10月14日，东北师范大学体育学院（冰雪学院）冰雪教研室“AI 赋能冰雪”系列教研活动第3期，主讲教师在外地带队参赛，因此于线上开展。

　　本期，路文平老师以《无标记视频捕捉系统在高校单板滑雪课程教学评价的应用与验证》为题作专题分享，围绕人工智能与冰雪学科教学训练的深度融合核心主题，系统阐释了AI技术赋能冰雪运动的底层逻辑、落地场景、实践路径与现实挑战，为冰雪运动专业课程与训练的智能化转型提供了全链路实践参考。

一、六大维度拆解 AI 与冰雪的深度融合

（一）理论之维：训练范式从 “经验科学” 迈向 “数据科学”

　　传统冰雪训练长期遵循“靠教练经验、靠运动员体感、靠反复试错”的“三靠”逻辑，存在精度有限、标准模糊、反馈滞后等固有局限。AI技术推动训练理论实现三重根本性转变：

　　1. 定性描述→定量刻画；

　　2. 群体统一→个体精准；

　　3. 滞后复盘→实时干预。

（二）训练之维：AI 赋能单板滑雪专项训练精细化

　　聚焦单板滑雪专项训练场景，AI 技术已落地三大核心应用：

　　· 技术动作诊断；负荷监控与疲劳评估；个性化训练方案生成。

　　· 其核心原则是 “人机协同”——AI 负责数据计算、规律挖掘、方案输出，教练负责战略判断、经验整合、心理沟通与最终决策，二者互为补充，不可替代。

（三）选材与康复：覆盖人才培养全链条的智能支撑

　　在人才培养全链条上，AI 技术向选材与康复两端延伸，构建起全周期支撑体系。

　　在智能选材方面，主要有三大方向：一是优化选材指标体系；二是开展成长潜力预测；三是实现跨项目选材，发现“被放错位置的人才”。

　　在AI康复方面，形成三大应用场景：一是损伤预警；二是精准康复评估；三是个性化康复方案。目前“未来教练”模型已将康复指导纳入功能体系。

（四）装备之维：AI 驱动国产冰雪装备研发破局

　　针对高端冰雪装备长期被国外垄断的现状，AI正成为国产装备突破的核心驱动力，主要体现在三方面：1.数据驱动仿真优化；2.个性化定制落地；3.智能装备新赛道。

　　并诠释当前学院“学训研用一体化”的独特优势，可实现新装备在校滑雪队真实雪道快速测试迭代，同时装备研发反哺教学与训练，形成良性闭环。

（五）展望与路径：机遇叠加下的现实挑战

　　当前冰雪学科智能化发展正迎来四大战略机遇：国家层面“AI+冰雪”双战略叠加的政策支持；学校“数智化改革+卓越人才培养”的战略环境支撑。

　　同时也面临三大现实挑战：复合型人才稀缺；高质量专项数据不足；融合深度有待加强，未触达运动规律层面的深度融合。

二、结语

　　技术是工具，人是主体，育人是根本，AI可以分析动作，但不能替代运动员在雪道上的汗水和坚持；AI可以生成方案，但不能替代教练对运动员的了解和关怀；AI可以优化装备，但不能替代人与装备合一的那种驾驭感。

下期预告

第4期：“AI视频助教”短道速滑技术视频分析—人工智能辅助短道速滑课堂教学

主讲人：李坚柔 博士

核心内容：

◆ AI视频分析工具用于短道速滑教学的应用背景与设计思路

◆ 从“课堂肉眼现场纠错”到“课后视频逐帧回看”：教学辅助方式的转变

◆ AI工具“视频剪辑+动作标记+学情汇总”三层应用框架

◆ AI视频工具在短道速滑课程教学、课后作业反馈中的应用前景与局限

讨论议题：AI视频分析只能标记动作，能否读懂学生身体条件差异？短道速滑课上AI与教师如何分工？

初审｜刘俊一

复审｜杨　志

终审｜刘德赢