近日，2020年夏季奥运会终于在2021年拉开了帷幕。
目前，我国的奥运健儿已经拿到了6枚金牌，2枚银牌，5枚铜牌，以13枚奖牌的总成绩位列第一。
而在沙滩排球比赛上，队员们的表现也相当出色。
起跳、拦网、扣杀……
排球运动员在赛场上的每一个动作都会被记录下来。
各个方位平平无奇的摄像头就只有录像回放功能吗？
这么想你就错了！
现在赛场上的摄像头使用了计算机视觉技术，将相机与人工智能结合起来，提供各种比赛实时数据。
遍地都是人工智能
在这届奥运会上，可谓遍地都是AI。
在各个AI应用中，要说最有趣的，可能就是奥运会老搭档Omega的了。
Omega花了4年时间的来训练AI，应用在沙滩排球比赛中。排球这个项目，不管是模型的训练还是应用，都不怎么简单。球员多，球速快，光凭肉眼很难判定某个球的得分。
在室内排球中，已经有了「鹰眼」的辅助。鹰眼系统也叫即时回放系统，它是对裁判判罚精确性的得力工具。 当然，我们朗导的眼睛可是比鹰眼更厉害……
而现在，Omega让沙滩排球也用上了AI。对于沙滩排球项目，由于运动员站位与打球技术不同，Omega需要训练AI来识别无数种击球类型。
这就需要运动员穿的衣服安装了陀螺仪传感器，这些传感器能够对每秒钟大约2000组数据进行收集和分析。这些数据信息就包括扣球方式的变化、传球类型、球的飞行路径等。
AI在获取了选手的速度、运动方向以及跳跃的高度等原始数据之后，就能推断出对应的击球类型，传球类型。
在结合了图像和运动情况之后，基于计算机视觉的AI就能有效地跟踪和预测球的运动轨迹。就算球飞出了摄像机画面也不要紧，因为AI可以根据球消失时以及重新出现时的数据，自动补全中间的缺失部分。
从「人工」智能到人工智能
在科技还没有快速发展，还没出现人工智能的时候，奥运会比赛时间的测算用的是最原始的方法：肉眼+秒表。
当时欧米茄为赛事提供了1名制表师和30只计时码表，这些怀表经瑞士纳沙泰尔天文台 (the Observatory at Neuchâtel) 认证，是高精准度追针计时怀表。
经过瑞士纳沙泰尔天文台认证的欧米茄高精准度追针计时怀表
欧米茄的计时工具能够将时间精确到接近1/10秒。
从1948年开始，欧米茄在伦敦奥运会上推出了第一台光电池终点摄影机「魔眼」（Magic Eye）。
光电池能够精准记录运动员冲过终点线的那一刻，解决了长久以来使用终点带因弹性导致的精准度问题。
快到手变形都能给你记录下来
直至1968年墨西哥奥运会，才完全转为电子设备计时，当时的终点摄像机记录了10项新的世界纪录。
1968年墨西哥奥运会使用的终点摄影打印机，一时之间分不清这是田径选手还是滑板选手
21世纪下的「更快、更高、更强」，人工智能也贡献了自己的一份力。
人工智能为体操打分
AI除了应用在沙滩排球项目，还会应用于各种体育赛事。
比如游泳时，用AI进行图像识别，计算运动员划水的次数、实时的速度，以及选手之间的距离等。
又或者记录运动员的跑姿，对跑姿进行分析改进，让运动员跑得更快。
运动生物力学专家分析苏炳添训练时的跑姿
而在体操项目中，同样也应用了AI，用于检测选手的姿势， 审查运动员的技术动作。
当运动员翻转和跳跃时，评委会根据体操运动员身体的精确位置来加分或扣分。
裁判员需要密切评估体操运动员关节的角度，例如膝盖和肘部，但人眼有时还是难以在瞬间的动作变换中看出那一丁点瑕疵，比如准确测量关节的弯曲角度。
（左上）相机画面，（左下）时间轴，（中）AI捕捉的选手动作，（右）每种技术的「裁判员看点」
2019年世锦赛，国际体操协会就应用了富士通开发的激光雷达技术。
他们研究体育中3D感应技术的潜力，将激光雷达与AI系统连接起来。
通过每秒约200万次或更多的激光照射运动员并根据反射时间计算距离，捕捉到人的3D形状。
此外还开发了一种算法，根据获取的运动员的3D数据，获取关节位置的3D数据，然后对照数据库评分。
鞍马技术判断机制
裁判不仅要判断姿势是否准确，还要结合动作的难度看表演的质量和表现。
因此，在难度加大，动作速度更快的情况下，AI自动评分系统能够为裁判提供参考意见，减轻裁判的负担。
评分支持系统
看来，AI似乎已经不仅仅局限于让程序员「失业」，照这个架势难道也要让人类裁判「失业」了？
