1.2.2　體育產業與人工智能融合應用文獻綜述

體育本身是一種社會活動，按照國家統計局2019年頒布的《體育產業統計分類2019》（國家統計局令第26號）對體育產業的分類，體育產業可以包括體育場地設施的建設、體育用品的制造與銷售以及種類繁多的體育服務性行業，這些細分行業均存在與人工智能融合的廣泛空間。目前，國內外理論界已開始有部分專家學者對二者之間的融合問題進行研究。人工智能與體育產業的融合方面的研究主要集中在以下幾個方面：

（1）體育產業中的智能科技應用問題

一說到體育與人工智能的融合問題，首先容易讓人想到的是智能可穿戴運動設施設備。目前許多專家學者已經紛紛意識到人工智能的發展必將和體育產業產生強烈的融合現象，對體育產業帶來極大的影響。Dhruv R.Seshadri等（2017）在其文中提出用于體育運動的可穿戴設備——新的集成技術可以使教練、醫師和培訓師更好地實時了解運動員的身體需求；Seshadri，D.R.等（2017）認為事實上業余愛好者以及體育專業人士均將可穿戴設備作為激勵目標；Aroganam，G.、Manivannan，N.和Harrison（2019）認為不斷增長的可穿戴設備市場可以使得追蹤到的與人體有關的新信息更加精確和詳細；Anton Kos等（2017）在《科學技術在體育中的作用》一文中，指出：無論出于何種目的參與體育運動的人群，都有一個迫切的需求就是對自身身體活動進行量化。論文對運動中的機器學習及對技術支持的需要進行了介紹，闡述了用于體育活動信息獲取、交流方式以及交流渠道的各種傳感器的性能和局限，分析了體育活動信號及數據處理的多個方面，論文最后提出了體育中的科技趨勢和未來挑戰，比如物聯網、智能運動裝備以及實時生物反饋系統和應用等。

（2）體育新聞業與人工智能融合問題

不少學者開始關注人工智能與體育新聞的融合現象，數據反饋的可用性，移動設備上對新聞的需求以及算法的進步正在幫助自動化新聞變得更加流行。事實上，新機器和新技術的引入，對于新聞傳統——內容、生產方式和消費所產生的潛在影響，人們總會質疑。Yair Galily（2018）探討了如下的問題：針對體育新聞內容的特定框架、生產方式和消費方式，是否自動產生內容的引入會是體育新聞領域的另一個進化階段？或者是否會引發巨大的變革，即使人類新聞工作者從這個職業中解散？王相飛等（2021）研究了AI在體育傳播領域的應用，作者認為AI對體育傳播行業會產生如下影響：轉變體育傳播者的核心價值、擴展體育傳播內容價值、重構AI驅動下的傳媒新生態、提升AI助力后體育賽事直播用戶的體驗、衍生和疊加體育傳播風險。吳丹（2018）在其碩士學位論文中對人工智能化新聞的生產進行了研究，作者重點探討了在媒介技術發生巨大變革的背景下，人工智能化新聞的生產對目前媒介和傳媒業所產生的影響，新聞寫作機器人的出現是AI技術在新聞領域的典型應用。

（3）體育競賽表演活動與人工智能的融合

人工智能算法跨越計算機科學的多個分支。一些例子是模式識別，預測系統，推理和數據分析。過去幾年對于機器學習技術非常重要，它們的準確性得到了積極的擴展，現在人工神經網絡可以在許多方面都勝過人類。不少的專家學者從20世紀就開始通過AI來預測體育比賽結果，賽事類型包括橄欖球、足球、標槍、籃球及賽馬等。Gabriel Fialho（2019）重點研究了運用AI技術來預測體育比賽的結果。他認為計算機超過人類的一個領域是預測，例如許多人正在使用該工具預測運動結果。由于幾種運動具有極大的與結果直接相關的特征，人類很難考慮所有特征并進行預測高精度的運動比賽。在這種情況下，需要一種高性能的技術來處理所有數據，這就是人工智能的用武之地，這項技術的巨大進步使人們有可能處理大量數據以得出極為有用的結論。Farzin Owramipur等（2013）專門研究了如何利用AI技術來預測西班牙足球聯賽比賽結果。以2008-2009賽季為例來預測巴塞羅那隊的比賽結果，他們收集了研究對象的6個心理特征和7個非心理特征，把搜集的數據聚集在一起，并在每次比賽中都使用貝葉斯網絡模型進行運算，預測出了巴塞羅那隊的比賽結果，該預測結果與2008-2009賽季進行了對比，最終結果正確率為92%。Purucker（1996）是最早研究使用人工神經網絡（ANNs）來預測體育比賽結果的學者之一，他收集了全國橄欖球聯盟（NFL）比賽前八輪的數據，進行賽事結果預測，最開始他達到了62%的準確度（該領域專家的準確度為72%）。Kahn（2003）在Purucker研究結果的基礎上改進了預測模型，對2003年賽季的208場比賽進行研究，最終的橄欖球比賽預測結果的準確率達到75%。

Alessandro Silacci（2021）研究了基于AI技術的培訓公路自行車騎行者的計劃設計，基于最先進的人工智能技術虛擬教練來安排公路自行車訓練課程，以十幾個公路自行車參與者的培訓數據為基礎，能夠創建和驗證任何級別的公路騎行者的電子教練，該系統可根據騎自行車運動員的過往能力提供近乎人性化的教練指導。

（4）體育教育與人工智能的融合

體育教育活動與人工智能的融合問題雖然可以歸結為前述的“人工智能與眾多不同領域的融合”問題中的“與高等教育融合”，但是由于體育教育活動自身所具備的特殊性，其與人工智能的融合問題很大程度上表現出體育培訓行業與人工智能融合的實質性特征。

McArthur，D.等（2005）認為科技進步不僅影響體育教學內容和方法的變化，而且改變了體育教育模式和教育系統的類型和組織；Lee，H.S.和Jin，Y.K.（2016）認為虛擬現實技術（VR）在體育教育（PE）中的應用重點在于利用其功能來構建AI“專家”系統（例如，基于運動的專家系統），并利用VR的三維空間來建立基于人類身體活動的運動模型，VR技術不僅可以用來模擬真實世界，而且可以超越真實世界并增進真實用戶的感知，使用VR，學生可以更好地理解和掌握教育教學內容；Zimmerman，B.J.早在1990年就認為AI程序使學習者可以更新他們的知識并解決與其水平相匹配的問題，使用AI可以進行自我調節的學習，允許個人實現其三個目標：自我調節學習策略、擁有對學習效果的響應以及獨立和同步的課程。

有關使用自學習算法進行的性能分析的討論越來越多，因為它在體育研究以及與數學和計算機科學有關的活動中具有廣闊的應用前景。馬驍等（2020）對AI在體育教學領域的應用進行了研究，作者嘗試著設計一套基于AI的體育教學管理系統，主要適用于體育教學中肢體動作類的教學內容，其設想的AI教學平臺包括運動數據捕捉子系統、智能云計算管控子系統以及智慧課堂子系統，并在小范圍的體育專業學生中進行了針對機器學習算法的實驗與驗證，最終得出結論認為借助AI技術有助于提升肢體類動作教學的教學質量；楊伊、任杰（2020）以中小學體育課程教學為例，探討了AI對體育教育的影響，作者認為AI對于體育教學存在4個方面的影響與推動，分別是：減緩體育師資壓力、貫徹課程改革理念、轉變教師教育模式、研究范式全面轉型。

（5）體育場館（服務）與人工智能的融合

體育場館與人工智能的融合問題，在中國知網和Web of Science及Science Direct上直接輸入相關主題詞均無法搜索到直接相關的大量文獻，尤其外文文獻，將概念擴大一步到“Intelligent/Smart Building”，便有不少學者研究該問題。其實，體育場館與人工智能的融合問題，還可以追溯到“智能場館”，而“智能場館”又可以被包含在“智能建筑”的范疇中。

Raza，M.Q.和Khosravi，A（2015）認為智能建筑可以節約能源并降低建筑物的運行成本；Al Dakheel，J.等（2020）認為智能建筑由于擁有自動控制系統，因此可以利用數據來優化建筑物的性能和提升居民居住的舒適度；朱夢雨、黃海燕（2020）研究了5G技術在體育場館智慧化建設中的融合應用問題，作者認為智慧體育場館主要包括硬件和軟件兩個方面，其中硬件有科技化設施設備和智能化系統，軟件包括信息化管理、數據化運營以及互動化服務，在智能的基礎上加入5G技術后，智能場館的效能會進一步降低、效率會進一步提高，比如5G+AI智能評分系統、5G人臉識別系統、5G+物聯網技術等等；陳志琴、代方梅（2019）探討了第七屆世界軍人運動會背景下智慧體育場館的建設情況，作者認為智慧體育場館的建設要素主要由信息化、數據化、智能化以及互動化四個方面組成，并指出智慧體育場館是我國體育場館未來發展的必然趨勢；戈俊（2020）認為要想解決我國傳統體育場館存在的經營模式單一、場地利用率低且無法量化、人員管理難以及運營成本高等問題，必須重視智能體育場館的建設，AI大數據可以提高場館運營效率，場館通過物聯網技術將通信設備與傳感器連接，定時向管理人員、觀眾等發送相關信息，比如，可以有效地指導所有人員省時有序地進出場館，提供靈活的泊車定位服務，精準記錄場館各種能源設備消耗情況，根據濕度、氣溫以及場館內外光線明暗程度自動調整照明及空調系統，安全合理地運用人臉識別技術實時限制人流訪問權限等等，為政府、場館、用戶等各方搭建互聯互通橋梁。

體育場館（服務）與人工智能的融合歸納起來主要體現在三個方面：信息化的運營管理方式、數據化的服務方式以及智能化的設施設備。

（6）體育健身休閑與人工智能的融合

體育健身休閑產業與人工智能的融合主要體現在智能健身方面，目前在Web of Science及Science Direct上輸入“Intelligent fitness”主題詞，暫時沒有發現相關外文文獻，輸入“intelligent gymnasium”有少量國外學者有關方面的文獻，而在中國知網輸入“智能健身”則發現國內有不少專家學者開始涉獵該領域的研究。

Munish Bhatia和Sandeep K.Sood（2018）從移動醫療（M-Health）視角對體育館的智能框架進行了研究；Fernando Cassola等（2014）對基于體感互動的3D虛擬體育館進行了研究；李夢（2020）基于“互聯網+”背景，重點研究了大眾智能健身俱樂部的服務方式及健身教育的轉型，作者認為，伴隨智能化時代的到來，傳統健身俱樂部服務方式的轉型包括指導方式、消費方式以及智能信息服務平臺的轉型，同時，健身教育要配合俱樂部服務方式的轉型實現同步轉型。丁珊珊（2020）在其碩士學位論文中對濟南市健身俱樂部的智慧化發展進行了研究，作者主要研究了在智能化背景下，參與健身的人群如何利用智能設備如何完成健身前的準備工作以及如何在健身過程中實現智能健身，俱樂部工作人員如何通過智慧化軟件管理系統為顧客提供便捷高效的健身管理服務。石曉萍、石勇（2019）對人工智能時代下個性化體育健康管理服務體系進行了研究，提出了智能無人健身場館體育健康管理服務實施路徑，作者認為智能無人健身場館可以很好地解決我國體育場館管理難、開放難、運營難的問題，參與健身人群僅需通過智能穿戴設備及在線平臺便可實現健康運動。柳絮（2020）在其碩士學位論文中主要研究了山東省智慧健身產業相關問題，作者結合業界相關概念，首先提出了智慧健身產業的概念，其次，認為山東省智慧健身產業有5大協同主體，分別是：研究機構、高校、用戶、政府以及企業，最后提出了包含伙伴選擇機制、利益分配機制、動力機制、績效評價機制、風險控制機制等在內的支持山東省智慧健身產業多元主體協同的運行機制系列。何進勝、唐炎（2019）對我國智能健身房的商業模式進行了研究，在總結了4個運營模式的基礎上，提出要打破健身行業的發展困局，必須走“智能化+短期卡”之路，智能化是未來健身房發展的必然趨勢。于化龍（2018）對于長春市非體育專業大學生體育健身中使用智能可穿戴設備的現狀進行了研究，發現通過智能可穿戴設備對大學生體育健身行為有積極影響。