运动员们在滑雪赛场上取得了辉煌成绩，也让背后一个名叫“观君“的虚拟教练获得了关注。
其实 “观君”并非人类，而是小冰公司研发的人工智能裁判与教练系统。在此次冬奥前，“观君小冰系统”(Xiaoice-International Athletic Scoring System,X-IASS)已默默为自由式滑雪空中技巧运动队服务三年多时间。
小冰虚拟教练观君(企业供图)2018年观君开始学习并掌握空中技巧项目相关知识，于2019年加入空中技巧国家队，希望通过人工智能辅助提升自由式滑雪空中技巧项目的训练效率和效果。
要达到上述目标，观君小冰系统得实现几个关键点：首先是快速评分，其次是量化动作，其三是训练数据可追溯与可预测。由于空中技巧具有一定危险性，运动员每天训练量有限，为提升训练效率，就需要强化运动员对高分动作的记忆。观君需要针对运动员每一跳，做出专业判断，与国际裁判计分准则保持高度一致，严格判别扣分动作，并对起跳、空中、落地三个阶段的全流程动作进行量化，能够支持运动轨迹、身体姿态、出台角度、高远度等多维度指标分析，才能给教练员提供指导依据。与此同时，需要能够对运动员的每一跳均可追溯，长期累积数据，构建运动档案，用于科学观察、预测运动员表现。
仅以动作识别为例，男子运动员出助滑坡时速超过70公里，高度差达15米，整套动作滞空时间仅2-3秒，最高难度的空中翻转加转体动作可达8圈，夜间运动员画面往往与背景融为一体，观测距离远达到25米，再加上零下二三十度的严寒导致高帧率视频采集设备难以长时间工作，要打造一个“实时评分、量化动作、可追溯与预测”的人工智能裁判与教练系统，面临巨大的挑战。
要想突破这些挑战，对于小冰团队来说，也是一场“科技奥赛”。首先是要解决姿态识别问题：第一步，在远距离拍摄的前提下，克服大场景下复杂背景的干扰，实现对运动员的准确识别；其次自研目标跟踪算法，在高速运动中实现对运动员的准确定位；更重要的是，通过持续迭代自研姿态识别算法，最终实现对运动员姿态的精准识别，保障了运动员动作与姿态判别的准确性。其次是在训练数据非常稀少的情况下，如何构建分析模型：基于小冰框架，在小样本条件下，使用小冰独有的数据扩增技术，进行冰雪运动场景的模型训练与数据分析实践，自研冰雪运动分析模型(XiaoiceCVAnalysis ModelforWinterSports)并用于日常训练。
突破重重挑战的观君不负众望，担任虚拟教练三年间，已完成过近万次评分、五万多次动作分析，辅助运动员日常训练效率与提高效果，成为了教练员日常执教的重要助手。
在去年2月举行的北京冬奥测试赛中，观君还担任空技项目的唯一竞赛裁判，成功完成了个人预决赛、超级决赛、团体预决赛共44人次执裁，这也是人工智能在全球范围内首次独立完成大赛执裁任务。
小冰团队之所以能够成功打造出观君，有两个前提。其一是一直持续投入底层技术研发，包括自然语言处理、计算机视觉、计算机语音、人工智能创造等技术栈，来保持技术的前瞻性和完整性；其二是与领先的行业客户和合作伙伴一起携手，共同打造出成熟、完整、有价值的虚拟人落地应用。
小冰公司首席执行官李笛表示：“小冰将持续与各行业客户和合作伙伴一起，为亿万用户创造出永不疲倦、安全可靠、稳定输出的AI beings。在体育领域，我们计划覆盖从竞技场内的专业AI教练，到体育资讯主播、赛事场馆虚拟员工、校园体育助理、大众健身教练，乃至运动品牌AI设计师的完整场景。”
