智能可穿戴设备使运动监测变得可视化、精确 化，提高教学效率，个性化运动指导降低受伤风险，增强学生运动兴 趣。

构建智能可穿戴设备运动伤病管理系统，实现运动负荷监 测和运动风险预测智能化

如何使运动员避免伤病并能以最佳状态上场比赛、延长运动员的 职业生涯是竞技体育领域长久以来关注的问题。相关数据显示，美国 职业棒球联盟在 1 年中用于运动员伤病治疗就要花费 10 亿美元[5]。 通过构建基于智能可穿戴设备的伤病管理系统，精准采集动作、心率 及肌电数据，可以实现最佳训练方案制定和伤病预防。运动负荷是决 定竞技运动表现的关键影响因素，其量化调节和精细化控制是当前运 动训练科学化的一个主要发展趋势[6]。可穿戴设备通过监测心肺功 能、体液和神经肌肉等生理学指标，评估最大摄氧量、训练负荷、恢 复时长等指标，实时评估人体运动健康状况。GPS、陀螺仪和加速度 计等传感器还可以监测和分析运动员的跑动能力、变向次数、负荷累 积等指标，由人工智能驱动的软件分析系统能基于采集到的数据进行 有效的运动负荷评估，提出有针对性的训练计划调整建议，进行运动 损伤预警，减小运动伤病发生的概率。

近年来，更多研究正在通过构 建人工神经网络模型以识别与判定动作类别及能量消耗，从海量的数 据集中通过数据驱动的学习过程识别变量的非线性变化，构建复杂系 统模型以从多视角诊断运动损伤成因以有效地预测运动损伤的发生。 人工智能技术正在辅助教练员在训练中及时而有效地进行运动负荷 控制并给予运动员适时的反馈，避免过度训练和降低运动损伤风险， 增强运动员的内在动机和产生更好的神经肌肉适应性。

构建智能一体化运动训练管理系统，监测运动训练全过程 多源参数

为了在不影响运动员正常发挥的前提下采集数据，人体穿戴式传 感器的功能日益集成化，外观也日益微型化[7]。中国自由式滑雪空中 技巧国家队在冬奥备战中使用了基于可穿戴设备的运动表现分析系统，通过内嵌智能微型传感器的动作捕捉紧身衣、紧身裤、鞋垫、手 套来收集记录穿戴者的肢体各部位的加速度、角速度等数据[8]。相比 传统的光学传感器，应用惯性传感器的智能服装具有信息数据捕捉更 准确、全天候、抗干扰能力强等更多优势。为了不影响运动员比赛， 这些智能可穿戴设备中的传感器重量和尺寸都非常小。目前有一些健 身衣内置了心电、呼吸和肌电等传感器，不仅可以计步、监测心率， 以及监测人体不同部位肌肉力量的训练情况，还可以将数据同步至 APP 以转化为可视化图表，实现对身体锻炼情况的精准把控，辅助教 练员及时调整训练计划[9]。同时，这些健身衣还具有高延展性，材料 透气、防水且防晒等性能，提高了穿戴舒适性。随着可穿戴设备数据 采集材料等硬件和智能算法的日益进步，结合教练员和运动员的切实 需要，目前人们正致力于实现可穿戴设备的无创、无干扰和智能化驱 动，从而实现科学化训练的精准助力。

囿于单一传感器监控训练过程的局限性，发展多传感器训练信息 融合技术，全方位捕捉训练信息、优化训练监控和辅助已经成为业界 共识[10]。此技术是将各类传感器采集到的信息，运用神经网络、模糊 推理等智能算法将那些在时间和空间上相关的信息进行有效组合，提 高系统预测结果的信效度及稳定性。实际上，人们已经发现，训练量 化评价的有效性和可靠性受限于场地范围过大、身体对抗激烈、恶劣 极寒天气等不利因素，即便单个传感器使用了更高的采样频率、更精 细的特征集和分类器，仍难以确保对运动员跑动能力测评的准确性， 但通过使用多类传感器协同采集，其在动作识别方面的精确度及效率 都超过了单个传感器[11]。因此，应用人体传感网络技术将单一传感器 采集到的运动参数和生理参数通过信号处理和机器学习等智能算法 汇总至一个数据处理平台中，加速研发智能一体化训练管理系统，可 为竞技体育的发展增效赋能。

搭建广泛的云端互联网平台与边缘计算平台，实现全数字 化训练效果的评估

云端互联网平台是一个由高性能服务器组成的硬件系统，它们通 过专门的配置，可以为客户提供各种各样的云端服务，例如人工智能 大模型训练，数据库管理，消息订阅与发布等，是现代体育科技发展 的重要趋势之一。云端平台通常具备强大的数据管理和存储能力，可 以存储海量的运动员生理数据、训练数据和比赛统计数据。目前，云 平台可运用多种数据库技术（例如，系型数据库、NoSQL 数据库和 数据仓库等）用来存储与体育赛事相关的赛事数据和运动员数据。云 平台运用人体传感网络所采集的数据，结合机器学习平台（如 TI-ONE）对每场赛事的运动员行为进行数据自动标注和模型训练， 从而获取可靠的大数据模型来帮助教练和运动员更好地理解赛事的 技战术，进而制定科学的训练计划。

边缘计算是一种在数据产生地点近端进行数据分析的计算技术， 主要目的在于减少数据传输时间，加快处理速度，并减轻云端数据中 心的负担，是云平台技术的延伸。因此，在需要实时反馈的运动场景 下（例如足球、冰球和篮球等），边缘计算可有效地分担云端计算压 力，实现低延迟数据处理。具有边缘计算能力的智能可穿戴设备首先 对运动员个人数据进行一级处理，经过浅层信息提取后上传至云平 台，根据大数据模型提供快速决策方案，这种协同模式可有效结合两 者优势，提高训练或比赛时的对抗水平。需要注意的是，隐私保护与 数据安全在体育数据管理中不可忽视。平台需确保所有数据传输和存 储均进行加密处理，严格实施访问控制策略，保护运动员隐私和数据 安全。此外，遵守各地区的数据保护法规，如欧洲的 GDPR 或中国 的网络安全法，确保平台合法合规运作。

构建高校体育教学负荷监控系统，实现运动负荷监测可视 化

传统体育课堂教学在运动负荷等方面的监测主要依靠体育教师 的主观观察，运动数据的监测缺乏精确性和连续性。近年来，基于智 能可穿戴设备的体育教学负荷监控系统逐渐应用于体育课堂教学中， 从而帮助授课教师实时、快速、准确地获取学生的运动负荷、活动水 平、活动时间等指标，为动态调整教学目标和教学内容及组织教学活 动提供客观数据支撑。愈加成熟的可穿戴设备和运动 APP 可以使学 生在锻炼时快速地向体育教师反馈有关数据，体育教师无需再做相关 测试和逐一登记成绩的工作，从而能够成倍地提升体育教学效率[12]。

另外，为了降低体育课的运动损伤风险，向学生提供个性化的运动指 导，学生通过佩戴内嵌 GPS 及加速度计的运动手环、智能手表等， 测评其不同运动状态下的跑动能力和运动负荷。也有一些智能可穿戴 设备可以监测学生的血氧、肌电等生理指标，在学生进行高强度运动 时，体育教师可以对这些指标进行实时和无创检测，从而能及时地了 解学生的身体健康状况[13]。在体育教学中应用智能可穿戴设备，可以 可视化自身运动数据和进步情况，不仅有助于规范技术动作，也大大 增强了学生对运动的兴趣，实现运动正强化。智能可穿戴设备的广泛 应用，正在深刻地改变着体育教学模式，对未来的学校体育的目标、 内容、范式也将产生深远影响。

推进运动技能虚拟仿真学习，实现虚拟现实与体育教育的 深度融合

传统的运动技能学习主要通过教师讲解与示范动作、学生模仿动 作、教师纠正错误的过程实现，困难在于不易充分调动学生的学习兴 趣和积极性，另外还存在教学方法单一、远程教学能力不足等问题。 近年来，很多学校开始构建基于智能可穿戴设备和虚拟现实技术、由物联网、云平台和移动客户端组成的体育虚拟现实系统。该系统通过 从物联网中收集相关数据，在云平台中储存海量运动数据，并采用云 渲染技术实现与虚拟现实场景的实时交互，最后通过移动终端体验近 乎真实参与的运动项目。此种体育课堂用人机交互技术能使学生感受 真实运动中的视觉、触觉、听觉，能使学生身临其境，在虚拟环境中 感受、体验及学习技术动作，并且不再受学校场地有限而导致相关运 动项目无法进行教学的局限，能使学生从以往的被动练习转变为主动 体验交互式学习模式。另外，该类系统可使学生通过更直观的视觉体 验加深对运动技能的认识，不仅有助于学生形成运动表象，还有利于 优化教育资源配置[14]。校园体育虚拟现实系统的应用与推广，正在深 化学校体育改革，加强和改进了新时代学校体育工作。

融合扩展现实（XR）技术，实现教学质量评价标准化

扩展现实（XR）技术是指通过计算机将真实场景与虚拟场景相 结合，打造一个可人机交互的虚拟环境。这种技术融合了 AR、VR 和 MR 的视觉交互技术，为体验者带来虚拟世界与现实世界之间无缝 转换的沉浸感。智能可穿戴设备融合 XR 技术，可为体育教学质量评 价带来前所未有的变革，通过创建沉浸式、交互式的教学环境，实现 评价过程的标准化和客观化。通过 XR 技术，可以构建虚拟的体育教 学环境，模拟真实的体育场馆和器械。学生在这个虚拟环境中进行锻 炼，能够获得与真实场景相似的体验。智能可穿戴设备则用于追踪学 生的动作和生理数据，确保学生在虚拟环境中的锻炼效果可量化、可 评估。

结合体育教学大纲和实际需求，可以制定一系列标准化的评价 指标，如动作准确性、运动强度、反应速度等。这些指标将通过智能 可穿戴设备进行实时采集和分析，以客观的数据来评估学生的运动表 现和教学质量。在虚拟教学过程中，智能可穿戴设备能够将学生的运 动数据实时反馈给教师。教师根据这些数据，可以及时了解学生的运 动状态，发现存在的问题，并通过 XR 技术提供的可视化界面，给予学生针对性地指导和建议。这种实时的反馈机制有助于提高学生的学 习效率和运动技能。此外，通过智能可穿戴设备和 XR 技术的融合， 可以将评价结果以直观、可视化的方式呈现给教师和学生。这不仅有 助于增强学生的参与感和成就感，还能让教师更加清晰地了解学生的 学习情况，为后续的教学提供有力支持。同时，这些标准化的评价结 果还可以作为学校体育教学质量的客观依据，用于教学评估和改进。 智能可穿戴设备与扩展现实（XR）技术的融合，不仅极大地丰富了 体育教学的内容和形式，还提高了教学评价的效率和准确性，为体育 教学质量评价的标准化提供了强大的技术支持。

研发智能可穿戴设备，监测健身运动数据

随着大众健身运动的蓬勃兴起，基于可穿戴设备的智能健身产品 研发正在高速发展。目前，智能可穿戴设备不仅局限于简单地记录运 动者的步数、心率等，还能通过将“知识图谱+深度学习算法”嵌入 智能可穿戴设备中使其可以动态、完整地监测和记录健身活动全过 程，并且可以通过构建的算法模型对采集的数据进行处理与分析，从 而能更加智能化、专业化、个性化地针对用户在体育锻炼过程中的身 体活动状况进行监测，并能实时提供反馈建议和进行错误动作纠正， 监测身体活动状况和能量消耗，预防运动损伤。随着人工智能技术的 快速发展，基于深度学习能耗预测模型的人工智能驱动分析嵌入至可 穿戴设备中，提高了健身过程中能量消耗监测结果的信效度[15]。运动 爱好者可根据自身健身需求及具体运动场景选择适合的智能可穿戴 设备，精准量化分析运动数据，以最大限度地发挥体质健康监测设备 的作用。

研发可穿戴智能化运动设备，辅助运动障碍人群健身

随着我国人口老龄化程度逐渐加剧，因年龄增长而出现的各种疾 病（如心肺功能下降、骨质疏松等）成为导致运动障碍的主要因素。 世界卫生组织（WHO）的相关调查显示，中国脑卒中发病率排名世 界第一，且脑卒中发病正趋于年轻化[16]。而抑制此类趋势的重要措施 就是进行科学、长期的体育锻炼，需要应用精细化和智能化的可穿戴设备进行实时监控，帮助运动障碍人群根据其锻炼时的机体状况制定 个性化方案。例如，嵌入式惯性传感器被用于设计患者康复的功能性 运动，基于心电和肌电的可穿戴设备可为脑和脊髓损伤的患者制定运 动计划以恢复运动能力。近年来，智能可穿戴设备通过结合机器学习 算法，实现了针对运动障碍患者的个体化诊疗和远程医疗[17]。例如， 可穿戴外骨骼被用于康复训练，嵌入的机器学习算法模型能结合用户 的运动障碍情况及运动状态自动调节助力阈值，辅助患者重建神经肌 肉运动模式。针对老年性疾病，以主动健康为导向，人工智能正在逐 渐成为个性化运动处方制定的关键技术，推动着智能化可穿戴运动设 备的高速、高质量发展。

建立慢病风险预测算法，指导科学健身和健康管理

智能可穿戴设备在指导大众健身和降低各类慢病风险方面发挥 着重要作用。通过持续收集监测并记录用户的健康数据，包括心率、 血压、血糖水平、睡眠质量以及日常活动量等，智能可穿戴设备能够 为用户提供一个全面的健康状况概览，从而帮助用户更好地了解自己 的身体状况。不仅如此，智能可穿戴设备还能根据这些数据预测慢病 风险。例如，通过持续监测用户的心率和血压，设备可以及时发现异 常情况，并提醒用户采取相应措施以降低心脏病和高血压等慢病的风 险。此外，对于已经患有慢病的人群，这些设备还可以帮助他们更好 地管理病情，如提醒按时服药、监测病情进展等。智能可穿戴设备的 使用还能够提升用户的健康意识和自我管理能力。通过定期查看和分 析设备提供的健康数据报告，用户可以更加清晰地了解自己的健康状 况及潜在风险。

这种自我认知的增强有助于用户更加主动地关注和管 理自己的健康，及时采取预防措施以应对潜在的健康问题。基于这些 健康数据及风险预测，智能可穿戴设备还能够为用户提供个性化的健 身指导。通过分析用户的心率、活动水平等数据，设备可以推荐适合 用户的运动类型和强度，确保锻炼既安全又有效。此外，设备还可以根据用户的健身目标和进展情况，定期调整训练计划，以帮助用户持 续取得进步。因此，智能可穿戴设备通过健康监测、个性化健身指导、 慢病风险预警与管理以及促进健康生活习惯的养成等方式，有效地指 导大众进行科学的健身活动并降低各类慢病的风险。