國(guó)際體育人工智能專利技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與應(yīng)用熱點(diǎn)

路來(lái)冰 許金富 王黨生 楊少雄

關(guān)鍵詞：體育；人工智能；專利；IPC；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

人工智能技術(shù)作為第4次產(chǎn)業(yè)革命的基石，與各個(gè)行業(yè)的融合創(chuàng)新已成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新增長(zhǎng)點(diǎn)和動(dòng)力源。人工智能核心技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互等，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于體育領(lǐng)域，在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用涵蓋大眾健身、學(xué)校體育、運(yùn)動(dòng)成績(jī)提升、運(yùn)動(dòng)損傷監(jiān)測(cè)與康復(fù)、體育用品制造、體育場(chǎng)館與賽事服務(wù)等實(shí)踐場(chǎng)景。相關(guān)研究的技術(shù)熱點(diǎn)涵蓋“基于可穿戴加速度計(jì)技術(shù)的簡(jiǎn)單活動(dòng)識(shí)別與能量消耗研究”“基于可穿戴式傳感器的動(dòng)作分析與損傷防控研究”“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計(jì)算機(jī)視覺(jué)場(chǎng)景分類研究”等方向。研究應(yīng)用熱點(diǎn)則主要集中于“體質(zhì)健康促進(jìn)”“運(yùn)動(dòng)損傷防控”“運(yùn)動(dòng)能力提升”等領(lǐng)域。體育人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展離不開(kāi)專利技術(shù)的更新和滲透，最大程度地開(kāi)發(fā)和利用專利信息，轉(zhuǎn)化成可利用的專利情報(bào)，是企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)取得體育人工智能技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要保證。目前，國(guó)內(nèi)外人工智能專利研究熱點(diǎn)包括電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)識(shí)別記錄、管理類數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、基于特定模型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、機(jī)械手、數(shù)字信息傳輸、圖像處理與通信、語(yǔ)音識(shí)別、控制與調(diào)節(jié)系統(tǒng)和無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)等。其應(yīng)用領(lǐng)域則集中在智能制造、醫(yī)療服務(wù)、金融支付、智慧城市和災(zāi)害預(yù)防等領(lǐng)域，在體育領(lǐng)域的應(yīng)用深度與廣度尚淺。體育人工智能專利可以反映出各國(guó)人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的科技生產(chǎn)力，為相關(guān)技術(shù)從理論設(shè)想到落地扎根提供有力的實(shí)現(xiàn)路徑，為其傳播與擴(kuò)散構(gòu)建了現(xiàn)實(shí)的參考與借鑒樣本。基于此，利用incoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行專利信息檢索，通過(guò)分析國(guó)內(nèi)外體育人工智能專利，采用專利信息分析法與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)國(guó)際體育人工智能領(lǐng)域?qū)＠畔⒌目臻g分布、研究主體與技術(shù)熱點(diǎn)展開(kāi)分析，并以可視化的形式對(duì)結(jié)果予以呈現(xiàn)。通過(guò)探究相關(guān)專利技術(shù)的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)，挖掘有價(jià)值的情報(bào)信息為我國(guó)體育人工智能技術(shù)的發(fā)展提供理論與實(shí)踐支撐。

1數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)庫(kù)選擇

本文研究的數(shù)據(jù)來(lái)自incoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù)（旗艦版），其是由科睿唯安旗下的中國(guó)獨(dú)資子公司——北京合享智慧科技有限公司開(kāi)發(fā)。incoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù)是全球首個(gè)可以用中文進(jìn)行檢索和瀏覽全球?qū)＠畔⒌目萍紕?chuàng)新情報(bào)平臺(tái)，涵蓋DII數(shù)據(jù)庫(kù)等在內(nèi)的國(guó)際相關(guān)主流專利數(shù)據(jù)庫(kù)，收錄了全球120多個(gè)國(guó)家的1.58億多條專利數(shù)據(jù)，字段完善，質(zhì)量較高。

1.2檢索策略與數(shù)據(jù)處理

選取incoPat數(shù)據(jù)庫(kù)中的“技術(shù)檢索”模塊，此檢索方式可以全面查詢一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的專利。在對(duì)“體育”搜索詞的選取中，為全面了解國(guó)際體育人工智能專利分布情況，充分拓展“體育”的概念，加入夏、冬季奧林匹克運(yùn)動(dòng)會(huì)的各大項(xiàng)運(yùn)動(dòng)名稱，同時(shí)根據(jù)前期文獻(xiàn)調(diào)研，加入“運(yùn)動(dòng)鞋”“運(yùn)動(dòng)器材”“健身器材”等相關(guān)詞匯。在“人工智能”擴(kuò)展搜索詞的選取中，綜合技術(shù)行業(yè)研究公司Venture Scanner對(duì)人工智能領(lǐng)域的分類以及根據(jù)2020年《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》中人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)的相關(guān)規(guī)定，篩選出了與體育領(lǐng)域結(jié)合較為緊密的“深度學(xué)習(xí)”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”“人機(jī)交互”“智能機(jī)器人”等人工智能領(lǐng)域相關(guān)術(shù)語(yǔ)作為一級(jí)檢索詞。同時(shí)，在“關(guān)鍵詞工具”檢索模塊推薦的相似關(guān)鍵詞中，選取各檢索詞的相近關(guān)鍵詞，如“機(jī)器學(xué)習(xí)”添加“隨機(jī)森林算法”“決策樹(shù)模型”等，“深度學(xué)習(xí)”增加“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”等。incoPat數(shù)據(jù)庫(kù)可以自動(dòng)翻譯漢譯英檢索詞，最終確定檢索式（簡(jiǎn)化）為TIAB=（“體育”or“健身”or“足球”or“籃球”……）and TIAB=（“人工智能”or“深度學(xué)習(xí)”or“機(jī)器學(xué)習(xí)”or“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”or“人機(jī)交互”or“智能機(jī)器人”or“隨機(jī)森林算法”or“決策樹(shù)模型”or“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”or“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”等，完整檢索式可向作者索取）。全球人工智能從2000年開(kāi)始進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段，同時(shí)相關(guān)專利及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提上日程，人工智能得以迅速發(fā)展。因此，以專利申請(qǐng)日為節(jié)點(diǎn)，選取2000年1月1日-2022年12月31日全球人工智能專利的截面數(shù)據(jù)，得到了3981條專利，對(duì)專利申請(qǐng)?zhí)栠M(jìn)行去重合并后，排除質(zhì)量較低的外觀專利，最終得到3365件專利（不含同族專利）作為本研究的數(shù)據(jù)集。

1.3研究方法

專利信息分析法又稱專利分析法，是指對(duì)有關(guān)的專利文獻(xiàn)進(jìn)行篩選、統(tǒng)計(jì)、分析使之轉(zhuǎn)化成可利用信息的方法。本文對(duì)收集整理專利文獻(xiàn)的時(shí)空特征信息、發(fā)明人合作信息與專利技術(shù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，旨在明晰國(guó)際體育人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢(shì)。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是研究個(gè)體之間相互關(guān)系的方法，利用構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)可以直觀展示個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的位置節(jié)點(diǎn)和整體結(jié)構(gòu)。本文采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法進(jìn)行專利情報(bào)分析，利用UCINET 6.0軟件導(dǎo)人計(jì)算出的共現(xiàn)矩陣，繪制可視化圖譜對(duì)專利信息進(jìn)行中心度分析、“核心一邊緣”分析與聚類分析。

2體育人工智能專利技術(shù)發(fā)展與演化分析

2.1體育人工智能專利技術(shù)的時(shí)間特征

專利的申請(qǐng)數(shù)量與公開(kāi)數(shù)量是反映專利時(shí)間特征的重要觀察指標(biāo)。申請(qǐng)數(shù)量不僅反映了地區(qū)的科技原始創(chuàng)新能力，而且能折射出這些成果的市場(chǎng)應(yīng)用潛能。而專利經(jīng)過(guò)公開(kāi)，專利權(quán)人為其投資獲得了回報(bào)，專利權(quán)的界限得以劃定。目前在大多數(shù)國(guó)家（包括中國(guó)）采用“早期公開(kāi)、延遲審查”的專利制度，專利公開(kāi)和專利申請(qǐng)相比存在時(shí)間滯后，一般發(fā)明專利在申請(qǐng)后3～18個(gè)月公開(kāi)，實(shí)用新型專利在申請(qǐng)后1～15個(gè)月公開(kāi)。從圖1可以看出，專利的申請(qǐng)與公開(kāi)趨勢(shì)的增長(zhǎng)曲線基本吻合，2000-2015年處于平穩(wěn)增長(zhǎng)期，年申請(qǐng)與公開(kāi)專利數(shù)量均在100項(xiàng)以下。而2016-2022年處于快速上升期，年申請(qǐng)與公開(kāi)專利數(shù)量均高于100項(xiàng)。值得注意的是，2019年起人工智能專利的申請(qǐng)數(shù)量有所放緩。分析原因，與新冠疫情等影響因素下國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易環(huán)境的變化、各國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策的變化有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)。中國(guó)作為專利申請(qǐng)大國(guó)，自2019年起，武漢、東莞、深圳等地市開(kāi)始全面停止對(duì)國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)階段的資助，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局也在2021年6月底前全面取消各級(jí)專利申請(qǐng)階段的資助，同時(shí)我國(guó)各級(jí)知識(shí)產(chǎn)權(quán)局也在重點(diǎn)篩查非正常申請(qǐng)專利的有效性與規(guī)范性。而從國(guó)際體育人工智能專利的公開(kāi)趨勢(shì)可以看出，近年來(lái)體育人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍逐步擴(kuò)大，對(duì)專利技術(shù)的需求正處在快速上升的狀態(tài)。

2.2體育人工智能專利技術(shù)的空間特征

2.2.1申請(qǐng)人國(guó)別與優(yōu)先權(quán)國(guó)別特征

在體育人工智能專利的空間特征方面，各國(guó)專利的申請(qǐng)數(shù)量可以反映出相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域在各國(guó)的關(guān)注熱度。《中華人民共和國(guó)專利法》與《國(guó)際專利公約》均規(guī)定：專利申請(qǐng)人首先在其所在國(guó)申請(qǐng)專利，在規(guī)定時(shí)限內(nèi)可以利用優(yōu)先權(quán)申請(qǐng)國(guó)外專利。專利的本國(guó)優(yōu)先權(quán)分布可以反映該國(guó)對(duì)相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)的重視與深入程度，以及該領(lǐng)域各國(guó)的專利產(chǎn)出情況。數(shù)據(jù)顯示，隨著我國(guó)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展以及對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)的不斷加強(qiáng)，加之政府相關(guān)政策的支持，自2015年起，我國(guó)的體育人工智能專利的申請(qǐng)數(shù)量增幅迅速上漲，且漲幅遠(yuǎn)超美國(guó)，截至2022年底，共計(jì)申請(qǐng)1386（項(xiàng)／次）專利，位居全球首位，占到全球總量的41.2%，美國(guó)以546項(xiàng)居第2位，占比16.2%，第3～5名依次為韓國(guó)、日本、印度。排在前4位的國(guó)家申請(qǐng)數(shù)量占到91.6%，說(shuō)明研究熱點(diǎn)國(guó)家較為集中。而在體育人工智能技術(shù)的優(yōu)先權(quán)國(guó)分布中，美國(guó)作為科技強(qiáng)國(guó)和傳統(tǒng)的體育強(qiáng)國(guó)，其在體育人工智能技術(shù)方面的研發(fā)實(shí)力最為強(qiáng)勁，擁有486項(xiàng)本國(guó)優(yōu)先權(quán)專利，居全球首位，占所有專利的14.4%，韓國(guó)排在第2位，共有108項(xiàng)，占比3.2%，而我國(guó)排名第3位，僅有79項(xiàng)專利，占比2.3%，第3～5名依次為日本、愛(ài)爾蘭、英國(guó)。對(duì)比2組數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，我國(guó)的專利申請(qǐng)量高于世界第一，但本國(guó)優(yōu)先權(quán)的專利數(shù)量卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國(guó)，表明我國(guó)體育人工智能專利的技術(shù)含量、市場(chǎng)價(jià)值與競(jìng)爭(zhēng)力與世界一流水平還存在一定差距，需要引起相關(guān)專利發(fā)明人的高度重視。進(jìn)一步分析不同國(guó)家的本國(guó)優(yōu)先權(quán)專利與本國(guó)申請(qǐng)人專利數(shù)量的比重，發(fā)現(xiàn)雖然我國(guó)的本國(guó)優(yōu)先權(quán)專利數(shù)量位于全球第3位，但與本國(guó)申請(qǐng)人專利數(shù)量的比值僅排在第15位，表明雖然我國(guó)體育人工智能技術(shù)發(fā)展的熱度很高，但“精品率”較低，專利申請(qǐng)中的公共資源浪費(fèi)情況較為突出，大大影響了我國(guó)相關(guān)技術(shù)的國(guó)際影響力與認(rèn)可度。分析原因，在目前我國(guó)體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)程中，人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景與市場(chǎng)需求有限是重要因素之一，此外也與相關(guān)底層技術(shù)投資不足、人才儲(chǔ)備落后、計(jì)算資源不足、技術(shù)與設(shè)備應(yīng)用成本較高等現(xiàn)實(shí)狀況有關(guān)。此外，專利制度的不完善也導(dǎo)致國(guó)內(nèi)在體育人工智能專利申請(qǐng)、審查等過(guò)程中都存在較大的漏洞。企業(yè)或個(gè)人作為申請(qǐng)人為了獲取財(cái)政補(bǔ)貼或崗位晉升等現(xiàn)實(shí)利益，大量申請(qǐng)技術(shù)含量與市場(chǎng)價(jià)值較低的專利，也是造成目前我國(guó)相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)量居高不下但質(zhì)量較低的重要原因。

2.2.2專利發(fā)明人特征

專利發(fā)明人的數(shù)量以及合作能力在一定程度上反映了發(fā)明人所在企事業(yè)團(tuán)體的技術(shù)創(chuàng)新能力，聯(lián)系緊密的合作網(wǎng)絡(luò)更有利于知識(shí)的傳播與共享。因而從體育人工智能專利數(shù)據(jù)中提取發(fā)明人進(jìn)行關(guān)鍵詞頻次統(tǒng)計(jì)，為更加清晰地顯示網(wǎng)絡(luò)的核心結(jié)構(gòu)，選取合作次數(shù)≥2次的發(fā)明人建立共現(xiàn)矩陣構(gòu)建合作網(wǎng)絡(luò)圖譜（見(jiàn)圖2），圖中連線的粗細(xì)程度表示合作的緊密度。專利發(fā)明人頻次前3位的分別是安徽寰智信息科技股份有限公司的劉思楊、王略志、陳擁權(quán)，頻次均為24，第4位為同公司的胡羽中豪，頻次為22，來(lái)自愛(ài)爾蘭的Mooney Francis以16次排名第5位。此外，度中心性（degree

centrality）是在網(wǎng)絡(luò)分析中刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)中心性的最直接度量指標(biāo)，節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度越大就意味著這個(gè)節(jié)點(diǎn)的度中心性越高，該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中就越重要。而節(jié)點(diǎn)的中間中心度（between centrality），則表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)于其他信息傳播控制作用的大小，即其他信息想要實(shí)現(xiàn)相互傳達(dá)，在多大程度上要依賴該節(jié)點(diǎn)。分析全部3730名發(fā)明人（含共同發(fā)明人）的度中心度與中間中心度分析發(fā)現(xiàn)，陳擁權(quán)、王略志、劉思楊在合作網(wǎng)絡(luò)中的重要性最高，專利主要涉及基于人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的體育訓(xùn)練輔助設(shè)備。而北京工業(yè)大學(xué)的楊洲中間中心度最高，表明其是相關(guān)專利群中最直接的參與者，相關(guān)發(fā)明人對(duì)其有重要的依賴作用，專利方向主要涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人體姿態(tài)識(shí)別等領(lǐng)域（見(jiàn)表1）。

2.2.3專利權(quán)人特征

專利權(quán)人是指對(duì)某項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造依法律規(guī)定或合同約定享有專利申請(qǐng)權(quán)的人。近年來(lái)在我國(guó)的專利申請(qǐng)中，職務(wù)申請(qǐng)占比在80%左右，其申請(qǐng)專利的權(quán)利歸單位，單位作為專利權(quán)人有權(quán)占有、使用、處分其專利。從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上講，專利作為無(wú)形商品，其價(jià)值體現(xiàn)在專利給權(quán)利人帶來(lái)的利益大小。從表2可以看出，成立于2011年，總部位于蕪湖的安徽寰智信息科技股份有限公司作為專利權(quán)人的體育人工智能專利數(shù)量最多，達(dá)到了24項(xiàng)，致力于開(kāi)發(fā)不同運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的訓(xùn)練輔助設(shè)備，但其中20項(xiàng)為實(shí)用新型專利且基本處于失效狀態(tài)，專利技術(shù)的可持續(xù)應(yīng)用能力有待提升。華為技術(shù)有限公司以17項(xiàng)發(fā)明專利位居次席，近年來(lái)華為公司大力發(fā)展人工智能芯片領(lǐng)域，打造出完全自主可控的人工智能芯片生態(tài)體系，并在此基礎(chǔ)上向體育產(chǎn)業(yè)進(jìn)軍，研發(fā)基于各種運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的智能電子識(shí)別設(shè)備。如：在健身場(chǎng)景中為保障目標(biāo)用戶鎖定的準(zhǔn)確性，通過(guò)移動(dòng)通訊與無(wú)線通訊模塊結(jié)合用戶可穿戴智能設(shè)備采集的數(shù)據(jù)對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行識(shí)別，提升用戶的運(yùn)動(dòng)體驗(yàn)。但其發(fā)明專利多在2020年后申請(qǐng)，處于“審中”階段，相關(guān)技術(shù)的實(shí)質(zhì)應(yīng)用還沒(méi)有大范圍展開(kāi)。北京理工大學(xué)作為專利權(quán)人同樣擁有17項(xiàng)發(fā)明專利，該學(xué)校于2018年成立了人工智能研究院，布局人工智能創(chuàng)新平臺(tái)，同時(shí)立足于計(jì)算機(jī)科學(xué)這一傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)學(xué)科，于2019年成立人工智能本科專業(yè)，力爭(zhēng)成為我國(guó)人工智能技術(shù)領(lǐng)軍人才的搖籃。來(lái)自美國(guó)的Todd Martin以14項(xiàng)發(fā)明專利位居第4位，技術(shù)方向涵蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域。來(lái)自愛(ài)爾蘭的MooneyFrancis主要致力于研發(fā)針對(duì)高爾夫動(dòng)作的智能識(shí)別技術(shù)，專利數(shù)量位居第5位。專利權(quán)人數(shù)量排在第6～10位的依次為STARTS LLC、耐克集團(tuán)、北京工業(yè)大學(xué)、新華智云科技有限公司以及印度昌迪加爾大學(xué)。

2.3體育人工智能專利技術(shù)構(gòu)成要素分析

IPC分類號(hào)能夠表現(xiàn)專利的主要技術(shù)特征，代表著產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的不同專利技術(shù)，是目前國(guó)際通用的專利分類方法，可發(fā)現(xiàn)所屬領(lǐng)域?qū)＠募夹g(shù)構(gòu)成及當(dāng)前主要?jiǎng)?chuàng)新機(jī)構(gòu)關(guān)注的技術(shù)焦點(diǎn)。

2.3.1IPC分類的范圍及頻次分析

在體育人工智能專利IPC分類號(hào)（小組）頻次前10位中，A63B（體育鍛煉、體操、游泳、爬山或擊劍用的器械，球類，訓(xùn)練器械）占據(jù)6項(xiàng)，表明體育人工智能的技術(shù)熱點(diǎn)是體育器材器械的創(chuàng)新應(yīng)用。G06K（數(shù)據(jù)識(shí)別，數(shù)據(jù)表示，記錄載體，記錄載體的處理）與G06N（基于特定計(jì)算模型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)）各占2項(xiàng)，說(shuō)明體育人工智能技術(shù)離不開(kāi)各種智能算法，仍以深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等相關(guān)理論模型為應(yīng)用基礎(chǔ)。在前10位高頻IPC的最高被引專利的優(yōu)先權(quán)國(guó)別中，美國(guó)占據(jù)8席，中國(guó)與加拿大各占1席，再結(jié)合專利被引證次數(shù)進(jìn)一步印證了我國(guó)在體育人工智能技術(shù)的質(zhì)量和受關(guān)注程度上與世界領(lǐng)先水平還有一定差距，表3列出了前5位IPC分類號(hào)的詳細(xì)信息。為了進(jìn)一步識(shí)別體育人工智能專利的技術(shù)形象感知，分析聚類結(jié)構(gòu)構(gòu)成，分別將IPC分類號(hào)（小組）頻次前100位序號(hào)和頻數(shù)作為變量進(jìn)行曲線擬合，發(fā)現(xiàn)高頻IPC分類號(hào)符合冪指數(shù)分布，且模擬方程判定系數(shù)R2值為0.9765，同時(shí)測(cè)得全部IPC分類號(hào)的R2值為0.9547，擬合優(yōu)度很高。根據(jù)長(zhǎng)尾理論可推斷出，IPC分類號(hào)詞頻分布呈明顯的“長(zhǎng)尾”分布特征，體育人工智能技術(shù)形象感知由核心形象和邊緣形象構(gòu)成，其中擬合曲線頭部的高頻IPC分類號(hào)屬于核心技術(shù)，而長(zhǎng)尾詞則被視為是體育人工智能的邊緣技術(shù)形象。

2.3.2IPC分類號(hào)關(guān)聯(lián)性分析

當(dāng)一個(gè)專利對(duì)應(yīng)多個(gè)IPC分類號(hào)且這些IPC屬于不同技術(shù)領(lǐng)域，稱之為IPC共生現(xiàn)象。通過(guò)分析IPC分類號(hào)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)共生頻率高的技術(shù)熱點(diǎn)或共生頻率極低的技術(shù)冷點(diǎn)，對(duì)于探索新的研發(fā)方向以及拓展技術(shù)的遷移途徑有重要意義。

到2022年底，體育人工智能專利中的IPC分類號(hào)（小組）共有1692種，因而建立1692x1692的共現(xiàn)矩陣，選取共現(xiàn)頻次數(shù)量前100的IPC分類號(hào)（小組）。結(jié)合IPC技術(shù)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行K-cores分析，并以Fitness值最小化、圖譜可視最優(yōu)化為原則，經(jīng)過(guò)反復(fù)配比，得到子群（n）=5，生成圖3，節(jié)點(diǎn)大小以度中一心性表示。其中，度中心性最高前5位依次為G06K9/00、G06K9/62、A63871/06、G06N3/08、G06N3/04。圖中重要節(jié)點(diǎn)周圍形成了一層或多層子群，連接線條的粗細(xì)代表IPC分類號(hào)共現(xiàn)頻次的高低。圖3的5個(gè)子群可概括為4個(gè)層次：核心層、次核心層、過(guò)渡層與邊緣層。通過(guò)Ucinet6.0軟件對(duì)各子群的顏色進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)識(shí)，再結(jié)合Root cm6軟件分析各子群IPC分類號(hào)的技術(shù)術(shù)語(yǔ)最終提煉出：I（核心層）用于圖像學(xué)習(xí)的校準(zhǔn)與復(fù)原；Ⅱ（次核心層）用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)檢索與分析；Ⅲ（過(guò)渡層）用于運(yùn)動(dòng)鍛煉學(xué)習(xí)與監(jiān)測(cè)；Ⅳ（邊緣層）用于系統(tǒng)應(yīng)用與管理；V（邊緣層）用于機(jī)械手程序模型控制。

計(jì)算全部IPC分類號(hào)的度中心性與中間中心性（見(jiàn)表4），也與圖4高中心性的IPC分類號(hào)基本吻合。從中心性值可以看出A63871/06（比賽或運(yùn)動(dòng)員用的指示裝置或記分裝置）是體育人工智能領(lǐng)域影響力最大的專利技術(shù)，各項(xiàng)技術(shù)與其聯(lián)系最為緊密。而G06K9/00（用于閱讀或識(shí)別印刷或書(shū)寫字符，用于識(shí)別圖形）是各項(xiàng)技術(shù)最重要的連接中介，其他體育人工智能技術(shù)對(duì)其有較強(qiáng)的依賴作用。

3體育人工智能專利技術(shù)分布熱點(diǎn)領(lǐng)域分析

通過(guò)incoPat數(shù)據(jù)庫(kù)中自帶的“聚類一地圖”功能，可以對(duì)3365項(xiàng)體育人工智能專利權(quán)利要求內(nèi)容熱點(diǎn)進(jìn)行可視化聚類，得到圖4。可以看出，熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容熱度從高到低依次為“圖像識(shí)別”“生物力學(xué)”“體育比賽”“自動(dòng)識(shí)別”“智能乒乓球”，這也與圖3析出IPC分類號(hào)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與技術(shù)術(shù)語(yǔ)信息相呼應(yīng)，在此基礎(chǔ)上結(jié)合前期研究基礎(chǔ)得到以下5大國(guó)際體育人工智能專利技術(shù)研究熱點(diǎn)范圍。

3.1子群I：核心層為“圖像識(shí)別”

此技術(shù)領(lǐng)域的代表IPC分類號(hào)有G06K9/00、G06K9/62、G06N3/08等。IPC核心技術(shù)術(shù)語(yǔ)為“圖像學(xué)習(xí)的校準(zhǔn)與復(fù)原”，主要應(yīng)用于為基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的體能與技戰(zhàn)術(shù)的識(shí)別與預(yù)測(cè)。通常一項(xiàng)專利技術(shù)被后者引證次數(shù)越多，表明專利的技術(shù)價(jià)值越大。在高被引且處于有效狀態(tài)的專利中，公開(kāi)于2010年的專利“Camera-based tracking and positiondetermination for sporting events”被引證高達(dá)486次，此技術(shù)基于紅外視頻跟蹤系統(tǒng)、激光雷達(dá)定位系統(tǒng)和數(shù)字信號(hào)處理（DSP）圖像處理技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)體育比賽中球員行為的精準(zhǔn)識(shí)別。典型案例如NBA金州勇士隊(duì)使用的智能籃球比賽分析系統(tǒng)“SportV”，可實(shí)時(shí)分析球員的運(yùn)球、傳球、與隊(duì)友的間距以及在比賽中的跑動(dòng)距離等比賽數(shù)據(jù)。被引頻次第2位的“Portable wireless mobile device motioncapture data mlning system and method”基于高爾夫運(yùn)動(dòng)開(kāi)發(fā)了便攜式無(wú)線運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，可以在移動(dòng)設(shè)備上實(shí)時(shí)顯示運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。我國(guó)的相關(guān)高被引專利中，深圳先進(jìn)技術(shù)研究院與山東泰山體育產(chǎn)業(yè)投資有限公司共同申請(qǐng)的專利“一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的虛擬體育系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法”，通過(guò)虛擬模塊對(duì)運(yùn)動(dòng)視頻進(jìn)行處理，大大降低了技術(shù)成本，可應(yīng)用于居民的日常鍛煉場(chǎng)景并具有良好的實(shí)時(shí)性和擴(kuò)展能力。

此類專利技術(shù)目前已廣泛應(yīng)用于大眾健身與競(jìng)技體育領(lǐng)域，如基于深度學(xué)習(xí)的籃球視頻分析方案——“Standz basketball”已應(yīng)用于商業(yè)智能籃球場(chǎng)，此應(yīng)用APP已可以在中國(guó)iTunes市場(chǎng)下載。在競(jìng)技體育中，此領(lǐng)域?qū)＠膽?yīng)用范圍包括通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)籃球比賽中對(duì)手的跑動(dòng)位置數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估與戰(zhàn)術(shù)推薦，還能對(duì)手球比賽中對(duì)手的戰(zhàn)術(shù)行為與射門方向進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)，為教練提供決策支持。相關(guān)研究也證實(shí)，NBA及美國(guó)職業(yè)橄欖球大聯(lián)盟的智能場(chǎng)館系統(tǒng)是推動(dòng)數(shù)據(jù)收集和使用、促進(jìn)運(yùn)動(dòng)員取得優(yōu)異運(yùn)動(dòng)成績(jī)的重要工具。此外，在算法提升方面，近年來(lái)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的技術(shù)優(yōu)勢(shì)逐漸受到重視，該方法對(duì)運(yùn)動(dòng)視頻關(guān)鍵幀的提取能力顯著優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，已實(shí)現(xiàn)對(duì)游泳和網(wǎng)球動(dòng)作的高效識(shí)別。

3.2子群II：次核心層為“生物力學(xué)”

此技術(shù)領(lǐng)域具有代表性的IPC分類號(hào)有A63871/06、A63869/00、A63824/00等，其核心技術(shù)術(shù)語(yǔ)為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)檢索分析”，主要應(yīng)用場(chǎng)景為基于可穿戴式傳感器的動(dòng)作分析與損傷防控。于2006年公開(kāi)，被引證達(dá)601次的專利“Apparatus，sys-tems， and methods for gathering and processing bio-metric and biome chanical data”提供了用于測(cè)量和分析身體運(yùn)動(dòng)情況的技術(shù)模塊，并開(kāi)發(fā)了傳送系統(tǒng)與裝置。被引次數(shù)位列次席的專利“Intelligentmotion capture element”開(kāi)發(fā)了基于慣性測(cè)量單元（IMU）的智能運(yùn)動(dòng)捕捉元件，可進(jìn)一步優(yōu)化特定運(yùn)動(dòng)設(shè)備的傳感器性能，高效并精準(zhǔn)地進(jìn)行數(shù)據(jù)捕獲。我國(guó)的相關(guān)高被引專利“一種運(yùn)動(dòng)綜合監(jiān)控系統(tǒng)及其方法”可幫助運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練或比賽中，通過(guò)IMU自動(dòng)實(shí)時(shí)采集并記錄運(yùn)動(dòng)員多部位的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)數(shù)據(jù)及人體負(fù)荷數(shù)據(jù)，并利用人工智能相關(guān)算法進(jìn)行多維度實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)與綜合分析。

IMU的用途多種多樣，涵蓋運(yùn)動(dòng)方式與頻率的檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)誤差的識(shí)碰撞過(guò)程中力量的評(píng)估。應(yīng)用實(shí)例如基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的IMU可以通過(guò)結(jié)合肌電數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)下肢力量，用以改善人體步態(tài)動(dòng)作，作為評(píng)價(jià)運(yùn)動(dòng)成績(jī)或康復(fù)情況的定量指標(biāo)。在具體運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的應(yīng)用中，橄欖球與足球等對(duì)抗項(xiàng)目的運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練與比賽中可通過(guò)穿戴具有聲學(xué)反饋功能的IMU傳感器監(jiān)測(cè)頭部的撞擊過(guò)程，能有效降低頭部撞擊損傷的出現(xiàn)概率。IMU還能跟蹤和區(qū)分肩部運(yùn)動(dòng)姿勢(shì)，預(yù)防在棒球投擲和排球發(fā)球時(shí)肩部和肘部過(guò)度使用帶來(lái)的傷病。在技術(shù)動(dòng)作分析方面，IMU傳感器能夠以90%的準(zhǔn)確率識(shí)別網(wǎng)球擊球動(dòng)作，精度比傳統(tǒng)加速度計(jì)高10%。在高爾夫揮桿訓(xùn)練中，當(dāng)IMU傳感器的采樣頻率在30Hz以上時(shí)，該模型對(duì)腕關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度的識(shí)別有良好的可靠性。此外，基于IMU技術(shù)的移動(dòng)設(shè)備還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)排球扣球與攔網(wǎng)跳躍高度的精準(zhǔn)測(cè)量。

3.3子群III：過(guò)渡層為“體育比賽”

此技術(shù)領(lǐng)域的代表性IPC分類號(hào)包括G06N20/00、A63824/00、A6IB5/00等，核心技術(shù)術(shù)語(yǔ)為“運(yùn)動(dòng)鍛煉學(xué)習(xí)與監(jiān)測(cè)”，主要應(yīng)用場(chǎng)景為基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的技能反饋與評(píng)價(jià)裁決。高被引專利“Trajectory detection and feedback system”設(shè)計(jì)了一種運(yùn)動(dòng)軌跡檢測(cè)和反饋系統(tǒng)，可檢測(cè)與分析飛行中的移動(dòng)物體，并可以通過(guò)聲音與視頻的方式實(shí)時(shí)反饋給觀察者，如籃球的進(jìn)框角度或速度。通過(guò)對(duì)比專利被引次數(shù)發(fā)現(xiàn)，相較于其他子群，我國(guó)在此領(lǐng)域的專利技術(shù)影響力相對(duì)較高。北京天天樂(lè)動(dòng)科技有限公司開(kāi)發(fā)的“基于機(jī)器視覺(jué)的球類智能機(jī)器人教練和裁判系統(tǒng)”，能夠在足球比賽中輔助裁判員對(duì)球類軌跡進(jìn)行精準(zhǔn)判斷，同時(shí)對(duì)日常訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析也更加精準(zhǔn)。上海體育學(xué)院（現(xiàn)為上海體育大學(xué)）開(kāi)發(fā)的“基于視頻識(shí)別的乒乓球發(fā)球裁判輔助系統(tǒng)及其檢測(cè)方法”可用于計(jì)算乒乓球運(yùn)動(dòng)員發(fā)球的拋球高度和角度，判定其發(fā)球是否違例，為裁判員的判罰提供精準(zhǔn)依據(jù)。

此領(lǐng)域技術(shù)成果也較為豐富，在技能反饋研究中如基于人工智能的網(wǎng)球?qū)崟r(shí)反饋系統(tǒng)可以對(duì)運(yùn)動(dòng)員揮拍的穩(wěn)定性與精確性進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。No-vatchkov等運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能建模方法，將旋轉(zhuǎn)編碼器安裝在負(fù)重訓(xùn)練器械上，可以使運(yùn)動(dòng)員與教練員對(duì)練習(xí)情況進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估。在體育競(jìng)賽與學(xué)校體育評(píng)價(jià)應(yīng)用領(lǐng)域，Lv等將支持向量機(jī)的高精度分類性能與遺傳算法的魯棒性相結(jié)合，建立了針對(duì)青少年健美操技能評(píng)價(jià)的定量模型。而通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模擬排球?qū)＜业慕虒W(xué)經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建排球技能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型，可以為學(xué)校體育課堂提供科學(xué)的考核評(píng)分依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，Bai進(jìn)一步完善了基于人工智能專家決策系統(tǒng)的體育教學(xué)智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)。在職業(yè)體育賽場(chǎng)，基于分類決策樹(shù)模型的人工智能電子裁判，在網(wǎng)球比賽中的應(yīng)用分析更易被運(yùn)動(dòng)員和觀眾認(rèn)可，運(yùn)動(dòng)員對(duì)比賽公平性的感知提高了約55%。此外，索尼旗下的鷹眼系統(tǒng)（hawk-eye innovations）、美國(guó)職業(yè)棒球聯(lián)盟的Statcast系統(tǒng)、卡塔爾世界杯中的半自動(dòng)越位判罰技術(shù)（SAOT）等都是人工智能專利技術(shù)應(yīng)用的成功范例。

3.4子群IV&V：邊緣層為“自動(dòng)識(shí)別”與“智能乒乓球”

此技術(shù)領(lǐng)域的代表性IPC分類號(hào)包括G06N3/02、G06F17/30、A63869/40等，其核心技術(shù)術(shù)語(yǔ)為“系統(tǒng)應(yīng)用與管理”與“機(jī)械手程序模型控制”，主要應(yīng)用場(chǎng)景為智能體育器械與智能體育機(jī)器人的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用。在“自動(dòng)識(shí)別”聚類中，高被引專利“Automatic collecting system of golf ball using the col-lecting robot”開(kāi)發(fā)了一種基于人工智能技術(shù)的高爾夫無(wú)人供球系統(tǒng)。湖南優(yōu)冠體育材料有限公司研發(fā)的“一種人工智能足球”，設(shè)計(jì)了一種智能足球，通過(guò)對(duì)信號(hào)的數(shù)字化處理，能夠更快速地分析出足球的運(yùn)動(dòng)軌跡。“人工智能保齡排瓶機(jī)械手”可以根據(jù)球手指令，隨時(shí)選擇1～10個(gè)瓶的各種排列組合，有利于專業(yè)球手提高訓(xùn)練效率。而“智能乒乓球”聚類中，則是對(duì)“自動(dòng)識(shí)別”聚類中技術(shù)的擴(kuò)展與升級(jí)，即智能機(jī)械逐漸升級(jí)發(fā)展為智能機(jī)器人。如成都理工大學(xué)開(kāi)發(fā)的“一種機(jī)器視覺(jué)的網(wǎng)球自動(dòng)撿球機(jī)器人”，廣州大學(xué)開(kāi)發(fā)的“一種能自動(dòng)發(fā)射乒乓球的智能機(jī)器人”，山東科技大學(xué)開(kāi)發(fā)的“一種羽毛球擊發(fā)球機(jī)器人”等，都可以為業(yè)余愛(ài)好者提供簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)技能練習(xí)輔助。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，催化了智能機(jī)器人技術(shù)的革新與發(fā)展。機(jī)器人正在逐步幫助人們進(jìn)行體育鍛煉，智能機(jī)器人在國(guó)際體育應(yīng)用領(lǐng)域扮演著越來(lái)越多的重要角色，如技能學(xué)習(xí)反饋、運(yùn)動(dòng)競(jìng)賽服務(wù)、同場(chǎng)競(jìng)技對(duì)抗、運(yùn)動(dòng)康復(fù)治療、運(yùn)動(dòng)健身陪伴等。體育機(jī)器人形態(tài)已從最初的基于仿生學(xué)原理的機(jī)械手升級(jí)到了全自動(dòng)仿人機(jī)器人，技術(shù)操作層面從最初的人工機(jī)械操控發(fā)展到了如今的無(wú)刷電機(jī)的PID控制、交叉耦合控制、自適應(yīng)控制等。隨著智能機(jī)器人相關(guān)專利技術(shù)的逐漸成熟，在體育與科技不斷融合的大環(huán)境下，在體育倫理的準(zhǔn)則框架下，體育智能機(jī)器人將越來(lái)越多地參與人類的體育活動(dòng)。代替人類完成紛繁的體育賽事服務(wù)任務(wù)，也為不同年齡、不同運(yùn)動(dòng)水平、不同身體狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)員和運(yùn)動(dòng)愛(ài)好者提供更高效、更精準(zhǔn)的保障服務(wù)。

4主要結(jié)論

（1）通過(guò)對(duì)2000-2022年的3 365件國(guó)際體育領(lǐng)域的人工智能技術(shù)專利進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)專利的申請(qǐng)與公開(kāi)趨勢(shì)的增長(zhǎng)曲線基本吻合。2000-2011年處于平穩(wěn)增長(zhǎng)期，2012-2022年處于快速上升期。從2019年起體育人工智能專利申請(qǐng)趨勢(shì)逐漸放緩，這與近年來(lái)新冠疫情對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易形勢(shì)的影響、投資環(huán)境的變化以及政府相關(guān)部門對(duì)專利申請(qǐng)環(huán)境的凈化密不可分。

（2）中國(guó)作為目前體育人工智能專利方面最大的申請(qǐng)國(guó)，以1386項(xiàng)專利高居首位。美國(guó)位居次席。雖然我國(guó)的相關(guān)專利關(guān)注與申請(qǐng)熱度較高，但技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力與市場(chǎng)價(jià)值以及專利申請(qǐng)的公共資源利用效率需要進(jìn)一步提升。在專利發(fā)明人合作網(wǎng)絡(luò)中，專利申請(qǐng)頻次與專利網(wǎng)絡(luò)重要性最高的發(fā)明人均來(lái)自安徽寰智信息科技股份有限公司，主要涉及基于人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的體育訓(xùn)練輔助設(shè)備。北京工業(yè)大學(xué)的楊洲在各發(fā)明人中具有最明顯的中介作用。此外，安徽寰智信息科技股份有限公司、華為技術(shù)有限公司與北京理工大學(xué)作為專利權(quán)人的體育人工智能專利數(shù)量排在前3位。

（3）從IPC分類來(lái)看，國(guó)際體育人工智能專利技術(shù)主要集中在G（物理）、A（人類生活必須）2部，輔以少量B（作業(yè)；運(yùn)輸）與H（電學(xué)）。IPC分類號(hào)（小組）頻次分布集中在A63B、G06K與G06N等小類中。同時(shí)IPC分類號(hào)分布符合“核心一邊緣”特征，依據(jù)其技術(shù)術(shù)語(yǔ)可分為：I（核心層）用于圖像學(xué)習(xí)的校準(zhǔn)與復(fù)原；Ⅱ（次核心層）用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)檢索與分析；Ⅲ（過(guò)渡層）用于運(yùn)動(dòng)鍛煉學(xué)習(xí)與監(jiān)測(cè)；Ⅳ（邊緣層）用于系統(tǒng)應(yīng)用與管理與V（邊緣層）用于機(jī)械手程序模型控制。

（4）國(guó)際體育人工智能專利研究熱點(diǎn)從高到低依次為：“圖像識(shí)別”——基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的體能與技戰(zhàn)術(shù)的識(shí)別與預(yù)測(cè)；“生物力學(xué)”——基于可穿戴式傳感器的動(dòng)作分析與損傷防控研究，“體育比賽”——計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的技能反饋與評(píng)價(jià)裁決研究；“自動(dòng)識(shí)別”與“智能乒乓球”——智能體育器械與智能體育機(jī)器人的技術(shù)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用。

5研究展望

雖然我國(guó)目前的體育人工智能專利的申請(qǐng)量高居世界首位，但專利質(zhì)量與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力與西方發(fā)達(dá)國(guó)家還存在一定差距，這也與先前的相關(guān)研究相契合。從體育人工智能專利分布領(lǐng)域分析，體育與人工智能技術(shù)的結(jié)合主要分布在計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析、可穿戴傳感器與智能機(jī)器人等領(lǐng)域。其中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)又涵蓋基于深度學(xué)習(xí)的體育活動(dòng)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)自動(dòng)收集、處理監(jiān)控程序以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的球隊(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境表現(xiàn)分析等具體應(yīng)用方向；可穿戴傳感器涉及運(yùn)動(dòng)員機(jī)能狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)、運(yùn)動(dòng)軌跡追蹤等細(xì)分領(lǐng)域。同時(shí)智能機(jī)器人也越來(lái)越多出現(xiàn)在了運(yùn)動(dòng)員日常訓(xùn)練與比賽服務(wù)領(lǐng)域。目前我國(guó)關(guān)于體育人工智能的研究多見(jiàn)于針對(duì)具體運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的人工智能算法實(shí)現(xiàn)、人工智能時(shí)代相關(guān)體育產(chǎn)業(yè)或體育教學(xué)的發(fā)展方略以及通過(guò)系統(tǒng)綜述方法的前沿進(jìn)展等。而本文從專利文獻(xiàn)視角出發(fā)，對(duì)目前國(guó)內(nèi)外體育人工智能創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行了整理與溯源，對(duì)專利技術(shù)熱點(diǎn)進(jìn)行了分層探析，擴(kuò)寬了體育人工智能研究的理論視野。

針對(duì)我國(guó)目前體育人工智能專利技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力不足、國(guó)際影響力較低的局面，建議不同的地域應(yīng)結(jié)合自身的經(jīng)濟(jì)、教育環(huán)境，構(gòu)建有利于自身長(zhǎng)期發(fā)展的“科技生態(tài)環(huán)境”，為相關(guān)的人工智能技術(shù)創(chuàng)新主體提供適宜發(fā)展和合作的基礎(chǔ)環(huán)境保障，同日寸加強(qiáng)多學(xué)科交叉融合和產(chǎn)學(xué)研合作。加強(qiáng)跨領(lǐng)域、跨區(qū)域聯(lián)合創(chuàng)新，構(gòu)建人工智能多元化網(wǎng)絡(luò)體系，將是未來(lái)體育人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大勢(shì)所趨。其次，具有一定科技底蘊(yùn)的企業(yè)與高校要提升專利保護(hù)與專利戰(zhàn)略意識(shí)，加強(qiáng)面向歐美國(guó)家的專利申請(qǐng)力度，提升通過(guò)國(guó)外市場(chǎng)進(jìn)行專利保護(hù)的戰(zhàn)略視野。最后，專利申請(qǐng)主體要持續(xù)關(guān)注核心專利的技術(shù)狀態(tài)與核心專利擁有者及其變化情況，洞察產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域技術(shù)的研發(fā)重點(diǎn)與方向。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步健全專利申請(qǐng)質(zhì)量的政策導(dǎo)向、完善專利申請(qǐng)質(zhì)量的監(jiān)督機(jī)制，培養(yǎng)與引進(jìn)高層次人才，提升智能設(shè)備的使用者和研發(fā)者的自律性。

從未來(lái)趨勢(shì)上看，智能機(jī)器人、智能醫(yī)療、智能金融、智能安防、智能教育、智能駕駛等6個(gè)方面的新興技術(shù)主題，與人工智能當(dāng)前熱點(diǎn)技術(shù)存在較強(qiáng)的交叉關(guān)聯(lián)。而競(jìng)技體育、體育產(chǎn)業(yè)與學(xué)校體育的發(fā)展與這些不同技術(shù)主題關(guān)聯(lián)和接觸點(diǎn)，往往孕育著新的技術(shù)生長(zhǎng)點(diǎn)，極有可能衍生出新的顛覆性技術(shù)，并深刻改變當(dāng)前體育人工智能產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)有格局。同時(shí)，隨著人工智能算力的快速提升以及相關(guān)硬件和技術(shù)成本的逐步下降，人工智能技術(shù)也將逐步滲透到基層，使更多的健身愛(ài)好者、專業(yè)運(yùn)動(dòng)員以及在校學(xué)生感受科技的便利。但值得注意的是，隨著人工智能技術(shù)對(duì)體育產(chǎn)業(yè)、體育賽事以及體育教育中大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)，企業(yè)數(shù)據(jù)泄露、運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)數(shù)據(jù)的權(quán)屬不明確以及監(jiān)管缺失等問(wèn)題也逐漸顯現(xiàn)。同時(shí)，人工智能還會(huì)對(duì)體育運(yùn)動(dòng)中人的主體地位帶來(lái)持續(xù)的沖擊，這些倫理風(fēng)險(xiǎn)都是需要未來(lái)相關(guān)研究者與決策者深入思考的問(wèn)題。此外，我國(guó)目前的人工智能專利中存在“算法黑箱”，如何滿足《專利審查指南》規(guī)定的“可再現(xiàn)性、可實(shí)施性、能夠產(chǎn)生積極的社會(huì)效果”等要求，也是相關(guān)申請(qǐng)主體需要進(jìn)一步關(guān)注的內(nèi)容。