发布时间：2026-02-13 13:15:01 浏览：
奥运花样滑冰，这项优雅而又极具挑战性的运动，常常易倍股份有限公司让人感觉毫不费力。运动员在冰面上滑行，轻松腾空而起，像陀螺般旋转，最后在仅4-5毫米宽的冰刀上着陆。可你知道吗？在这华丽的背后，隐藏着多少艰辛与科技的支持？为了帮助花样滑冰选手完成四周半跳、萨霍夫跳、勾手跳，甚至是令人望而生畏的五周跳，麻省理工学院（MIT）金融硕士Jerry Lu开发了一个名为OOFSkate的光学追踪系统。这一系统利用人工智能分析花样滑冰选手跳跃的视频，并提出改进建议，力求让选手在冰面上看起来毫不费力。
作为MIT运动实验室的前研究员，Lu一直在为美国队的精英滑冰选手提供技术表现方面的支持。他将在2026年冬奥会期间与NBC体育合作，帮助解说员和电视观众更好地理解花样滑冰、滑雪板和滑雪项目复杂的评分系统。他的目标是用AI技术来解释细致入微的裁判决定，并展示这些运动在技术上的挑战性。与此同时，MIT运动实验室的联合创始人兼教授Anette Peko Hosoi也在开展新的研究，旨在理解AI系统如何评估花样滑冰中的美学表现。
那么，为什么要将AI应用于花样滑冰呢？Lu表示，滑冰选手总是可以不断突破，更高、更快、更强。OOFSkate的目标就是帮助滑冰选手找到在跳跃中旋转更快或跳得更高的方法。这个系统帮助选手捕捉那些可能通过肉眼观察的细节，而这些细节可能会让他们锁定一些高价值的机会领域。
值得一提的是，滑冰的艺术方面比技术要素更难评估，因为它是主观的。使用移动训练应用程序时，选手只需拍摄自己的跳跃视频，系统就会输出影响旋转次数的物理指标。它跟踪这些指标，并整合所有现役和前精英运动员的数据，帮助选手看到自己的数据，并与奥运冠军的动作进行对比，得出改进建议。
Hosoi教授则补充说，许多AI工具正在上线，特别是姿态估计器这样的工具，能够从视频中近似骨骼配置。虽然这些姿态估计器在某些情况下表现出色，但在深度方面却可能存在不足。Lu发现，在花样滑冰这个领域，姿态估计器的深度挑战并不重要。因为在花样滑冰中，关键在于理解跳跃的高度、旋转的圈数以及着陆的方式，这些都不依赖于深度。
接下来，Hosoi谈到了AI在评估花样滑冰艺术方面的潜力。她提到，MIT正在进行一项研究，试图理解AI与人类评判之间的差异。花样滑冰是一个被美学评判的运动，而AI在评估美学表现时是否经历了与人类相同的推理路径，依然是个未知数。
Lu强调，花样滑冰的研究不仅仅是为了提升运动员的技术水平，更是为了帮助AI更好地理解人类的思维和评判标准。这种对人类能力的深入探索，可能会对AI的研究和发展产生重要影响。
那么，五周跳究竟何时能实现呢？在与NBC的合作中，Lu表示，花样滑冰在电视上看起来很慢，但实际上并非如此。一切都应该看起来毫不费力。如果看起来很困难，选手可能会被扣分。因此，滑冰选手需要学会如何快速旋转、跳得极高、在空中漂浮，并美丽地用一只脚着陆。收集的数据可以帮助展示滑冰实际上有多难，尽管它应该看起来很容易。
Hosoi教授对此进行了详细分析，她相信五周跳在物理上是可能实现的，虽然不会在即将到来的奥运会上，但相对较快会看到其实现。她甚至提到，未来可能会出现六周跳，但那将是人类身体能力的极限。
在这个令人期待的时代，AI的应用将为花样滑冰带来全新的可能性。无论是提升选手的技术水平，还是帮助裁判更好地理解比赛，AI都将成为这个优雅运动中不可或缺的一部分。或许在不久的将来，我们真的能在冰面上看到五周跳的实现，期待这一刻的到来！
最后，让我们来思考一个问题：在未来的比赛中，AI是否会成为花样滑冰选手的最佳伙伴？返回搜狐，查看更多
