智能家居的应用研究现状
智能家居的应用研究现状摘要：随着关键技术发展和消费者增长的需求，智能家居成为近年来家电行业的关键词。智能家居是以住宅为平台，贯彻以人为本的设计理念，利用计算机、网络通信、综合布线等技术将家居设备有机结合的设施和日程管理的综合系统。它在国内的发展历程有四个阶段，即萌发期、开创期、徘徊期和融合演变期。目前全球智能家居市场蓬勃发展，我国智能家居起步晚，渗透率低，但潜力十足。其中家电产品占比最高，小型电子设备发展快。智能家居的四大应用场景为智能家电、家用安防、照明系统和连接控制设备。物联网技术是智能家居的基础，家庭网关是其核心部分。人工智能技术是智能家居的灵魂，嵌入式操作系统和云计算的结合使智能化成为可能。由于我国智能家居处于初级阶段，存在产品互联不够，标准不明确等诸多问题，因此提出三个建议，一是制定相关标准，二是应用先进技术，三是与智能电网结合。随着政策扶持、市场发展，智能家居未来可期，将走进千家万户，从根本上改变我们的生活。
关键词：智能家居、物联网、人工智能、综合系统、市场
正文：一.背景随着物联网、人工智能技术的发展成熟和消费者日益增长的智能化人居需求，智能家居成为近年来家电行业的关键词。智能家居超越了传统家居的功能，功能不断向智能化、人性化、互联化迈进，构建了电子产品家居新生态，实现了环保节能的人居理念。它既体现了消费与设计的品质升级，家电、装修、住宅三位一体的融合趋势，又展现了科技推动行业革命的巨大力量，为未来家电发展描绘了广阔而美好的蓝图。
二.概述智能家居就是以住宅为平台，利用计算机技术、网络通信技术、自动控制技术、综合布线技术等，将与家居生活相关的设备有机结合在一起，构建兼具建筑、管理、通讯、服务于一体的高效的住宅设施和日常事务的综合系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性。通俗来说就是通过家庭升级换代的设备，使其具备相互沟通联系的人工智能特点和认知行为能力。智能家居的设计理念是以人为本。产品要经科学论证，充分满足人类健康的生活起居需求，从而使消费者能充分体验到家居智能化的优越性、舒适性。在家中任何角落、功能区，都能进行智能家居的良好交互。它应涵盖人衣食住行的方方面面，用细致的方法和妥当的流程实现时间利用率的最大化，将人从日常琐屑中解放出来。最理想的境界是实现生活与艺术的高度融合，让人体验到生活的美好与惬意。需要明确的是智能家居是一个完整的系统的概念，单件的或部分智能家电并不能叫做智能家居。智能家居由三部分组成，分别为智能家居系统、智能单品、智能设备。智能家居系统是通过主机来控制所有智能家居设备的系统。智能单品是通过便携设备控制的单个智能产品，只能实现单方面的智能化，如手机远程控制开关。智能设备是比较大型的智能产品，包括智能套装在内。典型代表为智能空调、电视等。
三.发展历程及现状我国智能家居的发展历程可分为四个阶段。1994-1999年为萌发期，智能家居在美国兴起，国内行业处在一个熟悉概念、产品认知的阶段。此时还没有出现专业生产厂商，只有深圳部分从事代理销售的公司承担零售业务，产品多销售给国内的欧美群体。2000-2005年为开创期，国内先后成立了50多家智能家居研发生产企业，智能家居的市场营销、技术培训体系逐渐完善，而国外智能家居产品未进入国内市场。2006-2010年为徘徊期，智能家居企业的野蛮生长和恶性竞争给行业带来极大负面影响，期间共有20多家企业退出市场，国外品牌趁机打入中国市场。2011年至今为融合演变期，市场呈增长态势，进入一个快速发展阶段，新产品不断涌现，协议与标准开始主动互通和融合，行业并购现象成为主流。家居智能化已经成为未来生活的发展趋势，并在全球范围内呈现强劲的活力。目前全球智能家居发展态势良好。据市场研究咨询公司MAM的报告显示，全球智能家居市场规模在2022年将达到1220亿美元，年均增长率为14%。我国智能家居起步较晚，渗透率低，但随着人工智能技术的成熟和庞大市场规模的支持，行业发展将迎来爆发式增长。据预测2020年国内智能家居市场将超过五千亿规模，渗透率上升至0.5%。从市场占比来看，家电类产品在智能家具中占比最高，智能空调、冰箱、洗衣机合计超过70%，是需求最高，潜在市场最大的产品。而实用价低的智能锁、运动手环、家用监控等小型产品市场增速较快。未来将出现更多的智能家居企业，其中智能系统方面将成为掌握行业生态的重点领域。
四.应用与技术智能家居的四大应用为智能家电、家用安防、照明系统和连接控制设备。随着网络技术、通信技术的成熟，电器的控制技术不断进步，实现从机械到智能设备的华丽变身。目前我国智能家电行业处于成长期，以智能冰箱、空调、洗衣机为主要产品，代表企业有美的、海尔、格力。家庭安防由门禁、报警、监控三部分组成，可用于煤气泄漏、偷盗、火灾、紧急求生等方面。涉及产品包括家用监控、智能门锁、门磁传感器、红外报警器等。代表企业有海康威视、大华、安居宝。智能照明指利用计算机、无线通信、电气控制技术组成分布式无线控制系统，对照明设备实现智能化控制。具有灯光亮度调节、软启动、定时控制、场景设置等功能，达到节能、安全、舒适的特点。代表企业有欧普照明、飞利浦、三雄极光。物联网技术是智能家居的基础，它让人与物、物与物之间的互联互通成为可能。微电子技术赋予物联网运算迅速的大脑，各种传感器组成了物联网感知世界的“五官”。其中，家庭网关是物联网的核心部分，完成内部网络不同通信协议之间的转换和信息共享，家庭智能设备的管理和控制以及与外部通信网络之间的数据交换功能。人体红外传感器可探测人体的位置与运动，实现照明、用水的自动控制。声音传感器搭配智能识别，使声音指令变得快捷方便。物联网的发展，就是传感器不断微型化、特种化，处理系统不断智能化、高效化的升级过程。例如微型霍尔门磁报警器仅有胶囊的体积，安装在门吸里，既实现报警功能，又不失美观。低功耗广域网通讯技术是目前的主流，它在手环等微小设备上即可搭载，实现独立联网，接受信息时也不会因使用时间和通讯频率问题消耗过多电量，减少了频繁充电的麻烦，从而极大丰富了应用场景。人工智能技术是智能家居的灵魂，它能作出复杂情景的分析处理。以往的家庭智能终端绝大多数由单片机控制，随着新功能的增加和性能的提升，嵌入式操作系统和云计算有机结合，实现线上与线下的数据共享，使得智能化成为可能。目前实现的日程预约、语音交互等,就是属于弱人工智能的范畴。例如长虹的CHiQ人工智能空调，能基于全语音交互技术实现听声识人、定位、调速。不但能语音控制，还能智能识别用户身份，开启私人订制模式，根据声音的方位，实现风向和风量的控制。目前人工智能的应用处于初步阶段，智能设备数据传输存在局限性，功能较单一，未形成完整的智能家居体系，还有很大的进步空间。我们可以预计的是，随着老龄化问题的日益严峻，搭载了人工智能的智能家居将在养老方面大放异彩。它不仅可以照顾老人日常起居，还可实现健康检测、紧急求助等医疗辅助及人机交流、心理治疗等强智能应用，从而全方面解决养老难题。
五.未来展望实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，多领域推进互联网+，发展智能产业，拓展智能生活，这是2018政府工作报告为智能家居行业提出的建议。目前我国智能家居市场处于初级阶段，平台化运作模式还未成型，存在产品互联不够，标准不明确，同质化严重，消费者认同度不高等问题。为实现智能家居行业的良性发展，我认为应该明确三个目标。一是制定关于智能家居的标准。标准之争就是市场之争。中国的居住环境与发达国家不同，中国的智能家居概念及其实施标准不能照搬国外，而应体现自己的特色。要以行业协会为龙头推进标准化进程，加强行业管理。二是充分应用新技术，不断实现优化升级。科技是第一生产力，5G、IPv6、VR等关键技术将成为行业爆发点，推动产品革命，开辟广阔市场，谁在技术上领先，谁就拥有未来。三是要和智能电网相结合。智能电网的建设将对整个住宅的各种智能化设施服务，可以对智能家居的网络形成渗透作用，两者之间可以建立其一个有效的紧密通信，进行实际的有效管理。智能家居的出现和发展是历史发展，技术进步的产物。随着国家政策支持与市场引导和智慧城市建设逐步完善，智能家居将走进千家万户，从根本上改变我们的生活。
参考文献：[1]王瑞吉.智能家居产品的发展现状及趋势分析[J].科技风.2020(02):21[2]李山.智能家居的现状和发展趋势研究[A].前沿与动态.[3]高立静.走进智能家居[M].北京,机械工业出版社,2017(12),1.[4]邢袖迪.智能家居产品从设计到运营[M].北京,人民邮电出版社,2015,10.[5]腾讯研究院,中国通信院互联网法律研究中心,人工智能国家人工智能战略行动抓手.[M].北京,中国人民大学出版社,2017,11.[6]韩英师,李铭辉.小户型多功能智能家居产品布局及设计[J].中国公共安全,2019(07):138-142.[7]王远春.智能家居在智慧城市建设中的发展与应用[J].中国安防.2018(11):14.[8]曹杰,王春梅.浅谈智能家居的现状与发展趋势[J].电子世界.2018(23):15-16.[9]中安.家庭自动化与安防向高集成数字化发展[J].金卡工程.2008,12(4):74-76.[10]王云华.智能家庭网络系统研究[D]。南京信息工程大学，2011.
人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析
原标题：人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析人工智能技术目前在多个领域都得到了广泛应用，这一技术的最新动态和研究成果吸引着全世界人的目光，有些国家将其列为战略目的[1]。我国目前极力倡导人工智能技术在医疗领域的应用和进一步研发，不断为智能医疗体系的发展提供源动力。老龄化现象的日益加剧让就医人数不断上升，但我国目前的护理人数仍较为短缺，拥有高技术含量的智能护理是满足人们对护理服务需求的实现方式之一，不但能为护理人员减轻工作强度，也进一步提升了护理水平。护理学与其他学科同样都属于人工智能技术的涉猎范围，通过两者的结合将对护理模式的发展提供新的方向，影响深远。
1人工智能技术在护理领域的发展现况
国内外医疗领域目前都与人工智能技术展开了不同程度的结合，逐渐被大范围的应用于疾病诊断和病理分析以及新药研发等方面，在实践理论和中药的辨识中表现优异。IBM公司之前发布了相关资料，通过结合医师的诊疗经验和目前的医疗大数据，经过数据整合可为医护人员提供辅助处理逻辑，是目前较为先进的智能系统。而人工智能技术在护理领域的应用目前主要表现在医疗器械和药品的传递、延伸护理和患者移动等方面，明显为护理人员减轻了工作强度。
1.1在饮食护理中的应用现状
老龄化让临床中的失能老年人和患有残疾的人群数量不断增大，而目前护理人员又非常短缺，这部分人群很重要的需求之一就是饮食护理，护理人员需要与患者进行频繁的沟通和交流，以了解其喜好并对其进行喂食。上世纪80年代英美等国家就研制出了多种饮食护理型智能机器人，不论对患者本身还是对护理人员来讲都能提供很大帮助。而日本更是研制出了可为全身瘫痪患者提供饮食护理的智能机器人，在人机交互系统的帮助下让智能机器人实现了人机交互功能和辅助进食服务，具有极大的现实意义，可为失能老年人的日常生活带来极大帮助。
1.2在护理教育中的应用现状
人工智能技术和学习科学在近些年得到了合力发展，且进展迅速，进而出现了教育型人工智能。目前人工智能技术已经被广泛应用于护理教学中，护理教学本身就具备智能化和迁移化以及分布性等特性，通过结合人工智能技术可为学生提供更加人性化和个性化的学习环境。人工智能导师能充分结合学生的兴趣爱好与现实需求以及学习习惯等，为学生制定出个性化的学习规划，并且真正实现了实时跟踪和评测，对学生的表现能做出更为客观的评价。可通过深挖数据并了解学习状况与其他外部资源之间的关系从而更为准确的对学习趋向进行预估。
1.3在慢性病护理中的应用现状
我国的慢性病患病人数正在逐年增加，对护理的需求进一步有所扩大。人工智能技术若能与移动计算和医疗设备以及传感技术等相关的新技术相结合，就极为可能为慢性病患者提供更好的护理服务。这方面的研究最早诞生于美国，比如可通过血糖应用来监测患者的血糖控制情况，帮助患者增强自我管理。目前该领域的相关技术正在不断更新和发展，能为慢性病患者的自我管理提供极大帮助，医护人员可远距离实现监护，帮助患者提升自身的生活质量。
1.4关于智能病房的应用现状
智能病房最早诞生在托马斯·杰斐逊大学医院，主要为缓解患者和医护人员双方面的压力。此智能病房依托于自然语言性能和认知计算，患者可提出更为具体的信息要求，病房内的灯光和温度以及音乐等功能可通过语言来控制，更为人性化和便捷化。同时还拥有交互功能，对医护人员的工作提供了很好的协助作用，可自动记录和存储相关资料，便于随时查看[2]。国外已将相关技术应用于新生儿重症监护病房，可实现实时预警，通过数据整合对患儿提供了更高质量的监护。
展开全文2人工智能技术在护理领域的发展契机
2.1就诊前完成对患者的健康评估
临床护理首先就要从患者入院时的健康状况评估开始，比如测量体重、量血压等，需要对患者的心理状况和自理能力以及风险等方面进行评估。进一步规范和更全面化的护理评估体系能为之后的护理质量提供保障，让护理更加科学化与合理化，同时也能建立起护理安全优先体系。人工智能技术的最大优点就是能承载更多的信息，可将医疗信息和护理信息汇聚于一身，实现更为高效和准确的资源整合，进而可为每位患者建立电子信息档案，再通过云技术等相关新技术建立起庞大的健康数据库。因此，医护人员也就能随时掌握患者的个人状况，了解到每位患者的差异化信息，对护理工作的展开和临床诊断都意义重大。同时，人工智能技术还能协助医护人员管理患者的相关数据，将个人数据与大数据进行对比和分析，进一步对疾病的临床护理和预防预以及治疗都能提供系统化和规范化的指导，从而也提升了护理质量。
2.2减轻临床护理工作的压力
国内的护理人力资源明显紧张，人力极为短缺，而人工智能技术有望能为临床护理工作减轻压力，让临床护理工作的效率进一步提升，并不断提升护理质量。目前信息技术已经得到了广泛应用，护理资源系统可将护理工作站与移动终端相结合，在互联网下可实现信息互通，从而不断优化护理方案并对护理措施实施监管，可大幅度减少护理人员的反复操作，让护理人员不必再花费大量时间去完成手工书写，节省时间并将更多时间应用于实践护理中，有助于不断优化护理质量[3]。人工智能技术还能完成信息化匹配，对患者的辨识度更高，让护理工作中的误差现象进一步得到降低，提供了更高的安全保障。人工智能技术还可应用于患者出院后的随访，以此来减轻护理人员的工作压力，节约更多人力和物力，具有更加切实的应用价值。
2.3不断优化护理方案
随着人工智能技术的不断发展，还有我国政府的大力支持，未来的医疗护理服务领域必将发生很大改变。可穿戴设备能实现智能监测，而通过移动终端就能实现的健康监测，尽早发现健康异常现象，对各种疾病都能做到早发现早治疗，可根据情况给予更加合理的指导和建议，将护理服务更加前置化，参与到患者的就医前阶段中去，真正实现预防疾病的目的。初次发病时可通过人工智能技术完成信息交互，在智能系统的帮助下完成对患者的健康评估。这种应用方式和发展趋势将大幅度降低患者对医疗机构的依赖程度，而对智能化系统和护理支持的需求将会进一步增大。
3结语
目前人工智能技术发展的重要方向之一就是医疗健康领域，并且也受到了全社会的关注，是当下人们最为关切的话题之一，其应用前景极具潜力，具有更加切实的研究价值[4]。虽目前还处于初步发展阶段，但发展速度极快，正在不断的取得突破，还需要广大医疗卫生工作者和相关专业人才进行跨领域沟通与协作，不断提升其应用价值，为护理领域提供更大帮助。
参考文献
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[2]汤陈琪，李骏强，徐达圆，刘晓彬，侯文佳，吕开阳，等.机器学习和logistic回归模型预测严重烧伤患者发生急性肾损伤的比较分析[J].中华烧伤杂志，2018,34:343-348.
[3]田波彦，鲁华鹏，张胶琼，丁泓帆，刘文媛，田敏，吕毅，杨勤玲.远程医疗机器人在心脏死亡器官捐献肝移植术后随访中的应用[J].器官移植.2019(01).
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责任编辑：人工智能在体育训练中的应用研究
摘要
随着社会经济的飞速发展，人们对健康的需求也随之提高，对体育训练开始重视起来，而在2016年人工智能AlphaGo击败人类职业围棋选手后，也走进了大众的视野，在传统的体育训练方式已满足不了人们的需求的情况下，基于人工智能的体育训练展现出了巨大的优势，二者融合是大势所趋。因此有必要对人工智能在体育训练中的应用进行研究。现在人工智能在体育中进行了一些应用，但上升空间还有很多，人类的需求还远远无法满足，体育训练作为不断挑战人类极限，激发人潜能的科学工程，将随着大数据和人工智能技术的发展而不断深化拓展，其水平表现在于日益向精细和精准的方向发展，这将是架构起人类体能与健康的一条重要枢纽。
人工智能是当下社会发展的潮流，本文以体育训练为切入点，探讨人工智能在体育训练中的应用。本文首先由人工智能入手，介绍人工智能概念，国内外研究现状，而后介绍基于人工智能的体育训练研究的内容与思路，随后，由三个方面进行研究，第一，人工智能在体育领域中应用的现状及问题；第二，基于人工智能的体育训练的相关数据标准和算法；第三探讨人工智能在体育训练的具体应用，第四，分析基于人工智能的体育训练面临的困境与挑战。其中不仅阐述了人工智能应用于体育训练带来的益处，也提出了不足，比如，信息采集对精准训练提供依据，同样也有泄露隐私的风险；算法能制定训练方案，但也可能出现异常。
体育训练有了人工智能这个强大的驱动力，相信体育训练会发展到一个新的高度。体育训练智能化，让人们期待，同样也会带来一些不可避免的问题，但只要不断去克服，不断去完善，相信人工智能会更好的服务于体育训练，造福人类。
关键词：人工智能，体育训练，数据标准
第一章绪论
人工智能，简称人AI。研究与开发模仿、发展人类智慧应用理论、方法、技术的系统，这是一种新的技术科学。
人工智能是计算机的一个分支，它试图了解智能的本质，创建一个新的智能机器，能够像人类一样做出反应。自从诞生人工智能以来，其理论和技术已就不断地得到发展和应用。[]
在当代人工智能是社会发展的重要工具之一，已经开始广泛应用于各行各业，比如购物、居家、出行、工业生产等，为人们的生活带来了巨大便利，也为经济的发展注入新的活力，成为了世界各国加快研究步伐的一个新的领域。
受人工智能的影响，体育领域也开始引入人工智能，最典型的是在体育竞赛的判分中采用各种高科技手段来减少人为误判的可能，保证了体育的公平公正性。另外，人工智能在体育方面的发展也起着不可或缺的作用。
目前，在体育训练过程中，大部分采用教练现地进行观察训练动作并给予实时指导的方式进行，或者采用录像设备保留训练的视频，而后在训练完成后，教练再根据视频和问题进行纠正指导，大多数训练人员只能靠自己的判断和收获再去训练，从而使得训练的效率大大下降。因此许多教练将通过开发大量数据和智能技术来加强体育教育与健康。本课题将分析国内外智能体育的趋势，探索智能体育的变革和应用，并展望智能体育的未来。
近年来，我国越来越多的人加入到体育训练，认识到体育训练对提高健康水平，增强自身体质的重要意义，可是有相当一部分人通过体育训练，所得成效不大，有些人不仅没得到很好的成效，而且还会适得其反，甚至还会遇到一些困难，身体会留下一些因训练不当，错误的训练动作，错误的训练方法等一些原因所造成的训练伤，这是我们经过酣畅淋漓的体育训练后所不想得到的。究其出现此类现象的原因：一是因为很多人缺乏很多相关知识；二是没有正确的进行投入分析，导致不准确的训练方法浪费了我们的时间和精力，使体育训练者与付出的时间精力不成正比；三是对人工智能助力体育训练没有能够很好的实现。这就要求我们
对人工智能领域对体育领域的帮助要发挥更大的作用，要加大在这一方面的研究力度。
在以现代人工智能技术为支撑的科技变革中，对我们训练水平的提高有着举足轻重的作用，体育训练已经不是一种简简单单、毫无章法的自发行为，而成为人工智能科学辅助下合理规划的自觉行为。通过大量的训练数据来建立模型，不但能够帮助提高训练效率，并且可以通过智能监测，为训练者提供实时提醒，使训练者明确自己的训练任务和目标，了解训练后得到的大概效果，进而有效促进体育训练者的积极性，从而不断提高自身素质，充分体会体育训练对自身身体机能积极作用。
1.1人工智能的研究现状
从1956年人工智能出现以来，经历了60多年的发展历程，取得了不俗的成效。人工智能能够识别和处理语言，图像，深度研究等等，虽然在目前这个阶段，人工智能与人类智慧不能相提并论，但在模拟了创造人类良知和思想的过程之后，也可能引发类似于人类思想的简单的思考，而未来在某些方面甚至可能超越人类智慧。我们必须关注人工智能的发展和应用带来的问题，并不断寻找解决办法，方便人工智能进入工作和生活。
1.1.1国外研究现状
人工智能在国外的研究进行的很早。自从成立以来，许多学术界人士进行了相关的研究。
HubertL.Dreyfus区分了四类智能活动，在《计算机不能做的事》这本书中体现。他认为人工智慧是有限的。他提到了人与计算机结合的概念，强调人与计算机相结合可以实现任何人都无法单独实现的目标。[]
McCarthy和Hayes1969年，第一次提出了人工智能的事情但是这个设想只是一个很简单的框架，即很难根据情景对世界进行评估。简单的框架造成人工智能的哲学困境。[]
D.Dannett在其《认知论：人工智能框架问题》的书里面讲这是一个严峻的问题，原则上是可以理解的。但是，几代哲学家忽视了这一框架，直到它出现在人工智能研究中，还没有得到解决。描述为一个静态的事物涵盖了广泛的领域。有四层框架：表面语法框架、表面语义框架、专题框架和叙述框架，这大大有助于人工智能的发展。但是也觉得这对于人工智能是一个大的挑战。[]
Bostrom认为，人在不久的将来，工业智慧可能是由超认知智慧产生的，超认知智慧不仅有益于人类社会，还引发了人类生存危机。从一般的智力角度来看，这种新的超级智能可能是非常强大和无法控制的。人的大脑具有某些功能，而这些功能在其他动物大脑中是不可用的。正是人类有这些独特的功能才能够在行动中占据主导地位。
早在1942年，艾萨克·阿西莫夫就提出了三部著名的机器人法则，这三部法则被学术界接受为人工智能研究的原则。在他看来，机器人应该遵守三条法则，即他们不应伤害人类，也不应袖手旁观，眼睁睁地看着人类遭受痛苦；机器人必须在遵守第一条规则的基础条件下，听从所有人的命令；在遵守第一和第二定律的情况下，机器人必须全力以赴保全自己。[]
杰拉德·雷根(GerardO’Regan)认为，在开发人造机械时，有许多道德问题需要考虑。他认为，人造智能的长期目标是创造一种思想、智慧、良知、学习的机器。在自由意志和道德方面，人工智慧有着深刻的哲学问题，这些理论是由休伯特·德雷福斯和约翰·希尔制定的，而且也必须尽快解决伦理问题。[]
罗伯特·博格(RobertBogue)机器人的伦理问题可以通过设计伦理算法的方式去改良和升级机器人。他分析了各种机器人的伦理算法，同时考虑到它们在战争和保健中的特殊作用，其中军用无人驾驶航空器和保姆之类的问题讨论非常广泛它们引起了许多哲学问题，如道德、真理和欺诈，这些问题可以通过改进包括道德原则在内的软件算法来解决。肯尼斯(KennethKernaghan)他认为，大规模使用机器人或增加未来机器人的比例会造成重大的伦理问题。综上所述，研究人工智能应用主要偏向于人工智能超越人类智能，对人类社会未来带来的负面影响。
1.1.2国内研究现状
虽然我们对人工智能的研究比国外要晚，但许多研究人员都研究了人工智能，并取得了理想的结果。
郑祥福认为，知识的本质是人工智能学习的前提。认知，一方面，是自然化的，另一方面，是日常生活化的。“知识的归化是模拟人工智能的基础和先决条件，日常知识的模拟是以归化为基础的。”目前，人工智能的哲学是解决四个问题：人工智能的意图，人工智能的框架，人工智能行为的背景和日常感知。
毛文宾和高新民认为意图是人工智能发展的一个不可替代的组成部分。意图是区别人类智能与人工智能之间的特征，它反映了身体和心理的内在和外部特征。从产生人类良知的机制和计算机模拟的角度来看，发展人工智能是一个具有价值的方向。[]费多益指出实现人工意识的关键在于意识的形成必须具备几种能力，包括立场的识别能力、过去事件的识别能力、行为的识别能力、思维能力、预测能力、计划能力、情感感知能力，人的意向性和自我意识的重要性是不可跨越的边界。[]张善信认为人工智能是一种人造智能，具有独特的载体、资源和工作条件，必须开发出具有自己独特特征的指纹识别的方法和系统，但这并不意味着它可以完全等于人类智慧。钱铁云认为现有的计算表达式的算法无法实现推理，因此人工智能不可能赶超我们人类。
由于非语言系统的局限性和思维形式的不完善，计算机只能在某些逻辑问题上超越人类，李锦峰和腾福星他们认为，基于人工智能的机器人机的对话是一种人们之间聊天的形式化描述，它构成了一个主客体结构，这将对《自然辩证法研究》一书中的许多伦理观造成负面影响，人工智能不但推动人类社会向前，而且将人工智能的伦理问题带给了人类社会。人工智能一直希望能找到一种人类思维方式，如果人类大脑完全被破解，人类大脑的学习能力的特殊性将不存在，人工智能不能忽视人类思维意识是人类生存的永恒标志，如果人工智能有思想，将给人类生存带来巨大挑战。
鲁迅认为，情感是一种特殊的思维方式，情感是大脑中不同模式识别的独特表现形式，因此人工智能也可以用来表达情感。
王东浩认为人工智能所引发的伦理冲突的主要原因是人工智能是人类设计的人工智能，每个人都有不同的设计思想不同的道德。
此外，人工智能伦理设计系统采用自上而下、自下而上的体系，人工智能的广泛应用，使得人工智能产生一些伦理道德问题。当今的成人智能系统没有成功地实现，而人工智能中的道德推理却在缺乏道德规范的情况下，人工智能容易陷入许多陷阱，这是人类要注意的问题。
孙振杰认为人工智能的发展带来了人工智能进化、转化、退化、蜕化、黑化等五个方面的问题，在一定范围内具有识别材料和场景的能力，因此在此基础上产生一些情感是不可避免的。
总之，我国许多学者研究了人工智能的影响，如伦理冲突、人工智能超越人类智慧。
1.2研究的主要内容和思路
1.2.1研究内容
本文主要研究内容包含以下四部分。第一，分析人工智能在体育领域发展现状及趋势。第二探讨人工智能在体育训练运用中存在的问题及其成因。第三探讨人工智能在体育训练中的关键指标及应用实践。第四从信息安全角度分析人工智能在体育训练运用中的需要规避的风险。
1.2.2研究思路
本文以文献研究法为主，结合具体体育训练相关内容，将体育训练置于人工智能背景下进行分析，从而得出人工智能在体育训练应用中发展的方向。
第二章人工智能在体育领域研究的现状及分析
2.1人工智能在体育领域的发展现状
人工智能技术与体育的融合程度不够深，基本上是因为其他领域的应用比较成熟，以辐射的形式扩展到体育领域，但更多的是在竞技体育或辅助体育项目，在体育领域，人工智能的应用主要体现在以下几个方面。
第一，计算机技术的引入对体育赛事的发展发挥巨大的影响，特别是在体育赛事的应用上，可以满足公众观赏体育赛事的要求，也体现体育赛事的客观公正。例如，目前的鹰眼系统，在高速运动中使用不同角度的高速摄影机来追踪网球或排球的飞行轨迹，以评估其准确的落点，进行足球项目时，电子实时判罚系统能够准确地对比赛过程中的越位或假球进行判罚。
通过智能技术的引入，裁判在这种比赛中会变得更加活跃和精彩，更加公平，大大削弱了人的主体性，更加鲜明地体现了比赛的客观性，特别是在武术、花样舞、跳水等方面，将对比赛产生革命性的影响，这高度体现了竞争的公平，公正性与流畅性，它会弱化人们的主观感受，给辛勤工作的运动员带来很多公平，比赛不会出现黑幕，也会优化人们对比赛的客观判断和喜好。
第二，在体育教育中运用人工智能，通过在体育系统中引入智能设备，添加智
能组件，可以收集运动员的身体状况指数，运动状态指数等数据，将多种体育信息纳入信息资源数据库，通过这样一个信息系统，就可以存储、分析和交换非常庞大的数据，跟踪运动员的成才轨迹，同时也反映出优秀运动员的个性特征和共同品质，如运动Vu系统，又称运动员跟踪分析系统，现在它逐渐被引入到一些专业运动领域，通过一系列固定摄像机完成对运动员数据的跟踪和采集，然后根据每场比赛的数据，及时分析和识别，产生不同的战术模型。
第三，人工智能运用于体育教育，体育教育是组成教育发展不可替代的一部分，体育教育贯穿于整个人的一生，从儿童的体育教育到成人的体育教育，再到成人的终身体育教育。在学校教育中，体育教育作为衡量学生身体素质、综合素质的一个分支，建设体育强国当务之急是促进青少年的体育发展。
第四，开展体育创新训练，拓展发展思路，以互联网+为导向，实现信息技术效益多元化，使体育创新，打破现有的链条，在全国范围内优化实施体育运动，现在各种智能化设备大大减轻了体育教师的工作量，如教师用再直接参与体育训练结果的记录，但只需在终点站确定数据，也基本上避免了短途项目的结果混淆，这样学生不仅可以看到自己的体育成绩，而且可以把数字精确到小数点后面三位数，通过这种智能设备，教师可以对体育训练成绩记录、输入和保存，进行管理，实现对学生的纵向跟踪，真正形成体育教育数字化发展。
由图2.1可见，在体育领域中，人工智能运用较为广泛的是体育竞赛和体育训练两项。体育竞赛运用人工智能既是为了保证比赛的公正公平，更是由于当下相关的技术较为成熟，便于运用。而在体育教学中，人工智能运用较少，教练在教育中的起着主导作用，人工智能只是辅助工具。
图2.1人工智能在体育领域应用的占比图
2.2人工智能在体育领域的发展趋势
就全球范围而言，当前人工智能在体育领域的运用虽然有了一定的发展，也取得了不俗的成效，但是仍存在着众多不足。
第一，与人工智能相关的技术必须跟进和优化升级，人工智能的发展正处于感知智能阶段，机器不能独立思考、独立行动，如果没有相关的背景知识，在数据采集、数据采集、处理和分析信息、精确计算等过程中容易出错，还有相关智能算法也需要进一步发展和完善。
第二，运动中的应用缺乏相应的支撑和保障体系，人工智能是体育发展领域的重要工具，不能成为当前体育发展的全部内容。当一部分得到发展时，就能够使整体向前发展。
虽然把人工智能引入体育领域，但在相关方面也存在着滞后和不足，首先，越来越多的教练员和运动员在体育训练中在使用较先进的信息技术过程中，大量的体育数据和健康数据在收集时几乎与外界隔绝，最终影响了体育数据共享的有效性，制约了人工智能在体育领域的发展，另外缺乏熟练的技术人员，我国人工智能体育人才的培养还处于起步阶段，初期人才存在不足。
然而，尽管目前人工智能在体育领域的应用还存在许多不足，但作为一种新的发展趋势，其发展前景值得期待，目前除了体育竞赛、体育教育训练等领域，人工智能正在渗透到其他领域。
最后，人工智能走向平民体育，为全民健身服务，以体育应用程序和智能便携设备为基础的新型体育模式风靡全球，全民健身与人工智能的联系得到改善，体育应用融入社会娱乐，越来越影响人们的日常行为、生活方式，也增加了互联网互动和科学咨询。此外，正在开发的智能便携设备已成为体育爱好者的新宠。通过佩戴智能设备，可以记录日常训练数据，计算相应的卡路里和反应睡眠质量，使数据能够与互联网同步，并给出科学的健身指南和健康状况评估。
2.3基于人工智能的体育训练存在的主要问题
一般来说，运动训练包括职业运动训练和业余运动训练，本文所讨论的运动训练主要涉及职业比赛训练，各类训练是指以教练员和运动员为主体，各方面工作人员积极参与，为全面提高运动员竞争力而专门组织的预备性体育训练，它具有以下特点：训练任务的特殊性和多方向性；训练项目的繁琐性和训练器材与手段的繁杂性；训练进程的持续性和训练措施的系统性；负荷安排的工作量和负荷限制性；训练分配的个体性和训练设计的恰当性；训练效果和成绩的表现性以及体育竞赛的对抗性与训练水平发挥的稳定性。
人工智能则是利用数据分析、穿戴设备以及各类APP应用，帮助运动员进行体育训练。其主要作用在于：第一，利用人工智能收集运动员各项运动训练指数并进
行分析，通过分析得出运动训练中的不足，指导今后的训练。第二，模拟各种虚拟场景，从而解决运动场地不足的问题。第三，利用远程交流，从而起到一对多的运动训练，以及方便运动员之间的交流。
不过，在使用的过程中存在如下问题。首先，运动训练是一项专一性和任务多样行的活动，目的是为了加强有效性和实效性。人工智能在运动训练中，由于是提前制定好了方案，输入相关数据，因此，难以做到快速调整训练方案。其次，运动训练存在复杂性和方式多样性的特点。人工智能设备及技术虽然也能做到因人而定的效果，相对传统的训练而言，势必增加不必要的成本。这在许多经济水平欠发达的国家和地区难以做到。第三、运动训练的目的是为了检测运动员所能达到的极限负荷，并使之得以突破。人的潜力是无限的，虽然总体上发挥的水平相当，但是也会有突破极限的情况在运动中出现，这时乘热打铁，则可以帮助运动员更快进步。而人工智能，尤其是穿戴设备，在这方面难以满足上述需求，这不利于运动员的及时进步。第四、正如前文所分析的，在运动训练中，部分教练已经形成了一套完整有效的训练方法，在人工智能技术引入后，会对原有有效的训练方法产生冲击，从而引起教练的抵触。而运动员进行体育竞技本是一种真实的情境，在使用虚拟设备后，将不利于其适应真实场景，因而部分运动员也有排斥心理。最后，当前人工智能运用于体育训练仍是起步阶段，不可避免的问题是缺乏相关的技术人才，这将大大延缓人工智能在运动训练中的使用进程。
2.4基于人工智能的体育训练存在问题的成因分析
新事物的出现和发展总是有这样和那样的不足，这是一条普遍的规律。人工智能作为一种新生事物，将其运用运动训练中，出现各种问题是必然的。之所以会产生这些原因，本文认为可以从以下几个方面进行思考。
第一，各地经济发展水平不一致。不论是世界还是中国，各地区的经济发展水平是不一致的。而人工智能作为一种现代化的手段，将其运用到体育训练中，需要有一定的物质基础作为支撑。在经济落后的地区，由于资金有限，人工智能的运用不够全面、不充分，使这种手段成为一种摆设。
第二，对于人工智能运用能力不够。人工智能是一种高科技手段，需要经过相应的培训才能有效地在运动训练中进行使用。然而，不论是教练员还是运动员，虽然具备一定的电脑网络知识，但是对于更为专业的人工智能技术和相关设备，这显然是不够的，因此，造成了许多设备及技术引进后处于闲置的状态，难以发挥应有的作用。
第三，人工智能技术本身存在的不足。从世界上第一台计算机诞生至今，计算机技术经历了将近80年的发展历程，而人工智能技术也才仅仅走了50多年的历史，直到最近十多年，才开始逐渐走进人们的视野。而当前的人工智能发展技术，仍旧处于低级阶段。
运动训练是一项复杂、多变的任务，需要有及时的临场调整和多变的方法手段。人工智能技术只是将原有的训练方法储存其中，不会自动生成新的内容，因而在应对超出其范围的情况就显得有所不足，仍要使用传统的方法。
第三章基于人工智能的体育训练的关键技术分析
3.1人工智能技术实现数据分析的概述
大数据是人类发展的重要工具，蕴含着大量小数据所不具备的深层次知识和价值，对大数据进行智能分析和提取将带来可观的经济效益，大数据价值链的关键是对数据的分析，就是发现数据的规律，收集数据中隐藏的信息，帮助决策。
大数据具有信息处理速度快，数据量大，随着大数据技术的不断发展，现代大数据技术的应用也发生了相应的变化，这一技术的应用改变了传统的统计方法，即数据的采集和存储提高了用户信息搜索的准确性和速度，决策过程也得到了这项技术的支持，变得更加高效，大数据技术已经有效地渗透到各个领域。
人工智能技术和大数据技术是交叉集成、相互支持的两种技术，人工智能通过相应的技术和程序使机器具有人的思维，大数据是大量多维、高密度的数据，高质量的海量数据。
人工智能技术必须建立在大数据的基础上，由海量数据驱动，最终将需要解决的问题转化为计算机分析和处理的数据。
在大数据时代背景下，人工智能技术逐步应用于智能家居、智能制造、智能医疗、智能金融、智能艺术创作、智能客服等领域。
3.2基于人工智能的体育训练的算法
3.2.1人工神经网络
Matlab神经网络工具箱属于BP（BackPropagation）前向型神经网络，典型的BP网络是三层网络结构，分别为输入层、隐含层、输出层三层。中间的每个神经元都是从上一层的多个神经元接受输入信息然后再输出给下一层的多个神经元。BP算法是按照一种反向误差迭代的模式进行反复训练的多层前向神经网络是神经网络中最常用的神经网络模型之一，根据统计数据，近90%神经网络模型采用BP网络。神经网络的特点：（1）容错能力较强（2）自学习和自适应能力较强（3）并行计算能力，速度较快（4）非线性和分布存储，可实现多种映射关系。图3.1为BP神经网络结构图，图3.2为神经网络算法流程图。
图3.1BP神经网络结构图
图3.2神经网络算法流程
3.2.2决策树决策树算法是一种近似离散函数值的方法，通常是一种分类方法，利用归纳算法对数据进行处理，生成读取决策树的规则。决策过程主要是通过一系列规则对数据进行分类的过程，通过改进剪枝技术和预测变量的求导规则，可用于分类问题。
3.1.3随机森林
由多个决策树分类器组成一个随机森林，各个决策树分类器是独立的且相互不干扰的。随机森林分类器，精确度高，数据处理的范围比较广，对分类问题很适用，并且对数据分类的难度较小。随机森林，本质上是基于Bagging算法框架的一种实现。
Bagging的每个弱学习器的训练集合都是经过无序且有放回抽样得到的，简言之就是每次从最初的样本中，无序放回N个训练样本，经过抽样可得T-S训练集合，然后对T-S训练集合，分别自主训练T个弱学习器，这T个弱学习器组成一个强学习器，整体的结果输出就是强学习器的结果。如图3.3所示：
图3.3Bagging算法框架图
3.3基于人工智能的体育训练的相关技术第一，是对单个目标的跟踪分析，受数据采集的限制，最基本的人工智能分析可以分析单个目标的跟踪情况，收集有价值的信息，比如在球类比赛中，球员通过控制球的轨迹来赢得分数。
因此，对球的运动进行分析无疑是解读比赛、帮助球员提高技战术水平的有效途径，在高尔夫、篮球、足球等诸多球类运动项目中也进行了类似的研究。例如,辅助训练设备MySwingProfessional用于高尔夫球员动作分析，通过球员身上穿着的一定数量微型运动传感器,采集球员的躯干与球杆的三维立体运动数据并分析得出结果。
图3.4球员三维运动数据分析图第二，对集体项目的技战术进行分析，对于集体项目来说，运动员之间的战术配合和选择是决定比赛的重要因素。不同运动项目的技战术分析方法不同，但基本步骤相似：首先收集原始数据，然后提取有效信息，深入分析数据。NBA金州勇士队是利用人工智能技术在赛场上获取战术优势的代表，2010年，勇士队开始使用能够自动完成对球员和篮球的追踪的智能篮球比赛分析系统，赛后，分析赛场中的每一个运球、传球、与队友的距离和跑动轨迹，除了提供传统辅助教练依赖纸质记录的几乎所有数据外，系统还可以回答各种问题，而传统的数据分析师无法做出回答。图3.4为美国篮球SportUV实时捕捉的动态图。
图3.5美国篮球SportUV实时捕捉的动态图
第三，为运动训练创造新的条件，虚拟技术融合了计算机技术、多媒体技术、人工智能技术、图形技术、人机界面技术等产业技术。为了观察和体验虚拟世界，技术的综合应用实现了更加智能化的操作，如人机对话，借助虚拟技术，教练可以通过集成虚拟技术认识学员的体育训练过程，从最初的原始直观体验深化到更加细致理性的认识和体验。
第四，在训练过程中促进对身体素质的科学监测，在实际运动训练中，经常通过身体测试掌握学员的基本身体状况。通过监测受训人员的身体状况，如监测心率、心电图等心理生化指标，并以计算机数据的形式存储，通过大量的监测并进行处理和分析，建立训练的数据库，做好适应性训练准备，以便全面开展科学有效的训练。比如现在的智能手环。
3.4基于人工智能的体育训练的相关数据和生理指标的制定
图3.6用户交互信息框架图上图3.6是根据用户相关数据标准为运动提供服务的框架。
科学训练离不开运动生理学等基础学科指标的合理科学应用，虽然人工智能是一种科学的、现代化的训练方法，但其目标仍然是活生生的运动员。因此，有必要为运动员建立相关的数据和标准，以便更好地为运动员服务。
第一项，心率数据和标准。
心跳速率的变化可以反映心肺、身体机能状态、训练强度等运动后生理状态。
早晨安静的心率（早晨的脉搏）。早晨的心率是运动员早晨醒来前一分钟测量的脉搏次数。
图3.1一般运动员晨起心率变化折线图（次/min）
晨起心率随着运动员从睡眠中清醒的程度而不断上升，到达一定的峰值后，会有所回落，并维持在一定的水平上。
图3.2耐力运动员晨起安静心率折线图（次/min）相对于一般运动员，耐力运动员对心率的训练强度更大，因此，其晨起心率范围数值较小，变化幅度却较大。
2、运动中心率。运动中心率与训练强度、氧摄取和能量代谢之间存在显著的线性关系，特别是当心率在1l0-180bmp/min范围内时。
随着运动强度的增加，心率也随之增加。如果相同的连续运动强度超过2-10分钟，心率保持在一定水平（稳定状态），在达到“稳定状态”前，心率与训练强度基本呈线性相关。
表3.3运动中心率范围表
3、运动后心率。训练后心率的监测主要取决于运动员的放松。当训练强度完成时，心率加快，表明运动员身体机能良好，适应运动负荷，在运动训练中更便于调整身体状况，适应训练科目。
第二项，最大摄氧量。
最大摄氧量（VO2max）是指在剧烈运动过程中，当输氧系统的心肺功能和肌肉的供氧能力达到极限值时，单位时间内可吸收的氧气量，最大摄氧量反映了运动员在极端应激状态下心肺系统的储备功能。
表3.4男性最大摄氧量
表3.5女性最大摄氧量
参照我国男性和女性的最大摄氧量，可以对运动员在运动中的摄氧量进行准确检测。
第三项，无氧阈。
无氧阈是指在负荷逐渐加重的情况下，机体能量代谢从有氧代谢相对无氧代谢依赖程度更大的转折点。
第四项，乳酸。
乳酸是运动训练中评价运动员代谢的主要指标。血乳酸与能量系统能量供给的关系是血乳酸小于4mmol/L，主要由磷酸供给；如果主要由氧化系统供给，血乳酸约为4mmol/L；以糖酵解系统为主时，血乳酸大于4mmol/L，最大值为15mmol/L。
表3.6无氧阀与血乳酸关系表
第四章人工智能在体育训练领域的具体应用
4.1用于运动员的选材
建立一个训练体系有助于科学、有效选拔和培养高水平运动员，收集教练员在实践中总结的比赛经验、训练计划等信息，建立计算机静默知识库，设计基于判断树的思维规则，将Java平台与Prolog人工智能语言相连接，通过Java平台实现用户界面和模块交互功能，采用序幕语言实现知识库和逻辑引擎的功能，采用混合编程方法深化动态转换过程，构建运动训练专家系统。如果仅凭教练的经验和眼光，推荐和介绍，就有了很大的盲目性和局限性，借助计算机技术和严格的组织结构，就可以建立一个范围广泛的多层次选材网络，并开发选材微机软件系统，可以测量身高、身体机能和神经类型，并根据各项运动项目的具体选材标准，根据测得的数据预测未来运动能力发展的可塑性，显著提高了预测的精确度和准确性。
1.建立知识库
运动员选拔模块根据身体形态和生理功能的各种指标对运动员进行择优培训，以实现运动员具有一定身体优势的目标。运动员训练计划的组织单元是一个知识介绍单元，根据运动员的机体能力指标，专家系统将提供详细和准确的训练计划，以形成最佳状态运动员体能指标。对训练和比赛进行故障排除的主要任务是根据训练和比赛过程中可能出现的具体情况提出解决方案，如场地条件、气候、比赛期间的饮食、比赛前的心理状态等。其基本想法是从问题开始，列出可能影响培训和竞争的所有因素，主要由用户选择问题的原因，然后由专家提出解决办法。这种方法直观方便地展示了知识库的逻辑，图4.1为运动员训练专家系统结构图。
图4.1运动员训练专家系统结构图
2.判断树实现
对于使用决策树的推理，主要是通过用户交互界面向用户询问信息，然后根据用户单击的响应按钮来确定判断树的分支，这样，当分支深入到页面节点时，它在用户界面中，使用单选按钮为用户提供选择答案，使用文本框控件查看最新的解决方案或运动员培训计划。
如图4.2是一个分支的层次结构模型：
图4.2层次结构模型
3.程序设计
它主要使用Java语言和Prolog逻辑编程语言，结合Java和Prolog这两种主要开发语言的优势，展示各自的能力，使分析更准确，缩短开发周期，实现运动员培训专家系统的开发。
4.2用于科学的制定训练计划控制运动负荷
借助计算机，可以科学制定训练计划，合理地实现短期和长期目标，适当地安排运动量，运动员在短期内充分的体力消耗后和在充分的休息后，能够最快地达到最佳的训练效果，要从科学训练的经验出发，从质到量，显著提高训练的科学性、准确性和有效性，确保训练处于最佳状态，提高训练质量。
在我国，有条件的高校或专科学校都有配备不同电子测试设备和计算机系统的体育训练实验室，以及医生、生理、心理、计算机专家等不同学科的队伍。通过对运动员训练过程中身体素质参数、工作量、负荷强度、训练效果的分析比较，定量评价运动员的身体状况和训练效果，提出改进训练的建议。
训练方案智能推荐算法是在神经网络算法的基础上运用数据挖掘的相关技术对训练数据进行处理，训练，验证和测试的过程，在训练方案智能推荐算法的实现过程中经过特征优化和处理后的数据输入到神经网络中，进行反馈学习使得神经网络达到最佳效果，接下来进行验证数据的检验，如果验证数据准确率达到了90%以上才能进行测试数据的实验，最后对测试数据的实验结果进行对比误差分析和效果评价。
4.3运用于技、战术的诊断与训练
运用最先进的计算机技术、高速摄像机、高速录像机和电子遥感技术可以诊断运动员的运动技能，找出运动员实际运动的缺点，其准确性和有效性是经验方法不能相比的。
运动训练和技术进步的主要手段长期以来都是基于教练员和运动员的经验，难以量化和准确提出问题，而运用先进的计算机信息技术进行诊断，可以快速纠正错误动作，取得优异成绩，许多优秀运动员都已经用计算机信息技术进行了诊断，并取得了非常显著的效果。我国还成功研制了“跳高模拟微机系统”，利用高速摄像机采集跳高动作，进入计算机，对图像进行生物力学分析和模型对比分析，通过仿真识别出有用的动作，帮助运动员优化技术，为教练员制定训练计划提供依据。
图4.3为人体模型及系统定向图，图4.3为真实与模拟运动对比图
4.4将人工智能运用于辅助训练设备与手段的应用
电子传感器技术是我国几年前发展起来的一种由微型计算机和带有传感器的电子轨道组成的训练工具，它可以为教练员在运动中提供瞬时步进频率、起跳时间和落地时间，也可用于跳远、跳高、跨栏和其他能显著提高运动员成绩的田径项目。
4.5基于人工智能的运动辅助培训方法
利用培训员配置文件数据和培训策略数据构建用户模型，并利用协调过滤推荐算法建立推荐模型。它还根据练习结果评估教练的体力和驱动力，将运动训练过程中的视频和图像数据结果以及训练过程中的其他数据作为运动记录添加到个人档案中，更新用户模型以提高训练质量。图4.5为人工智能体育辅助训练总体流程图。
图4.5人工智能体育辅助训练总体流程图第五章基于人工智能的体育训练面临的困境与挑战
5.1信息采集技术挑战用户隐私安全
信息安全是当下网络环境中最大的隐患。在当下社会，随着网络技术的不断发展，个人信息将变得越来越公开化，这对公民的个人生活带来巨大的不便，不仅会造成信息泄露等问题，更会造成财产、生命危害。
在体育训练中使用人工智能同样也会存在用户隐私安全。当前的人工智能是与互联网结合的，在建立有效的数据防护机制和系统的情况下，运动员、教练员以及其他人员有可能在不知情的情况下使得其个人信息外泄，或者有些机构为了谋取不正当利益而故意将其个人隐私泄露，包括，将运动员个人信息外泄，或则将运动员相关的训练数据外泄。这在体育竞技中是重大的事故，不利于运动员在场上取得优异的成绩，同时为训练者个人的生活带来巨大的麻烦。
5.2人工智能训练系统的困境与挑战
人工智能训练系统是一种新生事物，在使用中将面临着一些困难。首先设备的购买与保养成本高。人工智能设备制造成本在当前较高，这就必然导致售价高，而部分设备是针对某一项目或某一类人而制造的，无法通过大规模生产来降低设备的成本。此外，人工智能设备属于高科技产品，是一系列的精密仪器，需要细心呵护，这为后期的维护带来了巨大的压力。
其次，人工智能技术与设备的使用需要经过一定的训练才能正确掌握，这无疑又增加了人工成本与时间。当下科学技术日新月异，各类高科技产品没有经过一定培训难以充分发挥应有作用，所以人工智能设备的使用必然要经过一个较长周期，这不仅耽误了原有的正常训练，也占用了大量的人力物力。
最后，新旧观念的冲突。正如前文多次强调，人工智能设备是新事物，要用新的眼光和观念来接受。然而，当前很多运动员与教练员，在已有的有效的训练方法之下，对于人工智能不是很信任。
5.3人工智能算法所带来的风险
计算机运用与数据运用正确率一般情况而言是比人工统计、分析更高。然后，随着网络环境的变化，以及设备自身的问题，经常会出现设备在收集数据、分析数据的时候出现异常的情况，导致某一次的运动数据丢失，或是不够准确，这不利于运动员的训练计划有序开展。
第六章总结与展望
本文主要写了四部分内容，第一，先从介绍人工智能开始，在引入体育训练，两者融合，第二，阐述其发展现状及趋势，分析了应用过程中存在的问题，并分析问题的成因，第三，介绍了人工智能应用于体育训练的技术分析，数据标准及具体应用，第四分析其潜在的风险与挑战，以便在未来更好的应对。
人工智能自诞生以来为人类的发展带来的巨大变化，当前社会生活中的众多方面受到其影响，而体育训练也不可避免加入这股潮流之中。传统的体育训练，在人工智能技术日益精进的背景下，运用计算机和大数据分析等科学技术，会给人们全新的体验。
通过对这一主题的全面阐述和理解，新技术的干预可能会对现有系统造成干扰，包括积极影响和许多问题，但关键在于掌握技术的人的最初意图、使用技术的能力和解决问题的能力。人类有义务致力于技术的改造和现代化，同时能够应对技术的漏洞，最终实现人类与技术的和谐共存，并使技术更好地为人类服务。在体育训练领域，人工智能及其分支技术的引入产生了积极作用，但带来的问题，也必须要加以解决。例如，作为科学制定训练方案的人工智能教练，扩大了信息搜集的范围与深度，人工智能辅助体育训练对传统教练是一种冲击；智能算法推荐训练方案，既增强了用户黏性又有可能导致不可预知的风险或使用户陷入“信息茧房”；智能传感器搜集用户反馈，为后期改进训练方案的精确性提供真实数据，但同时也存在隐私用户泄露的风险。本文不能轻易断定人工智能技术应用于体育训练是福还是祸，但在现实运用中，人工智能确实帮了不少忙，也取得了一些成绩。面对挑战，无论是训练者还是教练，必须学会接纳并运用新技术。针对人工智能训练设备获取信息要设定隐私保护机制；抓紧隐性智慧开发升级机器人教练的智能程度；传统教练面对冲击要练就真本事；在算法大行其道的时候更要重视人作为主体的价值。。
未来，希望人工智能能够结合人体工程学，生物学，对人体各项数据更细致的监测，针对各类人群，不同需要，制定真正科学有效的训练方法，也能够在我国体育各个领域发挥作用，尤其是我国的男足与男篮，也能够成功反超。虽然现在对于人工智能中各项指标的建立仍处于初级阶段，难以深化，但是本文相信随着科研的不断深入，人工智能技术的不断完善和成熟，体育训练的逐渐流行，人工智能应用于体育训练会越来越广泛，未来在人工智能技术支撑下，无论是运动员，还是平民，都能够进行科学的体育训练，全民运动将跨入一个更加蓬勃的时代，体育领域也将迈入一个新的阶段。
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致谢
回顾大学四年，时光匆匆，如白驹过隙。在这忙忙碌碌的四年里，自己成长了很多，提高了自己的军事训练水平，同时在文化课学习方面也收获了很多，学到了很多专业知识。这一路走来充满了坎坷与磨难，自己也付出了很多努力，有父母在背后默默的支持，有教员辛勤的指导和教诲，有战友背后的鼓励打气，我在思想和行动上都有了改变，收获了自己，我想我所有的收获和成功，都凝聚着老师、同学和家人的关心和鼓励！
首先，我要感谢的是我的指导老师，感谢老师大学四年在学习方面给予我的鼓励和关心，从论文的选题、撰写和修改都给了我很大的帮助，给我指明了方向，并且提供资料，在此非常感谢我的指导老师，在这里想跟你说一句：你辛苦了。同时也祝愿您身体健康，工作顺利、家庭幸福。
其次，我想感谢的是我的家人和朋友，非常感谢父母对我大学四年学习训练生活的支持和关心。谢谢你们在身后给了我足够的动力，给了我完成学业的信心，以后的工作当中我也会继续努力，勇往直前！然后感谢我的同学，谢谢你们这四年对我的监督和鼓励，祝你们在未来的时光里以梦为马，不负韶华，勇攀高峰！
最后向审阅论文的专家和老师表示我诚挚的谢意！
人工智能在体育训练中的应用研究VIP月卡¥免费VIP年会员¥免费价格¥9.90发布时间2023年7月12日已付费？登录或刷新下载提示：1、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“文章版权申述”（推荐），也可以打举报电话：18735597641(电话支持时间：9:00-18:30)。
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