人工智能技術(shù)在體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中的應(yīng)用路徑探索

【中圖分類號(hào)】G808.1 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A【文章編號(hào)】2095-2813（2025）21-0038-03

Exploration of the Application Path of Artificial Intelligence Technology in Physical Exercise Training

ZHU Xiaotong

Shaanxi College of Communications Technology，Xi'an， Shaanxi Province，71oo18 China [Abstract] At present，artificial intellgence technology has made significant breakthroughs in monitoring equipment andalgorithm models，driving the evolutionof physical exercise training towardssystematization，scientificity， specialization，on-site，multicycle，and integration.Inthiscontext，basedonthecurrent trendofsystematizedand specialized physical training programs，this studyproposes three majorapplication valuesof artificial inteligence technology in asisting physical training，and provides anapplication path for driving personalized development and ensuring long-term rehabilitation testing in training.

在體育強(qiáng)國(guó)、科技強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)下，我國(guó)體育競(jìng)技領(lǐng)域正邁向高水平與高科技融合的新階段。隨著人工智能在圖像識(shí)別、動(dòng)作捕捉、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)預(yù)警等方面取得突破，“AI+體育”已成為提升運(yùn)動(dòng)員體能素養(yǎng)、優(yōu)化訓(xùn)練方案精準(zhǔn)度與效率、預(yù)防職業(yè)傷病的關(guān)鍵手段?；诖?，該研究旨在探討人工智能輔助體能訓(xùn)練的技術(shù)路徑與實(shí)施機(jī)制。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外研究多聚焦于單一賽項(xiàng)，或集中于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，缺乏跨周期、全場(chǎng)景的綜合應(yīng)用及對(duì)應(yīng)的實(shí)踐驗(yàn)證。因此，該研究基于典型案例分析，提煉智能化訓(xùn)練流程，旨在為體育科研機(jī)構(gòu)、訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)提供可操作的實(shí)踐參考，助力現(xiàn)代競(jìng)技體育高質(zhì)量發(fā)展。

1當(dāng)代體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的發(fā)展趨勢(shì)

1.1 訓(xùn)練項(xiàng)目系統(tǒng)化

當(dāng)代體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練是在傳統(tǒng)體能訓(xùn)練體系基礎(chǔ)上，運(yùn)用人類體能發(fā)展的前沿理論成果，在現(xiàn)代體育訓(xùn)練技術(shù)引領(lǐng)下，整合生理測(cè)評(píng)、信息分析、實(shí)踐檢驗(yàn)等諸多科學(xué)方法，最終實(shí)現(xiàn)定量化、系統(tǒng)化的訓(xùn)練思路[1]。

首先，當(dāng)代體能訓(xùn)練強(qiáng)調(diào)以前沿理論為支撐，融合亞細(xì)胞理論、超微肌結(jié)構(gòu)理論等新興成果，深人理解人體能量代謝特征與肌纖維發(fā)力機(jī)制，為個(gè)體化訓(xùn)練設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。

其次，現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)技術(shù)的運(yùn)用是其顯著優(yōu)勢(shì)。采用生理指標(biāo)測(cè)試、視頻反饋、可穿戴設(shè)備等手段，可對(duì)運(yùn)動(dòng)員的心率、乳酸濃度、肌肉疲勞程度進(jìn)行實(shí)時(shí)量化分析，使訓(xùn)練負(fù)荷調(diào)配更加精準(zhǔn)、高效。

再次，當(dāng)代體能訓(xùn)練強(qiáng)調(diào)訓(xùn)練過(guò)程的系統(tǒng)性。借助智能訓(xùn)練平臺(tái)與信息分析系統(tǒng)，教練員可根據(jù)數(shù)據(jù)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練方案，確保運(yùn)動(dòng)員在不同階段獲得最適配的訓(xùn)練刺激。

最后，為提高競(jìng)技表現(xiàn)與體能利用效率，未來(lái)體能訓(xùn)練將朝著科學(xué)化、智能化方向持續(xù)演進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練負(fù)荷可控、訓(xùn)練效果可視、訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)可預(yù)警，構(gòu)建高水平競(jìng)技備戰(zhàn)的堅(jiān)實(shí)保障體系[2]

1.2 訓(xùn)練項(xiàng)目專項(xiàng)化

體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的終極目標(biāo)在于服務(wù)競(jìng)技表現(xiàn)，將訓(xùn)練成果有效轉(zhuǎn)化為比賽能力。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，當(dāng)代體能訓(xùn)練正加速向?qū)崙?zhàn)化、專項(xiàng)化、臨場(chǎng)化方向發(fā)展，表現(xiàn)出以下幾方面特征。

首先，訓(xùn)練目標(biāo)更趨明確。俗話說(shuō)，“臺(tái)上十分鐘，臺(tái)下十年功”，體能訓(xùn)練已不再滿足于通用性發(fā)展，而是緊密圍繞比賽需求展開，強(qiáng)調(diào)將體能成果轉(zhuǎn)化為具體項(xiàng)目的競(jìng)技能力，提升實(shí)戰(zhàn)應(yīng)對(duì)水平。

其次，訓(xùn)練內(nèi)容日益專項(xiàng)化。專項(xiàng)化訓(xùn)練強(qiáng)調(diào)以人體肌肉功能為基礎(chǔ)，結(jié)合項(xiàng)目特點(diǎn)，并采用\"局部發(fā)力一整體統(tǒng)合\"的訓(xùn)練思路，推動(dòng)核心肌群、主導(dǎo)肌群優(yōu)先發(fā)展，以點(diǎn)帶面地提升整體運(yùn)動(dòng)能力。

再次，訓(xùn)練情境貼近比賽狀態(tài)。臨場(chǎng)化訓(xùn)練通過(guò)模擬比賽節(jié)奏、對(duì)抗強(qiáng)度、心理壓力等臨場(chǎng)因素，使運(yùn)動(dòng)員在接近比賽實(shí)況的環(huán)境下磨煉技能，提高技戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行效率與體能承受力。

最后，傳統(tǒng)訓(xùn)練轉(zhuǎn)向輔助功能。在上述趨勢(shì)推動(dòng)下，目標(biāo)不明確、手段單一的傳統(tǒng)體能訓(xùn)練更多作為恢復(fù)調(diào)節(jié)與基礎(chǔ)適應(yīng)手段輔助專項(xiàng)訓(xùn)練，體現(xiàn)出現(xiàn)代訓(xùn)練系統(tǒng)的整合升級(jí)。

2人工智能技術(shù)推動(dòng)體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練創(chuàng)新的應(yīng)用價(jià)值

2.1驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練項(xiàng)目系統(tǒng)化發(fā)展

隨著人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的深入應(yīng)用，其正將體能訓(xùn)練從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)推向數(shù)據(jù)閉環(huán)、系統(tǒng)迭代的系統(tǒng)化發(fā)展階段?？纱┐鱾鞲衅饕院撩爰?jí)采樣心率變異、肌氧飽和、表面肌電、血乳酸估算值等20余項(xiàng)指標(biāo)，構(gòu)成訓(xùn)練項(xiàng)目的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而后，云端大模型運(yùn)用多模態(tài)特征算法，建立“負(fù)荷一疲勞一恢復(fù)\"動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)圖譜。平臺(tái)再依據(jù)算法建議自動(dòng)推送“動(dòng)作一組次一間歇\"方案，并接人睡眠、營(yíng)養(yǎng)、心理量表信息，形成橫跨體能、康復(fù)、恢復(fù)的統(tǒng)一調(diào)控儀表盤，使訓(xùn)練項(xiàng)目在日、周、季三級(jí)周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)參數(shù)化調(diào)度。

除此之外，歷年訓(xùn)練效果、比賽數(shù)據(jù)也能夠被記錄下來(lái)。卷積時(shí)序網(wǎng)絡(luò)可模擬出不同周期、不同強(qiáng)度分布對(duì)運(yùn)動(dòng)員競(jìng)技狀態(tài)的影響曲線，為教練提供賽季、月度乃至單日的訓(xùn)練腳本，支持一鍵比對(duì)，快速迭代。如此，人工智能能夠大幅提升訓(xùn)練處方的即時(shí)精度，也可通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)，使訓(xùn)練項(xiàng)目具備模塊化設(shè)計(jì)、自動(dòng)化執(zhí)行、智能化評(píng)估、迭代式優(yōu)化的系統(tǒng)化發(fā)展特征，在保證安全的前提下驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目系統(tǒng)化發(fā)展，充分彰顯其在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練創(chuàng)新中的應(yīng)用價(jià)值[3]。

2.2 支持訓(xùn)練項(xiàng)目專項(xiàng)化發(fā)展

當(dāng)前，隨著虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)在體育領(lǐng)域的普及，許多運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目訓(xùn)練已能夠通過(guò)模擬真實(shí)場(chǎng)景或關(guān)鍵技術(shù)動(dòng)作來(lái)強(qiáng)化運(yùn)動(dòng)員對(duì)專項(xiàng)技能的掌握。然而，僅依靠VR或AR手段仍難以從更微觀的層面解析動(dòng)作細(xì)節(jié)，捕捉肌肉、關(guān)節(jié)在動(dòng)態(tài)過(guò)程中的用力模式。此時(shí)，人工智能技術(shù)的深度學(xué)習(xí)算法顯得尤為關(guān)鍵。它可基于大量專項(xiàng)動(dòng)作的視頻數(shù)據(jù)，對(duì)動(dòng)作軌跡、關(guān)節(jié)角度及肌肉發(fā)力順序等進(jìn)行精準(zhǔn)的時(shí)空切片分析，進(jìn)而給出針對(duì)性改進(jìn)建議。

在此過(guò)程中，多源生物傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)也為訓(xùn)練提供了更全面的維度支持。例如，肌電信號(hào)可直觀反映特定肌群的用力程度，幫助識(shí)別動(dòng)作中易被忽視的發(fā)力盲區(qū)。通過(guò)將這些數(shù)據(jù)與運(yùn)動(dòng)員個(gè)人身體機(jī)能、戰(zhàn)術(shù)需求相結(jié)合，教練不僅能夠?yàn)檫\(yùn)動(dòng)員定制更具針對(duì)性的訓(xùn)練方案，還能使其更貼近比賽現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)戰(zhàn)需求，讓運(yùn)動(dòng)員在高仿真情境中積累臨場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)。研究表明，這種專項(xiàng)化與臨場(chǎng)化的訓(xùn)練方式不僅能顯著增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)員在重大賽事中的心理韌性和穩(wěn)定性，還能在關(guān)鍵回合中幫助其作出更快速、更準(zhǔn)確的判斷，從而在激烈競(jìng)爭(zhēng)中爭(zhēng)取主動(dòng)權(quán)。

2.3 帶動(dòng)訓(xùn)練項(xiàng)目綜合發(fā)展

隨著人工智能在體育訓(xùn)練中的深度滲透，體能訓(xùn)練日益呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉與融合化的發(fā)展趨勢(shì)，不再局限于簡(jiǎn)單的重復(fù)性體能刺激，而是更注重醫(yī)學(xué)、康復(fù)學(xué)、運(yùn)動(dòng)心理學(xué)等領(lǐng)域的綜合運(yùn)用。

通過(guò)人工智能對(duì)長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)的縱向挖掘與分析，教練團(tuán)隊(duì)能夠持續(xù)追蹤運(yùn)動(dòng)員的身體機(jī)能變化、康復(fù)進(jìn)度以及心理情緒動(dòng)態(tài)，并在此過(guò)程中實(shí)時(shí)調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃與干預(yù)手段。例如，對(duì)于一名因傷缺賽的運(yùn)動(dòng)員，在其康復(fù)期內(nèi)，系統(tǒng)可結(jié)合其病歷、康復(fù)訓(xùn)練監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與心理評(píng)估結(jié)果，為其定制循序漸進(jìn)的訓(xùn)練負(fù)荷和心理調(diào)適方案，既避免恢復(fù)過(guò)快導(dǎo)致二次損傷，也能幫助其維持適度的競(jìng)技狀態(tài)[4]

與此同時(shí)，人工智能還能在多學(xué)科融合背景下為運(yùn)動(dòng)員提供個(gè)性化的營(yíng)養(yǎng)與恢復(fù)建議，涵蓋營(yíng)養(yǎng)攝入、睡眠管理等方面，從而使運(yùn)動(dòng)員在生理與心理層面都保持最佳狀態(tài)。正是這種智慧化、個(gè)性化的訓(xùn)練與管理模式，助力運(yùn)動(dòng)員在整個(gè)職業(yè)生涯中獲得更持久、更穩(wěn)健的體能與技術(shù)提升，不斷突破自身極限，為未來(lái)的高水平競(jìng)技發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3人工智能技術(shù)在體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中的應(yīng)用路徑

3.1實(shí)施個(gè)體化的訓(xùn)練方案

在人工智能技術(shù)日益滲透體育訓(xùn)練領(lǐng)域的背景下，體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的智能化、個(gè)體化正成為發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)合AI技術(shù)開展訓(xùn)練方案制訂與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，已在高水平競(jìng)技體育中得到實(shí)踐驗(yàn)證，并逐步向大眾健身與高校體育推廣，形成具有系統(tǒng)性、科學(xué)性的新型訓(xùn)練路徑。

AI技術(shù)助力訓(xùn)練數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與反饋。基于智能穿戴設(shè)備，教練組可實(shí)時(shí)獲取運(yùn)動(dòng)員的肌肉含氧量、心率變異性、步頻、疲勞評(píng)分等多項(xiàng)生理與生物力學(xué)指標(biāo)。這些多模態(tài)數(shù)據(jù)以高頻率上傳至云端系統(tǒng)，經(jīng)AI算法分析后，生成個(gè)體訓(xùn)練負(fù)荷區(qū)間和恢復(fù)窗口，為訓(xùn)練計(jì)劃的設(shè)計(jì)提供精確參考。傳統(tǒng)訓(xùn)練往往采用統(tǒng)一模板，忽視個(gè)體差異。而基于AI模型推算出的個(gè)體疲勞閥值與恢復(fù)周期，使訓(xùn)練計(jì)劃不再“一刀切”，而是針對(duì)不同運(yùn)動(dòng)員的身體狀態(tài)、比賽任務(wù)精準(zhǔn)匹配訓(xùn)練強(qiáng)度與內(nèi)容，形成動(dòng)態(tài)可調(diào)節(jié)的個(gè)性化訓(xùn)練路徑。此類方案在職業(yè)俱樂(lè)部中已取得實(shí)效，顯著降低了非接觸性傷病風(fēng)險(xiǎn)，提升了核心球員出勤率與訓(xùn)練效率，體現(xiàn)了“智能 + 精準(zhǔn)\"訓(xùn)練模式的優(yōu)勢(shì)[5]。

在2024—2025賽季備戰(zhàn)期，意甲勁旅亞特蘭大率先將AI支持的可穿戴監(jiān)測(cè)系統(tǒng)引入訓(xùn)練流程，設(shè)計(jì)出基于大數(shù)據(jù)的個(gè)體化體能方案。俱樂(lè)部與米蘭理工大學(xué)聯(lián)合開發(fā)了一套AI預(yù)測(cè)模型，智能胸帶、智能貼片、鞋墊芯片實(shí)時(shí)采集球員的肌肉含氧量、步頻等共計(jì)18項(xiàng)生理、生物力學(xué)指標(biāo)，而后將信息以 10Hz 的頻率上傳至云端，系統(tǒng)輸出疲勞評(píng)分，給出球員當(dāng)日能承受的訓(xùn)練負(fù)荷區(qū)間，最終俱樂(lè)部體能教練組據(jù)此為每名球員安排訓(xùn)練計(jì)劃。實(shí)踐結(jié)果顯示，球隊(duì)27名一線球員平均訓(xùn)練有效心率區(qū)間提升 6.4% ，非接觸傷病發(fā)生率同比下降 41% ，核心輪換球員在32輪聯(lián)賽中的出勤率達(dá)到 92% 。該案例充分驗(yàn)證了“可穿戴設(shè)備 + 大數(shù)據(jù)分析”在個(gè)體化體能訓(xùn)練中的落地價(jià)值，為職業(yè)球隊(duì)乃至大眾健身科學(xué)管理提供了可復(fù)制的范式。在專業(yè)俱樂(lè)部之外的其他領(lǐng)域，部分高校實(shí)驗(yàn)室也逐漸將生化指標(biāo)、肌力測(cè)試、運(yùn)動(dòng)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，形成了更全面的多模態(tài)數(shù)據(jù)，以期幫助教練員在備戰(zhàn)期及時(shí)發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練盲點(diǎn)，及時(shí)遏止運(yùn)動(dòng)損傷的苗頭。

3.2實(shí)施長(zhǎng)期化、多維度的康復(fù)監(jiān)測(cè)

在人工智能技術(shù)深度賦能體育訓(xùn)練的背景下，體能訓(xùn)練后的康復(fù)階段也正經(jīng)歷系統(tǒng)化、個(gè)體化的轉(zhuǎn)型升級(jí)。尤其是在長(zhǎng)期化、多維度康復(fù)監(jiān)測(cè)方面，AI技術(shù)展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了更為科學(xué)的訓(xùn)練閉環(huán)。

人工智能支持下的康復(fù)監(jiān)測(cè)已實(shí)現(xiàn)生理與心理的融合分析。以荷蘭阿姆斯特丹自由大學(xué)為例，該校與體能康復(fù)機(jī)構(gòu)合作，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法整合運(yùn)動(dòng)員的睡眠質(zhì)量、心率變異性、激素水平及情緒狀態(tài)等多源數(shù)據(jù)，對(duì)訓(xùn)練后機(jī)體恢復(fù)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)追蹤。平臺(tái)通過(guò)定期情緒量表測(cè)試，結(jié)合血清皮質(zhì)醇濃度、神經(jīng)疲勞指數(shù)等變量，發(fā)現(xiàn)情緒波動(dòng)與肌肉疲勞、應(yīng)激水平存在顯著正相關(guān)關(guān)系。基于跨周期分析，研究人員據(jù)此調(diào)整運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練負(fù)荷和恢復(fù)時(shí)程，并同步安排心理干預(yù)手段。結(jié)果顯示，運(yùn)動(dòng)員在賽季后半段自我滿意度評(píng)分平均提升 15% ，且嚴(yán)重疲勞事件明顯減少，驗(yàn)證了AI支持下的多維度康復(fù)監(jiān)測(cè)在提升心理狀態(tài)與防控運(yùn)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)方面的實(shí)際價(jià)值[6]

同時(shí)，精準(zhǔn)康復(fù)理念在國(guó)內(nèi)實(shí)踐中加快落地。越來(lái)越多訓(xùn)練機(jī)構(gòu)開始在訓(xùn)練后期引入AI輔助康復(fù)系統(tǒng)，對(duì)關(guān)節(jié)、軟組織等重點(diǎn)部位的復(fù)原情況進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。一旦發(fā)現(xiàn)某項(xiàng)指標(biāo)恢復(fù)滯后，如膝關(guān)節(jié)屈伸功能未達(dá)標(biāo)準(zhǔn)、肌肉張力未恢復(fù)至訓(xùn)練閾值，系統(tǒng)將自動(dòng)生成個(gè)性化強(qiáng)化建議，包括低沖擊訓(xùn)練類型、恢復(fù)周期調(diào)整、輔助治療推薦等。教練組依據(jù)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整康復(fù)干預(yù)方案，使恢復(fù)進(jìn)程更貼合個(gè)體需求，顯著提升了訓(xùn)練安全性與運(yùn)動(dòng)員再投人效率。

4結(jié)語(yǔ)

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，為體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)化、精準(zhǔn)化、創(chuàng)新性發(fā)展帶來(lái)了新的契機(jī)。相較于傳統(tǒng)體能訓(xùn)練模式，在數(shù)據(jù)挖掘、深度算法建模、個(gè)性化干預(yù)手段的輔助下，新形態(tài)的體能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練將具備卓越的專項(xiàng)技能強(qiáng)化效果以及強(qiáng)大的運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)防能力，為運(yùn)動(dòng)員的職業(yè)發(fā)展提供更為穩(wěn)固的支持。未來(lái)，隨著交互式感應(yīng)設(shè)備的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用將更加深入，體能訓(xùn)練模式也將取得進(jìn)一步突破，為我國(guó)競(jìng)技體育的高質(zhì)量發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]王思瑤，鄒蕾.大數(shù)據(jù)與人工智能在籃球運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練中的應(yīng)用[J].當(dāng)代體育科技，2024，14（8）：4-6.

[2]劉立明.探索人工智能賦能田徑運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的新路徑[J].文體用品與科技，2024（24）：175-177.

[3]于浩然.人工智能技術(shù)在體能訓(xùn)練中的應(yīng)用與發(fā)展[J].中國(guó)科技論文，2024，19（1）：142.

[4]廖魯頔.基于身體機(jī)能狀態(tài)的女排運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練負(fù)荷智能化評(píng)估技術(shù)運(yùn)用研究D]太原：山西大學(xué)，2023.

[5]徐海波.人工智能融人高校體育教學(xué)改革的創(chuàng)新路徑[J].麗水學(xué)院學(xué)報(bào)，2024，46（2）：123-128.

[6]周璽，楊勇，侯曉敏.人工智能助推大學(xué)生身體健康教學(xué)體系探究[J].運(yùn)動(dòng)精品，2024，43（1）：37-39.