算平臺，實現全數 2.3.1構建高校體育教學負荷監控系統，實現運動負荷監測可 2.3.2推進運動技能虛擬仿真學習，實現虛擬現實與體育教育 2.3.3融合擴展現實（XR）技術，實現教學質量評 中國人工智能系列白皮書—體育人工智能3 2.4.4制定健身計劃和提供互動平臺，增強健身動力和良好習 2.4.5研發腦機接口設備，提高功能受 20 20 22 3.2.2建立體育課堂智能預測系統，準確評估學生的運動損傷 40 4.1.1構建個性化運動訓練模型，分析運動訓練及比賽中的規 4.1.2定量化預測和控制運動負荷，實現運動損傷的智能化預 4.1.3構建智能化精準訓練服務平臺，分析運動員競技狀態45 中國人工智能系列白皮書—體育人工智能44.2.1構建計算機輔助體育教學系統，改 474.2.2集成展示校園體育教學場景，建設“數字孿生”智慧體 4.3.1構建多平臺互聯互通的大眾健身智慧化空間，以實現信 514.3.2構建個性化運動處方管理系統，完 54 5.1.1開展運動生物電位信號監測，提高運動員專注力和運動 5.1.2研發生命體征的光電感知與智能分析，實現運動中生理 5.1.3發展生物體液的電化學傳感與智能分析方法，豐富可穿 65 5.2.1應用運動生化分子的高通量檢測技術，研究 5.2.2應用運動因子和健康效益標記物的篩選技術，開展運動 69 5.3.1構建運動生理生化數據的智能化分析技術，幫助識別關 705.3.2深化數據挖掘思路，解釋生理或病理變化的深層次分子 中國人工智能系列白皮書—體育人工智能5 6.1.2提供運動控制創新治療方案， 84 876.2.5推動磁共振成像分析，輔助腦 6.3.3搭建個性化運動心理訓練系統，全面提升運動表現和心 中國人工智能系列白皮書—體育人工智能6 7.3.2完善運動健康管理系統的核心功能，實現多元化、個性 中國人工智能系列白皮書—體育人工智能1育持續、全面、深層次的融合已成為助力體育事業發展的必然趨勢。本白皮書將梳理體育人工智能發展歷程以及應用于體育各個領中國人工智能系列白皮書—體育人工智能2中國人工智能系列白皮書—體育人工智能1人工智能技術誕生之初，以西蒙和紐厄爾為代表的理性學派認奇于1955年分別作了下棋與計算機模式識別的研究，而塞繆爾于1956年提出了機器學習理論，并編寫了能夠與人類下西洋跳棋的程中國人工智能系列白皮書—體育人工智能2戰術建模方面，無線傳感的運動監測裝備已得到初步應用。NBA早評估的智能算法與虛擬現實技術相繼落地應用，用戶可以通過APP能突破之前體育與人工智能結合的局限得益于信息技術的快速發展3中國人工智能系列白皮書—體育人工智能4中國人工智能系列白皮書—體育人工智能5體驗設計等方面取得了顯著成就。它們不僅重新定義了個人健康監新材料與先進制造技術的應用，如柔性電子、納米技術、3D打耐克等品牌已嘗試將傳感器集成到衣物中，3D打印技術更是讓用戶中國人工智能系列白皮書—體育人工智能6術，實現數據的高效傳輸，同時延長設備續航。低功耗藍牙、eSIM2.1.3拓展可穿戴裝備應用領域，增中國人工智能系列白皮書—體育人工智能7中國人工智能系列白皮書—體育人工智能82.2.1構建智能可穿戴設備運動傷病管理系統，實現運動負荷監動訓練科學化的一個主要發展趨勢[6]。可穿戴設備通過監測心肺功人工智能技術正在輔助教練員在訓練中及時而有效地進行運動負荷2.2.2構建智能一體化運動訓練管理系統，監測運動訓練全過程技巧國家隊在冬奧備戰中使用了基于可穿戴設備的運動表現分析系中國人工智能系列白皮書—體育人工智能9以及監測人體不同部位肌肉力量的訓練情況，還可以將數據同步至采集到的運動參數和生理參數通過信號處理和機器學習等智能算法2.2.3搭建廣泛的云端互聯網平臺與邊緣計算平臺，實現全數字平臺可運用多種數據庫技術（例如，系型數據庫、NoSQL數據庫和平臺運用人體傳感網絡所采集的數據，結合機器學習平臺（如TI-ONE）對每場賽事的運動員行為進行數據自動標注和模型訓練，從而獲取可靠的大數據模型來幫助教練和運動員更好地理解賽事的對運動員個人數據進行一級處理，經過淺層信息提取后上傳至云平安全。此外，遵守各地區的數據保護法規，如歐洲的GDPR或中國中國人工智能系列白皮書—體育人工智能2.3.1構建高校體育教學負荷監控系統，實現運動負荷監測可視化傳統體育課堂教學在運動負荷等方面的監測主要依靠體育教師動提供客觀數據支撐。愈加成熟的可穿戴設備和運動APP可以使學導，學生通過佩戴內嵌GPS及加速度計的運動手環、智能手表等，2.3.2推進運動技能虛擬仿真學習，實現虛擬現實與體育教育的中國人工智能系列白皮書—體育人工智能2.3.3融合擴展現實（XR）技術，擴展現實（XR）技術是指通過計算機將真實場景與虛擬場景相結合，打造一個可人機交互的虛擬環境。這種技術融合了AR、VR中國人工智能系列白皮書—體育人工智能智能可穿戴設備與擴展現實（XR）技術的融合，不僅極大地豐富了2.3.4優化課外體育鍛煉全流程，實現中國人工智能系列白皮書—體育人工智能智能可穿戴設備中使其可以動態、完整地監測和記錄健身活動全過愛好者可根據自身健身需求及具體運動場景選擇適合的智能可穿戴2.4.2研發可穿戴智能化運動設備，輔世界衛生組織（WHO）的相關調查顯示，中國腦卒中發病率排中國人工智能系列白皮書—體育人工智能智能可穿戴設備在指導大眾健身和降低各類慢病風險方面發揮中國人工智能系列白皮書—體育人工智能2.4.4制定健身計劃和提供互動平臺，2.4.5研發腦機接口設備，提高功能抗高/低溫、防濕等性能以適應極端環境。在數據處理方法方面，還中國人工智能系列白皮書—體育人工智能intelligentwearablede[2]ZhaoC.ApplicationofVirtualRealityandArtificTechnologyinFitnessClubs.MathematicalProblemsinEngineeri2021,2021(1):244641[3]ACSMfitnesstrends.htnding-topics-resources/acsm-fitness-trends.[網[4]霍波,李彥鋒,高騰,等.體育人工智能領域關鍵技術的研究現狀和[5]WhiteleyR.'Moneyball'andtimetobehonestaboutpreseasoninjurycostsinbaseball.Britishjournalofsportsmedicine,2016,[6]陳小平.競技運動訓練發展的主要趨勢—科學化.中國體育教練[7]蘇炳添，李健良，徐慧華，等.科學訓練輔助：柔性可穿戴傳感器運動監測應用.中國科學：信息科學，2022,52(1):54-74.[期[9]讓全身的肌肉都智能起來——Athoscom/articles/916-athos-smartwearintelligence-enhancedsensingandwearabletechnologyinsports中國人工智能系列白皮書—體育人工智能andtechnologiesformetabolicmonitoring.Journalofappliedcialintelligencemethods.JournalfIntelligent&FuzzySystems,2021,40(andDevelopmentofPhysicalEducationServicesintheContextof5GConnectedCommunicatNeuroscience,2022,2022(1):5874248.[期刊]monitorsestimateenergyexpenditure?Asystematicreviewmeta-analysisofthevalidityofcurrenttechnologies.Britishjournalofsportsmedicine,2020,54(6):332-340.[期刊][16]FeiginVL,StarkBnationalburdenofstrokeanditsriTheLancetNeurology,2021,2中國人工智能系列白皮書—體育人工智能分析其運動姿態、軌跡和速度，并確保不受捕捉為基礎，可實現對動作序列的類型判別中國人工智能系列白皮書—體育人工智能中國人工智能系列白皮書—體育人工智能術應運而生，并在多個體育項目中得到廣泛應用。VAR系統核心目確保比賽結果的公平性。VAR系統的組成包括多角度視頻捕捉、視VAR系統能夠自動檢測出潛在的違規行為，如越位、犯規等，并為工智能和深度學習技術，VAR系統可以實現部分判罰的自動化，從年巴基斯坦和英格蘭的板球比賽中，并于2006年正式引入著減少了人為誤判。通過3D動畫回放和慢動作展示，觀眾可以更清中國人工智能系列白皮書—體育人工智能比賽結果。VAR系統通過多角度攝像頭捕捉比賽的每一個細節，結確認進球的有效性。當比賽中出現爭議性進球時，VAR系統能夠迅提供可靠的判罰依據。此外，為解決許多國家缺乏裁判員和VAR基礎設施成本高昂的問題，Held[2]等人提出了一種視頻助理裁判系統），該系統引入名為SoccerNet-MVFoul的新角下的足球犯規視頻，并由專業裁判進行詳細標注。在中國人工智能系列白皮書—體育人工智能用物聯網的相關設備，如藍牙/射頻識別手環、紅外識別、GPS等相中國人工智能系列白皮書—體育人工智能中國人工智能系列白皮書—體育人工智能為教練提供即時反饋。這種多技術融合的趨勢將極大地豐富教學手還能夠預測學生的進步趨勢和潛在問題，幫助教練及時調整訓練計3.2.2建立體育課堂智能預測系統，準確評估學生的運動損傷風險中國人工智能系列白皮書—體育人工智能動行為進行跟蹤并進行實時的分析和評估（圖3-3）。在運動場景中中國人工智能系列白皮書—體育人工智能中國人工智能系列白皮書—體育人工智能3.3.1構建沉浸式運動健身系統，打造AI＋健身“元宇宙”不同層次運動人群的AR/VR/MR沉浸式系統和大場景免穿戴沉浸式AR/VR沉浸式運動健身系統通過計算機視覺技術進行位置跟中國人工智能系列白皮書—體育人工智能AR系統還可以為游泳專業運動提供創新的訓練方式。其利用波中國人工智能系列白皮書—體育人工智能中國人工智能系列白皮書—體育人工智能具備傳統傳感設備所不具備的運動過程跟蹤以及人體姿態分析的能大規模人群運動中視覺ID跟蹤定位失效情況下人員重識別定位，或無視覺ID跟蹤下的大規模人員定位問題。大場景沉浸式運動健身中中國人工智能系列白皮書—體育人工智能健身運動處方已成為各國實施健康計劃的重要內容健身運動處全國性健康計劃《健康公民2000年》。美國總統科學健身，使運動處方的應用成為實施體育健康目標的重要組成部智能健身教練系統是一個集成了多種人工智能技術的綜合性應中國人工智能系列白皮書—體育人工智能模型等組成，覆蓋戶外的跑道、健身器械等通過人臉識別、芯片感應，可以實時查看運中國人工智能系列白皮書—體育人工智能在籃球運動中，智能健身教練系統通過3D動作識別技術、投影SportsEvents.In:20222ndInternationalConferenceonInformationIn:ProceedingsoftheandPatternRecognition.2023:5085-5096.中國人工智能系列白皮書—體育人工智能行車時的身體會感受./news-detail-2253.ht[6]Form發布SmartSwim2goggles智能泳鏡，可實時顯示運動狀態.2024.https://xueqiu.中國人工智能系列白皮書—體育人工智能統計，僅在2020年奧運會期間，通過中國央視頻客戶觀看量超15億次[2]。競技體育的商業價值也杯為例，2023年卡塔爾足球世界杯為舉辦地帶來了高達147億美元中國人工智能系列白皮書—體育人工智能練員和運動員提供科學的訓練指導和決策支持[5]。盡管面臨數據整合、實時監控和建模等技術挑戰，隨著人工智能、機器學習和5G技用方面取得更大突破，提高競技體育的整體水平和運動員的職業壽4.1.1構建個性化運動訓練模型，分析運動訓練大數據分析在競技體育中的作用日益凸顯，通過科學的分析手對訓練數據的分析，可以確定每位運動員的最佳訓練負荷和恢復周）：論將訓練應激劃分為三個階段——警覺期、抵抗期和衰竭期。運u刺激-疲勞-恢復-適應模型（Stimulus-Fatigue-Recovery-Adaptation）：恢復與適應過程，通過合理的訓練安排，優化運動員練負荷與恢復之間的關系，幫助教練合理安排訓練和恢復周期，避免過度訓練導致的疲勞積累（圖4-1c）。的學習與控制，生態動力學模型（EcologicalDynamicsModel）提供中國人工智能系列白皮書—體育人工智能4.1.2定量化預測和控制運動負荷，實現運動損運動負荷是指運動員在訓練和比賽過程中所承受的生理和心理中國人工智能系列白皮書—體育人工智能通過調節訓練負荷，可以促使運動員在不同階段實現不同的訓練目WorkloadRatio，ACWR）是近年來受到廣泛關注的一個量化指標。ACWR通過比較急性負荷與慢性負荷的比值，幫助教練員判斷運動練負荷和疲勞標記能夠有效地預測和預防運動員的受傷和疾中國人工智能系列白皮書—體育人工智能術在這一過程中發揮了關鍵作用，通過對海量訓練和生理數據的分4.1.3構建智能化精準訓練服務平臺，分析中國人工智能系列白皮書—體育人工智能運動表現數據的分析和預測將更加精準和智能化。5G技術的普及將大數據技術在學校體育領域的應用顯著提升了體育教學的效果數字孿生技術在智慧體育校園平臺的應用，將體育教學場景全面集成，通過2D/3D建模技術和傳感器數據采集[13]，實現物理環境、教中國人工智能系列白皮書—體育人工智能4.2.1構建計算機輔助體育教學系統，改計算機輔助體育教學系統在現代教育中扮演著越來越重要的角應用計算機輔助教學系統改善教學效果的案例已經逐步納入體計算機輔助體育教學系統在實際應用中也面臨一些技術和應用中國人工智能系列白皮書—體育人工智能備和傳感器的數據兼容性和標準化程度不足，導致數據分析效果受4.2.2集成展示校園體育教學場景，建設“數字孿生”智慧體育物理環境孿生是運用物理建模仿真技術和傳感技術將現實物理攝影等測繪技術和2D/3D建模技術，建立校園全局實景模型，展示中國人工智能系列白皮書—體育人工智能真實情況；對于關鍵建筑物，還可以通過BIM（Buildi并匯聚到平臺，與2D/3D實景模型集成起來，通過UE（UnrealEngine）、Unity3D等引擎或者提供符合WebGL標準的渲染展示，孿生平臺，并把關鍵點位的真實視頻圖像信號與2D/3D物理環境模績、教師評價等過程數據匯聚到平臺。將這些數據與2D/3D物理環中國人工智能系列白皮書—體育人工智能智能教學訓練是指應用人工智能技術對教學現場的視頻圖像進中國人工智能系列白皮書—體育人工智能4.3.1構建多平臺互聯互通的大眾健身智慧化空間，以實現信息經明確在“十四五”期間將要重點建設的內容包括：推進“互聯網+動；創建涵蓋大眾健身群眾組織、場地設施、賽事活動、健身指導、市）、市三級互聯互通的大眾健身信息服務平臺；試點開展“大眾智能的服務，推動構建多平臺互聯互通的大眾健身智慧化空間。中國人工智能系列白皮書—體育人工智能息基礎上優化導航服務，并繼續對接、采集社會體育健身場館/場所民健身公共服務平臺，可以實現場館/場地/器材的預約、有償服務使接下來，可以考慮實現各類專業服務平臺之間的服務對接和數據共家體育總局和各級體育管理部門都非常重視科學健身的宣傳和輔導中國人工智能系列白皮書—體育人工智能足個人敏感信息保護的前提下實現個人運動和健康信息的全量智能中國人工智能系列白皮書—體育人工智能4.3.2構建個性化運動處方管理系統，完（如英國、美國、德國、澳大利亞等，各個國家因為具體情況不同，），常需要做的健康檢查內容包括病史、血壓、脈搏、關節等一般檢查，如澳大利亞運動專家們聯合開發的運動前篩查系統（theAdult運動處方安全性的臨床運動測試階段。運動心肺功能測試中國人工智能系列白皮書—體育人工智能健康狀況和運動需求等其他信息，共同用于確定EI（主要有公式推例如比利時Hasselt大學和歐洲多國心血管疾病康復專家共同研發了特異性、漸進性超負荷和休息/恢復4個原則[29]。近些年，學者基于循證醫學證據提出了“循證運動處方”（evidenceinformedexercise），運動處方執行情況并適時對運動處方進行動態調整。處方執行情況，為持續提升運動處方的開具和使用效果提供數據支數據驅動的精準化訓練和智能化管理大幅提升了運動表現和運動員中國人工智能系列白皮書—體育人工智能transformhowwelive,work,andthink.HoughtonMifflinHarcourt,/20240129/2c1541b9d80a4adf83d639f66b06f17loadsandinjuryriskineliteAustralianfootballers.Journalof[5]FosterC,Rodriguez-MarroyoJA,DeKoningJJloads:thepast,thepresent,andthefuture.Internationaljournalof[6]BompaTO,BuzzichelliC.Periodization:theoryandmethodologyofofLongitudinalStudies.Sportsmedicine,2017,47,943-974.[期刊][8]劉昊揚.基于人工智能的運動教練系統分析與展望.北京體育大中國人工智能系列白皮書—體育人工智能[13]HostK,Iva?i?-KosM.AnoverviewofHu[14]楊韻.人工智能時代體育教學內涵特征,發展困境與推進策略.[15]段銳,馬廉禎,王松濤.題域,落腳點.JournalofPhysicalEducation/TiyuXuekan,2024,[16]劉程林,郝衛亞,霍波.運動生物力學發展現狀及挑戰.力學進算機集成制造系統,2019,25(1):1-18.[期中國人工智能系列白皮書—體育人工智能 [25]王學彬,李剛.上海市全民健身數字化轉型實踐經驗與啟示.體[27]《運動處方中國專家共識(2023)》專家組.運動處方中國專家共[28]盧朝霞，李寧寧，于飛.互聯網+體質健康管理服務模式的構建[29]王帝之,李省天,李鑫銘,等.健康中國戰略下運動處方的臨床cardiopulmonaryexercisetestingforexercisepre-scriptioninpatientsatriskofandwithcardiovasculardisease.BritishJournalof中國人工智能系列白皮書—體育人工智能prescriptionforpatientswithchroniccoronarysyndromeand/orcardiologyandexerciseinpatientswithcardiovasculardisease.EuropeanHeartJour[34]祝莉,王正珍,朱為模.健康中國視域中的運動處方庫構建.體育中國人工智能系列白皮書—體育人工智能式傳感器和智能設備能夠實時追蹤心率和氧飽和度等生理參數[1]，而機器學習算法的應用則使得從這些數據中獲取更全面和深層次的隨著人工智能技術的不斷更新迭代，智能技術將在運動員的訓中國人工智能系列白皮書—體育人工智能5.1.1開展運動生物電位信號監測，提高運動員專注力和運動表現心電信號（ECG）。ECG監測心臟的電活動，廣泛應用于運動員的心血管健康評估。傳統的Ag/AgCl凝膠電極在運動過程中存在從而保證了連續兩小時穩定監測心電信號。也可以通過可拉伸的Au/PDMS復合膜和含多巴胺的離子導電聚合物組成的電極，例如適中國人工智能系列白皮書—體育人工智能的α波活性。延世大學的研究團隊采用3D打印技術和多孔導電網絡結構，利用糖粒模板和PDMS制備多孔導電支架，并涂覆修飾性單的腦電信號，為運動員的睡眠質量評估和體能恢復計劃提供科學依認知狀態得到了有效評估。2006年世界杯冠軍意大利足球隊使用腦中國人工智能系列白皮書—體育人工智能5.1.2研發生命體征的光電感知與智能分析，實現運動中生理信心率是最為重要的人體體征信息之一，其監測主要通過兩種方法：基于ECG黃金標準法和基于光電容積描記法（PPG）的方法。PPG是利用非侵入式光學技術，通過特定波長的光（如500~600nm而，傳統PPG傳感器體積較大、材質堅硬，不適合長期佩戴，并且這些問題，人們開發了基于有機光電晶體管和無機LED摻雜的超薄柔性PPG傳感器，可以在運動過程中減少偽影，提高信號采集的準確性[10]。此外，還有一類可安裝在指甲片上的柔性平臺的光電傳感器，可以心率等生理信號的實時監測，進一步提升了PPG傳感器在異的變化情況，是能夠反映神經系統健康的重要標志。HRV提供了中國人工智能系列白皮書—體育人工智能過程復雜且繁瑣。隨著光學傳感器的發展，PPG技術的應用使HRV出了一種基于維納濾波算法，在高強度運動下提取PPG信號，以準測量數據與ECG方法具有較好的一致性，但在運動過程中一致性有動偽影，提高基于PPG傳感器的生理信號監測的準確性。此外，基于PPG的傳感器還可以用于乳酸閾值的實時監測，與傳統血樣分析5.1.3發展生物體液的電化學傳感與智能分析方法，豐富可穿戴體的代謝功能及運動反應。傳統的運動生物化學監測主要集中在乳中國人工智能系列白皮書—體育人工智能生物標志物的新選擇。在唾液中檢測到的生物標志物，如α-淀粉酶、），樣本。除此之外，一種基于MEMS技術的唾液葡萄糖傳感器，可以息時連續監測汗液中多種痕量代謝物和營養物質的可穿戴電化學生中國人工智能系列白皮書—體育人工智能技術擴展了以往的入耳式系統，展示了集成的腦狀態和動態化學監5.2.1應用運動生化分子的高通量檢測技術，近年一些學者利用最新的單細胞技術和計算生物學手段，在分子、細胞類型特異性和跨組織水平上揭示機體響應運動和肥胖的過程，在此基礎上構建了在代謝組織中肥胖及運動的單細胞變化圖譜中國人工智能系列白皮書—體育人工智能中國人工智能系列白皮書—體育人工智能5.2.2應用運動因子和健康效益標記物的篩選技術，開展運動的運動的系統性健康效益在近年運動生理學和運動生物化學研究中備受關注，而運動因子（exerkine）作為急性或長期運動時釋放的官、細胞和組織都可能釋放運動因子，這些因子包括肌肉因子中國人工智能系列白皮書—體育人工智能脂肪因子細胞因子（baptokines）和），外，運動還能激活多種信號通路，如AMPK和mTOR途徑，這些途質子化的單羧酸形式經MCT1轉運蛋白的運輸而分泌出細胞，隨后通過SUCNR1受體調節了肌肉內的旁分泌途徑，最終影響了鍛煉后5.3.1構建運動生理生化數據的智能化分析技術，幫助識別關鍵據，如質譜和核磁共振波譜（NMR）產生的復雜數據，可以通過支中國人工智能系列白皮書—體育人工智能持向量機（SVM）、隨機森林（RF）和深度神經網絡（DNN）等算合的訓練強度和方式，在個性化運動訓練和康復治療中具有重要應質量和數量是限制AI模型性能的重要因素，由于生物樣本數據具有高度的異質性和變異性，需要大量高質量的數據來訓練和驗證AI模型。此外，隱私和倫理問題也是需要考慮的重要因素，隨著AI在生理、運動恢復監測等實例，AI技術在提高生化指標檢測準確性和靈敏度方面具有巨大潛力。例如，深度學習中的長短期記憶網絡（LSTM）模型可以通過分析血糖和胰島素等數據，預測個度和恢復時間[21]。此外，監測血液中的肝酶（如丙氨酸氨基轉移酶ALT和天冬氨酸氨基轉移酶AST）水平，可以評估運動對肝臟的影耗時且數據不準確。有學者使用2021年以來的379例臨床病例開發并驗證了人工智能輔助流式細胞術工作流程，采用3管、10色流式檢測板和21種針對原發性免疫缺陷疾病和相關免疫性疾病的抗體，通過軟件還可以與血液病理學家互動，在必要時進行手動門控調淋巴細胞亞群百分比作為金標準的手動分析相比，AI模型在淋巴細5.3.2深化數據挖掘思路，解釋生理或病理變化的深層次分子機理在系統生物學研究背景下的運動生理學和運動生物化學的研究中國人工智能系列白皮書—體育人工智能探討代謝綜合征運動干預人群的PGC-1α表達變化及發病風險，利用基因集富集軟件GSEA分析受PGC-1α調控的富集基因與PGC-1α表異分子利用FC值（foldchange）和檢驗的P值進行整體差異分析。得到了差異分子后可以基于開放數據庫進行富集分析，常見的包括老的關鍵酶，從運動引起的差異表達蛋白入手，通過構建關鍵蛋白中國人工智能系列白皮書—體育人工智能異性是人工智能在生化傳感中應用的關鍵（圖5-2）。中國人工智能系列白皮書—體育人工智能要有以下幾點1）算法的創新與優化：未來的研究將繼續推動智子機制。（3）人工智能與精準醫療：智能技術將與精準醫療緊密結合，為個體化的運動處方和疾病管理提供科學依據。（4）技術普及公眾健康意識。（5）倫理和隱私問題：隨著智能技術在運動分子生人工智能技術在運動的生理傳感領域的廣泛應用已經滲透到生工智能技術的推動下也在疾病干預和健康效益等方面的研究取得重用人工智能輔助流式細胞術等技術，助力基因蛋白等關鍵物質的識中國人工智能系列白皮書—體育人工智能[1]蘇炳添,李健良,徐慧華,等.科學訓練輔助:柔性可穿戴傳感器運動forthemonitoringofmetabolitesandnutrients.NatureBiomedicalassessmentmethodbasedonvirtualreality(Vphysiologicalindex,involvescorrespondingdata,andaccuraphysiologicalchangesofuserinexperimentalprocessaccdisplaysystemforcollectingeye-trackingdatphysiologicalconditions,involvesinformationassociatedwithcontrolpopulationandexperimentalpopulation.US2021240261-A1.[專利]中國人工智能系列白皮書—體育人工智能stabilityofPEDOT:PSSconductipost-treatments.Ph.D,NationalUniversityofSingapore,2019.[學位論文]Electrodesandanglesensorforhumanmotiondetection.In:etal.eds.IntelligentRoboticsandApplications.SprNWs/PDMSFlexibleDryElectrodes.In:201840thAnnualInternationalConferenceoftheIBiologySociety(EMBC),Honolulu,議論文集]MagjarevicR.eds.InternationalConferenceonBiomedicalandHealthInformatics.2015.[ratevariabilityineliteenduranceathletes:openieffectivemonitoring.Sportsmedicine.2013.773-78[12]MotinMA,KarmakarCK,PalaniswamiM.PPGRateEstimationDuringIntensivePhysicalExercise,inIEEEAccess,stretchableelectronics.ActaMechanicaSinicathecontinuousmonitoringofbrainactivityandoflactate中國人工智能系列白皮書—體育人工智能NatureBiomedicalEngineering,20obesity-exerciseaxisinadipose-muscletissuesimpliesacriticalroleresponsetoenduranceexercisetraining.Nature,2024,629:174-183.[期刊][18]BarzegaranM,FallahmohammadiZ,Akbathebasalgangliaoftype-1diabeticrats.JournalofSportregulatesmuscleremodelinginresponsetlearningmodel-basedslongshort-termmemoryframeworktoautomaticallypredictchronicobstructivepulmonarydiseaseinvolvesusingscanimages.Inanalysesofphysicalactivityandsedentarybehaviorprovideinsightsintounderlyingmechanismsandrolesindiseaseprevention.NatureincreasesthenuclearabundanceofPGC-1αintrainedhumanskeletalmuscle.Americanjournalofphysiology-regulatory,[25]LiHQ,XuH,LiYL,etal.Applicationofartifi-enhancedbiochemicaapproachinbiomechanicsreview.JournalofBiomedicalPhysicsEngineering,2023,13(5):中國人工智能系列白皮書—體育人工智能譜（NIRS）和功能性磁共振成像（fMRI）數據，進行模式識別和特高運動表現并預防損傷；在NIRS分析中，人工智能評估生理狀運動神經科學研究旨在即時神經系統控制和協調運動行為的機中國人工智能系列白皮書—體育人工智能積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等，能夠幫助研究人據清洗和預處理，以確保數據的準確性和完整性[4,5]。人工智能在運識別出運動員的不同運動模式，并根據歷史數據預測未來的運動行中國人工智能系列白皮書—體育人工智能基于人工智能的運動神經反饋與調控技術為感覺運動障礙患者床應用主要通過實時提供肌電圖（EMG）、關節角度或力參數的視制單塊肌肉的激活，并更好地理解和調節自己的EMG信號。然而，中國人工智能系列白皮書—體育人工智能信息之間的對應關系。隨著人工智能的發展，包括CNN和RNN等體動作二維圖像轉換為特征數據輸入，利用深度學習算法識別動作像中的運動學參數，預測或估計目標對象在圖像序列中的位置和方視覺的機器學習技術在人體動作捕捉方面的迅速發展為跳臺滑雪的中國人工智能系列白皮書—體育人工智能有效解決了傳統運動訓練技戰術分析主要依賴教練員的個人經驗的成運動輸出信號[21]。腦—肌肉張力水平與動作電位的頻率和幅度相傳統的定量EEG技術存在局限性，包括主觀解釋錯誤和視覺分合利用GRU深度學習算法，可基于腦的運動指令信號分類人體運動類型，優化性能指標以提高運動預測的準確性，有助于基于EEG信中國人工智能系列白皮書—體育人工智能得從復雜的EEG信號中提取有意義的特征變得更加高效和準確。這中國人工智能系列白皮書—體育人工智能中國人工智能系列白皮書—體育人工智能肌電圖（EMG）分析是評估肌肉活動和運動控制能力的重要工提取和分類。例如，CNN和LSTM在肌電信號分析中表現出色，能認為是評估運動員能力的重要參數，已有一些研究嘗試將肌電圖（EMG）參數與肌纖維類型聯系起來，作為一種間接估算肌纖維類中國人工智能系列白皮書—體育人工智能近紅外光譜（NIRS）技術是一種非侵入性的方法，用于監測組織中的血氧飽和度和血流變化，這些變化反映了局部氧合血紅蛋白（oxygenatedhemoglobin,HbO）和脫氧血紅蛋白（deoxyhemoglobin,如，一種基于腦地形圖的腦電信號和近紅外信號的融合分類方法MBTMNN，結合了全腦信號的生理特征和卷積神經網絡在圖像上的智能技術在NIRS分析中的應用為運動科學和康復醫學提供了強大的中國人工智能系列白皮書—體育人工智能功能性磁共振成像（fMRI）是一種強大的腦成像技術，用于研運動員在不同運動任務中的腦活動模式和神經機制[39]。人工智能在這些深度學習神經網絡可以實現空間歸一化，將不同個體的fMRI數據對齊到一個標準的大腦模板，以便進行跨個體比較。特征提取中，自動編碼器（Autoencoders）可用于學習fMRI數據的低維表示，保留數據中的重要特征，結合CNN和長短期記憶網絡（LSTM）等模網絡（GraphNeuralNetworks）對fMRI數據構建的大腦功能鏈接網絡進行分析，識別出不同的腦網絡模式，以及通過K均值聚類、層次聚類、主成分分析等算法可發現不同亞型疾病在MRI圖像上的表中國人工智能系列白皮書—體育人工智能人工智能在fMRI中的應用為運動心理學研究提供了強大的工關的腦活動模式。例如，通過CNN分析fMRI數據，可以識別出不前后或長期訓練運動員的fMRI數據的變化，揭示運動技能的學習和記憶過程中大腦的活動模式和網絡結構變化，分析運動對認知功能之間的相互作用及其神經基礎[43]。在實際運動訓練中人工智能和fMRI一方面可以通過獲得大量運動員的樣本數據，利用深度學習模深度圖像生成模型可以產出不同的視覺刺激，針對性地刺激大腦活中國人工智能系列白皮書—體育人工智能虛擬現實技術（VirtualReality，VR）是一種集仿真技術、多媒程技術的不斷創新，VR技術廣泛應用于到越來越多地關注。通過創建高度沉浸式的虛擬訓練環境，360°VR呈現的是預先錄制的特定環境的真實世界視頻片段，而動畫VR呈現的是動畫（即計算機生成的圖像）環境場景，這些場景擊球虛擬環境中訓練的感知—運動技能是否能夠轉移到真實的棒球中國人工智能系列白皮書—體育人工智能練的傳統工具（例如白板和2D視頻屏幕）與動畫VR模擬的訓練效干擾，并形成比賽心理應對策略，制定相應的訓練方案[48]。同時將VR訓練軟件與硬件頭戴式設備、操控手柄、心率儀等實現了心理、增強現實技術（AR）與VR不同，是通過音頻、視頻、圖形或信息本質上可以是添加的（即添加到自然環境中執行的任務中的刺），顯著缺點是它不允許用戶與自然環境中出現的虛擬物體進行物理交中國人工智能系列白皮書—體育人工智能現的定制場景，并且可以根據運動員的特定需求進行個性化調整。捉和表現分析，使教練和運動員能夠立即識別和糾正技術問題[增強現實（AR）技術在體育教育和訓練領域的應用展現出巨大潛力，但其實際應用仍面臨一系列技術與體驗上的局限性。Janssen6.3.3搭建個性化運動心理訓練系統，全面提升運動表現和心理人工智能驅動的個性化運動心理訓練系統通過結合各種生理和專家可根據用戶的使用習慣并綜合其技術特點和心理特征制定專屬中國人工智能系列白皮書—體育人工智能VR和AR技術的模擬訓練環境建立等方面已有了廣泛應用。隨著人PoseEstimationofUser-DefinedBodyPartswithDeepLearning.HallwfBehaviouralandRehabilitativeNeuroscience.Experimental[3]BattledayRM,PetersonJC,GriffithsTL.FromCNetworkstoModelsofHigher-LevelCognition(aAnnalsoftheNewYorkAcademyofSciences,2021,15055–78.[期刊]ElectricalStimulationEnhancestheEfficacyofRehabilitativeMotor中國人工智能系列白皮書—體育人工智能ArtificialIntelligence:ABriefIntroductiontotheInterplaybetweenAIandNeuroscienceResearch.NeuralNetworkjournaloftheInternationalNeuralNetworkSociety,2021,144:ImageSynthesis.Science,2019[7]BrooksJ,KerrM,GuttagJ.UsingMachinandDataMining:TheASADataScienceJournal,[8]NadikattuRR.ImplementationofNewWaysofArtificialIntelligenceinSports.JournalofXidi展方向.首都體育學院學報,2023,Psychiatry:ABriefIntroduction.GeneralPsycClassificationUsingNeuroimagingDUltra-HighRiskandFirst-EpisodeNeuromotorRehabilitation.JournalofNeuroengineeringandRehabilitation,2006,3:中國人工智能系列白皮書—體育人工智能DevelopmentofaMultichannelCur[14]Posada-gomezR,Montano-murilloRA,MInteractiveSystemforFineMotorRehabilitation.RehabilitationNursing:theOfficialJournaloftheAssociationofRehabilitationNurses,2018,43(2):116–1PlayersBasedonthePredictionofRecursiveNeuralNetworks.InternationalJournalofEconomicsandManagementEngineerinfProfessionalRugbyLeagueTrainingandCompetitionUonD,etal.MinimalDetectableCfScience,2019,64:101-107.現的影響：優秀女子標槍運動員呂會會投擲技術的個案研究.中應用.科學技術與工程,2022,22中國人工智能系列白皮書—體育人工智能Intelligence-enhancedHumanElectroencephalogramAnalysis.刊]IntelligenceDeepLearningRecurrentNeuralNetwork.JournalofIEEEAccess,2020,8:Machine-Learning-BasedDiagnosticsofEEGPathology.Neuroimage,2020,220:117[26]李垂坤,張業廷,魏翠蘭,等.足球運動對運動員源定位及腦功能連[27]RlaufB,LongoL.AnEvaluationoftheTheta-to-AlphaBandRatiosasIndElectroencephalogram(EEG)ClassificaJournalofNeuralEngineering,2019,16(3):031001.[期UseinExerciseandSportPhysiology?FrontiersinNeurology,2020,Intelligence-BasedBodySensorNetworkFramework-NarrativeIntelligence/MachineLearningAlgorithmsforDataCollection,DataMedicine,2021,7(1):79DistributionwithExerciseRobots:TrajectoryandResistanceEffects.MedicalEngineering&Physics,2021,94:70-79.[[32]HolobarA,FarinaD.BlinMultichannelSurfaceElectromyogram.Phy2014,35(7):R143–R165.[33]CasoloA,MaeJournalofphysiology,2023,601(10):1831–1850.[期刊][34]AsadurMR,ShorifMofVoluntaryandImageryMovementsfor