人工智能賦能籃球訓(xùn)練模式革新的實踐路徑研究

【中圖分類號】G841 【文獻標(biāo)識碼】A

【文章編號】2095-2813（2025）20-0044-04

[Abstract] Based on the methods of literature research and logical analysis，focusing on the core issue of empowering basketballtraining mode innovation withAI technology，this paper explores the intrinsicvalue，dilemma and practical path of empowering basketballtraining mode innovation with AI.The research found that the intrinsic valueof AI empowering basketbal training mode innovation is reflected in theaccuratecapture of empoweringaction optimization， data driven reconstructionof training paradigm，tactical deduction breakthroughcognitive boundary，risk early warming andsports health.However，itisstllfacingtherealitydificultiessuchasdataisland，technologycost，humancoputer competition，thatis，ethical vacuum.Inthisregard，practical paths hasbeenproposed，suchasbuildingamultimodal datagovernance system，developing lightweight inteligent terminals，establishingacoach-AIcolaborative decisionmaking model，and improving data security governance.

[Keywords]Artificial intelligence;Basketballtraining;Physicaleducationteaching;Talentcultivation

作者簡介：李貴（1985一），男，本科，講師，研究方向為運動訓(xùn)練。

《“十四五”體育發(fā)展規(guī)劃》明確提出推動人工智能、大數(shù)據(jù)在運動訓(xùn)練中的創(chuàng)新應(yīng)用[1]。2025年國家體育總局更是將智能體育列為重點發(fā)展領(lǐng)域，政策導(dǎo)向為AI技術(shù)深度賦能籃球訓(xùn)練創(chuàng)造了歷史機遇。但當(dāng)前籃球訓(xùn)練面臨諸多問題：傳統(tǒng)經(jīng)驗主義訓(xùn)練模式難以滿足個性化需求，青少年運動員動作標(biāo)準(zhǔn)度不足引發(fā)傷?。粐H賽事競爭加劇要求戰(zhàn)術(shù)決策從經(jīng)驗判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動；體教融合戰(zhàn)略推動高職院?；@球人才培養(yǎng)體系革新，亟須智能化解決方案破解師資力量不足的瓶頸[2-3]。對此，研究立足于建設(shè)體育強國的時代背景，系統(tǒng)剖析AI賦能籃球訓(xùn)練的內(nèi)在機理與實踐路徑，為構(gòu)建中國特色的智能體育訓(xùn)練體系提供理論參考。

1人工智能賦能籃球訓(xùn)練模式革新的內(nèi)在價值

1.1精準(zhǔn)捕捉賦能動作優(yōu)化

人工智能技術(shù)通過多維感知與動態(tài)解析能力，將運動員的技術(shù)動作轉(zhuǎn)化為可量化、可追溯的客觀參數(shù)體系，為動作優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)[4]。首先，基于計算機視覺的動作捕捉技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)動作軌跡追蹤。通過高幀率攝像設(shè)備與深度學(xué)習(xí)算法融合，可對投籃出手角度、運球觸地頻率、防守滑步軌跡等關(guān)鍵動作進行全維度解析。其次，無穿戴式感知技術(shù)消除了傳統(tǒng)傳感器對運動表現(xiàn)的干擾。運動員在自然訓(xùn)練狀態(tài)下，通過非接觸式數(shù)據(jù)采集，即可實現(xiàn)動作姿態(tài)的實時反饋，保障了訓(xùn)練的連貫性，避免了穿戴設(shè)備對肌肉發(fā)力的束縛。最后，智能化糾錯機制優(yōu)化了動作改進的反饋路徑。在傳統(tǒng)訓(xùn)練中，教練員的口頭指導(dǎo)與示范存在信息衰減風(fēng)險，而人工智能系統(tǒng)通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)，可將錯誤動作與標(biāo)準(zhǔn)模型進行疊加對比，并生成可視化糾錯方案，縮短了技術(shù)動作的改進周期。

1.2數(shù)據(jù)驅(qū)動重構(gòu)訓(xùn)練范式

人工智能技術(shù)通過構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析體系，推動籃球訓(xùn)練從經(jīng)驗主導(dǎo)型向科學(xué)決策型轉(zhuǎn)變。首先，生理機能監(jiān)測與運動表現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度耦合，實現(xiàn)了訓(xùn)練負(fù)荷的精準(zhǔn)調(diào)控。通過可穿戴設(shè)備與無感監(jiān)測技術(shù)的結(jié)合，可將相關(guān)數(shù)據(jù)實時轉(zhuǎn)化為可視化訓(xùn)練強度曲線。教練團隊依據(jù)相關(guān)情況動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練時長與內(nèi)容配比，如此一來，能夠有效避免運動員因過度訓(xùn)練而出現(xiàn)運動損傷。此外，機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用打破了同質(zhì)化訓(xùn)練的固有模式。通過分析運動員的肌肉激活時序、能量代謝特征等個性化參數(shù)，系統(tǒng)可自動生成千人千面的訓(xùn)練處方。如青少年籃球訓(xùn)練中，人工智能根據(jù)骨齡預(yù)測、肌纖維類型等生物學(xué)特征，為爆發(fā)力型與耐力型運動員分別設(shè)計專屬的力量訓(xùn)練組合。最后，訓(xùn)練成效評估體系實現(xiàn)從結(jié)果導(dǎo)向到過程導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變。人工智能系統(tǒng)通過捕捉訓(xùn)練過程中的過程性指標(biāo)，不僅評估技術(shù)動作完成度，更關(guān)注動作鏈銜接流暢性、能量消耗經(jīng)濟性等深層質(zhì)量指標(biāo)，使訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控從模糊經(jīng)驗判斷走向精確數(shù)據(jù)診斷。

1.3戰(zhàn)術(shù)推演突破認(rèn)知邊界

人工智能技術(shù)通過構(gòu)建虛擬對抗環(huán)境與戰(zhàn)術(shù)決策模型，將籃球戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練從經(jīng)驗復(fù)制升級為創(chuàng)新生成[5]。首先，深度學(xué)習(xí)算法賦能戰(zhàn)術(shù)庫的智能擴容。通過解析比賽錄像數(shù)據(jù)，提取隱蔽的戰(zhàn)術(shù)配合規(guī)律與攻防轉(zhuǎn)換節(jié)點，突破了教練團隊人工分析的信息處理極限。同時，通過AR/VR設(shè)備構(gòu)建的數(shù)字化球場，運動員可置身于特定比分、特定對手的虛擬賽事場景中進行戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行訓(xùn)練，幫助球員在心理層面適應(yīng)關(guān)鍵球處理情境。其次，強化學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)戰(zhàn)術(shù)決策的動態(tài)優(yōu)化。系統(tǒng)通過自我博弈生成數(shù)萬次攻防對抗方案，從中篩選出勝率最高的戰(zhàn)術(shù)組合。如基于戰(zhàn)術(shù)推演平臺，模擬對手不同防守陣型的破解路徑，并實時生成最優(yōu)進攻路線投影。最后，借助對球員跑位軌跡與傳球網(wǎng)絡(luò)的追蹤分析，人工智能系統(tǒng)能夠量化評估戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行過程中空間利用的效率以及球員間的配合默契度，助力團隊籃球由模糊配合邁向精密協(xié)作。

1.4風(fēng)險預(yù)警守護運動健康

人工智能技術(shù)通過構(gòu)建“生理一心理一環(huán)境\"多維監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，將籃球運動健康管理從被動救治轉(zhuǎn)向主動防護。首先，生物力學(xué)監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)了損傷風(fēng)險的超前預(yù)警。通過慣性測量單元與壓力傳感設(shè)備的結(jié)合，系統(tǒng)可實時監(jiān)測跳躍落地時的關(guān)節(jié)負(fù)荷峰值與力量分布偏差。如青少年籃球訓(xùn)練中，人工智能根據(jù)膝關(guān)節(jié)內(nèi)旋角度與跟腱應(yīng)力的關(guān)聯(lián)模型，提前預(yù)測運動損傷發(fā)生概率。其次，心理狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)拓展了健康管理維度。通過微表情識別與語音情感分析，人工智能系統(tǒng)可捕捉運動員訓(xùn)練中的焦慮、抑郁等心理波動。通過分析球員社交媒體動態(tài)與訓(xùn)練對話記錄，及時識別出賽季密集期的心理耗竭征兆，以彌補傳統(tǒng)訓(xùn)練中精神衛(wèi)生管理的盲區(qū)。最后，環(huán)境智能感知系統(tǒng)完善了訓(xùn)練安全保障。通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時監(jiān)測場地濕度、光照強度等環(huán)境參數(shù)，人工智能可自動預(yù)警滑倒、眩目等意外風(fēng)險，構(gòu)建起全天候、全場景的訓(xùn)練保護網(wǎng)絡(luò)。

2人工智能賦能籃球訓(xùn)練模式革新的現(xiàn)實困境

2.1數(shù)據(jù)孤島制約模型進化

人工智能技術(shù)在籃球訓(xùn)練中的應(yīng)用效能高度依賴于數(shù)據(jù)的規(guī)模與質(zhì)量。然而，行業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)壁壘已成為制約技術(shù)深化的核心障礙。

其一，職業(yè)俱樂部、高校訓(xùn)練隊與科研機構(gòu)之間的數(shù)據(jù)流通存在結(jié)構(gòu)性阻隔。借助對球員跑位軌跡與傳球網(wǎng)絡(luò)的追蹤分析，人工智能系統(tǒng)能夠量化評估戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行過程中空間利用的效率以及球員間的配合默契度，助力團隊籃球由模糊配合邁向精密協(xié)作訓(xùn)練難度。投籃角度、運球頻率等基礎(chǔ)參數(shù)在不同采集系統(tǒng)中的定義模糊，時空坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換規(guī)則尚未形成行業(yè)共識。當(dāng)教練團隊嘗試整合多源數(shù)據(jù)時，需耗費大量人力進行數(shù)據(jù)清洗與重標(biāo)注，這嚴(yán)重延緩了模型的迭代進程。

其二，數(shù)據(jù)共享的激勵機制與安全邊界尚未明確。在缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)交易規(guī)則的情況下，職業(yè)球隊擔(dān)憂核心數(shù)據(jù)外流會削弱競爭優(yōu)勢，科研機構(gòu)則受限于知識產(chǎn)權(quán)保護條例，難以開展聯(lián)合建模。即便在簽署保密協(xié)議的合作項目中，數(shù)據(jù)使用范圍與留存期限的爭議仍頻繁發(fā)生。信任缺失使得跨國別、跨領(lǐng)域的聯(lián)合研究舉步維艱，制約了籃球訓(xùn)練知識圖譜的全球化構(gòu)建。

2.2 硬件成本形成應(yīng)用鴻溝

人工智能設(shè)備的購置與運維成本高昂，導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用呈現(xiàn)顯著的層級分化[6]。職業(yè)球隊與基層訓(xùn)練單位間的技術(shù)鴻溝持續(xù)擴大，制約了籃球訓(xùn)練模式的整體革新進程。

其一，高端感知設(shè)備的采購成本構(gòu)成經(jīng)濟壁壘。職業(yè)級動作捕捉系統(tǒng)需配置紅外高速攝像機、力學(xué)傳感地板與多模態(tài)數(shù)據(jù)中繼站，單套設(shè)備投人往往超過中小型俱樂部的年度訓(xùn)練預(yù)算?；鶎佑?xùn)練機構(gòu)為降低成本，不得不采用民用級可穿戴設(shè)備替代，但其采樣頻率與精度難以滿足專業(yè)訓(xùn)練需求。

其二，技術(shù)維護的復(fù)雜性抬高了使用門檻。智能訓(xùn)練系統(tǒng)需要專業(yè)工程師團隊進行日常校準(zhǔn)，光學(xué)標(biāo)記點的定期更換、計算節(jié)點的散熱優(yōu)化等隱性成本常被低估。欠發(fā)達地區(qū)訓(xùn)練機構(gòu)因缺乏技術(shù)維護能力，部分昂貴系統(tǒng)最終淪為\"展示性器材”。

其三，訓(xùn)練場景的適配性改造加劇了成本壓力。室內(nèi)智能球場需進行聲學(xué)環(huán)境優(yōu)化、電磁干擾屏蔽等專業(yè)化改造，室外訓(xùn)練則面臨光照變化、天氣因素對視覺算法的干擾。場景定制化需求使得技術(shù)普及陷入“用不起、改不動”的困境。

2.3人機博弈削弱決策權(quán)威

人工智能系統(tǒng)與人類教練的知識權(quán)力博弈，正在重塑籃球訓(xùn)練場的決策結(jié)構(gòu)。技術(shù)理性與經(jīng)驗直覺的價值沖突，導(dǎo)致訓(xùn)練方法論面臨認(rèn)同危機。

其一，算法推薦與教練策略的決策優(yōu)先級爭議頻發(fā)。當(dāng)智能系統(tǒng)基于勝率模型提出換人建議時，常與教練團隊基于球員心理狀態(tài)的臨場判斷產(chǎn)生沖突。數(shù)據(jù)至上主義與傳統(tǒng)經(jīng)驗主義的碰撞，暴露出機器邏輯對人類競技智慧的理解局限。同時，運動員對技術(shù)反饋的過度依賴引發(fā)了能力退化。智能終端提供的即時動作矯正雖提升了訓(xùn)練效率，卻使青少年球員逐漸喪失本體感覺的自我校準(zhǔn)能力，致使籃球運動的創(chuàng)造性表達趨于同質(zhì)化。

其二，戰(zhàn)術(shù)生成系統(tǒng)的黑箱特性削弱了教練主導(dǎo)權(quán)。深度學(xué)習(xí)模型推演的進攻路線雖符合數(shù)學(xué)最優(yōu)解，但其決策邏輯缺乏可解釋性。教練團隊既難以理解復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運作機制，又無法將算法建議有效轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)術(shù)語言，導(dǎo)致人機協(xié)作淪為機械式指令傳遞。

其三，技術(shù)故障引發(fā)的信任危機加劇了決策混亂。當(dāng)傳感器誤判球員跑位坐標(biāo)或算法推演出現(xiàn)邏輯悖論時，教練團隊常陷入堅持自我或依賴機器的兩難抉擇，從而動搖了人工智能系統(tǒng)的決策合法性基礎(chǔ)。

2.4倫理真空引發(fā)隱私危機

運動員生物特征數(shù)據(jù)的商業(yè)化采集與使用，正將籃球訓(xùn)練推向倫理規(guī)范的灰色地帶。現(xiàn)有技術(shù)監(jiān)管體系未能有效平衡數(shù)據(jù)價值挖掘與個人權(quán)益保護的關(guān)系。

其一，生物識別信息的過度采集侵犯人格尊嚴(yán)。智能訓(xùn)練系統(tǒng)通過肌電傳感器、微表情捕捉等技術(shù)，持續(xù)獲取運動員的心率變異譜、應(yīng)激反應(yīng)閾值等深層生理數(shù)據(jù)。這些涉及自主神經(jīng)活動的私密信息，被技術(shù)供應(yīng)商模糊界定為運動體征參數(shù)，進而打包出售給運動飲料、康復(fù)器械等商業(yè)機構(gòu)。

其二，數(shù)據(jù)安全防護機制存在系統(tǒng)性漏洞。職業(yè)球隊的數(shù)據(jù)中臺常采用通用商業(yè)云服務(wù)，未建立符合運動醫(yī)學(xué)特性的加密傳輸協(xié)議。黑客通過破解某俱樂部訓(xùn)練視頻中的元數(shù)據(jù)，成功還原運動員跟腱損傷史，致使其轉(zhuǎn)會價值暴跌。

其三，算法歧視加劇運動員發(fā)展不公?；跉v史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的選材模型，往往強化對身高、臂展等顯性指標(biāo)的偏好，導(dǎo)致技術(shù)型矮個球員在青訓(xùn)梯隊選拔中被系統(tǒng)性低估，致使人才選拔機制陷入數(shù)據(jù)偏見的惡性循環(huán)。同時，智能手環(huán)的定位功能被異化為訓(xùn)練考勤工具，生理指標(biāo)監(jiān)測轉(zhuǎn)化為懲罰性加練依據(jù)，正在消解籃球運動的人文精神本質(zhì)。

3人工智能賦能籃球訓(xùn)練模式革新的實踐路徑

3.1打通數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建全域協(xié)同分析平臺

多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合是人工智能深度賦能籃球訓(xùn)練的首要前提，需聚焦于跨系統(tǒng)、跨層級的運動數(shù)據(jù)融合，以打破職業(yè)俱樂部、高校訓(xùn)練隊與科研機構(gòu)間的信息孤島。首先，需建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集協(xié)議，統(tǒng)一動作捕捉、生理參數(shù)、戰(zhàn)術(shù)記錄等核心數(shù)據(jù)的采集規(guī)范和格式。通過開發(fā)智能轉(zhuǎn)換引擎，將紅外高速攝像機、可穿戴設(shè)備及視頻分析系統(tǒng)產(chǎn)生的異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為通用格式，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的無縫對接。其次，構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)，支持云端與邊緣計算的協(xié)同運作。例如，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式存儲系統(tǒng)，能在保障數(shù)據(jù)主權(quán)的前提下實現(xiàn)跨機構(gòu)數(shù)據(jù)共享，同時利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)隱私保護下的聯(lián)合建模。最后，推動數(shù)據(jù)共享激勵機制建設(shè)，建立基于數(shù)據(jù)貢獻度的收益分配模型，引導(dǎo)職業(yè)球隊、運動醫(yī)學(xué)中心等主體主動開放脫敏數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)要素流通的良性生態(tài)。

3.2開發(fā)輕量化智能終端，降低技術(shù)應(yīng)用門檻

技術(shù)普惠性是人工智能在基層籃球訓(xùn)練中落地的關(guān)鍵。首先，需研發(fā)無標(biāo)記點視覺感知技術(shù)，利用普通攝像頭結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)動作捕捉，替代造價高昂的紅外高速攝像系統(tǒng)。例如，商湯科技開發(fā)的無穿戴動作識別方案，僅需智能手機即可完成投籃軌跡分析[7]。其次，優(yōu)化嵌入式系統(tǒng)的能耗管理，采用邊緣計算技術(shù)實現(xiàn)本地化數(shù)據(jù)處理。通過壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)量，將動作識別算法部署在低功耗芯片上，使智能終端在無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下仍可提供實時反饋。最后，開發(fā)模塊化硬件設(shè)計，支持傳感器陣列的靈活組合?；鶎佑?xùn)練單位可根據(jù)需求選配心率監(jiān)測、關(guān)節(jié)壓力感知等模塊，避免冗余功能造成的資源浪費。

3.3建立人機協(xié)同決策機制，重塑訓(xùn)練方法論

人機協(xié)同的核心在于平衡技術(shù)理性與教練經(jīng)驗的價值權(quán)重。首先，需設(shè)計雙循環(huán)決策流程。AI系統(tǒng)基于歷史數(shù)據(jù)生成戰(zhàn)術(shù)推演方案，教練團隊結(jié)合臨場觀察與運動員心理狀態(tài)進行策略調(diào)整，形成“機器建議一人類優(yōu)化一實踐驗證\"的閉環(huán)。其次，開發(fā)解釋性增強技術(shù)，利用可視化工具揭示AI決策邏輯。通過反事實推理技術(shù)展示不同戰(zhàn)術(shù)選擇的勝率對比，使教練團隊能夠理解算法推薦的內(nèi)在依據(jù)。最后，構(gòu)建動態(tài)權(quán)限分配模型，根據(jù)訓(xùn)練場景復(fù)雜度自動調(diào)節(jié)人機決策權(quán)重。在基礎(chǔ)技能訓(xùn)練中提高AI指導(dǎo)占比，而在關(guān)鍵比賽戰(zhàn)術(shù)制定時保留人類決策主導(dǎo)權(quán)；同時，開展教練一AI協(xié)作專項培訓(xùn)，培養(yǎng)教練員的數(shù)據(jù)解讀能力與算法質(zhì)疑意識，避免過度依賴技術(shù)建議導(dǎo)致的主觀能動性退化。

3.4完善數(shù)據(jù)安全治理體系，筑牢技術(shù)倫理防線

數(shù)據(jù)安全與倫理合規(guī)是人工智能賦能訓(xùn)練革新的底線保障。首先，需建立數(shù)據(jù)分類分級保護制度，將運動員生物特征、戰(zhàn)術(shù)部署等數(shù)據(jù)納人核心保護范疇。通過動態(tài)脫敏技術(shù)，在數(shù)據(jù)共享時自動隱藏敏感信息字段，確保原始數(shù)據(jù)不出域。其次，構(gòu)建數(shù)據(jù)全生命周期審計機制，利用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄數(shù)據(jù)采集、傳輸、使用的完整軌跡。當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)濫用爭議時，可通過智能合約自動追溯責(zé)任主體。最后，成立運動數(shù)據(jù)倫理審查委員會，制定AI技術(shù)應(yīng)用的負(fù)面清單，限制通過基因數(shù)據(jù)分析預(yù)測運動員職業(yè)生涯等可能引發(fā)倫理爭議的行為。通過技術(shù)規(guī)制與倫理約束的雙重保障，實現(xiàn)籃球訓(xùn)練智能化轉(zhuǎn)型的可持續(xù)發(fā)展。

4結(jié)語

人工智能技術(shù)深度賦能籃球訓(xùn)練模式的革新，已成為推動競技體育現(xiàn)代化與體教融合戰(zhàn)略落地的關(guān)鍵引擎。研究通過系統(tǒng)剖析AI賦能籃球訓(xùn)練的內(nèi)在價值、困境與實踐路徑發(fā)現(xiàn)，人工智能賦能籃球訓(xùn)練模式革新為破解傳統(tǒng)訓(xùn)練中個性化缺失、效率低下、傷病風(fēng)險高等痛點問題提供了切實方案。但數(shù)據(jù)孤島阻礙了模型進化和知識共享，高昂的硬件成本加劇了技術(shù)應(yīng)用的不平等，人機博弈引發(fā)的決策權(quán)威沖突考驗訓(xùn)練管理智慧，倫理真空下的隱私泄露與算法歧視則觸及了人文體育的底線。對此，需通過構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)治理體系打通信息壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化挖掘；通過開發(fā)輕量化智能終端降低應(yīng)用門檻，推動技術(shù)普惠化發(fā)展；通過建立人機協(xié)同決策機制平衡技術(shù)理性與教練經(jīng)驗，重塑訓(xùn)練方法論的核心；通過完善數(shù)據(jù)安全治理體系筑牢倫理防線，確保技術(shù)應(yīng)用在規(guī)范軌道上運行。從而以建設(shè)體育強國為指引，立足中國國情和籃球項目發(fā)展需求，積極擁抱技術(shù)變革，審慎應(yīng)對潛在風(fēng)險，構(gòu)建起具有中國特色的、科學(xué)高效且可持續(xù)發(fā)展的智能籃球訓(xùn)練新體系。

參考文獻

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