人工智能技術在體能運動訓練中的應用路徑探索

【中圖分類號】G808.1 【文獻標識碼】A【文章編號】2095-2813（2025）21-0038-03

Exploration of the Application Path of Artificial Intelligence Technology in Physical Exercise Training

ZHU Xiaotong

Shaanxi College of Communications Technology，Xi'an， Shaanxi Province，71oo18 China [Abstract] At present，artificial intellgence technology has made significant breakthroughs in monitoring equipment andalgorithm models，driving the evolutionof physical exercise training towardssystematization，scientificity， specialization，on-site，multicycle，and integration.Inthiscontext，basedonthecurrent trendofsystematizedand specialized physical training programs，this studyproposes three majorapplication valuesof artificial inteligence technology in asisting physical training，and provides anapplication path for driving personalized development and ensuring long-term rehabilitation testing in training.

在體育強國、科技強國戰略驅動下，我國體育競技領域正邁向高水平與高科技融合的新階段。隨著人工智能在圖像識別、動作捕捉、數據分析、預測預警等方面取得突破，“AI+體育”已成為提升運動員體能素養、優化訓練方案精準度與效率、預防職業傷病的關鍵手段。基于此，該研究旨在探討人工智能輔助體能訓練的技術路徑與實施機制。當前，國內外研究多聚焦于單一賽項，或集中于實驗室環境，缺乏跨周期、全場景的綜合應用及對應的實踐驗證。因此，該研究基于典型案例分析，提煉智能化訓練流程，旨在為體育科研機構、訓練團隊提供可操作的實踐參考，助力現代競技體育高質量發展。

1當代體能運動訓練的發展趨勢

1.1 訓練項目系統化

當代體能運動訓練是在傳統體能訓練體系基礎上，運用人類體能發展的前沿理論成果，在現代體育訓練技術引領下，整合生理測評、信息分析、實踐檢驗等諸多科學方法，最終實現定量化、系統化的訓練思路[1]。

首先，當代體能訓練強調以前沿理論為支撐，融合亞細胞理論、超微肌結構理論等新興成果，深人理解人體能量代謝特征與肌纖維發力機制，為個體化訓練設計提供理論依據。

其次，現代化監測技術的運用是其顯著優勢。采用生理指標測試、視頻反饋、可穿戴設備等手段，可對運動員的心率、乳酸濃度、肌肉疲勞程度進行實時量化分析，使訓練負荷調配更加精準、高效。

再次，當代體能訓練強調訓練過程的系統性。借助智能訓練平臺與信息分析系統，教練員可根據數據變化動態調整訓練方案，確保運動員在不同階段獲得最適配的訓練刺激。

最后，為提高競技表現與體能利用效率，未來體能訓練將朝著科學化、智能化方向持續演進，以實現訓練負荷可控、訓練效果可視、訓練風險可預警，構建高水平競技備戰的堅實保障體系[2]

1.2 訓練項目專項化

體能運動訓練的終極目標在于服務競技表現，將訓練成果有效轉化為比賽能力。為實現這一目標，當代體能訓練正加速向實戰化、專項化、臨場化方向發展，表現出以下幾方面特征。

首先，訓練目標更趨明確。俗話說，“臺上十分鐘，臺下十年功”，體能訓練已不再滿足于通用性發展，而是緊密圍繞比賽需求展開，強調將體能成果轉化為具體項目的競技能力，提升實戰應對水平。

其次，訓練內容日益專項化。專項化訓練強調以人體肌肉功能為基礎，結合項目特點，并采用\"局部發力一整體統合\"的訓練思路，推動核心肌群、主導肌群優先發展，以點帶面地提升整體運動能力。

再次，訓練情境貼近比賽狀態。臨場化訓練通過模擬比賽節奏、對抗強度、心理壓力等臨場因素，使運動員在接近比賽實況的環境下磨煉技能，提高技戰術執行效率與體能承受力。

最后，傳統訓練轉向輔助功能。在上述趨勢推動下，目標不明確、手段單一的傳統體能訓練更多作為恢復調節與基礎適應手段輔助專項訓練，體現出現代訓練系統的整合升級。

2人工智能技術推動體能運動訓練創新的應用價值

2.1驅動訓練項目系統化發展

隨著人工智能技術在體育領域的深入應用，其正將體能訓練從經驗驅動推向數據閉環、系統迭代的系統化發展階段。可穿戴傳感器以毫秒級采樣心率變異、肌氧飽和、表面肌電、血乳酸估算值等20余項指標，構成訓練項目的實時數據基礎。而后，云端大模型運用多模態特征算法，建立“負荷一疲勞一恢復\"動態預測圖譜。平臺再依據算法建議自動推送“動作一組次一間歇\"方案，并接人睡眠、營養、心理量表信息，形成橫跨體能、康復、恢復的統一調控儀表盤，使訓練項目在日、周、季三級周期內實現參數化調度。

除此之外，歷年訓練效果、比賽數據也能夠被記錄下來。卷積時序網絡可模擬出不同周期、不同強度分布對運動員競技狀態的影響曲線，為教練提供賽季、月度乃至單日的訓練腳本，支持一鍵比對，快速迭代。如此，人工智能能夠大幅提升訓練處方的即時精度，也可通過持續學習，使訓練項目具備模塊化設計、自動化執行、智能化評估、迭代式優化的系統化發展特征，在保證安全的前提下驅動項目系統化發展，充分彰顯其在運動訓練創新中的應用價值[3]。

2.2 支持訓練項目專項化發展

當前，隨著虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術在體育領域的普及，許多運動項目訓練已能夠通過模擬真實場景或關鍵技術動作來強化運動員對專項技能的掌握。然而，僅依靠VR或AR手段仍難以從更微觀的層面解析動作細節，捕捉肌肉、關節在動態過程中的用力模式。此時，人工智能技術的深度學習算法顯得尤為關鍵。它可基于大量專項動作的視頻數據，對動作軌跡、關節角度及肌肉發力順序等進行精準的時空切片分析，進而給出針對性改進建議。

在此過程中，多源生物傳感器的實時數據也為訓練提供了更全面的維度支持。例如，肌電信號可直觀反映特定肌群的用力程度，幫助識別動作中易被忽視的發力盲區。通過將這些數據與運動員個人身體機能、戰術需求相結合，教練不僅能夠為運動員定制更具針對性的訓練方案，還能使其更貼近比賽現場的實戰需求，讓運動員在高仿真情境中積累臨場經驗。研究表明，這種專項化與臨場化的訓練方式不僅能顯著增強運動員在重大賽事中的心理韌性和穩定性，還能在關鍵回合中幫助其作出更快速、更準確的判斷，從而在激烈競爭中爭取主動權。

2.3 帶動訓練項目綜合發展

隨著人工智能在體育訓練中的深度滲透，體能訓練日益呈現出多學科交叉與融合化的發展趨勢，不再局限于簡單的重復性體能刺激，而是更注重醫學、康復學、運動心理學等領域的綜合運用。

通過人工智能對長周期數據的縱向挖掘與分析，教練團隊能夠持續追蹤運動員的身體機能變化、康復進度以及心理情緒動態，并在此過程中實時調整訓練計劃與干預手段。例如，對于一名因傷缺賽的運動員，在其康復期內，系統可結合其病歷、康復訓練監測數據與心理評估結果，為其定制循序漸進的訓練負荷和心理調適方案，既避免恢復過快導致二次損傷，也能幫助其維持適度的競技狀態[4]

與此同時，人工智能還能在多學科融合背景下為運動員提供個性化的營養與恢復建議，涵蓋營養攝入、睡眠管理等方面，從而使運動員在生理與心理層面都保持最佳狀態。正是這種智慧化、個性化的訓練與管理模式，助力運動員在整個職業生涯中獲得更持久、更穩健的體能與技術提升，不斷突破自身極限，為未來的高水平競技發展奠定堅實基礎。

3人工智能技術在體能運動訓練中的應用路徑

3.1實施個體化的訓練方案

在人工智能技術日益滲透體育訓練領域的背景下，體能運動訓練的智能化、個體化正成為發展趨勢。結合AI技術開展訓練方案制訂與動態監測，已在高水平競技體育中得到實踐驗證，并逐步向大眾健身與高校體育推廣，形成具有系統性、科學性的新型訓練路徑。

AI技術助力訓練數據的實時采集與反饋。基于智能穿戴設備，教練組可實時獲取運動員的肌肉含氧量、心率變異性、步頻、疲勞評分等多項生理與生物力學指標。這些多模態數據以高頻率上傳至云端系統，經AI算法分析后，生成個體訓練負荷區間和恢復窗口，為訓練計劃的設計提供精確參考。傳統訓練往往采用統一模板，忽視個體差異。而基于AI模型推算出的個體疲勞閥值與恢復周期，使訓練計劃不再“一刀切”，而是針對不同運動員的身體狀態、比賽任務精準匹配訓練強度與內容，形成動態可調節的個性化訓練路徑。此類方案在職業俱樂部中已取得實效，顯著降低了非接觸性傷病風險，提升了核心球員出勤率與訓練效率，體現了“智能 + 精準\"訓練模式的優勢[5]。

在2024—2025賽季備戰期，意甲勁旅亞特蘭大率先將AI支持的可穿戴監測系統引入訓練流程，設計出基于大數據的個體化體能方案。俱樂部與米蘭理工大學聯合開發了一套AI預測模型，智能胸帶、智能貼片、鞋墊芯片實時采集球員的肌肉含氧量、步頻等共計18項生理、生物力學指標，而后將信息以 10Hz 的頻率上傳至云端，系統輸出疲勞評分，給出球員當日能承受的訓練負荷區間，最終俱樂部體能教練組據此為每名球員安排訓練計劃。實踐結果顯示，球隊27名一線球員平均訓練有效心率區間提升 6.4% ，非接觸傷病發生率同比下降 41% ，核心輪換球員在32輪聯賽中的出勤率達到 92% 。該案例充分驗證了“可穿戴設備 + 大數據分析”在個體化體能訓練中的落地價值，為職業球隊乃至大眾健身科學管理提供了可復制的范式。在專業俱樂部之外的其他領域，部分高校實驗室也逐漸將生化指標、肌力測試、運動視覺識別技術相結合，形成了更全面的多模態數據，以期幫助教練員在備戰期及時發現訓練盲點，及時遏止運動損傷的苗頭。

3.2實施長期化、多維度的康復監測

在人工智能技術深度賦能體育訓練的背景下，體能訓練后的康復階段也正經歷系統化、個體化的轉型升級。尤其是在長期化、多維度康復監測方面，AI技術展現出顯著優勢，構建了更為科學的訓練閉環。

人工智能支持下的康復監測已實現生理與心理的融合分析。以荷蘭阿姆斯特丹自由大學為例，該校與體能康復機構合作，采用機器學習算法整合運動員的睡眠質量、心率變異性、激素水平及情緒狀態等多源數據，對訓練后機體恢復狀態進行動態追蹤。平臺通過定期情緒量表測試，結合血清皮質醇濃度、神經疲勞指數等變量，發現情緒波動與肌肉疲勞、應激水平存在顯著正相關關系。基于跨周期分析，研究人員據此調整運動員的訓練負荷和恢復時程，并同步安排心理干預手段。結果顯示，運動員在賽季后半段自我滿意度評分平均提升 15% ，且嚴重疲勞事件明顯減少，驗證了AI支持下的多維度康復監測在提升心理狀態與防控運動風險方面的實際價值[6]

同時，精準康復理念在國內實踐中加快落地。越來越多訓練機構開始在訓練后期引入AI輔助康復系統，對關節、軟組織等重點部位的復原情況進行連續監測。一旦發現某項指標恢復滯后，如膝關節屈伸功能未達標準、肌肉張力未恢復至訓練閾值，系統將自動生成個性化強化建議，包括低沖擊訓練類型、恢復周期調整、輔助治療推薦等。教練組依據反饋動態調整康復干預方案，使恢復進程更貼合個體需求，顯著提升了訓練安全性與運動員再投人效率。

4結語

現階段，人工智能技術的持續發展，為體能運動訓練領域的動態化、精準化、創新性發展帶來了新的契機。相較于傳統體能訓練模式，在數據挖掘、深度算法建模、個性化干預手段的輔助下，新形態的體能運動訓練將具備卓越的專項技能強化效果以及強大的運動損傷預防能力，為運動員的職業發展提供更為穩固的支持。未來，隨著交互式感應設備的不斷發展，人工智能技術在體育領域的應用將更加深入，體能訓練模式也將取得進一步突破，為我國競技體育的高質量發展打下堅實基礎。

參考文獻

[1]王思瑤，鄒蕾.大數據與人工智能在籃球運動員體能訓練中的應用[J].當代體育科技，2024，14（8）：4-6.

[2]劉立明.探索人工智能賦能田徑運動員體能訓練的新路徑[J].文體用品與科技，2024（24）：175-177.

[3]于浩然.人工智能技術在體能訓練中的應用與發展[J].中國科技論文，2024，19（1）：142.

[4]廖魯頔.基于身體機能狀態的女排運動員訓練負荷智能化評估技術運用研究D]太原：山西大學，2023.

[5]徐海波.人工智能融人高校體育教學改革的創新路徑[J].麗水學院學報，2024，46（2）：123-128.

[6]周璽，楊勇，侯曉敏.人工智能助推大學生身體健康教學體系探究[J].運動精品，2024，43（1）：37-39.