大模型在体育场景“开挂”

使用者用SportsGPT解析运动动作。

研究人员用SportsGPT录制运动视频。

受访单位供图

用手机拍摄一段运动小视频，将其上传到“AI随身教练”微信小程序，不到两分钟，就能获得跑姿、速度均匀度、手臂摆幅等关键指标的分析结果，并自动生成一套匹配的训练方案。

这是国内首个体育训练康复大模型——SportsGPT的应用场景之一。SportsGPT的应用场景包括体育训练场景、运动康复场景、体育科研场景等。在这些场景下，它不仅能为喜爱运动的健身人士提供专业建议，能为专业运动员提供康复指导，还能帮科研人员分析体育数据。

此前，“体育训练康复大模型SportsGPT”入选了工业和信息化部、国家体育总局联合公布的《2024年度智能体育典型案例》名单，成为全国唯一入围的底层大语言模型。

全天候“AI私教”

点开“AI随身教练”微信小程序，健身爱好者王先生直言，他好似拥有了一位全天候陪伴的“AI私教”。

“我平时会做一些力量训练，例如哑铃卧推、硬拉、引体向上等，但是如果姿势、力度不对，极易造成肌肉拉伤。”王先生说，“有了‘AI随身教练’微信小程序，我随时都能上传运动视频。它不仅能细致分解每个动作，精准找出错误姿势，提供纠正方案，还能自动生成能力雷达图，为我量身制定专业的训练计划。”

“一周慢跑多长时间是最好的？”当记者向SportsGPT提问时，它的回复是：最佳时间长度因人而异，取决于个体的体能水平、运动目的。一般来说，每次慢跑20至60分钟是一个比较适宜的范围。重要的是，无论你选择何种运动方式和时间长度，都应保持运动的持续性和规律性。

“SportsGPT能提供实时的动作指导和个性化的训练规划，是体育训练的‘万能助手’。”陕西酷体体育科技有限公司总经理田文博介绍，除了能解答跑步相关问题外，它还能针对投掷、跳跃、游泳等多个项目提供专业解答，包括名词概念解释、训练计划制定、训练频率建议、技术要点指导等。

“但要实现SportsGPT的大规模推广，还需要解决数据生态和标准化路径问题。”田文博举例说，为了更加精准地识别用户需求，前期团队需要进行海量的数据采集，并在此基础上为用户建立科学的锻炼策略。

康复师得力“助手”

北京体育大学大二学生小李曾在一次训练中伤了脚踝。“‘我的脚踝扭伤了，初期应该冰敷还是热敷？’‘有哪些适合我的居家恢复动作？’‘脚踝受伤如何通过中医针灸、按摩来治疗？’这些都是我曾向SportsGPT提出过的问题。”小李告诉记者，SportsGPT能迅速从运动康复、中医、肌肉骨骼等多个维度给出专业解答。“这些回复内容缓解了我的焦虑，让我可以更科学地进行康复训练。”李同学说。

百度智能云渠道生态部副总经理张龙介绍，SportsGPT可以回答运动康复、运动损伤、神经康复、运动疗法、针刀、预防、运动自救急救等专业问题，内容包含症状描述、诊断判断、治疗建议、康复动作指导、名词概念解释等。

它不仅能为运动损伤人员提供帮助，还成了康复师的得力“助手”。“患者在使用SportsGPT的过程中，只需向其描述伤情，SportsGPT就能够辅助康复师完成前期信息收集与量表分析工作。”张龙说，康复师通过分析AI自动生成的可视化数据，能够快速了解患者情况，极大提升工作效率。

此外，康复训练需要根据运动损伤人员的身体状况不断调整康复计划。SportsGPT可以通过对比判断肌肉、关节的恢复程度，为康复师提供运动损伤人员的动态康复信息，帮助康复师不断优化治疗康复方案。

不过，要想让SportsGPT在运动康复领域更深入普及，还需要解决专业信任度、数据安全等问题。“康复建议事关健康，AI方案的准确性和安全性必须经过严格的临床验证才能赢得患者和医疗从业者的信任。不仅如此，真正的康复是‘千人千面’，如何让模型根据每个用户的不同伤情和恢复情况，动态生成高度个性化的康复方案，也是未来需要攻克的难点。”田文博说。

高效“数据分析师”

在传统体育科研场景中，研究团队需要动用各类专业设备采集数据，随后人工处理海量原始信息，再经过复杂的计算分析，才能将结果反馈给教练和运动员。“这一过程通常链条长、耗时久、效率低，需要团队投入大量时间和精力。”田文博说，在基于SportsGPT的体育科研场景中，研究人员从繁琐的数据处理中被解放出来，从数据采集到反馈结果效率显著提升。

田文博介绍，SportsGPT的核心能力在于“学习”和“计算”。研究人员使用近万份优秀运动员的生物力学诊断报告来“喂养”大模型，让其学习顶级运动员的技术特征和数据模式。

当有新的运动员数据输入，SportsGPT可以进行快速计算，自动识别技术动作的优劣、发力顺序的对错等，并将数据特征与顶级运动员的数据特征进行对比，从而预测其体育潜力与适配项目。

“以往专家分析需耗时数天，如今只需几分钟即可完成。”张龙说，这一过程有助于选拔优秀的体育人才。

作为一款高效的数据分析工具，SportsGPT已经被国家队、多个体育科研教学团队和高水平运动队采用。“但用于体育科研场景，SportsGPT还有待继续优化。”张龙说。

下一步，SportsGPT研发的突破点在于实现从“高效分析员”向“智慧预测家”的转变。在体育科研场景下，模型不仅要能解释“发生什么”，更要能预测“将要发生什么”。例如，更精准地预测伤病风险、运动员竞技状态的波峰波谷。“要实现这些目标，还需融合更多维度的生理、心理数据，并建立更精准、更前瞻的算法模型。”张龙说。（记者 薛岩）