向上探索更普适的大语言模型，向下寻找更具体的应用场景，AI厂商正在这两条路上狂奔。
在众多应用场景中，教育是AI最重要的应用方向之一。中国有2.91亿在校学生、1844.37万专任教师、2800万台校园终端设备，庞大的用户体量汇聚了海量的数据资源。相对于其他行业而言，中国教育的数字化程度也很高，数据显示，中小学互联网接入率高达100%。这意味着，”AI+教育”已经蓄满了力。
正因如此，不少科技公司选择在”AI+教育”上先发制人。近日，格灵深瞳重磅发布智慧校园体育三大产品，分别是深瞳阿瞳目体育训考系统、深瞳阿瞳目体感互动系统、深瞳阿瞳目体育大数据分析系统。这三大产品涵盖了体育教研、体育考试、课后服务、专项教室、日常训练、云上运动会六大场景。
格灵深瞳将整套解决方案取名为”深瞳阿瞳目”，并表示将致力于构建科学的体育运动场景，打造智慧化校园体育解决方案。而”深瞳阿瞳目”这个名字难免让人想起”铁臂阿童木”。后者，正是为了推广当时前沿的原子能技术而出现的形象定义。由此来看，”深瞳阿瞳目”这个名字或许也隐藏着格灵深瞳对于未来教育的野心和其当前的技术发力点。
数字化时代，体育与AI逐渐融合
体育课正在变得越来越重要。
根据第八次全国学生体质与健康的调研结果显示，高中生及大学生的体质优良率在过去五年仅增长1.8%和0.2%。与此同时，近视、肥胖等问题也没有得到充分缓解。解决这些问题的关键还是在体育课变革上。
最近几年，”青少年体育教育”已经被写入《体育强国建设纲要》的战略目标中。2022年4月，教育部印发《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》，明确规定”体育与健康”的课时比例需要保持在10%-11%，高于外语的6%-8%，仅排在语文与数学之后。体育课被无故占用的现象可能正在成为历史。
与政策环境的快速切换相比，传统体育课堂的变化稍显缓慢。课程学习可以被拆解成训练过程和测试过程的循环。和其他学科相比，体育课的训练与测试都更加复杂。毕竟，评估一套动作与批改一套试卷的难度并不一样。传统体育课堂中，老师要么借助极其敏锐的观察力来完成教学，要么通过时间、距离等高度抽象的运动目标来测试学生。结果往往是老师付出大量精力，学生却是兴趣寥寥。
看上去”双输”的局面，其实只需要一把钥匙—由人工智能带来的精准评估。这把钥匙之所以关键，是因为AI将原本主观经验的集合转向了客观数据的分析。具体而言，智慧校园的解决方案通过人脸识别、人体姿势识别、动作捕捉等技术对运动过程进行全程记录，并在此基础上借助AI进行实时计算、分析与预测，最终就能够为学生提供一套个性化的训练方案。可以说，AI对客观世界的数据化让精准评估真正成为可能。
有了AI的赋能后，体育老师的精力得到了极大释放，课堂效率也进一步提升。在效率之外，AI也能让体育课更加安全，因为每个学生的身体素质不尽相同，所以面对同样的运动项目也可能出现不同的身体反应，而合理运用AI等新兴技术，有利于更加准确地评估学生的身体素质。基于此，一些学校已进行了以AI技术辅助教学的尝试。根据中国体育报的报道，安徽合肥市杨林中学已经尝试让学生佩戴运动心率带上课，如果学生在运动过程中心率过高，人工智能会在第一时间通知老师和家长。
提升教学效率、保障运动安全……人工智能正在让传统体育课快速进入到数字化智能时代。
这些变化，也让AI厂商有了新的用武之地。去年5月，网易有道宣布升级旗下”智慧有道”产品矩阵，增加全新的智慧体育解决方案。8月，科大讯飞在2022年新品发布会上发布智慧体育解决方案，强调以AI促进学校体育提质提趣。更早之前，上市公司佳发教育、东方启明星也都已经发布智慧体育相关的AI产品。
加上这一次格灵深瞳发布的”深瞳阿瞳目”智慧体育解决方案，市面上已经有不少成熟的解决方案。不过，这些方案是否真正直击校园场景的痛点？什么样的方案更能满足学校体育的要求？
校园场景下，学校体育需要怎样的AI解决方案？
“AI+体育”更早应用在职业运动员身上。人工智能能够对运动员的动作技术进行精准分析并提出基于生物力学的有效建议，因此在赛场上，利用AI技术提升运动员能力的案例越来越多。
不过，职业运动员和在校学生的运动目标并不相同。职业运动员的目标是不断挑战身体极限，而在校学生的目标则是提高身体素质。那么在校园教育的场景下，学校究竟需要什么样的智慧体育方案？
以云南省为例，2023年体育中考的考试项目从”男子1000米””女子800米”，调整为”快步走或者慢跑”。考试中不计时、不限时，只计数。也就是说，学生只要参与够次数，就能获得满分。从政策的调整来看，”让学生动起来”才是校园体育的目标。由此可以推断，能让学生”动起来”的AI解决方案也更能匹配校园场景。
当然，这个能让学生”动起来”的解决方案必须来源于”利诱”，而不是”威逼”。所谓”利诱”指的是，强化学生群体的运动兴趣，从而让其自发地进行运动健身，如积分、排行榜、升级系统这些传统体育课缺少的互动方式，能够在一定程度上激发学生的运动兴趣。
但更重要的是建立运动的正向反馈。在游戏化教育的理念中，正向反馈机制的建立能够有效提升体育课吸引力。具体而言，正向反馈可以拆分成”现在做得如何””之后要做什么”两部分，对应体育教育中的评测与建议。更准确的评估与更有效的建议无疑能让学生获得更加正向的反馈，从而快速爱上体育课。
基于此，格灵深瞳等AI厂商将发力点锚定在准确的视觉识别、全面的数据分析及实时的解决方案上，但在侧重点上各家方案存在不小的差异。
网易有道的智慧体育解决方案建立在”能力图谱”上，这是一套面向学生核心素养的指标体系与算法模型。有了这一套算法后，网易有道就可以根据运动数据生成个人运动报告。通过这份报告，学生可以了解自己的速度素质、柔韧素质、耐力素质等能力图谱。
如果说，在智慧体育解决方案呈现上，网易的关键词是”生成”，那么科大讯飞的关键词就是”连接”。科大讯飞智慧体育解决方案”136体系”中的”3″，指的是物联、数联、智联三位一体。通过可穿戴设备、智慧操场等设施与场地，科大讯飞将学、练、赛环节打通，为校园体育提供一站式智慧服务。
相比之下，格灵深瞳的差异化优势在于识别技术上。据了解，格灵深瞳自研了一种3D人体姿态估计算法，可以克服人体关键点采集不准等困难，提高精准度。
其实，在现在的体育课程中，2D视觉识别技术很少得到使用，主要由于2D骨架可以对应多个3D骨架，难以准确获取3D人体关键点。而格灵深瞳突破技术难度，直接由2D跳到3D，可以对运动姿势做出更准确的判断，体现了其在技术方面的领先性。据悉，格灵深瞳的人脸识别技术曾获得NIST全球FRVT测试的冠军，人体关键点检测技术等也在PRCV2019、ICCV中名列前茅。
值得一提的是，配合AI技术平台”深瞳大脑”，格灵深瞳还可以将识别速度控制在200ms内，可以为师生提供实时数据反馈及训练建议。综合来看，格灵深瞳的解决方案可能更契合校园体育对正向反馈的实际需求。
图片来源：格灵深瞳智能体育管理系统
不过整体而言，各大厂商都更倾向于从自身固有的技术优势出发，来构建校园智慧体育应用场景，但只有局部的技术优势显然还不够。
随着智慧体育教育的进一步发展、AI厂商的技术进一步趋同后，用户的终端体验将变得越来越重要。如何发挥人工智能在体育场景中最大的应用价值，成为相关厂商需要持续探索的问题。对此，格灵深瞳认为可以在”人机交互”上发力，以提升体验沉浸感和丰富度，这也明确了行业未来的一个突破方向。可以确定的是，智慧体育教育的未来图景并不是技术的简单堆
