任波

關鍵詞：人工智能；體育產業；高質量發展；“技術一經濟”范式；數字化發展

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI）作為第四次工業革命的通用性目的技術，是新型數字技術的有機組成部分。目前學界對于人工智能的概念尚未形成共識，比較有代表性的闡釋如下：人工智能是研究、開發及應用系統的一門新的技術科學，其表現方式分為云智能、端智能、云端智能3種，與人的關系分為機器主導、入主導、人機融合3類；人工智能是新一代信息通信技術的高度集成發展，通過模擬人類智能實現機器的智能化。整體上看，人工智能具有機器學習、自然語言處理、計算機視覺、知識圖譜、生物特征識別等關鍵技術，突出體現在人機互動、機器模擬、感知環境等新功能，需要依托數字技術、數據要素的加持，呈現類人行為、類人思維、泛智能等特性。《2022—2026年全球體育人工智能市場》指出，體育人工智能市場有望在2022—2026年期間增長54.5億美元，在預測期內以30.8%的復合年增長率加速增長。良好的體育人工智能市場發展環境，為人工智能賦能體育產業發展奠定了基礎。

體育產業是“五大幸福產業”之一，是新的經濟增長點。自2014年《國務院關于加快發展體育產業促進體育消費的若干意見》頒布實施以來，體育產業取得了較快發展，在拉動經濟增長中的作用愈發突出。2014-2021年，全國體育產業總規模由1 3575億元，提升至31175億元，年均增長率達到12.6%；體育產業增加值由4041億元，提升至12245億元，年均增長率達到17.2%；體育產業占當年GDP比值由0.64%，提升至1.07%以上。人工智能作為新興戰略性數字技術，其賦能體育產業發展，不僅能夠助推體育產業升級創新，而且能夠催生體育新業態、新模式、新產品。

近年來，學界關于人工智能與體育發展關系的研究主要有：人工智能時代體育新聞傳播的版權與應用研究；人工智能對體育產業發展的影響研究，主要是人工智能賦能體育場館智慧化轉型研究；人工智能推動體育產業發展的建議。整體看，對于人工智能與體育產業發展的研究還不夠深入，鮮有涉及到應用場景、現實問題等方面的具體探究。因此，本研究圍繞“人工智能賦能體育產業高質量發展”這個主題，主要分析其理論基礎、應用場景、現實問題、推進策略等方面內容，以期推動體育產業轉型升級，增強體育產業高質量發展能級。

1人工智能賦能體育產業高質量發展的理論基礎

1.1“技術一經濟”范式下人工智能的特征

“技術一經濟”范式理論是由委內瑞拉演化經濟學家羅塔·佩蕾絲于1983年創立的。該理論系統闡釋了由技術變革引起的經濟變遷，認為“技術一經濟”范式的變革主要是通過關鍵要素變遷而實現，其具備3個條件：一是成本下降，二是供給增長，三是應用普及。隨著新一代信息技術的飛速發展，土地、勞動力等傳統生產要素已經難以適應經濟高質量發展要求，數據作為數字經濟的關鍵生產要素，是“技術一經濟”范式變革的重要驅動因素。人工智能作為新一代信息技術，具備滲透性、協同性、替代性、創新性等”“技術一經濟”“特征，為人工智能與實體經濟融合提供了條件，也為人工智能賦能實體經濟發展奠定了基礎。（1）滲透性。人工智能是一種兼具通用性、基礎性的數字技術，具有與經濟社會各行各業相互融合的特性，呈現出較強的外部經濟性；能夠廣泛滲透到生產、分配、交換和消費的各個環節，提高勞動生產率；能夠使產業邊界趨于模糊，催生出新興產業、交叉產業，促使社會生產生活融為一體。（2）協同性。人工智能與實體經濟在技術基礎和軟硬件設施的發展條件上具有協同性，能夠發揮數據要素的作用，促進與土地、人才、技術、資本等其他生產要素的協同發展，提升各生產要素之間的匹配度，提高上中下游各環節的協同能力，增強消費與生產的供需對接效率。（3）替代性。人工智能所產生的替代性體現在減少對勞動力、就業的需求，意味著自動化帶來的人均產出增加不會導致勞動力需求的成比例增長，進而起到調整就業結構、勞動力結構、需求結構的作用，實現對其他生產要素的替代作用，提高全要素生產率，增強對經濟發展的支撐作用。（4）創新性。人工智能具有高度的交叉性（跨越認知科學、神經科學、數學和計算機科學等學科），具有極強的專業性（涉及計算機視覺、機器學習、自然語言處理等多領域），以智能軟硬件為框架的基礎層、以語言識別與交互為主的技術層、以多元化智能場景為代表的應用層，能夠促進與傳統產業融合，增強傳統產業發展質量與效益，形成新的產業創新生態圈。

1.2人工智能的關鍵技術

人工智能涉及到機器學習、自然語言處理、計算機視覺、知識圖譜、人機交互、生物特征識別等關鍵技術。（1）機器學習。機器學習是研究如何從復雜數據中自動建立可靠預測的領域，涉及到現代統計學、腦科學、計算機科學等多領域學科。基于數據的機器學習是人工智能技術的重要方法，可根據學習模式、學習方法以及算法的不同，將機器學習劃分為不同的類型。根據算法不同，可將機器學習分為遷移學習、主動學習和演化學習。機器學習是人工智能技術的核心，是促進人工智能與實體經濟融合的關鍵。（2）自然語言處理。自然語言處理是指用計算機對詞、語句的輸入、輸出、識別、生成等的操作和加工，目的是實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信，涉及到機器翻譯（實現從一種自然語言轉換為另一種自然語言的過程）、語義理解（實現對文本的理解，并能夠解釋文本相關衍生問題）、問答系統（實現用自然語言與人類交流，并能夠開展特定領域的對話）等。（3）計算機視覺。計算機視覺是指使用計算機模仿人類視覺系統的科學，涉及到計算成像學（基于人眼結構、相機成像原理以及延伸應用的科學）、圖像理解（實現類似人類視覺系統理解外部現象的科學）、三維視覺（通過視覺獲取與理解三維信息的科學）、動態視覺（分析視頻或圖像序列，模擬人處理圖像的科學）和視頻編解碼（通過壓縮技術對視頻流進行壓縮）等。（4）知識圖譜。知識圖譜是結構化的語義知識庫，本質上是把搜集到的不同種類的信息連接在一起，進而形成知識信息關系網，并基于關系網分析問題的能力。人工智能構成的網狀知識結構，能夠實現不同實體之間的相互聯結，增強上下游產業鏈的聯系，搭建互通互聯的高質量聯結紐帶。（5）人機交互。人工智能的交互技術是虛擬世界用戶多元化交互體驗的基礎，人機交互主要研究人與計算機之間的信息交換，主要涉及到語言交互（是指人以自然語言或機器合成語言與計算機交互）、情感交互（是指人機表達功能與信息時傳遞情感）、體感交互（是指肢體動作與周邊數字設備裝置進行交互）、腦機交互（是指通過對人腦神經信號的解碼，實現腦信號到機器指令的轉化）等技術。（6）生物特征識別。生物特征識別是指通過個體生理特征或行為對個體身份進行識別認證的技術，包括指紋識別、人臉識別、指靜脈識別、聲紋識別、步態識別等。基于上述關鍵技術，人工智能在金融、教育、公共安全、交通等多個領域得到廣泛應用，體育領域的智慧場館門禁系統與票務接口等領域也得到普遍應用。

2人工智能賦能體育產業高質量發展的應用場景

應用場景是指互聯網的一個應用（產品）中用戶所處的場景。體育產業具有多個業態，體育產業高質量發展是一個具有多維度的廣義概念，且具有較豐富的內涵。人工智能賦能體育產業高質量發展，主要是落腳到賦能體育產業的相關業態上，能夠催生出多個新的應用場景（見圖1）。

2.1人工智能+體育信息傳媒：豐富體育媒體傳播內容，推動智能化創新

從體育產業統計分類看，體育信息傳媒是“體育傳媒與信息服務”的重要業態，也是體育產業的有機組成部分。2021年我國體育傳媒與信息服務增加值為406億元，較2020增速達到19.9%。人工智能賦能體育信息傳媒領域，能夠通過深度學習算法，構建AI圖像處理系統，將運動員比賽技術動作從視頻背景中快速分離，實現數據可視化呈現效果，充分滿足電視直播實時性需求。人工智能賦能體育信息傳媒的典型應用場景是央視頻引入人工智能技術，進行內容生產，賦能北京冬奧新媒體傳播。具體的呈現方式體現在：一是提供優質賽事短視頻內容。人工智能技術應用于央視頻，能夠構建形成智能內容生產剪輯系統，可實現在短時間內將比賽內容，自動化濃縮成幾分鐘的視頻集錦，高效準確、規模化地自動生成與分布體育短視頻內容。二是拓展版權內容價值。央視頻利用人工智能技術能夠減少相對原始和繁瑣的人工制作內容，降低賽事制作成本，以創造多樣化、多層次的優質賽事內容，并通過吸引賽事內容創作者加人人工智能體育媒體內容生態體系，全面提升賽事信息傳媒版權的附加價值，增強賽事的商業化運營能力與水平。三是提升社群互動體驗。央視頻借助人工智能技術，建立多元的內容生產（如提供精彩的賽事內容以及賽事競猜等相關衍生產品）和運營體系（如構建體育傳媒、影視、出版等融合發展體系），為體育觀賞者創造全新的視聽與社群互動體驗。

2.2人工智能+體育用品銷售：推動數字化門店建設，布局體育新零售升級

從體育產業統計分類看，體育用品銷售是“體育用品及相關產品銷售、出租與貿易代理”的重要業態，也是體育產業的有機組成部分。2021年體育用品及相關產品銷售、出租與貿易代理增加值為2955億元，占體育產業增加值的24.1%。人工智能賦能體育用品銷售領域，能夠通過機器學習等技術，建立客戶360°視圖，做出客戶畫像和標簽，實現最大化決策，提升精準化營銷能力，并根據客戶反饋不斷更新和升級產品。人工智能賦能體育用品銷售的典型應用場景是李寧體育用品引入人工智能技術，推動數字化門店建設，賦能體育新零售應用變為實際。具體的呈現方式體現在：一是提高運營決策水平。利用人工智能識別技術，將體育用品銷售過程中發生的每一事件，轉化為數據進行存儲與分析；以體育用品單個門店為最小單位，通過整合銷售數據，并進行云服務歸集，實現不同層級的決策者均能通過中臺調取管轄的任一區域、任一門店的數據，并通過大數據分析，進行有針對性的運營決策，形成扁平化、精細化運營模式。二是提高銷售轉化率。人工智能賦能形成的數字化門店，能夠在零售運營數字化、精細化上，提高運營決策效率；能夠通過分析消費客群畫像，進行精準化營銷，在對消費者消費偏好有一定了解的基礎上，增強體育用品供給的針對性，提高消費者進入門店選購的效率。三是重塑“人一貨一場”鏈條。人工智能技術應用于李寧體育用品銷售業領域，能夠對客群狀況、客流軌跡、商品識別等進行全面分析，從“人一貨一場”3個維度重構體育零售業，實現智能化門店功能的應用，有效解決傳統體育零售業面臨的轉化率低、營銷手段單一等問題。

2.3人工智能+體育場館服務：人臉識別融入體育場館出入口控制系統，提高場館運行效率

從體育產業統計分類看，體育場館服務是“體育場地和設施管理”的重要業態，也是體育產業的有機組成部分。2021年體育場地和設施管理的增加值為1031億元，占體育產業增加值的8.4%。人工智能賦能體育場館服務領域，能夠將人臉識別融人體育場館出人口控制系統，保障場館的安全運營，增強體育市場開發能力，提高場館運行效率。一是在保障場館安全運營方面。人臉識別技術通過抓拍人臉與預先錄入的人臉庫比對，對不同區域、不同門禁點、不同時間段的進出設置權限，不僅能夠提升體育消費者進出場館的效率，而且能夠加強與保證場館運營的安全性。二是在增強體育市場開發能力方面。通過人臉識別技術所存儲的經常出入場館的體育消費者數據，能夠對體育消費者觀看體育賽事、參與體育健身活動等偏好進行有效掌握，并通過精準發布或定向推送相關場館服務信息，讓體育消費者更容易知曉體育場館所承接的各類體育活動；也可通過面向特定體育消費者群體提供個性化體育服務，促使體育產品與服務供給更容易與需求端市場對接，增強體育市場開發能力。三是在提高場館運行效率方面。人臉識別的精確度已經高達99.5%以上，且3S內就能夠完成比對，利用人臉識別技術，場館管理人員可提前在系統里錄人體育消費者信息，提高體育消費者出入場館的效率。2020年東京奧運會40余個比賽場館引入了人臉識別裝置，通過非接觸式身份驗證、智能門禁管理，提供更便捷高效的進出場館體驗。

2.4人工智能+體育用品制造：推動體育智能制造，提升體育制造發展能級

從體育產業統計分類看，體育用品制造是“體育用品及相關產品制造”的組成部分，也是體育產業的有機組成部分。2021年體育用品及相關產品制造的增加值為3433億元，占體育產業增加值的28.0%。人工智能通過機器學習、深度學習和計算機視覺等強大的數據處理技術，推動體育制造向智能制造轉向。人工智能賦能體育用品制造，能夠催生出多個應用場景。比較有代表性的有：一是預測性維護設備。人工智能可建立預測未來資產性能和可能出現故障的預測模型，并借助機器學習和神經網絡等技術，設計出智能系統，以消除機器維護的反應性，延長生產機械和設備的剩余使用壽命。二是缺陷檢測。將人工智能集成到生產流程之中，可以催生出更智能的缺陷檢測系統，從而使人們能夠擺脫重復的手動驗證工作，使體育生產裝配線更加智能化，其通過機器學習構建出的缺陷檢測系統，能夠發揮自學習功能為傳統體育制造提供動力。三是人機協作。可圍繞體育生產制造的環境狀況、具體特點，按照特定程序植入機器人中，以協同工作人員開展研發、生產、設計等任務，通過科學化分工，提高體育生產制造效率。四是生產設計。能夠使工程師將其設計目標和參數輸入到生成的設計軟件中，實現配置的最佳設計選項，以提高流程效率，為客戶提供更多產品選項。五是需求預測。通過預測分析算法的機器學習模型，可預估市場需求、研判市場變化，提升體育產品生產制造的精準性，從而有效地管理庫存，提升整體運營效率。人工智能和傳感器技術應用于體育用品制造全過程，催生出的可穿戴設備，能夠通過數據集成和可視化分析，針對不同人群運動需求，量身定制運動與訓練方案，并提供實時反饋，提升體育智能制造水平。

2.5人工智能+體育競賽表演：推動賽事數字化發展，促進體育賽事變革

體育競賽表演業是體育產業的主導產業，2021年我國體育競賽表演活動的增加值為129億元，占體育產業增加值的比重為1.1%，增幅達到了26.1%。從體育產業統計分類看，體育競賽表演活動包括職業體育競賽表演活動和非職業體育競賽表演活動。一方面，人工智能賦能職業體育競賽活動數字化發展。人工智能應用于重大體育賽事技能類項目的評分之中，通過紅外線投射技術，追蹤運動員的動作，并將其轉換成三維立體圖像，獨立做出與專業裁判員一致且完整的評價。例如：人工智能應用于重大體育賽事，能夠有效跟蹤和預測運動軌跡，通過人工智能的圖像識別，做出目標檢測、目標跟蹤以及目標識別，提升運動員參與運動賽事的成績；通過人工智能的機器學習技術進行數據建模，能在人類無法量化的比賽中挖掘數據，并建立一套完整的數據計算系統，服務訓練與比賽。微軟推出的運動表現平臺（sports performance platform），是一套解析運動員訓練、比賽表現的數據化管理系統，可幫助運動員和團隊做出更好、更快、更受數據驅動和預測性的決策，為運動員和團隊提供定制化的運動分析解決方案。另一方面，人工智能賦能非職業體育競賽活動數字化發展。通過發揮人工智能具有的通用性技術特征，應用于非職業化的專業或業余運動項目比賽、訓練、管理等全過程，應用于非職業化賽事的組織、宣傳、推廣等全過程，提高非職業體育競賽活動的整體運轉效率，催生出人機交互、機器學習等節省賽事人力、體力、物力等新運行場景，促進體育賽事的全方位數字化變革。

2.6人工智能+體育健身休閑：打造智能健身場景，提供便捷健身服務

體育健身休閑業是體育產業的主導產業，2021年我國體育健身休閑活動的增加值為892億元，占體育產業增加值的比重為7.3%。隨著人工智能與全民健身的不斷融合，高科技、高智能化的智能運動健身產品離人們的生活越來越近。人工智能賦能體育健身休閑業能夠催生出諸如全民健身線上運動會、智能健身鏡等應用場景。一是從全民健身線上運動會來看，人工智能技術利用智能識別的科技手段，為開展線上活動提供新花樣、新玩法，確保參與者動作完成更加標準，鍛煉效果更加顯著。在2022年全民健身線上運動會上，悅動圈賽事的AI健身大會設置了AI跳繩、AI平板支撐等項目，創建了全國首個廣播操AI智能領操員。其利用AI人體姿態識別技術，捕捉人體位置及核心關鍵點，記憶人體做操運動時各關節的角度，來判斷動作是否符合標準，從而計數計分，讓更多的健身愛好者“云”動起來。二是從智能健身鏡來看，基于人工智能技術，采用人體關節點視覺識別算法，用戶在跟著畫面進行運動鍛煉時，攝像頭抓取健身動作，通過AI算法識別動作是否標準，并即時給予用戶反饋；基于智能運動追蹤系統，在毫秒級的反饋時延內實現動作捕捉和實時糾錯，通過數據分析聯通AI系統與健身內容庫，呈現各具特色的智能健身體驗；基于人機交互技術，使體感運動游戲、觸摸控制、語言控制、手勢操作、人臉識別等多樣化交互方式能夠在鏡面上應用，為健身愛好者帶來更加豐富的健身交互體驗；基于生物特征識別技術，使在線健身教練能夠在體感設備和檢測指標的實時輔助下，實現定制化的健身指導，實現元宇宙健身房等新模式、新消費場景。

2.7人工智能+體育教育與培訓：推進智慧體育教育與培訓發展，推動智慧教育發展

從體育產業統計分類看，體育教育與培訓包括學校體育教育活動和體育培訓2個子業態。2021年體育教育與培訓的增加值為1795億元，占體育產業增加值的14.7%。人工智能賦能體育教育與培訓業發展，主要呈現在推動體育教育活動和體育培訓的數字化，產生新的應用場景，促進體育教育與培訓變革。一方面，從人工智能賦能體育教育數字化發展所產生的應用場景看。“人工智能+體育教育”是人工智能信息技術運用于體育教育領域的最新成果。人工智能通過構建數字化、網絡化、智能化的運動空間和模式，促進形成精準診斷、過程監控、個性化服務和智慧決策等新應用模式，推動傳統體育教育行業的轉型升級。有機構基于人工智能技術，提出新一代沉浸式智慧體育解決方案，通過動畫引導、交互特效、數據反饋等方式，開展可視化教學，打造沉浸式場景，讓教學更有趣味。另一方面，從人工智能賦能體育培訓數字化發展所產生的應用場景看。人工智能技術應用于體育培訓業領域，通過智能機器設備輔助體育培訓，發揮人工智能具有的滲透性特征，以全面布局體育培訓活動，減少繁瑣的工作流程、解放人力勞動，提高工作效率；通過人機交互增強對體育培訓的過程化管理，能夠在每一堂訓練課后及時得到學員運動數據報告，通過將培訓過程中的運動表現可視化，提升體育培訓企業的競爭力。號稱“無所不能”的ChatGPT在發展到3.5時代時，模型已達到了1750億個參數，而且經過人工標注后，準確率得到了大幅提升。可以參考上千億個參數的ChatGPT3.5模型所需的數據集，推動創新學員鍛煉的應用場景。

3人工智能賦能體育產業高質量發展的現實問題

3.1人工智能應用于體育企業的成本高與技術應用不足并存

人工智能作為一種通用性技術，能夠應用于體育企業生產、經營與管理等過程之中。目前受制于我國體育企業大多以中小微體育企業為主，融資難、資金短缺、專業技術人才不足等問題，給體育企業布局人工智能技術帶來了較高的成本壓力和較大的技術壁壘。一方面，人工智能應用于體育企業的成本高。由于體育產業業態豐富（從中國體育產業統計分類看，體育產業包括11個大類、37個中類、71個小類），因而催生出的體育企業類型眾多。不同類型的體育企業對人工智能應用的要求不同，相同類型的體育企業對人工智能應用的不同階段要求也不同，其產生的人工成本和機器成本的比例不同。人工智能應用的主要難度是如何識別業務問題，并將業務問題與最匹配的應用開發流程模板聯系起來，即如何進行端到端的設計，這一定程度上增加了設計與開發成本。另一方面，人工智能應用于體育企業的技術應用不足。體育企業是體育產業的微觀主體，當前我國大量中小企業信息化與數字化建設不完善、普及程度不高，不僅不利于人工智能的應用與推廣，而且也不利于促進整體的產業升級。從現階段我國體育市場主體發展狀況來看，大型體育企業開始布局人工智能等新型數字技術和基礎設施，實施數字化發展戰略；但中小微體育企業受制于認識不足、意愿不強、成本壓力等多方面因素，較少布局人工智能等新型數字技術和基礎設施，數字化轉型發展緩慢。

3.2人工智能應用于體育產業領域的數據采集難與監管難并存

數字經濟時代，數據是關鍵生產要素。人工智能作為數字經濟的重要技術形態，其應用是建立在具體行業數據基礎之上，突出體現了數據采集和集成的重要作用。體育企業布局人工智能技術，需要依托企業內部運行數據、企業外部消費者需求數據等，而當前的數據采集難與監管難并存，制約人工智能高效應用于體育產業領域。一方面，人工智能應用于體育產業領域的數據采集難。信息孤島不僅存在于企業內部，不能從整個企業層面進行資源配置，而且也存在于企業之間，不能保障產業鏈供應鏈穩定暢通。在體育培訓業領域，需要掌握參與培訓學員的運動偏好、技術水平、體能狀況等指標數據，才能進行智能化的輔助培訓與教學活動；在體育場館服務領域，需要掌握消費者的基本數據，才能開展人臉識別、指紋識別等進出場館服務；在體育制造業領域，需要掌握體育設備的基本參數數據、體育制造運行的基本流程數據，才能開展人機交互、智能機器人替代加工生產等業務；在體育用品銷售業領域，需要掌握消費者基本需求信息，才能開展定制化銷售服務。而上述體育各業態發展所涉及到的數據較難獲得性，是制約人工智能應用于體育產業發展的一個因素。另一方面，人工智能應用于體育產業領域的數據監管難。人工智能技術的應用是建立在對互聯網用戶上網數據采集的基礎之上，而此類數據主要掌握在擁有先進技術和雄厚資源的大型互聯網企業手中，形成了數據壟斷現象。由于監管具有先天的滯后性，信息監管落后于信息技術的發展，使得安全監管缺位。體育產業領域也是如此，大型體育用品企業通過人駐淘寶、京東等互聯網平臺開官方旗艦店，以線上引流，獲取體育消費者瀏覽、購買數據，提供精準化產品供給。由于平臺經濟存在著監管規則分散與滯后、共同治理監管體系尚未建立、監管機構執法能力不足等問題，給人工智能技術在體育產業領域的應用帶來了挑戰。

3.3人工智能領域涉及到體育產業專業人才短缺與培養渠道不暢并存

人才是技術創新和產業發展的核心要素。《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》，首次增加“數字職業”標識，標識包括“人工智能培訓師”等97個數字職業，顯示出社會對人工智能專業人才的新需求。目前，我國人工智能人才缺口超過500萬，國內的供求比例為1：10，供需比例嚴重失衡。人工智能賦能體育產業高質量發展，需要具有人工智能專業的人才支持。當前，由于人工智能領域中體育產業專業人才不足、培養渠道不暢，給體育產業數字化轉型帶來了難度。一方面，人工智能領域涉及到的體育產業專業人才短缺。人工智能應用于體育產業，不僅能夠發揮人工智能獨特的技術優勢，而且能夠發揮體育產業具有的多業態特征，實現諸如體育數字化門店、體育智能制造、智慧場館、智慧體育教育與培訓等新的應用場景，這就需要大量既懂體育產業經營管理，又懂人工智能技術應用的復合型人才。而上述人才短缺，制約體育產業數字化發展。另一方面，人工智能領域涉及到的體育產業專業人才培養渠道不暢。當前，人工智能學科建設不健全，涉及到人工智能與體育產業融合的交叉學科建設體系尚未形成；培養體系不健全，涉及到體育產業領域的人工智能專業設置尚需完善，產學研協作能力不足；人才培養定位和目標不明確，涉及到體育產業領域的人工智能人才與體育需求端市場的對接不清晰，容易導致招生需求與就業需要脫節的現象；細分標準與行業分類不完善，涉及到體育產業領域的人工智能細分領域有待完善，通過標準化引領專業人才建設和培養方向的機制尚未建立。這些都制約著人工智能與體育產業相關的專業人才培養。

3.4人工智能賦能下衍生出的體育應用場景創新不足與應用效果不佳并存

人工智能賦能體育產業高質量發展需要落腳到應用層面，以打造更多元化的應用場景為目標導向。當前，人工智能在體育產業領域中的應用處于起步探索階段，雖已呈現出在體育場館服務業、體育制造業、體育銷售業等領域的應用場景，但整體上較為單一、成熟度不夠，商業運營模式創新不足、應用效果欠佳。一方面，場景創新不足。人工智能賦能下體育場景創新不足的原因主要在于：一是體育企業長期以來形成了以市場化為導向的發展戰略、運行方式和運轉模式；二是人工智能技術迭代更新速度較快，體育企業受制于成本壓力，往往不輕易布局人工智能技術，體育企業的發展速度與先進的人工智能技術不匹配，引致應用場景相對單一，升級創新能力不強；三是目前體育企業領域布局人工智能所產生的應用場景，如體育智能制造、智慧體育場館等，沒有相對規范的應用推廣標準，開放程度不夠，場景創新生態不完善，制約體育相關業態之間的合作與創新發展。另一方面，應用效果不佳。人工智能賦能下的體育場景應用效果不佳主要體現在：應用拓展有待增強，對于需求端市場的開發、運動場館內容服務的拓展等仍需深挖應用空間；應用體驗有侍提升，人們在體育制造加工、體育用品銷售、體育場館服務等領域的應用體驗感欠佳；應用能力有待加強，中小微體育企業如何打造既符合自身發展實際，又符合市場需求的應用場景，目前還有較長的道路需要探索。

4人工智能賦能體育產業高質量發展的推進策略

以問題導向提出相應策略是分析問題的一般邏輯。依據前述人工智能賦能體育產業高質量發展的4個現實問題，嘗試從技術扶持、平臺搭建、人才培養、場景創新等方面，提出人工智能賦能體育產業高質量發展的推進策略（見圖2）。

4.1技術扶持：加大對體育產業領域應用人工智能技術的扶持

一是提升體育產業領域應用人工智能技術的創新能力。支持有實力的體育院校率先建設體育人工智能研究院，開展相關基礎研究、應用研究、技術創新和應用示范等，為人工智能技術更好融人體育產業創新發展提供智力支持；加大對“精專特新”等科技創新型體育企業給予全鏈條財政金融支持，對有數字化轉型能力的體育企業布局數字技術，為人工智能應用于體育產業領域提供技術支持。

二是建設體育產業領域應用人工智能技術的支撐平臺。鼓勵有條件的體育企業、體育行業協會建設體育人工智能公共服務平臺，并按照運營情況、服務能力等狀況給予相應支持。發揮人工智能技術平臺在服務共享、業務合作、信息交互、數據迭代等方面的優勢，為體育企業更精準捕捉用戶信息提供基礎，使體育產業與數字技術深度融合。

三是推進體育產業領域應用人工智能技術的應用示范。探索體育產業各業態數字化轉型所催生出的體育智能制造、體育新零售、體育數字賽事、體育智慧場館等應用場景推廣與建設方案，支持“人工智能+體育產業”應用示范工程建設，創新服務生態體系，培育體育新模式、新業態、新消費。

四是推動體育產業領域應用人工智能技術的數據開放。探索把體育市場主體、人均體育消費、體育市場從業人員等數據納入政府公共服務資源開放清單，推進數據資源有序開放，為體育市場供需對接搭建平臺；同時鼓勵體育大型企業面向行業開放數據，搭建體育數據開放共享平臺，為體育企業有效了解體育消費者需求狀況、體育消費者高效購買體育產品提供基礎。

五是加快推進體育產業領域應用人工智能技術的產業集聚。以東南沿海地區發展體育用品制造業為依托，打造體育智能制造產業集群；以長三角地區開展體育賽事為依托，打造體育數字賽事產業集群；以東北地區開展冰雪運動為依托，打造智慧冰雪健身休閑、競賽項目產業集群，發揮示范引領作用。

六是加強體育產業領域應用人工智能技術的服務能力。把滿足人民群眾多樣化、多層次、個性化體育需求作為體育產業應用人工智能技術的出發點和落腳點，發揮高校、行業協會、科研院所等智庫平臺作用，充分利用人工智能所具有的強滲透性、高創新性等特征，減少人力資源成本、提升體育企業與市場的對接能力、增強生產要素的綜合利用率。

4.2平臺搭建：搭建適用于人工智能應用的工業互聯網體育服務平臺

工業互聯網是指一種將人、數據和機器連接起來的開放式、全球化的網絡。在體育產業領域，建立工業互聯網體育服務平臺，能夠獲取海量的體育消費、體育企業數據，以內嵌的高效算法和對算力的強大支撐能力，為人工智能在體育產業領域的應用提供基礎。尤其是人工智能應用于工業互聯網平臺的設備層、邊緣層、平臺層、應用層等，能夠推動傳統生產模式向智能化生產模式轉變，賦能體育產業轉型升級。

一是在設備層，依托工業互聯網體育服務平臺，在體育生產與制造、體育銷售與運營、體育場館管理與服務、體育賽事籌備與運行、體育培訓與教育等領域運用人工智能技術，構建人機協同的新型人、機、物關系。例如：通過體育產品制造加工的機器設備自主化運行，減少人力成本、提高設備操作的精準性；通過體育用品銷售過程中的人機智能化交互，打造定制化的人機交互模式；通過將體育場館門票管理系統嵌入人工智能所具有的生物特征識別技術，提升票務接口的運轉效率。

二是在邊緣層，通過邊緣智能技術以協同終端設備與邊緣服務器，提高數據傳輸效率，實現云端協同。智慧體育場館需要在能源供應、票務服務、市場運營、后勤保障等方面進行智能化運行，體育智能制造涉及到智能管理、智能倉儲、智能物流分揀、智能包裝等多領域協同，體育新零售涉及到虛擬消費場景、虛擬社交、物流配送、遠程售后等多個線上線下與虛實結合環節，而邊緣智能技術是上述應用得以實現的關鍵環節。

三是在平臺層，數據要素是數字經濟的關鍵生產要素，也是人工智能技術賦能體育產業發展的關鍵要素。搭建由數據存儲、數據共享、數據分析等組成的整體數據服務鏈平臺，是提升體育需求端與體育供給端有效互動的重要橋梁。例如：人工智能技術賦能體育用品制造業，能夠通過工業互聯網平臺，實時、準確了解體育需求端數據，對提升體育生產的精準性和針對性具有積極作用；人工智能技術賦能體育用品銷售業，能夠通過工業互聯網平臺，開展精準化營銷、定制化銷售等業務，對提升體育供需匹配效率具有積極作用。

四是在應用層，利用人工智能技術賦能體育生產、運行、銷售、服務等全過程，借助機器學習、人機交互、生物特征識別等人工智能關鍵技術，能夠為用戶提供智能化應用和解決方案。人工智能能夠對體育工廠車間和廠房進行預測性維護，對體育人力資源進行有效調配與合理化精簡，對體育生產運行進行智能化檢測，對體育用品進入市場銷售進行精準化投放，對體育用品售后服務進行分類式管理等，整體提升人工智能在體育產業領域的應用能力。

4.3人才培養：多措并舉加大體育產業領域人工智能相關專業人才培養

《人工智能產業人才崗位能力標準》將人工智能產業技術架構定義為基礎層，技術層和應用層。因此，人工智能相關專業人才涉及到基礎層人才、技術層人才以及應用層人才3類。其中，基礎層人才主要是指人工智能芯片、傳感器、云計算以及大數據等領域的人才；技術層人才主要是指計算機視覺、自然語言處理、語音識別以及機器學習等領域的人才；應用層人才主要是指機器人、智能客服、智能物流等領域的人才。

一是加強與體育產業領域相關的人工智能學科、專業建設。在全民健身上升為國家戰略背景下，體育產業呈現快速發展態勢。國家層面發布的政策文件明確指出，2025年體育產業總規模將達到5萬億元，2035年體育產業將成為國民經濟支柱性產業。為適應體育市場快速發展需求，有必要在綜合研判的基礎上，把體育產業領域人工智能人才培養放在重要位置，以專業建設帶動學科建設，構建相互銜接順暢的培養模式，以形成相對完備的體育人工智能相關專業人才培養體系，為市場提供人才支撐與智力支持。

二是構建“政產學研用”協同育人新模式。通過發揮政府的引導作用，以培養體育產業領域相關的人工智能專業人才為導向，打造“政產學研用”協同平臺，做實人才培養鏈條；通過發揮產業的引領作用，以人工智能應用于體育產業領域的急缺急需人才為導向，探索企業應用性人才管理模式，夯實人才培養根基；通過發揮高校的基礎作用，以培養高素質的體育人工智能專業人才對接行業內的轉型需求，不斷適應市場需求變化；通過發揮研究機構的支撐作用，以適應人工智能升級迭代的新要求，加大人工智能關鍵技術在體育產業領域的應用研究，加快科技成果轉化，推動企業以及行業整體發展；通過發揮市場應用的導向作用，以人工智能技術應用于體育產業領域催生出的應用場景為依托，探索市場需求狀況，為“政產學研用”提供可參考的發展方向。

三是加強復合型人才培養。在人工智能時代背景下，培養“人工智能+體育產業”復合型人才是體育產業高質量發展的必然趨勢，是適應體育市場需求的重要保障，也是人工智能賦能體育產業高質量發展的有力舉措。通過開展人工智能與體育管理、體育產業、體育經濟、市場營銷等多學科交叉，優化體育學科建設體系，構建體育學科與人工智能技術相互支撐、協調發展的格局，形成多層次、多類型的人才培養體系；以體育市場需求和體育消費基礎為導向，培養貫通人工智能基礎理論、技術、應用等縱向復合型人才，為人工智能賦能體育產業高質量發展拓寬廣度；以體育產業學科特點為導向，培養掌握人工智能與體育產業雙向學科知識的橫向復合型人才，為人工智能賦能體育產業高質量發展強化深度。

4.4場景創新：形成與體育市場需求相匹配的人工智能應用場景

人工智能賦能體育產業高質量發展所催生出的應用場景應以滿足人民群眾多樣化體育需求為導向，即應用場景的創新應與市場需求相匹配。

一是著力打造人工智能賦能體育產業高質量發展的典型應用場景。以體育產業重點業態為依托，發揮人工智能具有的機器學習、自然語言處理、人機交互、生物特征識別等技術特征，推動體育制造業數字化發展，打造體育智能制造新的應用場景，為體育精細化生產、智能化運行、數字化營銷提供基礎；推動體育場館服務業數字化發展，打造體育智慧場館新的應用場景，為體育場館智能化運行、市場化對接、高效化進出場館提供基礎；推動體育銷售業數字化發展，打造體育新零售應用場景，為體育銷售定制化、平臺化、高效化發展提供基礎；推動體育健身休閑業數字化發展，打造智慧健身新的應用場景，為體育健身休閑企業布局智能化場地設施、增強大眾智慧化健身體驗等提供基礎；推動體育競賽表演業數字化發展，打造集業余訓練、正式比賽、服務管理等于一體的智慧化競賽體系，為競賽表演業智能化發展提供基礎。

二是提升人工智能賦能體育產業高質量發展的場景創新能力。通過發揮大型體育企業、“專精特新”體育中小微企業、各類體育社會組織在開展場景創新過程中的主體作用，培育多樣化的“人工智能+體育產業”新場景；探索“人工智能+體育產業”深度融合示范區建設，推進體育產業領域自主創新，實施支持體育創新企業的稅收優惠政策，構建新型運行機制、創新發展模式、緊貼市場需求，通過先行先試、探索經驗等，為拓展體育相關應用場景起到輻射帶動作用；探索政府、市場、企業、社會等多元主體合作，培育“人工智能+體育產業”新場景，聚焦體育產業智能化、數字化、信息化等場景創新需求，圍繞數字基礎設施科學化、合理化布局，不斷激活新應用、拓展新業態、創造新模式，以營造良好的體育場景創新發展環境。

三是加強人工智能賦能體育產業高質量發展的場景創新要素供給。一般意義上，生產要素是場景創新的關鍵，充分發揮生產要素作用，能夠為推動場景創新提供保障。依托資本要素，加大資本助力與支持人工智能企業的成長與發展，為人工智能賦能體育產業發展提供資本支持；依托技術要素，發揮在“技術一經濟”范式下人工智能所具有的滲透性、協同性、創新性等特征，為人工智能賦能體育產業發展提供算力與算法支撐；依托數據要素，發揮數據要素具有的非競爭、可共享、無限增長等特性，為人工智能賦能體育產業發展提供數據開放服務。

5結語

在新科技革命和產業變革加速演進背景下，人工智能作為第四次工業革命的代表，隨著應用場景的不斷豐富，其在體育產業領域的應用不斷深化與拓展，能夠助推體育產業轉型升級，為體育產業高質量發展注入強勁動力。研究以“技術一經濟”范式下人工智能的特征與關鍵技術為起點，探究人工智能賦能體育產業高質量發展的理論基礎、應用場景、現實問題與推進策略等問題，既有宏觀層面的理論探討，又有中觀層面的產業分析，還有微觀層面的市場研判與實踐分析，以期為人工智能時代背景下體育產業高質量發展提供理論與實踐指導。展望未來，人工智能技術與實體經濟加速滲透、深度融合是發展趨勢，新的應用場景將不斷涌現，新的技術創新將快速推進，新的產業治理問題將接踵而至，需要研究者緊扣體育市場發展需求，進一步開展深層次的理論與實踐探討。