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科技冬奥，是北京2022年冬季奥运会和冬残奥会提出的愿景，也是一直实践的理念。多个涉及基础设施建设、绿色环保、智慧服务、转播技术以及人工智能的“黑科技”项目通过研发、测试，正在冬奥会赛场上应用。这其中就包括由重庆研究院承担的，国家重点研发计划课题“全流程多角色智能交互竞训系统”。据悉，这项成果从2020年下半年起，逐步应用于国家花样滑冰、短道速滑、速度滑冰的训练和竞赛活动。

资料显示，该技术基于训练和比赛场馆特点，研制低功耗高性能边缘计算架构和分析模型，利用基于深度学习负荷预识别的连续推理任务调度方法，在保持与高性能GPU服务器同等推理精度情况下，在中低性能嵌入式芯片集群上实时运行复杂分析模型，对花样滑冰、短道速滑等冬季运动中，运动员姿态进行实时分析处理，并将分析结果与运动轨迹、成绩、训练历史等数据进行融合，可以有效解决备战训练过程中的运动参数无感自动获取等难题。

“这项技术既可以用于对多种训练中的各项运动参数进行快速获取，也可以用于便携式的临场分析。”中科院重庆绿色智能技术研究院助理研究员姚远介绍。课题主要目的，就是将冬季运动项目备战过程中的数据来源和分析手段进行优化，形成有可靠数据支撑、交互分析模型应用的系统，并与明升官网冰雪明升体育app家合作，为进一步深入分析运动表现提供支撑。

他表示，国家队备战过程中，数据分析的重点是训练学、生物力学等，但由于碎片化、维度单一、关联性较低，导致用于深度分析的数据价值有限，同时也缺乏无感的、实时的技术手段。“就算获取了一定的数据，一方面是数据不够丰富，另一方面是分析的过程需要花费科研人员较长的时间。”

“全流程多角色智能交互竞训系统“就解决了这一问题。在体能训练，专项训练中通过边缘计算方式无感地获取运动基础参数，并通过“云-边”协同方式将可穿戴设备的感知数据、体能评测的生理数据、比赛成绩数据等进行融合，形成具备整合、计算、比对、挖掘能力的系统，辅助教练、队伍科研人员在训练学等方面进行深度分析，姚远说道。

从外观上看，系统的主体就是一个长约35公分、宽约17公分、高约7公分可移动式的“盒子”，平平无奇的外表下，智能“大脑”高速接收和处理着场上发来的各项数据。“边缘计算的优势在于，可以在任何场地和场馆内架设起一个数据采集、分析、应用的‘闭环’系统。”姚远表示，该技术在研究院内牵头的工信部智能终端软件项目中，作为核心能力为多个领域的智能终端提供智能计算框架，科技冬奥也是该项目的一个重要应用示范方向。

未来，这个“盒子”将会调整为手提箱形式，并且在连接和配置方面也进行优化，在我国运动员海外训练、客场参加国外赛事时，能够不依赖场馆IT基础设施，为教练员提供随身的分析能力。在推广方面，除了进一步在我国竞技体育队伍中进行应用，团队还考虑在全民健身场地和活动中，利用技术的低成本高移动性优势，与大众体育进行更多结合。