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人工智能正邁入一個嶄新的細(xì)分時代。
隨著技術(shù)不斷成熟，應(yīng)用日漸規(guī)范，以普惠之姿出現(xiàn)的AI，已成為各行各業(yè)的關(guān)鍵驅(qū)動力，其中AI之于教育，是一個令人興奮的話題。
教育事關(guān)國家未來的根基，AI技術(shù)的應(yīng)用，在促進教育資源規(guī)模化、公平化、個性化上表現(xiàn)出巨大潛力。
于學(xué)生，利用智能學(xué)習(xí)工具獲得更適合自己的個性化學(xué)習(xí)體驗，可以更好理解和掌握知識；于教育者，受益于AI，可以通過數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用教育技術(shù)改進教學(xué)方法，提高教學(xué)質(zhì)量；于管理者，利用AI分析學(xué)生表現(xiàn)和校園運營數(shù)據(jù)，有助于明智決策，提高教育體系的效率和質(zhì)量。
近日，中國教育裝備展在天津召開，豐富多樣的AI+校園體育創(chuàng)新應(yīng)用，展示著體育智能化的果實已褪去前兩年的酸澀，日漸走向成熟。
從科幻小說中的未來概念，到被廣泛用于解決各種業(yè)務(wù)場景下的問題，人工智能行業(yè)在過去幾年催生出大量新業(yè)務(wù)、新市場，這些對現(xiàn)實世界的改變已成為當(dāng)下最引起人們興趣的話題。
然而，看過帆船比賽的人都知道，在扯了滿帆，順流而下的情勢中，行船者“熟極而流”，再也把不住舵，以至偏離航向，錯失機會者比比皆是。
人工智能在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用是一個明顯的趨勢，但良禽擇木而棲，技術(shù)的歸宿在于應(yīng)用，最重要的便是要擇定應(yīng)用的領(lǐng)域和方向。
教育與醫(yī)療、金融、智慧城市、交通、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的發(fā)展事關(guān)國計民生，是AI應(yīng)用的大方向。
在AI細(xì)分時代，找對優(yōu)質(zhì)場景并及早入局者，才能占據(jù)先機。
AI之于教育的想象空間極大，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2023年教育學(xué)習(xí)場景市場規(guī)模達(dá)到1102億美元，同比增長4.2%。到2027年，市場規(guī)模將超過1500億美元。
這組簡單的數(shù)據(jù)背后，體育是不容忽視的一部分。
其一，體育強國大目標(biāo)下，體育場景被越來越重視，政策層面越來越多。
2020年，體育總局、教育部明確將體育科目納入中考計分科目，科學(xué)確定并逐步提高分值。如北京最新中考改革方案中，自2024年起將體育總分提高到70分，在530分的總分中占比超過13%。
與此同時，體育與健康的課時占比也在提高，2022年教育部將“體育與健康”課時占比提高到了10%-11%，成為僅次于語文和數(shù)學(xué)的“第三主科”。
“2020年的時候，我通過羅列和統(tǒng)計政策關(guān)鍵詞，發(fā)現(xiàn)國家針對校園體育的政策逐年增強，并且語言越來越明確、清晰，預(yù)感到未來校園體育會是一個很好的爆發(fā)點?！备耢`深瞳智慧體育業(yè)務(wù)高級產(chǎn)品經(jīng)理夏鵬飛談及2020年底正式進入校園體育市場，一大原因就來自于政策的強烈信號。
其二，教學(xué)效率、個性化教學(xué)呼聲高漲，學(xué)校向智能化轉(zhuǎn)型。
過去幾十年來，學(xué)校體考和體測場景，配備的多是紅外設(shè)備、壓力傳感設(shè)備，這些傳統(tǒng)的設(shè)備和相應(yīng)的體育教學(xué)方法，無法提供足夠的數(shù)據(jù)和信息。
隨著近幾年體育教學(xué)要求不斷提升，學(xué)校迫切需要采用新的技術(shù)和方法，來提高體育教育的質(zhì)量和效率，讓教學(xué)更適應(yīng)每個學(xué)生的需求。
其三，智能體育行業(yè)走向多元化、細(xì)分化，各家從效率、科學(xué)性入手，挖掘更多校園體育場景。
“2021年4月廈門教育裝備展，只有兩家公司在做智慧體育相關(guān)產(chǎn)品，今年4月南昌教育裝備展，已經(jīng)有三四十家企業(yè)在輸出智慧體育產(chǎn)品?！毕涅i飛對雷峰網(wǎng)談及自己的直觀感受。
隨著進入者越來越多，當(dāng)下的智慧體育市場，大家也在不斷尋找新的場景，除體育上課、體育考試外，企業(yè)已幫學(xué)校探索出了云上運動會、跨地區(qū)的體育PK、體育專項教室、課后330/530 體育專項服務(wù)等場景。
總的來說，在AI的細(xì)分時代，國內(nèi)智慧體育市場還遠(yuǎn)未到充分競爭階段，大量同類型公司正慢慢引導(dǎo)市場，宣傳新方案，讓智慧體育的概念更多暴露在公眾視野當(dāng)中。
體育教育為什么需要技術(shù)變革？
首先，體育設(shè)施和師資力量不足的問題，在體育教學(xué)領(lǐng)域長期存在，如今智慧體育校園建設(shè)的目標(biāo)，使這些矛盾變得更加尖銳。
盡管國家已開始推出政策，引入專業(yè)退役運動員當(dāng)體育老師，但體育老師的配比依舊遠(yuǎn)不如學(xué)科類老師。
在測試次數(shù)、測試項目、測試器材多樣化的今天，一名體育教師難以兼顧幾十名學(xué)生的訓(xùn)練評估、計劃考核和數(shù)據(jù)采集。
其次，體育學(xué)科不同于語文、數(shù)學(xué)等學(xué)科，一大特點是無法留痕。
以北京體育中考為例，仰臥起坐的滿分要求是每分鐘51個，且需符合5條動作規(guī)范，包括兩腿屈膝、手不離頭、肩胛骨著地、肘觸膝蓋、臀不離墊。
對于體育老師來說，在極短的時間內(nèi)憑借肉眼判斷每位學(xué)生的每一次仰臥起坐動作是否標(biāo)準(zhǔn)，難度可想而知。
再者，體育學(xué)科也難達(dá)到其他學(xué)科類教學(xué)的科學(xué)化和教學(xué)邏輯的秩序化。
體育教師隊伍中，不乏優(yōu)秀的運動員，但他們通常缺乏語文、數(shù)學(xué)等學(xué)科教師一樣的機會，能通過磨課、帶教等方式，反復(fù)策劃課程架構(gòu)，研究課程內(nèi)容以及打磨課件。
這些實實在在的難點都說明一個問題，當(dāng)前的體育教學(xué)設(shè)備和方法，已不適應(yīng)新的體育教學(xué)要求。
借助人工智能、大數(shù)據(jù)、機器視覺等技術(shù)，為體育教育引入“AI助教”，則能解決上述問題。
當(dāng)前智慧體育解決方案的現(xiàn)狀如何？
在夏鵬飛看來，智慧體育市場經(jīng)過兩年多的發(fā)展，產(chǎn)品形態(tài)已基本確定，各家公司都找準(zhǔn)了一條自己的路，從強調(diào)效率、科學(xué)性入手，專注特定場景。
接下來，對于已經(jīng)進入和想要進入智慧體育市場的企業(yè)來說，都必須直面兩大問題的挑戰(zhàn)。
一方面，是效率和可靠性問題。
部分公司選擇從效率入手，如有的公司去年即推出了能同時記錄五名學(xué)生運動鍛煉過程的機器，到今年已升級到一對十；還有部分公司強調(diào)科學(xué)性、數(shù)據(jù)多維性，效率不高，但能出具更詳細(xì)的運動過程分析，給老師提供更多數(shù)據(jù)維度做參考。
然而，一味增加攝像頭捕捉的人數(shù)，追求表面效率，或沉溺數(shù)據(jù)維度增多，都不能從根本上解決問題。前者常困于穩(wěn)定性不足，后者自縛于速度不夠快，都無法在真實的校園體育場景中使用起來。
夏鵬飛認(rèn)為，真正的高效體現(xiàn)在兩點：“第一系統(tǒng)足夠穩(wěn)定，不會因人員遮擋，人員穿行或背景人員過多等導(dǎo)致訓(xùn)練或考試中斷；第二結(jié)合場景優(yōu)化產(chǎn)品，包括流程、界面、使用邏輯、使用方法、不同業(yè)務(wù)場景功能組合的優(yōu)化?！?/p>
另一方面，是學(xué)校和教師的接受度和觀念問題。
體育的智慧化，不能被簡單理解為拋棄原來的紅外設(shè)備、傳感設(shè)備，而是要輸出一整套專業(yè)的解決方案。
“比如考試前的檢錄，收集學(xué)生照片信息如何更便捷高效；考試成績出來后，如何處理申訴等，一系列的流程都需要考慮?！毕涅i飛說。
簡單來說，當(dāng)企業(yè)提供的只是一個個孤立的智能體育產(chǎn)品時，這些產(chǎn)品頂多也不過是一個智能化的體育器材，仍舊可以像籃球、排球一樣被隨時丟到一邊。
只有當(dāng)企業(yè)打通課上教學(xué)、課下回溯、課后考試完整場景，并且觸及使用過程中的細(xì)枝末節(jié)時，才會成為一個專業(yè)的教學(xué)解決方案，讓老師和學(xué)生形成使用習(xí)慣，才能讓體育跟上教育信息化改革3.0時代的步伐。
當(dāng)下，無論各家企業(yè)選擇以何為切入點，最終都會殊途同歸，回歸到教學(xué)當(dāng)中，深入到課堂當(dāng)中。
基于這一認(rèn)知，夏鵬飛認(rèn)為格靈深瞳在教育領(lǐng)域的自我定位是：通過機器視覺技術(shù)應(yīng)用，幫助學(xué)校更好開展體育教學(xué)和訓(xùn)練。
為了實現(xiàn)這一定位，格靈深瞳的戰(zhàn)略也被拆分為兩步。
第一步，在考試這根指揮棒下，針對最迫切的分?jǐn)?shù)提升需求，篩選出一批最常考的項目，先針對這些項目進行產(chǎn)品設(shè)計和研發(fā)；
第二步，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)分析、智慧化決策、數(shù)據(jù)挖掘等功能，將產(chǎn)品下沉到體育教學(xué)和體育訓(xùn)練市場。
踐行這兩個步驟的過程，十分考驗企業(yè)的綜合競爭力。
格靈深瞳爭取到了寶貴的時間窗口。
“系統(tǒng)設(shè)計、產(chǎn)品穩(wěn)定性等問題友商花時間也可以搞定，格靈深瞳的優(yōu)勢在有非常強的時間窗口，因為做的時間足夠長，認(rèn)知足夠清晰?！毕涅i飛向雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))介紹。
2020年底，格靈深瞳完成和國家競技隊的合作后，正式進入智慧校園體育市場。而在次年4月于廈門舉辦的教育裝備展上，同一個賽道，只有兩家公司在做。
算法基因是包括格靈深瞳在內(nèi)“AI+體育”類公司的一大優(yōu)勢。
“市場上很多公司沒有真正從技術(shù)底層考慮，對場景所使用算法的理解不足，導(dǎo)致無法突破技術(shù)邊界，制約了產(chǎn)品場景的規(guī)劃和場景的設(shè)計?！毕涅i飛認(rèn)為，長遠(yuǎn)來看，企業(yè)的生存狀態(tài)，很大程度上來源于是否理解和掌握底層算法。
格靈深瞳是從金融場景、安防場景中生長起來的，通過過去十年在各種場景的沉淀，已經(jīng)打磨出一套成熟算法，能夠保障復(fù)雜場景下，穩(wěn)定跟蹤人體運動軌跡。
這一能力十分匹配智慧校園體育場景，一方面，體育運動最重要的不是結(jié)果，而是過程，因此穩(wěn)定跟蹤和清晰呈現(xiàn)十分重要；另一方面，校園體育場景遠(yuǎn)沒有金融、安防場景復(fù)雜，技術(shù)的遷移其實也是技術(shù)的向下兼容。
此外，從技術(shù)到應(yīng)用的價值轉(zhuǎn)換，不僅要從大處著眼，還需要解決許多具體而微的問題。
比如，目前的體育中考并沒有一套統(tǒng)一的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，需求零散且多種多樣，因此需要梳理出那些通用的需求；再比如面對真?zhèn)涡枨笙嗷诫s的情況，用戶調(diào)研不僅要聽其言，還要觀其行，最后再到真實場景中反復(fù)驗證。
上述戰(zhàn)略、優(yōu)勢，面對和解決的問題，可以從格靈深瞳在中國教育裝備展重點展示的四款智慧體育產(chǎn)品來看。
首先是兩款具備數(shù)據(jù)捕捉、圖像識別和呈現(xiàn)功能的產(chǎn)品。
深瞳阿瞳目體感互動系統(tǒng)的主體是格靈深瞳自研的智能雙目姿態(tài)相機，將其插到任意一款屏幕上，就能將屏幕變成一款具有交互屬性的人工智能教具。
其AR與運動的結(jié)合主打交互和娛樂，能讓學(xué)生在玩中鍛煉體能素質(zhì)，主要面向低年齡段學(xué)生的課后服務(wù)、課上自由訓(xùn)練、課間活動場景。
深瞳阿瞳目體育訓(xùn)考系統(tǒng)由傳統(tǒng)安防相機和小型前端視頻設(shè)備組成，主打高效使用，流程簡單。
可以記錄學(xué)生的運動鍛煉過程，并給出一份詳細(xì)且?guī)в锌梢暬秩疽曨l的報告，輔助教師提高教學(xué)效率。
上述兩款產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析能力，則來自于格靈深瞳內(nèi)部稱之為“AI體育大腦”的深瞳阿瞳目體育大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。
在這個平臺上，可以對學(xué)生的身體素質(zhì)、訓(xùn)練過程、考核結(jié)果等多個維度進行分析并生成分析報告。
大而觀之，可幫助老師深入教學(xué)場景、備課場景、考試場景以及教學(xué)成果回顧，剖析存在的問題；小而用之，可快速搭建一場隨堂模擬考試。
最大的看點是格靈深瞳最新發(fā)布的邊緣計算產(chǎn)品深瞳運動寶盒。
不僅能高精準(zhǔn)識別，內(nèi)置多種AI算法，支持各類算法的納管、組合，一鍵管理其他設(shè)備，還具備計算性能強、形態(tài)適應(yīng)性強、輕量化、低功耗、靈活易用等特點。
換言之，深瞳運動寶盒的核心是輸出底層算法能力。一方面，作為技術(shù)方案提供商，能同其他類型算法組合使用，幫助客戶搭建自有產(chǎn)品和方案，大家互利共贏；另一方面，作為解決方案提供商，能服務(wù)于格靈深瞳自有的解決方案。
隨著深瞳運動寶盒的推出，格靈深瞳在教育領(lǐng)域的產(chǎn)品布局，更加全面且明晰。
但不可否認(rèn)的是，當(dāng)下智慧化解決方案進入體育教育領(lǐng)域，還需解決不少難題。
如面對行業(yè)需求定制化、碎片化，長尾需求較多的特點，如何梳理出一套標(biāo)準(zhǔn)的智慧體育實施路徑；各家在商業(yè)模式上如何更加清晰；AI +教育的團隊如何快速加深行業(yè)理解的深度。
在夏鵬飛看來，接下來各家的比拼重點在三個方面：“一是系統(tǒng)上的穩(wěn)定和流程上的高效；二是保障精度的同時增加識別人員數(shù)量；三是抓住越來越多過程類評價和大范圍考核項目的機會?！?/p>
對于格靈深瞳來說，逃離表面效率的競爭，明確自身優(yōu)勢和戰(zhàn)略打法，而后源源不斷輸出造血能力，快速的迭代產(chǎn)品，才能真正走得長遠(yuǎn)。
對于產(chǎn)業(yè)來說，格靈深瞳在智慧校園體育產(chǎn)品上的探索，既是AI+智慧校園建設(shè)的一部分，也是人工智能進一步深入細(xì)分領(lǐng)域的一個證明。
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