各位朋友大家好，今天的内容主要讲解预测足球比分的ai，并且会结合ai智能预测足球的案例进行分析。

人工智能（AI）在各个领域都取得了显著的成果。足球作为全球最受欢迎的体育运动之一，也迎来了AI技术的助力。本文将探讨AI在预测足球比分方面的应用，分析其优势与挑战，并展望未来发展趋势。

一、AI预测足球比分的技术原理

AI预测足球比分主要基于机器学习算法，通过对海量历史数据的挖掘和分析，找出比赛胜负的关键因素，从而预测比赛结果。以下是AI预测足球比分的技术原理：

1. 数据收集：收集包括球队信息、球员数据、历史比赛结果、赛事分析等在内的海量数据。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗、去重和预处理，确保数据质量。

3. 特征提取：从数据中提取对比赛结果有重要影响的特征，如球队实力、球员状态、比赛环境等。

4. 模型训练：利用机器学习算法，如随机森林、支持向量机、神经网络等，对特征进行学习，建立预测模型。

5. 模型评估：通过交叉验证等方法，评估模型的预测性能。

6. 模型优化：根据评估结果，调整模型参数，提高预测精度。

二、AI预测足球比分的优势

1. 高效性：AI预测足球比分可以快速处理海量数据，比人工分析更为高效。

2. 精确性：通过不断优化模型，AI预测足球比分的准确性不断提高，为用户提供更可靠的参考。

3. 客观性：AI预测足球比分不受主观因素影响，能够提供客观、公正的预测结果。

4. 深度分析：AI可以挖掘出人类难以察觉的预测足球比分的ai数据关系，为用户提供更深入的比赛分析。

三、AI预测足球比分的挑战

1. 数据质量：数据质量对AI预测足球比分的准确性至关重要。由于数据来源多样，数据质量参差不齐，给模型训练带来一定难度。

2. 模型泛化能力：AI预测足球比分需要具备良好的泛化能力，以应对各种复杂情况。在实际应用中，模型可能存在过拟合或欠拟合的问题。

3. 竞争对手策略：足球比赛存在诸多不确定性，如球员伤病、战术调整等。AI预测足球比分预测足球比分的ai需要充分考虑这些因素，以应对竞争对手的策略。

四、未来发展趋势

1. 数据融合：结合更多类型的数据，如社交媒体数据、比赛视频等，提高预测精度。

2. 深度学习：利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，挖掘更深层的数据关系。

3. 个性预测足球比分的ai化推荐：根据用户需求，提供个性化的足球比分预测和比赛分析。

4. 智能辅助决策：将AI预测足球比分应用于足球赛事的运营和决策，提高赛事质量。

AI预测足球比分作为一种新兴技术，在足球领域具有广阔的应用前景。随着技术的不断发展和完善，AI预测足球比分将为足球爱好者提供更加精准、客观的比赛分析，助力足球产业的繁荣发展。

Ai人工智能预测竞彩

叶信助手靠谱吗

可靠。根据查询相关资料信息显示，叶信助手可与用户进行智能问答，拥有强大的语言功能，可查找天气、音乐、路线等，其查询结果真实可靠。

您好，叶信助手是一款非常靠谱的AI聊天机器人，它拥有强大的语言处理能力，可以自动识别用户的意图，并且可以根据用户的输入进行智能回复。

什么是AI智能足球软件,用来预测足球赛事可靠吗?

1、worldliveball大数据分析软件足球预预测足球比分的ai测就是以运用AI云端大数据为核心来分析预测每一场足球赛事，更结合国际高端的足球数据分析方法。但最终还是以实际情况为准，不可过度相信。

2、AI智能科技软件预测分析可能会对常规的传统足球分析产生影响，因为AI可以处理更大量的数据、更快速地进行数据挖掘和分析，从而能够提供更精准的足球预测分析。

3、不准。小爱同学是小米集团公司旗下研发的AI智能管家，预测主角只是一项娱乐性质的功能，并不准确，没有科学依据。小爱同学是小米公司于2017年7月26日发布的首款人工智能（AI）音箱的唤醒词及二次元人物形象。

如何利用人工智能AI计算彩票?人工智能真的可以计算彩票吗?

1、一般来说，只要在网上找到相对应的人工智能AI，然后将之前的开奖号码输入进去，再通过一些简单的编程就可以让人工智能AI根据之前的开奖情况挑选出一组彩票号码，从而完成利用人工智能AI计算彩票的行为。

2、不可以的。彩票是随机性的。如果是体育彩票。还是可以通过人工智能预测。

3、利用AI进行数据分析：利用AI进行数据分析可以帮助企业和组织更好地理解他们的客户、市场和业务。您可以使用AI工具和技术来分析大量数据，识别趋势和模式，提供有用的见解和建议。

4、双色球没有规律可循。如果有的话，这个彩种这个玩法早就破产了，世界各地的强力球、大乐透等等幸运型彩票就不会有大奖没人中，不会有滚存奖金的存在了。

诸位慌不慌,人工智能预测S12冠军属于LPL,人工智能准确吗?

所以设计师是故意放了水的，让AI适当技能的准确度并不是百分百，不然S系列联赛冠军可就是人机了。李开复说电脑做不到的事情是幽默在LOL里的幽默表现在：我们杀完人会亮”狗牌“，无聊时会ctrl+6跳舞。

神经网络还预测，俄罗斯队将在32支队伍中排名27。也就是说，人工智能甚至不认为俄罗斯队能在小组赛中出线。彼尔姆国立研究大学称，这项预测的准确度超过80%。

曼城主帅瓜迪奥拉就表示，他对阿根廷队的夺冠能力充满了信心；欧洲专业预测机构则认为，法国更有冠军相；球王贝利也预测，今年的冠军应该属于英格兰...当然，如往届一样，五星巴西依然是世界杯夺冠的最大热门。

人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。

2016年3月，人工智能程序AlphaGo在韩国首尔以4：1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是微软。

市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。

世界杯夺冠热门球队 AI模拟上万场比赛得出的结论

2018俄罗斯世界杯已经开始两天了，东道主俄罗斯5-0打败了沙特，葡萄牙3-3战平了西班牙，可以说这届比赛异常激烈。

场内的比赛紧张刺激、热血澎湃，场外的赛事预测也成为各大研究机构摩拳擦掌、跃跃欲试的机会。世界杯前夕，世界各大投行、科技公司和学术研究机构纷纷拿出看家本领，对俄罗斯世界杯的赛事进行了详细预测。今年，大数据、人工智能技术成为预测机构比较亲睐的计算方法，甚至可以说，在世界杯揭幕战的哨声刚刚吹响之时，AI早已模拟预测了数万场比赛。

根据各大研究机构的预测（不完全统计），今年世界杯的热门夺冠球队有德国、巴西、西班牙、法国。接下来，我就为大家梳理一下各家的预测依据。

一、支持德国夺冠

俄罗斯彼尔姆国立研究大学的研究和瑞士银行都对德国队寄予厚望。

1、彼尔姆国立研究大学预测

据俄罗斯卫星网报道，彼尔姆国立研究大学物理系大四学生维克多?扎科派洛建立了一个能预测2018年世界杯冠军的神经网络，据他的预测，德国队将在2018年世界杯中夺冠。

此前，扎科派进行了大量的研究，得出了对比赛结果产生重要影响预测足球比分的ai的几条标准，然后将数据输入网络。神经网络综合各项参数进行分析计算后得出结论：世界杯前三名将是德国队、巴西队和阿根廷队。

神经网络还预测，俄罗斯队将在32支队伍中排名27。也就是说，人工智能甚至不认为俄罗斯队能在小组赛中出线。彼尔姆国立研究大学称，这项预测的准确度超过80%。

神经网络的制造者扎科派洛强调，预测足球赛冠军是一项艰巨任务，特别是有两支力量相当的队伍的时候。扎科派洛认为，天气、裁判、球员心情、球场状态、球员身体状况、伤势和在比赛中的碰撞都会影响比赛结果。因此，他在研究中使用了2006年、2010年和2014年世界杯的数据资料。

2、瑞士银行预测

瑞士银行首席投资办公室使用了通常用于分析投资机会的计量经济学工具进行预测，并在18名分析师组成的团队进行了详尽的研究下，对比赛进行了一万次计算机模拟，综合考虑了每支队伍的团队实力、资格赛记录和过去世界杯表现等因素。

具体来说，瑞银通过输入一系列变量来创建预测，包括团队的ELO排名（即：按照比赛双方取胜的概率来计算比赛结果应该带来的积分增减），将其纳入统计模型，然后通过所谓的蒙特卡罗模拟运行该模型。

团队介绍说，我们绘制大量的随机变量，并使用这些随机变量来计算并模拟冠军。一支更好的球队仍然比其排名较低的对手更有可能获胜，但这是一项运动，不幸的事情会发生。在我们一遍又一遍地重复之后，我们最终获得了一万场虚拟比赛的结果。最后，我们只需要统计每支球队获胜的次数就可以。

得出的最终结论是：德国队、巴西队和西班牙队将分别成为今年世界杯前三名，其中夺冠概率分别高达24%、19.8%和16.1%。之后依次是英格兰、法国和比利时队，夺冠概率分别是8.5%、7.3%和5.3%。不同于扎科派洛对俄罗斯球队的预测，瑞银预测，东道主俄罗斯队将小组出线、闯入十六强，但随后输给西班牙队或葡萄牙队而被淘汰。

2014年巴西世界杯的时候，瑞银曾预测巴西在决赛中击败阿根廷获得冠军，事实证明，当时的预测结果并不理想。

二、支持巴西夺冠

高盛集团和肯尼亚的投资分析师把冠军押注在巴西队身上。

1、高盛集团预测

全球著名投资银行高盛通过机器学习的方法预测，在俄罗斯世界杯的赛场上，法国、巴西、葡萄牙和德国将在决赛中与巴西一起击败德国进入半决赛。

研究团队将关于球队特征、球员个人和最近球队表现的数据提供给四种不同类型的机器学习模型，以分析每场比赛得分的进球数量。然后，模型通过2005年以来的世界杯和欧洲杯比赛得分来了解这些特点和目标之间的关系。通过循环选择各种变量组合，研究团队了解到哪些特征对于成功至关重要，之后使用该模型来预测在每次可能遇到的比赛中的进球数量，并最终确定获胜者。

通过100万次的预测足球比分的ai模拟比赛，高盛得出了一些预测结果：

预计巴西队将赢得第六届世界杯冠军，在决赛中以1.70比1.41不败的成绩击败德国队；

虽然法国比德国的总冠军奖杯总体胜率要好，但其在半决赛中与巴西队的较量并没有达到冠军赛的水平；

预计英格兰队将进入四分之一决赛阶段，高盛称其将输给德国队；

预计西班牙和阿根廷队表现不佳，都在四分之一决赛中输；

尽管俄罗斯作为世界杯的主办方，但预计俄罗斯不会走出小组赛；

在俄罗斯之前，沙特阿拉伯被视为突围小组赛的突击队。

2014年巴西世界杯期间，高盛曾预测认为，世界杯的冠军也将在南美球队之中产生，他们甚至给出了最终决赛的结果，巴西将以3比1的比分战胜宿敌阿根廷。

2、肯尼亚投资分析师预测

肯尼亚Genghis资本投资银行的分析师Gerald Muriuki应用机器学习的方法对2018年俄罗斯世界杯进行了预测。Muriuki使用了两个来自Kaggle的数据集，其中包含了从1872年到2017年国际足球比赛的结果。

他首先对两个数据集进行了一些探索性分析，做了一些特征工程来选择最相关的特征进行预测；之后进行数据处理，选择一个机器学习模型；最后将其部署到数据集上。

在模型的选择上，Muriuki用的是逻辑回归的方法。首先预测每场比赛的获胜者，之后预测小组赛、半决赛和决赛的获胜者。十六强的预测结果如下：

该模型预测四分之一决赛将在以下国家之间展开：葡萄牙vs法国，西班牙vs阿根廷，巴西vs英格兰，德国vs比利时。

半决赛预测：葡萄牙vs巴西，德国vs阿根廷

决赛将迎来德国和巴西的巅峰对决：

根据这位投资银行分析师的预测，巴西很可能赢得本届世界杯。

体育中的“黑科技”

体育，不仅是人们对更快、更高、更强的人类极限的探索和挑战，也是社会发展和人类进步的重要标志，是综合国力和社会文明程度的重要体现。如今，科技对促进体育发展的重要性日益凸显——随着计算机技术的飞速发展，以数字化为基础、网络化为条件、智能化为核心的智能体育正在成为热点，通过对体育运动过程中的数据进行采集和分析，帮助运动员科学训练并提高运动水平，协助教练员与管理者进行决策和管理，不仅满足竞技体育的需要，也在全民健身、运动社交等方面改变并推动着体育的发展。

竞技体育智能化训练与比赛

现代体育比赛不仅是各国运动员速度与力量的竞技场，也是世界各国展示形象，尖端科技与体育融合的大舞台。随着人类对挑战自身的执着追求，各竞技项目的成绩不断逼近人体能力的极限，要想进一步提高比赛成绩，哪怕是提高百分之一甚至千分之一，教练与运动员都要竭尽全力采用各种方式和技术去实现，科技的赋能作用也就愈发重要。

2018年俄罗斯世界杯上，数字化表现和跟踪系统（EPTS）被首次全面采用。它的主要功能是将运动的时空信息自动化采集并数据化呈现，从而实现对训练与比赛的数字化阅读。借助摄像机与可穿戴式传感器，EPTS系统能够追踪球员以及足球的运动信息，并通过平板电脑向教练员提供球员的统计数据、位置信息以及相应的视频剪辑，帮助教练员进行赛场上的决策。作为EPTS的一部分，Catapult可穿戴传感器也首次在世界杯中获准使用。这款运动员智能追踪系统的核心部件是一个穿戴在运动员肩胛骨中间、火柴盒大小的卫星定位装置，可以监测运动员的跑动距离、速度、跑动节奏、受冲击负荷、心率等多项数据，并进行深入分析。当前，在全世界职业足球、曲棍球、橄榄球运动队中，这样的设备已成为了球队训练的标配。运动员经常会穿着配备这个装置的“黑背心”进行训练，教练员不仅能够在场边实时查看整个球队的表现并进行指导，也可以了解每个运动员的状态并给予针对性的训练运动量调控，减少伤病的发生概率。

在数字化方面，美国国家男子篮球联赛也是一个成功的范例，每个俱乐部都拥有一支由数据科学、运动科学、医学等不同领域专家构成的运动表现分析团队。数据科学的用途也远不限于简单的事件统计（如：投篮、篮板球、助攻等），而是根据教练员战术需求，将比赛中由智能追踪系统捕捉到的篮球和球员的时空数据进行基于深度学习和数据挖掘的分析，帮助教练员和运动员理解数据背后的比赛模式、受伤风险、对手风格，预测各类战术的成功机会。掌握这些信息之后，教练就能评估不同位置球员对球队的贡献程度、设计训练计划、制定相应战术。在这样的复杂体系中，以SportVU为代表的智能化系统发挥着至关重要的作用。SportVU技术起源于军事用途的多摄像头动态追踪技术，通过在球馆天花板上悬挂的6个摄像头，系统每秒抓取25图像，对球员的运动进行追踪分析。传统的数据统计方法只对主要结果进行统计，而SportVU系统则可以还原整个过程，提供更加细化、量化的数据，这也代表了体育数据科学的一个主要发展方向。

除了团队运动中的多人时空信息分析外，对运动员个人技术动作的数据采集与分析评估技术近年来也得到了长足的发展，这背后的最主要动力是动作捕捉技术的进步。动作捕捉技术是数字化采集三维人体运动的手段，过往由于需要复杂的设备与环境，使用非常不便，动作捕捉技术的主要应用局限于电影大片制作，在体育中一般仅在科研中使用。随着动作捕捉技术向轻量化、易用性的不断发展，基于动作捕捉技术的运动分析系统也进入了实用阶段。例如，基于可穿戴式设备的高尔夫运动动作分析与辅助训练系统MySwing，借助穿戴在球员身上的多个微型运动传感器，可以精准捕捉球员的身体以及球杆的空间运动数据并提供分析结果，利用多种不同数据可视化方式，帮助球员以及教练更好的洞察肉眼难以观察到的技术细节。借助这样的设备，教练对球员的指导就不再“凭感觉、凭经验”，主观的经验得以量化形成数据模型，不仅对技术动作的分析更加客观，而且训练的针对性更强，训练效率更高。

运动员比赛成果的提高不仅来自于训练水平提升，运动装备的科技含金量提高也是其中的重要因素，甚至某些时候会对运动带来重大的改变。纵观奥林匹克历史，装备的科技进步对竞技成绩提高起到了重要的推动作用，连续在最近三届奥运会上称霸自行车赛场的英国队就是其中的代表。在这项以千分之一秒来决定成绩的比赛里，每一丝细微的偏差和改进都能够改变比赛的结果，英国队应用高科技手段将人与车的完美结合做到了极致。基于流体动力学与人机工程分析，每名英国选手的比赛用车都经过了精密调节，使人与车之间的契合程度达到最高。此外，高科技的比赛用服、特制的赛车轮胎等，也都成为英国队的“国家秘密”。为了防止高科技秘密外泄，英国自行车队甚至规定，比赛结束后装备和器械立即上缴，统一收回销毁。

我国的体育科技也正在迈入智能化时代。随着2022年北京冬奥会的临近，冬奥会备战工作不断深入，许多高科技手段被应用于运动员训练的各个环节，在人工智能、大数据和物联网技术的帮助下，竞技体育的“训练—科技助力—保障”的新模式已经形成，并成为冬季项目补齐短板、实现跨越式发展的关键因素。例如，在我国自主开发的风洞实验辅助训练系统中，借助风洞模拟技术，不仅可以进行实验研究，也能够开展冰雪项目辅助训练；通过全景VR滑雪模拟器，构建数字化虚拟训练场地环境，为我国高山滑雪和单板滑雪运动员提供不同地形和雪地条件的模拟，运动员在室内就能够以真实的滑雪速度和重力体验完成训练，提高比赛适应能力；多种不同动作捕捉技术被广泛应用与运动员的技术动作采集与分析，为运动员精细打磨技术动作提供有效助力。

在未来，借助大数据和人工智能手段，以数据方式对运动员在技术、战术、体能、心智、个性等多个维度进行评估，构建可量化的“冠军模型”将成为不仅切实可行，甚至不可或缺的训练与比赛方法，智能科技也将在训练与比赛中对教练与运动员产生愈发深远的影响。

观看比赛数字化赛场与智能观赛

一些国外职业体育赛事中，观众已经可以坐在家中，通过头戴式VR显示设备，“零延时”“零距离”地观看比赛。

在蔓延全球的新冠疫情暴发后，昔日一票难求的比赛场馆已很难听到观众的呐喊声，观看赛事转播成为眼下几乎唯一的观赛方式。丰富体育转播手段，让广大球迷与体育爱好者能够以互动性更好、更具沉浸感的方式欣赏感兴趣的赛事成为体育产业发展的重要环节。

培养观众对体育热情的一个要点是帮助他们了解项目，能够看懂比赛，阅读比赛。为了让不熟悉项目的观众迅速、全面地了解比赛信息，对项目感兴趣的观众看到更多自己感兴趣的内容，视频AI技术的应用将成为主流。该技术通过人工智能方法对视频画面进行学习、分析、理解和认知，涉及视频分类、人物识别、语音识别、文字识别等。其主要的应用场景在于突破传统转播下单一的观赛形式，形成个性化观赛模式。当观众通过特定APP观看比赛时，系统不断学习并获取其兴趣点，通过识别其喜爱的球员以及比赛中的关键动作，实时生成比赛集锦，在比赛过程中自动选择最佳观赛机位，在比赛间隙播放其最感兴趣的比赛精彩瞬间。观众也可以随时查看获取比赛不同维度的信息，例如，查看运动员详细个人信息、了解项目规则介绍等。随着视频AI技术的不断进步，该应用有着广阔的发展空间。

新型可视化技术、无线通信和新兴互联网技术的结合不断突破距离限制，为观众在家中实现无接触、近距离观赛与互动体验创造了条件。其中，5G和虚拟现实（VR）技术的应用加速了智能观赛的发展，在一些国外职业体育赛事中，观众已经可以坐在家中，通过头戴式VR显示设备，“零延时”“零距离”地观看比赛。利用5G“高速率、低延迟”的网络特点，2022年北京冬奥会将采用5G+8K的直播技术，届时观众可以随时随地收看高清转播，并可通过移动终端的社交软件将精彩画面实时地与亲友分享。同时，北京冬奥会也将实现5G+VR转播，通过VR技术带来的360度观赛视角，观众可以自由旋转视角观看比赛，实现身临其境的现场感。在VR中不仅可以看到完全真实的比赛场景，甚至可以达到超越现实的体验。在观赛过程中，通过对场馆环境以及运动目标的识别，针对用户的喜好，还可以叠加多种数字化信息，实现个性化观赛体验，达到更好的观赛效果。

在过去，比赛中时常会由于一次不当判罚而破坏整场比赛，对比赛本身的公平性以及观赛体验带来不利影响。针对这个问题，智能科技正在被引入赛场打造“智慧赛场”。早在2006年，“鹰眼”系统就被用于网球比赛中，通过不同角度的高速摄像机捕捉的网球飞行轨迹并进行三维重建和落点计算，在出现争议比分时“鹰眼”系统辅助裁判确定网球的精确落点。类似技术也被引入到足球比赛中成为门线技术，通过计算机辅助，判断足球是否越过球门线，从而确定该进球是否有效。该技术2013年由国际足联决定正式引入世界杯，成为足球史上高科技被采纳的一个历史性决定。2018年俄罗斯世界杯足球赛期间，国际足联更首次在比赛中采用了视频助理裁判系统（VAR），当比赛中出现球进门、红牌、红黄牌罚错对象和点球这四种情况时，VAR系统就会提醒场上裁判，通过视频回放与自动识别技术纠正误判、漏判。此外，在以体操为代表的针对技巧与难度打分的项目中，人工智能裁判也正在酝酿之中。由于竞争的激烈，体操运动员之间的动作差异变得越来越细小、微妙，对裁判的能力要求也越来越高，而裁判在长时间工作后保持评分的准确性也更加困难。人工智能体操评分系统通过3D激光传感器测量并建立运动员的三维人体运动模型，就其旋转速度、肢体摆动幅度及跳跃高度做出极为精确的记录，并与数据库资料进行比较，从而判断运动员技术动作是否成功、是否需要加分、减分。据预测，如果人工智能评分技术在体操中测试顺利，还将被扩大到花样滑冰、跳水等其他比赛项目之中。

大众健身实现专业化和增强娱乐性

智能化技术正在不同的运动项目中逐渐得以应用，运动技术的评估与训练辅助是人工智能技术在全民健身产业发展中的一个重要应用领域。

人们希望在专业人员的指导下有计划、有步骤的运动，但专业化健身指导信息资源与途径匮乏，大众健身活动中难免存在一定的盲目性、随意性以及风险。在一些运动科学发达，普及程度高的国家，按照“运动处方”科学地进行锻炼，是普遍被所接受的事情，但在我国运动处方对绝大多数人来说仍然是一个新概念，运动处方师更是稀缺。运动处方是指导人们采用最适合的锻炼项目，以最适当的运动强度和活动时间，根据锻炼者的基本情况与评测结果，结合主客观条件，用处方的形式制定对锻炼者适合的运动内容、运动强度、运动时间及频率，并指出运动中的注意事项，以达到科学的、有计划的健身目的。针对人民群众对于科学健身的迫切需求与科学指导信息资源不足之间的矛盾，可以预见基于人工智能技术的运动处方管理系统在我国将有着巨大的发展潜力。

智能化的运动处方系统建立在大量的专家知识基础上，以用户的体质测试数据为基础，对用户的运动能力进行充分评估，预测可能的运动风险，结合其锻炼目的制定健身运动处方，并对锻炼过程进行动态监控，对运动处方有效性进行不断校验，在大数据的基础上，通过机器学习进而对运动处方进行持续优化。

智能可穿戴式设备的迅速发展为运动处方的制定与有效执行创造了有利条件。当跑动距离、速度、心率、心电、血氧等越来越多的指标得以在智能手环、智能手表等可穿戴式设备中实现的时候，大型专业设备变成了每个人都可以随身携带的健康助手，过去复杂的测试现在不知不觉就得以完成，智能运动处方已经不再遥远。

在达到合适运动量的同时，锻炼者保持良好的运动技术同样重要，这也需要专业知识的指导。以最常见的跑步为例，跑者的技术动作如果存在问题，不仅会影响到跑步的运动表现，更是导致发生运动损伤的关键因素。对于专业的研究人员来说，跑步过程中的技术动作可以用脚落地模式、地面接触时间、竖向摆动以及膝关节屈伸角度等专业数据指标来描述，过往这些都需要在实验室环境下才能进行精确的分析，而现在已经出现面向普通消费者的智能产品，通过自动化手段帮助跑者诊断跑步中的技术问题并基于数据来指导其改进，从而使普通人也能接受到专业的运动技术辅导。类似的智能化技术正在不同的运动项目中逐渐得以应用，运动技术的评估与训练辅助是人工智能技术在全民健身产业发展中的一个重要应用领域。

为了帮助锻炼者按照计划坚持进行运动，提升锻炼过程中的娱乐性也成为重点。不同形式的互动与社交方式通过智能设备被引进到锻炼中：基于智能可穿戴设备的锻炼记录、打卡排名已经非常普及；通过智能互动屏幕，锻炼者与虚拟数字教练进行互动，或者通过摄像头与麦克风在锻炼过程中与其他人进行社交的产品受到追捧；更加具有突破性的新技术也将很快从实验室走向大众，在户外锻炼时通过增强现实（AR）眼镜进行娱乐与社交的“黑科技”已经不再遥远。在智能科技的助力下，大众健身将变得更加科学、有效，也更加富有趣味性。

（作者：刘昊扬、崔一雄、陶宽，均来自北京体育大学，刘昊扬系教授、崔一雄系博士后、陶宽系讲师）

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