北京
“我們當初可沒這么闊綽?！倍瑠W會單板滑雪冠軍肖恩·懷特，在本周阿斯彭的《財富》科技頭腦風暴大會上，回憶起自己職業生涯的起點。來自圣地亞哥的他，童年并非在雪山環繞中度過。一家五口人想滑雪，纜車票、住宿、伙食，每一項都是沉重的開銷。他看著賽場上的對手們擁有全職教練團隊，而自己卻無法企及這樣的資源。
但新技術正在改寫這種不平等的劇本。懷特認為，人工智能的出現，使得即便沒有全職教練團隊的運動員，也能接觸到提升表現的關鍵資源?！八谀撤N程度上平整了賽場，”懷特說，“這會真正地惠及每一個人……它將把大量信息交到那些從前無法獲得這類資源的運動員手中，而這正是希望所在?！?/p>
AI進入體育分析領域早已不是新聞。美國職業棒球大聯盟已經啟用了自動判定好壞球的系統，讓球員可以挑戰并推翻裁判在本壘的判罰。類似的自動線審與邊界判定技術，以及半自動越位識別技術，也已分別在網球和足球賽事中得到應用。對運動員個人而言，AI可以搭配可穿戴生物傳感器，記錄動作并給出改進姿態的建議。國際奧委會甚至已制定了一份AI議程，意圖將該技術整合進裁判打分環節中。在2026年米蘭-科爾蒂納丹佩佐冬奧會上，跳臺滑雪選手就曾借助高速攝像和運動分析，來拆解他們的起跳時機、空氣動力學表現及助滑速度。
這些進步，在谷歌云負責增長與需求的副總裁格蘭維爾·瓦倫丁看來，是對過往訓練方式的一次徹底升級。老一代的單板、雙板滑雪者和滑冰選手，以往只能靠朋友或父母幫忙拍攝訓練視頻。而現在，AI能提供近乎實時的反饋，并附上具體的量化指標。瓦倫丁解釋說，谷歌的Gemini模型能夠生成精確到百分之一毫米的世界模型，識別出運動員的骨骼結構位置以及他們的重心所在。“我們不僅能收集海量數據——所有那些速度、轉速、旋轉，對運動員有用的數據——還能理解它、整理它，并在兩輪滑行之間，以實時的、像教練一樣簡單的語言反饋回去，”瓦倫丁總結道。
39歲的懷特完整經歷了這套技術體系從無到有的劇變。他剛開始滑雪時，場地里的U型池還是人們用鏟子手工挖出來的?，F如今，一臺巨大的管道切割機就能像雕刻一樣，直接切出一面冰墻供運動員使用，這也讓U型池的尺寸得以變得更大。這位奧運選手將同樣的邏輯用于思考AI的潛力：它不僅能提升運動表現，還可能延長運動員的職業壽命。
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