跳马出界能拿到冠军，蹦床失误怎么不行了？

在东京奥运会体操男子个人全能决赛中，日本选手桥本大辉在落地后一只脚出界的情况下，体操裁判给了14.700分。最终日本选手桥本大辉摘得金牌。而我国选手肖若腾与桥本大辉一样的动作，一样的完成度，稳稳落地却只拿到了14.9分？

体操裁判这一谜之操作引起了广大观众的质疑和不满，甚至澳洲的解说直言裁判是日本选手的亲戚。

随后奥委会也是公布了评分细则，这是奥委会首次公布评分细则试图说服大众。

十分有趣的是，在接下来的跳水、蹦床比赛中，日本选手纷纷失误。而网友们也发挥其想象力，称运动员的失误是被桥本大辉出界的脚绊倒了……

在蹦床比赛中，选手的动作由电脑打分，该只有两个裁判员，所以即使裁判真的想要打高分，也抵不过人工智能更加公平的判断。

让程序员失业的AI又将「魔爪」伸向了裁判，现在连体育赛事都不放过。在近日开幕的东京奥运会上，某「手表大厂」就用上了其历时四年时间训练的沙滩排球AI。

尽管无缘八强，但是运动员们的表现也十分出色。

起跳、拦网、扣杀……

排球运动员在赛场上的每一个动作都会被记录下来。

各个方位平平无奇的摄像头就只有录像回放功能吗？

这么想你就错了！

现在赛场上的摄像头使用了计算机视觉技术，将相机与人工智能结合起来，提供各种比赛实时数据。

在这届奥运会上，可谓遍地都是AI。

在室内排球中，已经有了「鹰眼」的辅助。

鹰眼系统也叫即时回放系统，它是对裁判判罚精确性的得力工具。 

当然，我们朗导的眼睛可是比鹰眼更厉害……

而现在，某品牌的手表Omega让沙滩排球也用上了AI。

对于沙滩排球项目，由于运动员站位与打球技术不同，Omega需要训练AI来识别无数种击球类型。

这就需要运动员穿的衣服安装了陀螺仪传感器，这些传感器能够对每秒钟大约2000组数据进行收集和分析。

这些数据信息就包括扣球方式的变化、传球类型、球的飞行路径等。

 AI在获取了选手的速度、运动方向以及跳跃的高度等原始数据之后，就能推断出对应的击球类型，传球类型。

在结合了图像和运动情况之后，基于计算机视觉的AI就能有效地跟踪和预测球的运动轨迹。

就算球飞出了摄像机画面也不要紧，因为AI可以根据球消失时以及重新出现时的数据，自动补全中间的缺失部分。

AI除了应用在沙滩排球项目，还会应用于各种体育赛事。

比如游泳时，用AI进行图像识别，计算运动员划水的次数、实时的速度，以及选手之间的距离等。

又或者记录运动员的跑姿，对跑姿进行分析改进，让运动员跑得更快。

 而在体操项目中，同样也应用了AI，用于检测选手的姿势， 审查运动员的技术动作。

 当运动员翻转和跳跃时，评委会根据体操运动员身体的精确位置来加分或扣分。

裁判员需要密切评估体操运动员关节的角度，例如膝盖和肘部，但人眼有时还是难以在瞬间的动作变换中看出那一丁点瑕疵，比如准确测量关节的弯曲角度。

2019年世锦赛，国际体操协会就应用了富士通开发的激光雷达技术。他们研究体育中3D感应技术的潜力，将激光雷达与AI系统连接起来。通过每秒约200万次或更多的激光照射运动员并根据反射时间计算距离，捕捉到人的3D形状。

此外还开发了一种算法，根据获取的运动员的3D数据，获取关节位置的3D数据，然后对照数据库评分。

裁判不仅要判断姿势是否准确，还要结合动作的难度看表演的质量和表现。

因此，在难度加大，动作速度更快的情况下，AI自动评分系统能够为裁判提供参考意见，减轻裁判的负担。

不仅如此，AI将推动体育赛事传媒行业的变革。体育赛事的录制不再受制于转播导演和摄影师，而完全是基于大数据和人工智能算法的选择。因此，人工智能技术将彻底改变传统的体育赛事的传媒业态。

AI训练系统可以分析运动员在体育赛事中的行为和表现，给出智能化的面向更高成绩的训练建议，从而进一步提高运动员的成绩上限，甚至预测竞争对手的可能动作，有利于运动员在大型赛事中的更好发挥。

本届东京奥运会中多项AI技术的引入，是AI很好的一个落地应用案例，相信这类技术可以彻底改变行业的发展，促成更公平、公正的体育赛事。

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