智能時代體能訓(xùn)練的創(chuàng)新融合

中圖分類號：G80 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-14-178-3-ZL

足球是世界上參與人群最廣、受關(guān)注程度最高的運(yùn)動項目之一，在該項運(yùn)動競技水平不斷提高的過程中，對于體能訓(xùn)練的科學(xué)化和精準(zhǔn)化程度提出了更高的要求。傳統(tǒng)的足球體能訓(xùn)練在數(shù)據(jù)采集分析、個性化方案制定、負(fù)荷監(jiān)控等方面存在著明顯不足，無法完全滿足現(xiàn)代足球高速度、強(qiáng)對抗、攻守轉(zhuǎn)換快的特點(diǎn)。人工智能技術(shù)則用技術(shù)的力量改變著這一切，通過大范圍的數(shù)據(jù)采集、多角度的算法剖析、快節(jié)奏的反饋調(diào)節(jié)，AI既可以從根本上突破傳統(tǒng)訓(xùn)練方式低效的桎梏，又能形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動、個體適配、風(fēng)險可控”的全新訓(xùn)練方式。本文的研究對象即AI賦能足球體能訓(xùn)練的最新應(yīng)用方式。在這個新方式里AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)維度更加的廣闊、訓(xùn)練方案設(shè)計更加的個性化、負(fù)荷控制更加的穩(wěn)定可靠，能更好的挖掘與利用人工智能從而提升訓(xùn)練水平、增強(qiáng)體能儲備、防止運(yùn)動傷病的發(fā)生。

1、人工智能技術(shù)在足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練中的作用

1.1、精準(zhǔn)監(jiān)測數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)化

人工智能在足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練中的核心價值，體現(xiàn)為全維度數(shù)據(jù)精準(zhǔn)監(jiān)測能力，這一技術(shù)特性為教練員們提供了可以實(shí)時、量化的體能評估工具，更構(gòu)建了足球訓(xùn)練科學(xué)化的底層邏輯即科學(xué)的數(shù)據(jù)說明一切，這為 AI⁺ 體育實(shí)現(xiàn)全面融合奠定了數(shù)據(jù)基石，只有球員的生理參數(shù)、運(yùn)動表現(xiàn)參數(shù)、肌肉狀態(tài)參數(shù)能夠全方面檢測，才能夠?qū)崿F(xiàn)AI系統(tǒng)對不同球員的個性化訓(xùn)練建議與處于不同階段具有針對性的高效智能訓(xùn)練方案的應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)信息會經(jīng)過多種多樣的智能硬件設(shè)備采集完成，例如：心率監(jiān)測胸帶、肌電傳感器、GPS跟蹤器等等。以足球的高強(qiáng)度間歇訓(xùn)練（HIIT）為例，教練員僅靠眼睛觀察，很難獲得該項訓(xùn)練后的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，無法判斷隊員消耗是否達(dá)到了較為理想的水平，這時就可以借助智能設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測，AI可以通過對該隊員全程記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，準(zhǔn)確地得知該隊員本次訓(xùn)練的實(shí)際負(fù)荷和最終恢復(fù)情況。

在風(fēng)險防控層面，基于AI模型化后的訓(xùn)練負(fù)荷大數(shù)據(jù)、肌肉疲勞閾值（如累計訓(xùn)練量達(dá)連續(xù)三天負(fù)荷強(qiáng)度 gt;35% 時），在持續(xù)鍛煉當(dāng)中不斷疊加或者疊加至一定數(shù)量后，采用AI模型形成1一7天內(nèi)累積訓(xùn)練負(fù)荷達(dá)到過高的可能性閾值，并提前72小時預(yù)警肌肉過度疲勞，從而避免出現(xiàn)過度訓(xùn)練風(fēng)險的現(xiàn)象。例如，人工智能大數(shù)據(jù)平臺AI青訓(xùn)梯隊訓(xùn)練的數(shù)據(jù)顯示，若青訓(xùn)梯隊根據(jù)訓(xùn)練負(fù)荷失衡原理預(yù)防傷病的發(fā)生，將降低運(yùn)動員肌腱拉傷的發(fā)生率大約 22% ，這有效地保障了運(yùn)動訓(xùn)練的安全，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練計劃由“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)智能驅(qū)動”的壯舉，教練員可以根據(jù)AI系統(tǒng)生成的個性化負(fù)荷建議方案（如，對于邊鋒來說可以是：“沖刺訓(xùn)練占比40%+ 有氧耐力 30%+ 恢復(fù)性訓(xùn)練 30% ”）制定相應(yīng)的訓(xùn)練方案。該深度嵌入足球訓(xùn)練場景的AI數(shù)據(jù)監(jiān)測，正在重塑當(dāng)今足球體能訓(xùn)練新的模式，通過利用先進(jìn)的AI分析技術(shù)對海量運(yùn)動數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，最終輔助教練員做出科學(xué)化的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動訓(xùn)練。

1.2、制定個性化訓(xùn)練方案，實(shí)現(xiàn)動態(tài)適應(yīng)與即時優(yōu)化

擬定個性化的訓(xùn)練方案，并且在實(shí)施過程中可以不斷的調(diào)試并根據(jù)需要隨時做出改變，這是人工智能足球體能訓(xùn)練相對于普通的人類專家教練最核心的優(yōu)勢所在一—其本質(zhì)上是一種基于大數(shù)據(jù)分析全過程的個性化訓(xùn)練方案制定能力。不同的球員由于各自的體能特點(diǎn)、所在位置不同、技術(shù)風(fēng)格各異（如中鋒對抗性強(qiáng)、要求有較好的抗擊打和抗擠壓的能力;邊鋒跑動快、需要有較好的反應(yīng)能力和較快的瞬時速度以及急停急起的能力；后衛(wèi)需要擁有較強(qiáng)持續(xù)性攔截、封堵的特點(diǎn)），如果按統(tǒng)一的“一刀切”式的方法訓(xùn)練，就難以達(dá)到最佳訓(xùn)練效果。

而AI算法可以基于球員的生理性指標(biāo)（肌纖維組成、關(guān)節(jié)活動度）、運(yùn)動表征指標(biāo)（沖刺最大值、變向成功）以及位置職能模型（如Opta戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)）建構(gòu)三維度個性化訓(xùn)練需求譜系，并自動生成相應(yīng)的訓(xùn)練方案。如針對力量訓(xùn)練而言，AI系統(tǒng)會分析出球員用力方式（股四頭肌和股二頭肌力量失衡等）、運(yùn)動軌跡偏差等（例如射門時髖關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動力度不足）（增加離心收縮訓(xùn)練的比例到 20% ，增加保加利亞分腿蹲等），從而根據(jù)這些信息對訓(xùn)練強(qiáng)度、動作組合不斷做出改變。有關(guān)研究發(fā)現(xiàn)：運(yùn)用AI定制方案后，球員下肢爆發(fā)力提高的幅度相比傳統(tǒng)訓(xùn)練提高了 25% 左右；并且肌肉疲勞的程度降低了約 12% 。

基于 AI⁺ 足球?qū)ｍ棽綉B(tài)分析模型，AI依據(jù)球員步幅步頻偏差大（如邊鋒高速變向步幅損失超 15% ）以及觸地時間過長等情況，形成逐級階梯矯正舉措：如通過VR虛擬場景引導(dǎo)球員反復(fù)練習(xí)該變向動作，同時通過壓力傳感器采集的數(shù)據(jù)改善步頻節(jié)奏。這是典型的“數(shù)據(jù)感知一智能決策一精準(zhǔn)執(zhí)行”閉環(huán)系統(tǒng)，也讓足球體能訓(xùn)練由過去的“經(jīng)驗(yàn)試錯”走向今天的“算法優(yōu)化”，既做到“一人一策”的因人施訓(xùn)，又能夠不斷更新迭代出更加個性化的方案，讓每位球員的力量、速度、耐力等方面做到效益最大，也就可以使他們的競技水平得到真正意義上的提高。

2、人工智能在足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練中的應(yīng)用

2.1、人工智能概念

所謂人工智能，即通過整合計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等知識體系，使計算機(jī)擁有類人智能，自20世紀(jì)50年代產(chǎn)生概念后便經(jīng)歷了從設(shè)想一一現(xiàn)實(shí)的過程，如今已有穩(wěn)定發(fā)展的態(tài)勢，并能應(yīng)用至各領(lǐng)域發(fā)揮其價值。

其研究面涵蓋知識表示、推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域，各研究方向相輔相成，人工智能在算法上的智能程度可以達(dá)到基于算法自行分析、自己決策復(fù)雜的問題，在足球體能訓(xùn)練方面，人工智能可以借助智能算法分析大數(shù)據(jù)來制定訓(xùn)練計劃、監(jiān)測身體狀況、預(yù)測受傷風(fēng)險；可以通過虛擬仿真提高運(yùn)動員的體能和技戰(zhàn)術(shù)水平，這是足球體能訓(xùn)練的一場革命，也是推動體育科學(xué)發(fā)展的強(qiáng)大動力。

2.2、人工智能驅(qū)動的足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練優(yōu)化算法

在智能時代的足球體能訓(xùn)練創(chuàng)新當(dāng)中，優(yōu)化算法是提高訓(xùn)練科學(xué)性和有效性的最重要的手段；各種人工智能優(yōu)化算法以自身的算法原理與應(yīng)用優(yōu)勢，為運(yùn)動員體能訓(xùn)練的參數(shù)調(diào)整和方案優(yōu)化帶來極大的便利。

蟻群算法可以模擬螞蟻群體間通過信息素進(jìn)行交流協(xié)作以找到最短路徑的過程，它可以根據(jù)訓(xùn)練人員的位置確定項目的最優(yōu)點(diǎn)位，根據(jù)具體的地點(diǎn)等確定項目的最優(yōu)時間和強(qiáng)度，利用有限的資源完成預(yù)期效果。而球類項目集體訓(xùn)練中的資源包括訓(xùn)練場、器材、教練指導(dǎo)時間等，如果在組織球隊集體訓(xùn)練時，訓(xùn)練人員數(shù)量大，訓(xùn)練場地及教練人數(shù)較少，在此情況下，蟻群算法就能將不同訓(xùn)練項目進(jìn)行組合，并合理安排時間及器材資源。螞蟻探索的“路徑”，可以通過信息素的累積與揮發(fā)，找到資源利用效率最高、訓(xùn)練流程最佳的組合方式。譬如如何利用好不同的時間段安排不同位置的球員在力量區(qū)、有氧區(qū)的練習(xí)時間和組合，從而以此減少因人數(shù)過多導(dǎo)致的訓(xùn)練場擁擠情況，避免某部分球員缺少有效的訓(xùn)練時間。

利用差分進(jìn)化算法（DifferentialEvolution，DE）中以種群間個體差異獲得新個體的特點(diǎn)，在足球體能訓(xùn)練多參數(shù)優(yōu)化方面有著較好的應(yīng)用效果。足球運(yùn)動員在體能訓(xùn)練過程中涉及很多參數(shù)，如力量訓(xùn)練重量、有氧耐力訓(xùn)練速度和時間、柔韌性訓(xùn)練強(qiáng)度等，在采用差分進(jìn)化算法時將相關(guān)的多種參數(shù)通過種群形式迭代進(jìn)化的思路表示出來，利用各參數(shù)個體相異的特點(diǎn)，不斷產(chǎn)生新的組合形式接近最優(yōu)解，從而為每位球員制定個性化體能訓(xùn)練參數(shù)配置方案，使各體能要素協(xié)調(diào)發(fā)展。

禁忌搜索算法（TabuSearch，TS）通過使用禁忌表，不考慮曾經(jīng)訪問過的解，從而跳出傳統(tǒng)方法，打破足球體能訓(xùn)練的老套路。如果某種訓(xùn)練方式在一個階段內(nèi)不能夠使球員的身體得到明顯的恢復(fù)或增強(qiáng)時，禁忌搜索算法就會把這種訓(xùn)練方式以及相關(guān)的參數(shù)寫入禁忌表，不再進(jìn)行此種方式的搜索，而是強(qiáng)制搜索新的方式，并給出新的參數(shù)，而新的方式也可以根據(jù)這種限制來找出新的可行解。例如，傳統(tǒng)的耐力訓(xùn)練法效果不好，那么禁忌搜索算法就會提醒教練，更換其他的間歇訓(xùn)練方式，控制好時間、強(qiáng)度等參數(shù)，找出最有效的訓(xùn)練方式以提高球員的耐力水平。

實(shí)際進(jìn)行足球體能訓(xùn)練時可以根據(jù)運(yùn)動員個人情況、訓(xùn)練目標(biāo)、可獲取數(shù)據(jù)等選用或者混合使用不同的算法為運(yùn)動員制定適宜的體能訓(xùn)練方案，推動足球體能訓(xùn)練走向智能化和精準(zhǔn)化。

2.3、足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練仿真模擬與智能指導(dǎo)

（1）足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練仿真模擬。

隨著體育智能化時代的到來，足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練仿真模擬中，將計算機(jī)模擬技術(shù)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等手段相結(jié)合的一種新的訓(xùn)練方式興起，在當(dāng)今體能訓(xùn)練領(lǐng)域有著非常重要的地位和作用。

基于大數(shù)據(jù)，依靠遍布球場的各類傳感器、可穿戴設(shè)備等終端設(shè)備采集到的心率、血氧、運(yùn)動軌跡、肌肉發(fā)力等各種信息，利用人工智能技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)掘、找出其中蘊(yùn)藏的各種規(guī)律，再利用生物力學(xué)、運(yùn)動生理學(xué)、運(yùn)動心理學(xué)等模型加以推理、演繹與升華，在此基礎(chǔ)上模擬出各種逼真的虛擬仿真訓(xùn)練場景。例如，模擬球隊高強(qiáng)度比賽時運(yùn)動員短距離反復(fù)快速沖刺、急停變向等場景，或再現(xiàn)各種天氣條件、場地條件下運(yùn)動員的真實(shí)訓(xùn)練環(huán)境，可以在安全可控的虛擬環(huán)境中讓運(yùn)動員提前熟悉體驗(yàn)真實(shí)的比賽耗能方式。

仿真訓(xùn)練模擬具有極強(qiáng)的實(shí)時監(jiān)控和分析功能，可在運(yùn)動員虛擬訓(xùn)練過程中對其各項指標(biāo)數(shù)據(jù)作出精準(zhǔn)的分析，準(zhǔn)確判斷出運(yùn)動員的身體狀況、技術(shù)動作規(guī)范性及潛在風(fēng)險因素等，同時能夠借助捕捉球員在虛擬比賽時做出的動作分析球員的動作受力情況是否出現(xiàn)了變化，從而判斷球員是否會出現(xiàn)因動作變形帶來的受傷問題，并且能夠根據(jù)球員的心率和運(yùn)動負(fù)荷的數(shù)據(jù)分析出該訓(xùn)練強(qiáng)度是否符合運(yùn)動員自身的身體狀況。此外，在經(jīng)過以上數(shù)據(jù)的分析后人工智能能夠自動生成訓(xùn)練計劃，如調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度，細(xì)化訓(xùn)練動作、合理安排恢復(fù)時間等，使得訓(xùn)練計劃更加智能化、精準(zhǔn)化。

此外，體能訓(xùn)練仿真模擬可以對訓(xùn)練效果進(jìn)行可視化評估。將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息用圖像、熱力圖等可視化方式反饋給教練員、運(yùn)動員，使他們可以更加清楚地了解到訓(xùn)練的狀態(tài)和效果，如：運(yùn)用三維動作模擬對比球員之前與現(xiàn)在的技術(shù)動作；應(yīng)用體能數(shù)據(jù)曲線圖反映玩家練習(xí)前后耐力、爆發(fā)力的變化情況等。通過這一類方式可以實(shí)時獲得練習(xí)結(jié)果，保證練習(xí)過程具有可控性，可以及時預(yù)防練習(xí)不夠或者過度練習(xí)等情況的發(fā)生，從而不斷提高練習(xí)效果。

（2）足球運(yùn)動員體能訓(xùn)練的智能指導(dǎo)。

隨著足球運(yùn)動走向科學(xué)化與專業(yè)化，人工智能可以利用運(yùn)動員自身的大數(shù)據(jù)，對運(yùn)動員的體能訓(xùn)練開展指導(dǎo)工作，以先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為足球運(yùn)動員提供更加精準(zhǔn)、個性化的訓(xùn)練方案，降低運(yùn)動員出現(xiàn)過度訓(xùn)練風(fēng)險，顯著提高足球運(yùn)動員的訓(xùn)練效果。

基于多維度的生理數(shù)據(jù)智能指導(dǎo)建立運(yùn)動員體能狀態(tài)動態(tài)圖譜，結(jié)合可穿戴設(shè)備、球場傳感器收集心率、呼吸頻率、血壓、血氧飽和度等重要生理指標(biāo)與跑動距離、加速度、肌肉疲勞度等運(yùn)動數(shù)據(jù)，在某隊員進(jìn)行高負(fù)荷訓(xùn)練時心率處于較高位并且長時間無下降趨勢、且伴有呼吸頻率異常等波動的情況，系統(tǒng)即可判斷當(dāng)前該隊員體能接近極限，存在過度訓(xùn)練的風(fēng)險，并通過AI系統(tǒng)發(fā)出警告指令，調(diào)整訓(xùn)練情況。

3、結(jié)論與建議

本文從技術(shù)和方案層面分別就技術(shù)驅(qū)動下的人工智能在足球體能訓(xùn)練方面創(chuàng)新化應(yīng)用展開相關(guān)論述。人工智能算法對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度的學(xué)習(xí)、分析和建模，對提高足球運(yùn)動員的體能訓(xùn)練精度與效率，以及通過數(shù)據(jù)決策方式為教練員提供個性化和動態(tài)化的訓(xùn)練決策依據(jù)有著極大的推動作用。同時根據(jù)目前科技發(fā)展的趨勢，元宇宙、AR、VR等新型技術(shù)與足球體能訓(xùn)練相結(jié)合也是未來可研究的方向，在此基礎(chǔ)上可以探究未來如何將人工智能與這些新型技術(shù)結(jié)合，比如：利用元宇宙打造虛擬的大型訓(xùn)練場及實(shí)際場景模擬，再利用人工智能對此進(jìn)行實(shí)時分析，分析球員在虛擬場景中的體能分配和動作表現(xiàn)情況，以此對訓(xùn)練場景做出相應(yīng)的調(diào)整，最終達(dá)到訓(xùn)練最優(yōu)化的效果。與此同時，就足球運(yùn)動員在身體機(jī)能、技術(shù)特點(diǎn)、心理韌性等方面的個體差異而言，要充分發(fā)揮人工智能優(yōu)勢，進(jìn)一步深挖球員個性化特質(zhì)，并在此基礎(chǔ)上建立更加精細(xì)的球員數(shù)字孿生模型，融合基因數(shù)據(jù)、運(yùn)動習(xí)慣、傷病史等多種源數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練計劃，使體能訓(xùn)練從“群體化普適模式”走向“精準(zhǔn)化個體定制”，從而為運(yùn)動員帶來更加有針對性的指導(dǎo)，引領(lǐng)足球體能訓(xùn)練向著更加智能化、個性化的方向發(fā)展。

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