王国强

（江苏师范大学体育学院 江苏 徐州 221000）

1、研究目的与意义

1.1、研究的目的

将AI 赋能于传统体育养生，将AI 健身技术与传统体育养生运动的习练相结合，提供科学的健身指导与针对性的反馈建议，降低年轻人习练传统体育养生运动的难度，克服传统体育养生运动不能大范围教学与习练的弊端，提高年轻人对传统体育养生运动的认可度，进而促使越来越多的人积极参与到传统体育运动和健康训练中，养成良好的体与运动和养生习惯，促进其终身体育思想观念的树立。并对当下AI 健身助力传统体育养生运动目前面临的一些问题给出建议。

1.2、研究的意义

在“十四五”规划和2035 年远景目标的实施过程中，中国传统体育养生的发展如何深入贯彻“供给侧结构性改革”的战略，能否抓住此次供给侧结构性改革的机遇从而实现对传统体育养生运动模式的改革，这对于传统体育养生运动的发展是一个契机。将人工智能技术与传统体育养生运动相结合，实现对AI 健身完整体系的构建，这也给传统体育养生运动的发展提供了一个创新的方向与思路，与深化“供给侧结构性改革”的战略相对照，从供给端方向对传统体育养生运动的发展问题进行创新改革与优化升级，从而实现传统体育养生运动的持续健康发展，支撑传统体育养生运动的高质量发展与实践路径探究。

对基于AI 健身技术的传统体育养生教学模式进行设计与实践，可以为广大高等院校在全民推进健康中国这一策略上提供针对性的参考，促进实践的稳定进行。实现真正意义上的“AI+体育”，这是实现传统体育养生的现代化与智能化的重要途径，也是为了提高国民体质健康水平，实现健康长寿，推动建设健康中国，实现社会主义的现代化打下重要基础，并为全民科学健身的计划推进提供一定的借鉴意义。

2、研究对象

本文以江苏师范大学学生基于AI 健身软件参与传统体育养生运动的情况为研究对象。

3、AI 健身对学生参与传统体育养生运动的现状改善

3.1、可以“随时即时”参与传统体育养身运动

江小涓（2019）在《体育产业发展：新的机遇与挑战》中提到体育锻炼受制于时空环境，已有的大量研究表明，体育锻炼的时间、空间可达性与人们参与体育锻炼的热情呈正比。传统体育养生运动往往局限于“没有时间”和“没有场地”，这在一定程度上消磨了学生参与体育的热情和意愿，而AI 健身随时与即时的特点，可以很好地克服此项弊端。徐伟康、林朝晖在其《人工智能与全面健身融合发展的价值逻辑、现实困境与优化路径》中指出人工智能可以实现设备、产品、服务、应用场景和用户之间不间断、全天候、无地域的全面抵达，从而打破健身的时空约束，完成健身场景的线上完整迁移，高度复原线下健身体验，提供了更宽广、便捷的健身参与渠道。

随时是指可以通过手机和相关应用程序随时记录运动信息和身体状况。此外，手机记录的运动数据是由科学算法、运动、运行标准、运动能耗等多方面综合得出的。在它的帮助下，信息完成收集和合成将上传到云端，并基于学生当下实际条件创建有关学生身体活动和身体状况的合理课程。即时是指以往传统体育养生运动的习练往往需要抽出特定的时间，针对某一项目选择不同的习练方式，而面临如今的生活节奏加快、生活压力增加的情况，人们不能花太多固定的时间参加某一种传统体育养生运动的锻炼，而人工智能技能可以通过组织个人空闲时间，利用休闲时间安排练习任务，使得学生可以利用工作、休息的碎片化时间来进行锻炼，对于帮助学生养生良好的体育锻炼习惯大有裨益。

3.2、不受教学指导与理论知识缺乏的制约

目前，我国在传统体育养生运动方面的指导、培训、服务开发等方面仍存在不足之处，对于一部分想参与传统体育养生锻炼的“新手”来说，有意向参与但不知道如何开始的问题与困境仍然普遍存在。人工智能可基于用户数据的反馈生成科学合理的锻炼计划，在一定程度上扮演了社会体育指导员的角色。而AI 健身以AI 大数据的参考模型为核心，对健身者的运动信息进行实时全称的监控，使得运动过程可以被客观的记录，即使是业余爱好者，也可以从中获得专业的理论指导与相应的健身知识，练习前对身体状况进行评估，了解自己的体能情况与健康水平，在运动中实时掌握当前的运动表现，安排合理的运动步骤与方案，运动后也对运动效果进行评估，了解健身运动是否达到预期效果，并且根据以往的历史运动数据库进行分析对比与纠错，对疲劳和损伤提前预警，从而给予相应合理的指导意见，制定个性化的运动方案与膳食安排。

3.3、改变相对枯燥的传统教学模式与习练方式

传统体育养生运动受其项目特点的限制，其一部分细节的动作就可以决定其养生的效果，决定了其教学必须通过教学者语言讲解和亲身示范来保证一定的教学效果，AI 健身的出现，在一定程度上可以改变传统体育养生运动这种现状。还有多种学习方式，如文字描述、动态图片、视频展示等，全方位、立体地介绍给用户，改善了以往学习传统体育养生运动自我探索、寻求教练帮助的情况，更加科学和便捷。学习方式的多样化、学习内容的科学化，AI 健身的发展既改变了传统体育以往相对枯燥的教学模式，又保证了教学的质量与学习的效果，

过去，人们经常遵循的运动习惯和健康计划，其中许多计划和方案是随机的、经验式的、无效的或不必要的。但是，AI 健身的出现可以改善这种情况，它会根据学生情况提供更合适的运动项目搭配和运动量安排，这就使得传统体育养生运动的学习与锻炼不再受传统教学模式的局限，改善了传统体育养生不能大规模集体教学、习练的弊端，让养生不再是经验式的需要“口传心授”，变成对学生动作的实时监控，通过文字、图片、语音、视频等途径去深化人与手机之间的交互关系，从而纠正不合理的动作。

4、AI 健身助力传统体育养生运动发展的制约因素

4.1、AI 健身关于传统体育养生运动的数据量不足

AI 健身助力学生参与传统养生运动的前提与与起点是依赖于大量且丰富的数据，使用科学详细的算法来收集相对有价值的信息，为学生提供更科学的练习传统体育养生和健康运动的指导。这意味着，收集海量、高质量的高校学生的健身数据，是提高机器学习效率和准确性、推动人工智能技术全面发展的基础。这就是所谓的“没有数据，就没有智能”。

第一点，是针对学生的健身数据缺乏收集意识。如今，竞技体育各个方面运动数据的收集、存储、分析和使用在推进科学训练和提高运动表现方面发挥着作用，而全民健身数据的收集却没有引起足够的重视，例如，全民健身赛事往往被视为自发的社会行为，似乎与体育部门无关。这也直接导致大多数学生健身数据的缺失；第二点，我国智能运动和AI 技术起步较晚，国内健身数据总量相对有限。在不同的“数据孤岛”上，不同的智能运动器材相互割裂，难以实现运动数据共享共通。并且，条块界限分明的管理条例与制度也导致体育相关行政部门之间的沟通不畅，数据难以链接；第三点，很多智能运动产品以跑步、游泳、徒步等运动为主，而像太极拳、八段锦、五禽戏等在中国拥有广泛公众基础的传统体育养生项目则要少得多。郑芳、徐伟康在其文章《我国智能体育：兴起、发展与对策研究》中就指出，我国智能体育数据采集还存在不同人群和不同项目之间不平衡的问题，导致数据存在失真、维度单一、不够完备和结构化不足等问题。即目前对与AI 健身数据的收集缺乏对于各个年龄段与不同运动项目之间差异的综合性考量。

4.2、AI 健身软件智能化算法的技术水平较低

对人与计算机之间人工智能交互的模拟仍然不准确。AI 交互使用成像、身体分析测量和其他技术来完成计算机场景中身体运动的表达。例如，北京海淀公园的太极AR 交互式AI 显示器，用户站在系统的特定区域进行太极运动，大屏幕使用深度摄像头捕获人体运动，并通过与系统内置的运动规范标准进行比对来实现对用户动作的评估。但问题在于，从比对功能的整体来看，系统仍处于按照操作者行为过程对习练者“手势”进行模拟的状态，尚不能识别出不恰当、遗忘和不正确的动作，在实际操作的基础上不能对习练者进行教学和有效沟通，这种单一的沟通方式也大大降低了习练的效果。

智能运动APP 是指可以记录运动数据，指引用户进行日常锻炼，满足用户个人需求并引导其形成健康的生活方式的智能体育应用程序。人们希望人工智能能够依据他们的运动表现、锻炼出现的问题及其内部原因和纠正技术，从而提供全面而详细的实时评估和反馈。然而，在中国互联网应用市场上很多AI 健身应用往往被称为智能化，但所谓的“智能分析”只能执行工程师定义的一些基础任务，智能水平只相当于“新手老师”，离专业和真正的智能还相差甚远。

4.3、关于AI 健身软件的政策激励和监管制度不完善

AI 健身相关系统的监管理念和主体不明确。面对人工智能与全民健身的融合发展，其具有多元特征混合的特点，既涵盖网络通信安全，又包含体育、医学等，可是其应由何类监管部门负责，该采取何种监管理念现在仍不明确。尽管相关政府已开始着手监管“AI+体育”的新格局，在2021 年，国家网信办政府就曾进行通报，相关智能体育健身APP 存在非法收集和过度收集用户信息等侵犯用户个人信息安全的行为。然而对于当前“人工智能+全民健身”的新形势与新板块该由谁管理、遵循什么监管理念，仍没有明确的法规与制度制约，这也侧面给人工智能与体育养生运动的融合发展带来了不确定风险。

另一方面，体育运动领域人工智能的应用场景仍相对狭隘，应用水平较低，大多仍处于所谓“弱人工智能”阶段，其中一个重要原因在于缺乏相应的支持与保障机制。就人工智能与体育健身融合的大方向来说，在2022 年新修订的《体育法》中将“社会体育”这一章节改为了“全民健身”，说明在政策基础上已经为全民健身活动的进行提供了保障，凸显了在国家政策层面上对人民参与全民健身的支持，但可惜的是其并未针对2022 年热点透视中“将人工智能和全民健身融合发展”的问题进行回应与安排，仅在“国家支持体育科学研究和技术创新”和“促进体育与健康、文化、旅游、养老、科技等融合发展”这两篇中对于助力推进科学技术助力体育运动的策略有所体现，但也并未明确提出“人工智能的发展要向体育运动倾斜”的方针。

5、AI 健身与传统体育养生运动融合发展如何突破当下困境

5.1、普及AI 健身应用程序，避免形成数据孤岛

推进AI 健身等智能应用程序与体育设备的普及应用。相关部门提高对数据采集、分析、综合的意识性，意识到大数据对于全民健身实现科学化与数字化的潜在价值，是人们达到体育健身智能化目标的应用基础。在合乎法律法规的前提下，尽可能多的收集全民健身数据，从不同人群、不同项目、不同技术水平等多方面进行信息采集，建立覆盖全人群多项目的全民健身信息采集渠道，形成全民健身大数据，满足人们不同方面的健身需求。

推动多平台数据的开放共享。一方面，推动政府相关部门的数据开放，我国只有政府部门拥有最详细、最完整的民众参与全民健身的相关数据，而想要实现人工智能与传统体育养生运动的融合发展，全民健身相关公共数据的采集共享十分关键，特别是一些民族民间传统体育养生项目，这是一些主流的AI 健身APP仍未重视与完善的部分，依靠政府部门的相关数据则能加速AI健身与传统体育养生的融合发展；另一方面，在全国社区、公园、广场建立多个全民健身数据监测中心，采集分析民众进行体育运动的数据，打造全民健身行为跟踪数据库、国民体质监测数据库、民众体育运动环境数据库等数据综合分析平台。同时，整合人工智能互联平台的健身数据，打破平台间相互割裂数据壁垒，成为共享、丰富、全面的全民健身线上数据库。

5.2、提升数据算力，强化算法支撑

AI 健身其实时监控评判动作完成情况机制是以科学高效的算法为基础，随着人工智能与传统体育养生等运动项目的逐步深入融合，AI 健身所需要采集的数据量和数据维度也将增加，人们对于AI 健身的标准会逐渐严格，对算法与算力的要求也会快速提高，所以应尽快强化算法与算力的支撑，时期可以根据健身场景、项目的特点而选用专门的算法，并提高相应的算力，使得健身者可以到的准确而充分的反馈，针对不同运动项目、难易程度、完成情况等，给予个性化的健身方案与指导建议，在用户和健身内容之间进行有针对性的制定与匹配，而非千人一面的体育运动健身方案，特别是针对传统体育养生项目，同样的运动项目不同用户仍存在较大的个别差异，应通过分析其个体的身体状况、动作完成水平、实际锻炼效果等多方面进行分析，采用专门的算法从而给予不同的改进策略与建议，为AI 健身助力传统体育养生运动，二者的深度融合发展做好准备。

5.3、深化政策导向，完善制度监督

政策导向的深化是我国重视体育领域发展的显著标志，对于人工智能助力传统体育养生运动的融合发展也不例外。可以在已有政策的基础上，出台一些专门针对智能体育的规划与政策，推动”AI+”与体育领域的结合，通过立法来有效推动AI 健身的全面发展，促进市场开发与相关产业发展，从侧面助力推动人工智能与传统体育养生运动的融合发展。

经济和理论的发展事实都说明了在自由市场中存在大量的“市场失灵”现象，这也直接导致了许多不利于提高市场效率和社会公共利益的行为和情况的出现。AI 健身的发展不仅涉及体育，也可能面临用户信息、数据隐私泄漏的风险，但为了避免产生监管主体不明确的问题，一个可行的情况是可以在全民健身活动推广与指导委员会的基础上，建立一个关于“人工智能与全民健身”的主管部门，协同相关职能部门统筹完善监管制度。数据信息安全是人工智能与全民健身融合发展和实现大数据共通共享的前提，所以应确立相关的管理制度与监管条例，实现对AI 健身产品安全、数据安全等方面进行有效监督。

6、结语

本文通过讨论分析了人工智能与传统体育养生运动融合发展的现实困境与AI 健身对于大学生参与体育锻炼的多方面影响，认识到通过AI 健身助力传统体育养生运动可以给学生带来运动时间场所、理论指导、教学模式与习练方法等方面的改善和优化，进而激发大学生参与进行传统体育养生运动的兴趣与热情，对于促进传统体育养生运动的数字化，推动开发传统体育养生运动的新模式，都具有重要价值。但AI 健身，人工智能助力传统体育养生运动发展并非一蹴而就，AI 健身在实际应用中仍存在着许多现实困境，这些困境包括数据量不足、算法技术水平较低与监管制度不完善等问题。应针对这些已被发现的问题，有侧重性地进行研究，逐步完善AI 健身制度体系的建构，助力深化人工智能与传统体育养生运动的融合发展，侧面推进全民健身科学化、智能化的高质量发展。