用手機拍攝一段運動小視頻，將其上傳到“AI隨身教練”微信小程序，不到兩分鐘，就能獲得跑姿、速度均勻度、手臂擺幅等關鍵指標的分析結果，并自動生成一套匹配的訓練方案。
這是國內首個體育訓練康復大模型——SportsGPT的應用場景之一。SportsGPT的應用場景包括體育訓練場景、運動康復場景、體育科研場景等。在這些場景下，它不僅能為喜愛運動的健身人士提供專業建議，能為專業運動員提供康復指導，還能幫科研人員分析體育數據。
此前，“體育訓練康復大模型SportsGPT”入選了工業和信息化部、國家體育總局聯合公布的《2024年度智能體育典型案例》名單，成為全國唯一入圍的底層大語言模型。
全天候“AI私教”
點開“AI隨身教練”微信小程序，健身愛好者王先生直言，他好似擁有了一位全天候陪伴的“AI私教”。
“我平時會做一些力量訓練，例如啞鈴臥推、硬拉、引體向上等，但是如果姿勢、力度不對，極易造成肌肉拉傷。”王先生說，“有了‘AI隨身教練’微信小程序，我隨時都能上傳運動視頻。它不僅能細致分解每個動作，精準找出錯誤姿勢，提供糾正方案，還能自動生成能力雷達圖，為我量身制定專業的訓練計劃。”
“一周慢跑多長時間是最好的？”當記者向SportsGPT提問時，它的回復是：最佳時間長度因人而異，取決于個體的體能水平、運動目的。一般來說，每次慢跑20至60分鐘是一個比較適宜的范圍。重要的是，無論你選擇何種運動方式和時間長度，都應保持運動的持續性和規律性。
“SportsGPT能提供實時的動作指導和個性化的訓練規劃，是體育訓練的‘萬能助手’。”陜西酷體體育科技有限公司總經理田文博介紹，除了能解答跑步相關問題外，它還能針對投擲、跳躍、游泳等多個項目提供專業解答，包括名詞概念解釋、訓練計劃制定、訓練頻率建議、技術要點指導等。
“但要實現SportsGPT的大規模推廣，還需要解決數據生態和標準化路徑問題。”田文博舉例說，為了更加精準地識別用戶需求，前期團隊需要進行海量的數據采集，并在此基礎上為用戶建立科學的鍛煉策略。
康復師得力“助手”
北京體育大學大二學生小李曾在一次訓練中傷了腳踝。“‘我的腳踝扭傷了，初期應該冰敷還是熱敷？’‘有哪些適合我的居家恢復動作？’‘腳踝受傷如何通過中醫針灸、按摩來治療？’這些都是我曾向SportsGPT提出過的問題。”小李告訴記者，SportsGPT能迅速從運動康復、中醫、肌肉骨骼等多個維度給出專業解答。“這些回復內容緩解了我的焦慮，讓我可以更科學地進行康復訓練。”李同學說。
百度智能云渠道生態部副總經理張龍介紹，SportsGPT可以回答運動康復、運動損傷、神經康復、運動療法、針刀、預防、運動自救急救等專業問題，內容包含癥狀描述、診斷判斷、治療建議、康復動作指導、名詞概念解釋等。
它不僅能為運動損傷人員提供幫助，還成了康復師的得力“助手”。“患者在使用SportsGPT的過程中，只需向其描述傷情，SportsGPT就能夠輔助康復師完成前期信息收集與量表分析工作。”張龍說，康復師通過分析AI自動生成的可視化數據，能夠快速了解患者情況，極大提升工作效率。
此外，康復訓練需要根據運動損傷人員的身體狀況不斷調整康復計劃。SportsGPT可以通過對比判斷肌肉、關節的恢復程度，為康復師提供運動損傷人員的動態康復信息，幫助康復師不斷優化治療康復方案。
不過，要想讓SportsGPT在運動康復領域更深入普及，還需要解決專業信任度、數據安全等問題。“康復建議事關健康，AI方案的準確性和安全性必須經過嚴格的臨床驗證才能贏得患者和醫療從業者的信任。不僅如此，真正的康復是‘千人千面’，如何讓模型根據每個用戶的不同傷情和恢復情況，動態生成高度個性化的康復方案，也是未來需要攻克的難點。”田文博說。
高效“數據分析師”
在傳統體育科研場景中，研究團隊需要動用各類專業設備采集數據，隨后人工處理海量原始信息，再經過復雜的計算分析，才能將結果反饋給教練和運動員。“這一過程通常鏈條長、耗時久、效率低，需要團隊投入大量時間和精力。”田文博說，在基于SportsGPT的體育科研場景中，研究人員從繁瑣的數據處理中被解放出來，從數據采集到反饋結果效率顯著提升。
田文博介紹，SportsGPT的核心能力在于“學習”和“計算”。研究人員使用近萬份優秀運動員的生物力學診斷報告來“喂養”大模型，讓其學習頂級運動員的技術特征和數據模式。
當有新的運動員數據輸入，SportsGPT可以進行快速計算，自動識別技術動作的優劣、發力順序的對錯等，并將數據特征與頂級運動員的數據特征進行對比，從而預測其體育潛力與適配項目。
“以往專家分析需耗時數天，如今只需幾分鐘即可完成。”張龍說，這一過程有助于選拔優秀的體育人才。
作為一款高效的數據分析工具，SportsGPT已經被國家隊、多個體育科研教學團隊和高水平運動隊采用。“但用于體育科研場景，SportsGPT還有待繼續優化。”張龍說。
下一步，SportsGPT研發的突破點在于實現從“高效分析員”向“智慧預測家”的轉變。在體育科研場景下，模型不僅要能解釋“發生什么”，更要能預測“將要發生什么”。例如，更精準地預測傷病風險、運動員競技狀態的波峰波谷。“要實現這些目標，還需融合更多維度的生理、心理數據，并建立更精準、更前瞻的算法模型。”張龍說。
用手機拍攝一段運動小視頻，將其上傳到“AI隨身教練”微信小程序，不到兩分鐘，就能獲得跑姿、速度均勻度、手臂擺幅等關鍵指標的分析結果，并自動生成一套匹配的訓練方案。
這是國內首個體育訓練康復大模型——SportsGPT的應用場景之一。SportsGPT的應用場景包括體育訓練場景、運動康復場景、體育科研場景等。在這些場景下，它不僅能為喜愛運動的健身人士提供專業建議，能為專業運動員提供康復指導，還能幫科研人員分析體育數據。
此前，“體育訓練康復大模型SportsGPT”入選了工業和信息化部、國家體育總局聯合公布的《2024年度智能體育典型案例》名單，成為全國唯一入圍的底層大語言模型。
全天候“AI私教”
點開“AI隨身教練”微信小程序，健身愛好者王先生直言，他好似擁有了一位全天候陪伴的“AI私教”。
“我平時會做一些力量訓練，例如啞鈴臥推、硬拉、引體向上等，但是如果姿勢、力度不對，極易造成肌肉拉傷。”王先生說，“有了‘AI隨身教練’微信小程序，我隨時都能上傳運動視頻。它不僅能細致分解每個動作，精準找出錯誤姿勢，提供糾正方案，還能自動生成能力雷達圖，為我量身制定專業的訓練計劃。”
“一周慢跑多長時間是最好的？”當記者向SportsGPT提問時，它的回復是：最佳時間長度因人而異，取決于個體的體能水平、運動目的。一般來說，每次慢跑20至60分鐘是一個比較適宜的范圍。重要的是，無論你選擇何種運動方式和時間長度，都應保持運動的持續性和規律性。
“SportsGPT能提供實時的動作指導和個性化的訓練規劃，是體育訓練的‘萬能助手’。”陜西酷體體育科技有限公司總經理田文博介紹，除了能解答跑步相關問題外，它還能針對投擲、跳躍、游泳等多個項目提供專業解答，包括名詞概念解釋、訓練計劃制定、訓練頻率建議、技術要點指導等。
“但要實現SportsGPT的大規模推廣，還需要解決數據生態和標準化路徑問題。”田文博舉例說，為了更加精準地識別用戶需求，前期團隊需要進行海量的數據采集，并在此基礎上為用戶建立科學的鍛煉策略。
康復師得力“助手”
北京體育大學大二學生小李曾在一次訓練中傷了腳踝。“‘我的腳踝扭傷了，初期應該冰敷還是熱敷？’‘有哪些適合我的居家恢復動作？’‘腳踝受傷如何通過中醫針灸、按摩來治療？’這些都是我曾向SportsGPT提出過的問題。”小李告訴記者，SportsGPT能迅速從運動康復、中醫、肌肉骨骼等多個維度給出專業解答。“這些回復內容緩解了我的焦慮，讓我可以更科學地進行康復訓練。”李同學說。
百度智能云渠道生態部副總經理張龍介紹，SportsGPT可以回答運動康復、運動損傷、神經康復、運動療法、針刀、預防、運動自救急救等專業問題，內容包含癥狀描述、診斷判斷、治療建議、康復動作指導、名詞概念解釋等。
它不僅能為運動損傷人員提供幫助，還成了康復師的得力“助手”。“患者在使用SportsGPT的過程中，只需向其描述傷情，SportsGPT就能夠輔助康復師完成前期信息收集與量表分析工作。”張龍說，康復師通過分析AI自動生成的可視化數據，能夠快速了解患者情況，極大提升工作效率。
此外，康復訓練需要根據運動損傷人員的身體狀況不斷調整康復計劃。SportsGPT可以通過對比判斷肌肉、關節的恢復程度，為康復師提供運動損傷人員的動態康復信息，幫助康復師不斷優化治療康復方案。
不過，要想讓SportsGPT在運動康復領域更深入普及，還需要解決專業信任度、數據安全等問題。“康復建議事關健康，AI方案的準確性和安全性必須經過嚴格的臨床驗證才能贏得患者和醫療從業者的信任。不僅如此，真正的康復是‘千人千面’，如何讓模型根據每個用戶的不同傷情和恢復情況，動態生成高度個性化的康復方案，也是未來需要攻克的難點。”田文博說。
高效“數據分析師”
在傳統體育科研場景中，研究團隊需要動用各類專業設備采集數據，隨后人工處理海量原始信息，再經過復雜的計算分析，才能將結果反饋給教練和運動員。“這一過程通常鏈條長、耗時久、效率低，需要團隊投入大量時間和精力。”田文博說，在基于SportsGPT的體育科研場景中，研究人員從繁瑣的數據處理中被解放出來，從數據采集到反饋結果效率顯著提升。
田文博介紹，SportsGPT的核心能力在于“學習”和“計算”。研究人員使用近萬份優秀運動員的生物力學診斷報告來“喂養”大模型，讓其學習頂級運動員的技術特征和數據模式。
當有新的運動員數據輸入，SportsGPT可以進行快速計算，自動識別技術動作的優劣、發力順序的對錯等，并將數據特征與頂級運動員的數據特征進行對比，從而預測其體育潛力與適配項目。
“以往專家分析需耗時數天，如今只需幾分鐘即可完成。”張龍說，這一過程有助于選拔優秀的體育人才。
作為一款高效的數據分析工具，SportsGPT已經被國家隊、多個體育科研教學團隊和高水平運動隊采用。“但用于體育科研場景，SportsGPT還有待繼續優化。”張龍說。
下一步，SportsGPT研發的突破點在于實現從“高效分析員”向“智慧預測家”的轉變。在體育科研場景下，模型不僅要能解釋“發生什么”，更要能預測“將要發生什么”。例如，更精準地預測傷病風險、運動員競技狀態的波峰波谷。“要實現這些目標，還需融合更多維度的生理、心理數據，并建立更精準、更前瞻的算法模型。”張龍說。
本文鏈接：大模型在體育場景“開掛”http://m.sq15.cn/show-2-12960-0.html
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