【中图分类号】G841 【文献标识码】A

【文章编号】2095-2813（2025）20-0044-04

[Abstract] Based on the methods of literature research and logical analysis，focusing on the core issue of empowering basketballtraining mode innovation withAI technology，this paper explores the intrinsicvalue，dilemma and practical path of empowering basketballtraining mode innovation with AI.The research found that the intrinsic valueof AI empowering basketbal training mode innovation is reflected in theaccuratecapture of empoweringaction optimization， data driven reconstructionof training paradigm，tactical deduction breakthroughcognitive boundary，risk early warming andsports health.However，itisstllfacingtherealitydificultiessuchasdataisland，technologycost，humancoputer competition，thatis，ethical vacuum.Inthisregard，practical paths hasbeenproposed，suchasbuildingamultimodal datagovernance system，developing lightweight inteligent terminals，establishingacoach-AIcolaborative decisionmaking model，and improving data security governance.

[Keywords]Artificial intelligence;Basketballtraining;Physicaleducationteaching;Talentcultivation

作者简介：李贵（1985一），男，本科，讲师，研究方向为运动训练。

《“十四五”体育发展规划》明确提出推动人工智能、大数据在运动训练中的创新应用[1]。2025年国家体育总局更是将智能体育列为重点发展领域，政策导向为AI技术深度赋能篮球训练创造了历史机遇。但当前篮球训练面临诸多问题：传统经验主义训练模式难以满足个性化需求，青少年运动员动作标准度不足引发伤病；国际赛事竞争加剧要求战术决策从经验判断转向数据驱动；体教融合战略推动高职院校篮球人才培养体系革新，亟须智能化解决方案破解师资力量不足的瓶颈[2-3]。对此，研究立足于建设体育强国的时代背景，系统剖析AI赋能篮球训练的内在机理与实践路径，为构建中国特色的智能体育训练体系提供理论参考。

1人工智能赋能篮球训练模式革新的内在价值

1.1精准捕捉赋能动作优化

人工智能技术通过多维感知与动态解析能力，将运动员的技术动作转化为可量化、可追溯的客观参数体系，为动作优化提供科学依据[4]。首先，基于计算机视觉的动作捕捉技术能够实现连续动作轨迹追踪。通过高帧率摄像设备与深度学习算法融合，可对投篮出手角度、运球触地频率、防守滑步轨迹等关键动作进行全维度解析。其次，无穿戴式感知技术消除了传统传感器对运动表现的干扰。运动员在自然训练状态下，通过非接触式数据采集，即可实现动作姿态的实时反馈，保障了训练的连贯性，避免了穿戴设备对肌肉发力的束缚。……