7月9日，第一届全国体育人工智能大会在北京首都体育学院开幕，会议聚焦人工智能技术在体育领域的应用以及体育人工智能领域人才培养，来自体育和智能科技领域的专家学者交流研究成果，分享实践经验，探讨优化策略。
与会专家分享体育人工智能技术实践探索
此次大会由中国人工智能学会主办，首都体育学院等承办，主题为“健体·智慧·融合”，共设置了6场大会报告、四个专题论坛的56个专题报告以及148篇壁报展示。当天，中国人工智能学会体育人工智能专委会正式揭牌成立。
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第一届全国体育人工智能大会在北京首都体育学院举行。新京报记者 苏季 摄
专家们在大会上分享了人工智能技术在体育领域的研究和应用前景。首都体育学院党委书记何明介绍，首都体育学院坚持面向世界体育科学技术前沿、面向国家重大战略需求等，在全国首创提出“体医工融合创新发展”的办学思路，推进基础研究和应用研究，开展重点领域科研攻关。
国务院参事、中国工程院院士、中国人工智能学会理事长戴琼海认为，人工智能作为全球竞相争夺的科技制高点，已经上升为国家战略，在人类未来发展进程中将发挥不可替代的重要作用。他对人工智能技术在竞技体育、全民建设、学校体育等领域的基础研究和应用示范进行了整理和总结。
胡海岩院士介绍了两种研究范式：一是通过科技手段介入体育应用场景的研究，二是从研究对象本身寻找研究方法的研究。比如，清华大学等高校承担了一批科技专项，显著提升了我国冰雪运动的科技水平，首都体育学院先后成立了体育人工智能研究院和体医融合创新中心，确立了融合创新发展思路。
促进学科融合，加快体育人工智能领域研究生培养
大会上，国务院学位委员会学科发展战略咨询委员会委员黄汉升介绍了体育人工智能研究生培养的现状与挑战。他指出，首先，体育人工智能方向导师稀缺。人工智能领域的顶尖专家大多在计算机科学、数学、统计学等领域，这些领域的专业知识和技能是开展高质量人工智能研究的必要条件，相比之下，体育学科领域内人工智能专家数量太少，大多集中在运动人体科学领域，师资力量薄弱。其次，体育学研究生知识背景差异。人工智能的核心理论、方法、技术主要源于计算机科学、统计学、数学等学科，由于体育学是一门偏重实践、应用的学科，缺乏足够的计算机科学和工程背景知识，这使得他们在理解和应用这些人工智能技术时存在一定的困难。此外，体育人工智能研究平台太少。
黄汉升认为，应从顶层设计，利用国家学科制度助力体育人工智能研究生人才培养，同时打通渠道，通过学科交叉融合培养体育人工智能专业人才，打造具有影响力的体育人工智能人才培养平台等方面，加快体育人工智能领域研究生培养。
就如何打通渠道，他表示，首先，必须打破原有学科的界限，体育学应当主动走出原有的学科边界，积极学习人工智能领域的理论、技术、方法，如深度学习、机器学习、计算机视觉等，鼓励体育专业研究生跨出学科，学习人工智能方面的知识和技能，如编程能力，数据分析技能等。其次，可以在体育学下设一个体育人工智能或者体育工程技术二级学科，或者将体育学置于新设的交叉学科门类下，通过扩大学科招生口径，吸引人工智能应用技术相关方向的专家在体育学一级学科下招收研究生。此外，通过产学研融合引导研究生关注体育人工智能领域。在现有的四个体育学二级学科下的研究生，可以通过与产业界专家和实践者直接交流，参与自己研究方向相关的体育人工智能项目的开发，增强实践能力和创新思维，将自己熟悉的研究领域和人工智能相结合。
新京报记者 苏季
编辑 缪晨霞 校对 贾宁
