我国体育数字化发展趋势分析及对策建议.pdf

60 天 津 科 技第 50 卷 第 8 期第 50 卷 第 8 期2023 年 8 月Vol.50 No.8Aug.2023天 津 科 技 TIANJIN SCIENCE&TECHNOLOGY人工智能、5G、AR、裸眼 3D、云计算、16K光影屏、数字孪生、仿真等 200 多项新型数字化技术在北京冬奥会中应用，为体育行业发展提供了新路径。目前全球体育产业创新力度持续加大，一系列数字体育的深度融合举措已成为大势所趋。后冬奥时代，需要积极探索并尝试数字技术的可应用渠道，真正做到“技术”为“实体经济”服务，使冬奥数字化科技成果从冬奥会赛场走向体育发展的“应用场”、飞入寻常百姓家，成为推动数字体育、全民健康的强大动力。1 数字化技术应用情况数字化技术已应用于北京冬奥场馆建设、赛事运行、媒体转播、辅助训练等多个场景，并取得了显著成效。其中数字孪生、云上系统等多项数字技术实现了冬奥历史首次应用；8K高清视频、云转播等多项数字技术实现了突破性进展。场馆建设中，数字化协同辅助设计用于雪车雪橇赛道竞技型人工剖面赛道精细建造，解决建设关键难点并保障世界上唯一的 360 螺旋弯道赛道顺利建成。BIM数字信息分类构件原位拆装技术用于国家游泳中心建设，建成了世界首个可 20 天内快速拆装的冰水转换场地，实现了冬奥超高标准，保留了 2 届奥运遗产。BIMGIS 的一体化协同技术用于国家高山滑雪中心建设，解决了复杂山地环境下大规模场馆群设计规划及建设问题。赛事运行中，数字孪生技术开发的冬奥会赛事活动规划与运行设计仿真系统（VSS）首次应用于北 科学与社会我国体育数字化发展趋势分析及对策建议毛维娜，毛卫南，苗润莲（北京市科学技术研究院 北京 100048）摘 要：通过阐述北京冬奥会数字化技术应用情况及效果，从技术发展、应用服务及产业进程 3 个方面对体育数字化发展趋势进行了分析，并从体育数字化基础设施、数字技术发展应用范围及对数字化体育认识 3 个层面分析了体育数字化面临的挑战，进而从关键技术研发、体育产业数字化及营商环境等方面提出了对策建议，以期为我国数字化赋能体育发展提供借鉴。关键词：体育数字化 后冬奥 体育强国中图分类号：G812 文献标志码：A 文章编号：1006-8945（2023）08-0060-04Analysis on Development Trend of Sports Digitalization in China and Countermeasures MAO Weina，MAO Weinan，MIAO Runlian（Beijing Academy of Science and Technology，Beijing 100048，China）Abstract：The application and effect of digital technology in the Beijing Winter Olympic Games are expounded.The trend of sports digitalization development is analyzed from three aspects:technological development，application services，and industrial process.The challenges faced by sports digitization are analyzed from three aspects：sports digitization infrastructure，digital technology development and application scope，and understanding of digital sports.Suggestions are proposed from key technology research and development，digitization of the sports industry，and business environment，in order to provide reference for the development of digital empowerment of sports in China.Key words：sports digitalization；Post Winter Olympics；sports power收稿日期：2023-08-02 61 2023 年 8 月京冬奥会 12 个竞赛场馆和 4 个非竞赛场馆的赛事筹备规划与运行设计工作。数字孪生、人工智能技术应用于国家体育场（鸟巢）智能场馆管理，解决了场馆空间可视化及应急防疫等问题，实现了国家体育场运营管理数字化与智能安防及防疫功能。北京冬奥会核心系统信息数字化“100%上云”，实现了统一门户、应用集成、数据集成和零故障、零差错。媒体转播中，8K超高清视频、“云转播”技术在比赛转播方面取得了突破性应用。AVS3 8K广播级超高清编码器和解码器的综合性能已达到业界领先水平；“云转播”技术实现OBS直播信号全面上云，成果应用内容分发网络（CDN）全链路信号传输，避免了以往奥运赛事通过卫星转播、需在现场搭建转播设施等繁琐程序。赛事安全保障中，混合现实多路视频融合显示技术用于国家游泳中心视频监控；数字孪生结合深度学习等技术用于人群疏导仿真与疏散引导系统，解决了赛事或重大活动安保及视频监控问题。赛事智能服务中，5GC-V2X的融合组网技术应用于智能网联车服务，解决了车端/路端视频、激光雷达点云数据的实时上传、车路协同及交通态势预测的问题。数据仓库与数据可视化等技术应用于“冬奥通”APP手机软件服务，解决了冬奥会实时赛程赛果数据分析与处理、主题化接口服务等问题。辅助训练中，VR虚拟训练、风洞阻力分析等技术应用于运动员辅助训练，助力我国运动员取得了奖牌突破。此外，北京冬奥会上，数字人民币、360 互动观赛、高清摄像与AI评分、赛场环境数字化模型等技术还应用于北京冬奥智慧服务、观众体验、比赛裁决、气象安全等场景。2 体育数字化发展趋势展望基于 5G、大数据、物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术赋能，推动了体育发展全领域、全流程、全场景的数字变革。2.1 体育数字化技术向智能化、虚拟化、自动化发展趋势明显新技术以极强的渗透性、融合性和创新性被广泛应用于历届奥运会的赛事转播、赛事观看、场馆建设、安全保障、运动训练等各个环节，并带动了产业发展和进步。从 1936 年德国柏林奥运会首次实现电视实况转播到 1964 年东京奥运会的首次卫星转播1，从 2008 年北京奥运会的首届 1080P高清转播到东京奥运会的首次云转播；从传统纸媒了解体育信息到电视、互联网转播实时赛事，从VR虚拟现实技术到自由视角交互体验；从人工观测到终点摄影，从电子辅助到摄影回放，从辅助裁决到AI视觉分析实时观看2，纵观历史，奥运会促进了科学技术的迭代升级，加快了赛事转播、赛事观看、运动训练等多方面技术的迭代升级。随着物联网、元宇宙、云计算、数字孪生等数字化技术与体育的不断结合，未来体育数字化技术发展将更加智能化、虚拟化、自动化。2.2 体育数字化应用大众化、个性化，体验感增强体育数字化是基于应用场景对全年龄段运动人群打造的具有差异化和协同性并存的服务模式，会全面推动体育事业发展和全民健身服务现代化发展。未来，大众健身服务产业、赛事服务产业、体育制造业都将有数字化元素融入。后冬奥时代，数字化将贯穿体育行业的方方面面，积极推动“数据决策、数据服务、数据治理、数据创新”的体育体验新模式，使数字体育向大众化、智慧化、个性化、虚拟化方向发展。如由北京世奥森林公园开发经营有限公司与北京卡路里科技有限公司（Keep）联合打造的奥森Keep科技智慧跑道，将Keep线上服务体系与奥森线下场景相结合，通过智慧大屏、跑步场景、跑步工具、跑步商品、跑步内容等服务升级，给跑友提供了智慧化、陪伴感、趣味性的运动体验，已成为数字体育应用大众化的典范。2.3 体育产业数字化进程加速，全产业链条数字化趋势明显随着物联网、大数据、人工智能、元宇宙等信息技术的发展，体育产业要素数字化和过程数字化进程加速，有利于打破产业链条上、中、下游的数据孤岛，有助于加强体育基础设施、综合服务平台等不同业态间的交流与合作，进而形成多业态融合发展新局面3。数字经济时代，体育产业基础设施基本数据、使用数据、个性化数据将进一步加快带动体育产业数据化进程。3 体育数字化发展面临的挑战随着 5G、元宇宙、云转播等信息技术的发展，以及我国在体育强国方面的战略定位，未来我国在体育数字化建设方面具有良好的发展前景。但我国地域广阔，科技、经济、文化发展不均衡，导致体育 毛维娜等：我国体育数字化发展趋势分析及对策建议 62 天 津 科 技第 50 卷 第 8 期数字化基础设施建设有差异，技术应用范围有待进一步扩展。地方政府及企业对体育数字化建设意义和前景认识不足，也给我国体育数字化建设带来了挑战。3.1 体育数字化相关技术创新及基础设施建设有待进一步加强与国外相比，虽然北京冬奥会的成功举办带动了我国体育技术的进步，但技术覆盖面比较窄、应用范围小、技术瓶颈尚未突破。如作为体育数字化发展基础的 5G网络现在尚处于小范围应用示范阶段，未覆盖全国；在实现体育世界与虚拟体育世界的数字挛生方面，对于跨时空的多尺度建模技术、数字孪生模型算法、在线数字仿真技术等关键前沿技术尚未突破，在一定程度上制约了我国数字体育的发展。另外，受地域、经济、文化等多方面因素的制约，体育系统信息化基础设施更新、迭代速度偏慢，整体基础设施薄弱的局面并没有得到根本性突破4。3.2 数字技术在体育产业领域的应用还处于技术试验时期现阶段，数字技术在体育产业领域仍处于理论建构和特定体育场景应用的试验阶段，处于“体育社交体育健身体育赛事体育游戏场景”的探索阶段，技术创新投资无法与收益匹配，数字技术要实现产业化落地和商业化盈利还需要很长时间。另外，受算力、虚拟现实技术等发展限制，现阶段数字经济市场规模有限，难以见到丰富的衍生体育产业应用场景。3.3 对体育数字化在体育强国建设进程中的关键作用认识不足与国家战略需求相比，现阶段我国体育信息化、数字化、智能化发展水平仍存在明显差距，对数字体育应用在全民体育健身、全领域体育动力变革等方面的关键带动作用认识不够，导致全行业在数字体育建设的资金项目安排、人才队伍建设上都面临着重视不够、投入不足的问题。在体制机制方面，暂无针对性的法律法规和行业政策对数字技术在体育产业中的应用进行规范，同时，监管政策的缺失使数字技术在体育产业中的应用也存在一定风险。4 对策建议针对体育数字化在技术创新、基础设施建设、数字化技术应用范围等方面存在的问题及挑战，本文从以下 3 个方面提出建议。4.1 加强体育产业领域数字技术创新及基础设施建设后冬奥时代，要充分发挥北京冬奥会数字化优势，保持云转播、自由视角等技术的国际领先优势，加强技术创新应用，扩大产业应用范围；针对关键领域的“卡脖子”技术，要寻找技术突破点，打破国际垄断，以实现弯道超车。以市场需求为导向，优化资源配置，实行产学研协同创新，建立市场驱动机制。从产品设计研发伊始加强知识产权布局，从技术和标准方面抢占先机，对于有发展潜力的民族品牌要加大支持力度，助力国际市场开拓，使国产品牌从国内走向国际。加快体育产业数字化转型，提升数字科技的基础建设水平，建立智能化数字基础设施。4.2 推动数字技术与体育产业融合发展从“数字技术产业”和“传统产业数字技术”2 条路径快速发展全面发力，推动数字技术在体育全域广泛应用。以用促建，推动数字体育新体验：在全民健身领域，要有效抓住现代群众的需求，通过智慧跑道、智能健身器材、虚拟体验等方式，有效提升全民健身热情和乐趣；在竞技体育领域，通过数字化手段打造一流的智慧训练基地，应用数字仿真技术虚拟显示运动场地、应用虚拟仿真技术展示运动过程等，为运动现实模拟系统提供支撑；在体育产业领域，用 5G、大数据、人工智能助力体育场馆数字化升级改造，通过拓展各类体育项目数据汇聚、分析和使用边界，提供更多的生产、服务和增值空间5。4.3 加强政府引导，优化市场营商环境研究制定后冬奥时期数字体育推广应用的总体规划、指导原则、目标重点及政策措施。加强数字技术在体育产业领域的深度应用，制定军用技术民用化机制，打造政产学研用联动的创新体系。通过营造数字体育科技创新的社会环境，为科技创新创造良好的氛围，优化数字体育自主创新体制机制6。优化体育产业市场营商环境，鼓励地方政府打造体育产业领域数字技术应用的示范企业和单位；建立体育产业数字化人才孵化基地和实习基地，打通制约人才合理流通的政策壁垒。支持地方政府积极培育本地数字技术在体育产业业态中应用的项目，通过立项、扶持、监管等措施推进项目落地。关注老年人、残疾人等特殊群体数字鸿沟，降低数字体育的应用难度，增加可操作性和实用性，完善数字体育培训体系，使“数字鸿沟”变成“数字机遇”。63 2023 年 8 月 毛维娜等：我国体育数字化发展趋势分析及对策建议参考文献张立，张宇航，陈晓龙，等.奥运史中的信息技术应用及其技术特点和发展特征 J .北京体育大学学报，2006，29（12）：1606-1608.毛维娜，李梅，毛卫南，等.2022 年北京冬奥会对我国转播技术发展的影响 J .科技中国，2022（6）：66-69.陈雯雯，黄海燕.元宇宙视域下的体育产业：诉求、变革与展望 J .西安体育学院学报，2022，39（4）：396-402.123上接第 59 页柴王军，李杨帆，李国，等.数字技术赋能体育产业高质量发展的逻辑、困境及纾解路径 J .西安体育学院学报，2022（3）：292-300.孙晋海，王静.“双循环”新发展格局下体育产业数字化转型路径研究 J .沈阳体育学院学报，2022，41（5）：103-110.江小涓.数字时代中国体育产业发展展望 N .中国体育报，2021-01-04.456平台）。现已具备 18 卡的 GPU，在架构层面支持各省公司、专业公司进行租户入驻或接口对接，实现了一点部署、全网赋能。目前已承接内蒙古移动、江西移动的客服工作，陕西、吉林、河北、海南等省公司均正在接入中，后续将增强与大数据、机器学习、认知理解等技术的融合，以持续为服务运营工作赋能。3.2 运营效益在互联网时代激烈的竞争环境下，天津移动基于人工智能技术，提出投诉热线智能分析RPA机器人系统建设方案并实施。项目引入“自服务，预服务，精准服务”的新理念，打造以AI技术驱动的智能机器人系统，以多媒体自助服务、QA问答、多轮对话、知识图谱、语音转写、人脸识别等为功能，快速响应一线，提升了满意度。人工智能技术实现了全量录音的听取，总服务能力是人工的 10 倍，单位时间服务分析能力提升 3.5 倍，服务满意度指标持续提升。原有热线录音听取人员获得了释放，降低了人力成本，冗余人力投入到一线营销工作中，显著提升了公司的经济效益。参考文献佟德超.基于Multi-attention的文本语音多媒体情感分析 J .电子技术与软件工程，2020（19）：134-135.赵东明，石理，田雷，等.天津移动知识图谱驱动的智能应答机器人系统 J .天津科技，2020，47（12）：27-29.姚鸿勋，邓伟洪，刘洪海，等.情感计算与理解研究发展概述 J .中国图象图形学报，2022，27（6）：2008-2035.1234 结 语本文提出了一种基于 RoBERTa 模型的服务热线潜在不满情绪识别方法，主要目标是从海量的服务热线语音文本数据中抽取潜在负面情感信息，并对现有文本情感分类模型进行优化，在模型初始化阶段添加 RoBERTa 代替 Albert 句向量模块，提出了一种全新的基于 RoBERTa 模型的服务热线潜在不满情绪识别方法，在移动客服与用户对话文本数据集进行了验证，效果显著。本项目有效助力天津移动提升了客户服务精细化程度、减少了人工失误、提高了运营效率、降低了运营成本。