新华社北京1月8日电（记者魏梦佳）记者从北京体育大学获悉，为服务备战北京2022年冬奥会，该校承担并实施了“科技冬奥”国家重点研发计划“冬季项目运动员专项能力特征和科学选材关键技术的研究”项目。目前，这一项目研究已突破制约部分冬季项目运动员竞技表现能力提升的关键技术，尤其是AI技术的应用，将使我国运动员的运动训练更科学有效。

北京体育大学科技处处长朱晓兰介绍，研究人员现已开发出基于AI技术、可实时获取运动信息的“智慧冰场”系统。据悉，“智慧冰场”系统采用了AI机器视觉算法和全景画面拼接技术，监测速滑运动员的各项运动信息，从而掌握运动员滑行过程中瞬时速度、加速度和滑动轨迹等多种运动信息。同时，研究团队还开发出基于AI技术的大范围三维动作技术分析系统。该系统不仅可准确识别并计算运动中人体关节点和器械关键点的三维坐标，还可计算人体重心坐标、关节角度、速度和器械运动状态等一系列动作技术指标，可满足大多数冰雪项目动作技术分析的需要。

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人工智能主要技术包括五大类：智能语音技术：研究人机之间语音信息的处理问题，让计算机、智能装备、家电等产品，对语音进行分析、理解和合成，实现能听会说，具备语言交流能力。自然语言处理技术：该技术可使机器理解并解释人类写作和说话方式，是人工智能最早的应用，也是现在关注度较高的领域。计算机视觉技术：主要指图像分类、目标检测、目标跟踪等技术，成熟应用包括人脸识别、视频结构化、姿态识别技术等。生物识别技术：利用人类生物特征的唯一性进行身份识别。通过对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，将这些代码组成特征模板。知识图谱技术：利用节点和连线来定义关系图，进行知识获取、融合和加工形成，应用于搜索、问答和分析和决策。

芯片技术的进步和云计算的快速发展降低了算力获取成本，垂直领域数据化程度的提升以及互联网公司陆续推出的大规模开放数据集降低了研发团队数据获取难度，以ICCV、CVPR、ECCV等为代表的计算机视觉顶级会议有效促进了业内算法交流，以TensorFlow、Keras、Caffe等为代表的深度学习开源框架显著提升了开发人员的算法编写和调试效率，而类似谷歌云AutoML平台、AmazonAI以及BAT等互联网巨头的人工智能开放使能平台则大幅简化了面向产品和行业应用的开发流程。以上众多因素从算力、算法、数据以及开发平台工具套件等多方面推动了人工智能技术的快速发展和普及。

目前，就  技术层面而言，AI技术并非无所不能。当前AI技术能做模式识别，根据用户输入，从而输出判定类别，但它对“输出的结果和目标对象”并没有理解能力。因此，AI对目标对象仅可做“分类、识别”，还无法   进行理解，也不具备创造性。AI易于取代“规则比较确定事务”：不管规则复杂程度，AI最先取代是规则比较确定的事务，比如会计。虽然会计的技术性很强，但规则明确，AI易于取代。AI不易取代“规则不确定事务”：销售过程涉及“心理学、市场营销”，且销售过程没有规则，最难被AI取代。

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