2022 年 7 月 24 日，中国男子三级跳选手朱亚男凭借 17 米 31 的成绩拿到了世锦赛铜牌，创造了中国田径的历史性突破。近期中国运动员的这种突破很多：百米飞人苏炳添越跑越快，巩立姣一投定乾坤，刘诗颖一枪贯长虹，在这些成绩背后，不再只有运动员和教练员的汗水，也有数据和技术的加持。

运动数据分析绝不是一项新技术。发展到今天，其实普通人也可以通过手机软件和可穿戴设备记录基础的运动生理数据。但是对于顶尖运动员而言，分秒之间可能就是冠军与败者的差距。高水平的运动员需要什么样的科技支持呢？

本期节目，王鹏和史喆将同中国冰雪科学家，嘉宾李洪刚一起来探讨运动轨迹追踪的应用和升级，以及体育科技的来龙去脉。

- 聊天的人 -

史喆，天泽智云联合创始人

王鹏，Intel 中国研究院副院长

李洪刚，璇米科技 CEO

- 时间轴 -

07:00 利用数据让运动队选材过程更快捷

09:00 人工智能让多目标跟踪技术快速成熟

12:30 远动员和教练最初对数据分析并不感冒

12:50 运动数据的三大功效：分析、积累、模型

14:45 不再只有一个孙海平，也不止一个刘翔

18:15 数据分析苏炳添的步频和姿态

19:50 因为穿戴传感器有实体，所以不适合远动员使用

24:25 精准计算出每一步耗费的能量

28:30 机器学习可以快速适应不同运动项目的不同条件

31:30 在判断瞬间的姿态和角度上，人眼比相机的优势更大

33:30 只用两部相机，可以利用深度网络还原人的三维结构

38:10 为了减小误差提高精度，相机的速度也很重要

41:45 精度不够？数据量和比较分析来凑！

44:00 水下项目还要考虑折射问题，技术难度更大

46:50 用数据打造冠军模型，挖掘每种身材的生理极限

01:01:30 通过减少数据点，可以完成 2B 到 2C 的切换

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- 制作团队 -

制作人：滑轮

声音设计：邵旻

节目运营：小米粒

视觉设计：Jessi

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017｜科技体育：用数据挖掘每个人的运动极限 01:05:38 Share

差分机

如何利用数据加速运动队选材过程？

人工智能如何促进多目标跟踪技术的成熟？

运动员和教练最初为何对数据分析不感兴趣？

运动数据的三大功效是什么？

不再只有一个孙海平，也不止一个刘翔

数据分析如何帮助苏炳添优化步频和姿态？

为什么穿戴传感器不适合运动员使用？

如何精准计算每一步的能量消耗？

机器学习如何适应不同运动项目的条件？

人眼在判断瞬间姿态和角度上为何优于相机？

如何利用两部相机还原人的三维结构？

为了提高精度，相机的速度为何很重要？

精度不够时，如何通过数据量和比较分析来弥补？

水下项目的技术难度为何更大？

如何用数据打造冠军模型，挖掘生理极限？

如何通过减少数据点完成从B端到C端的切换？

Shownotes Transcript

017｜科技体育：用数据挖掘每个人的运动极限