爱奇艺|AI人才，百度制造( 四 ) 电影|龚宇

比如在中国的体育强项乒乓球运动上，百度AI大有希望通过赋能乒乓球训练的方式，让乒乓球运动员的技战术水平和临场应变能力更上一层楼。
前国家乒乓球领队姚振绪告诉刺猬公社（ID：ciweigongshe），他们正在和百度合作，试图通过AI对运动动作进行精确识别、统计，根据统计数据对比赛的得失做出判断。
对于乒乓球训练而言，这些数据在经过研究之后，可以帮助运动员发现动作的准确与否、发力早晚，甚至帮助运动员判断如何正确地把力量集中到球上，通过合适的摩擦制造出正确的弧线，提高击球的成功率。
过去，这样的统计只能用人工的方式完成。这就造成了两个弊端。一是慢，由于乒乓球的瞬间变化很多，记录者很难在短时间内进行统计，因此无法作为临场应变的依据；二是不够准确，姚振绪举了一个例子，有时候人工往往只记录最后一板球的失分，却不能发现，这次失分是因为之前的某一板球就出现了失误，从而导致被动造成失分。
如果能用机器解决人工统计慢和不准的问题，对于乒乓球运动员的训练和比赛，将具有相当大的指导意义：在比赛时，运动员可以根据数据反馈调整技战术和心态；训练时，也可根据反馈规范动作、强化练习等等。
但其实现难度同样可想而知。
首先，由于动作识别一般基于比赛转播画面，乒乓球运动员时而面对摄像头、时而背对摄像头，容易遮挡动作识别；其次，运动员动作持续时间短且连续、密集，不同的技术动作，可能只有手腕摆动的角度和幅度的不同，同一种技术动作，不同运动员的挥拍路线也不尽相同，因此实现精确定位相当困难。
想要提高识别精度，仅仅数据标注这一环节就相当“专业” ，需要标注者懂乒乓球技术。参与此次项目的知名乒乓球裁判吴飞向刺猬公社表示，对于一场比赛，她需要从发球时选手用的是侧旋发球还是逆旋发球，对局中的摆短、劈长等等一一标注，后来为了加快速度，他们还邀请了一批体育大学的研究生去做数据集的标注工作。
而当吴飞看到项目的Demo时，第一感觉是“惊艳” 。那是一场马龙对阵樊振东的比赛，统计精度可以细化到每一板球的得失分和具体的技术动作，比如是搓球还是进攻，是正手拉还是反手拉等等。它的精度也相当高，起止回合准确率达到97%以上，动作识别达到了80%以上。

吴飞在百度AI开发者大会人才论坛上演讲
这，是吴飞和百度的工程师们经过50多次实验，尝试了20多种优化策略组合之后的的成果。曾经以为AI离自己很远的吴飞，也借助百度飞桨平台的AI能力，从乒乓球裁判、技战术分析的科研人员成长为AI开发者。
“现在已经进行了大量的技术动作的分析和判断，找出同样效果且略有差别的动作，把这些动作分别归类整理。 ”姚振绪说， “百度的年轻AI工作者接受这个挑战，无数次地、不厌其烦地去识别一个个动作。 ”
姚振绪还表示， AI技术和体育运动的技术结合是当今的潮流和趋向，也是体育科技的高地。 “哪一个国家把这方面的工作做在前面、做好了，一定对这个国家的体育运动有很大的帮助。 ”
而当技术进一步成熟， AI技术还能用在指导普通乒乓球爱好者的训练上，助力全民健身。吴飞告诉刺猬公社，当更多“动作库”建立之后， AI可以向乒乓球爱好者提供反馈，对比纠正动作，比如手腕、肘肩的走向和位置等等。
除了乒乓球，百度AI还助力了我国另一个体育强项——跳水。在百度和国家跳水队的合作中， AI技术能够对训练视频进行摘要、动作抽取、姿势纠正等处理，快速整理归纳，方便对运动员的姿势、动作等进行针对性的指导，也可以在赛前集中回顾、观看。在奥运会赛前几个月的训练中，这套AI技术辅助运动员的训练效率提升了20% 。