雷峰体育「焦虑」的体育教育，「救场」的AI体育

小编 2024年09月20日 13:19 2 0

「焦虑」的体育教育，「救场」的AI体育

人工智能正迈入一个崭新的细分时代。

随着技术不断成熟，应用日渐规范，以普惠之姿出现的AI，已成为各行各业的关键驱动力，其中AI之于教育，是一个令人兴奋的话题。

教育事关国家未来的根基，AI技术的应用，在促进教育资源规模化、公平化、个性化上表现出巨大潜力。

于学生，利用智能学习工具获得更适合自己的个性化学习体验，可以更好理解和掌握知识；于教育者，受益于AI，可以通过数据分析和应用教育技术改进教学方法，提高教学质量；于管理者，利用AI分析学生表现和校园运营数据，有助于明智决策，提高教育体系的效率和质量。

近日，中国教育装备展在天津召开，丰富多样的AI+校园体育创新应用，展示着体育智能化的果实已褪去前两年的酸涩，日渐走向成熟。

AI细分时代，体育教育市场的想象空间被放大了

从科幻小说中的未来概念，到被广泛用于解决各种业务场景下的问题，人工智能行业在过去几年催生出大量新业务、新市场，这些对现实世界的改变已成为当下最引起人们兴趣的话题。

然而，看过帆船比赛的人都知道，在扯了满帆，顺流而下的情势中，行船者“熟极而流”，再也把不住舵，以至偏离航向，错失机会者比比皆是。

人工智能在垂直领域的应用是一个明显的趋势，但良禽择木而栖，技术的归宿在于应用，最重要的便是要择定应用的领域和方向。

教育与医疗、金融、智慧城市、交通、制造业、农业等领域的发展事关国计民生，是AI应用的大方向。

在AI细分时代，找对优质场景并及早入局者，才能占据先机。

AI之于教育的想象空间极大，根据IDC数据显示，2023年教育学习场景市场规模达到1102亿美元，同比增长4.2%。到2027年，市场规模将超过1500亿美元。

这组简单的数据背后，体育是不容忽视的一部分。

其一，体育强国大目标下，体育场景被越来越重视，政策层面越来越多。

2020年，体育总局、教育部明确将体育科目纳入中考计分科目，科学确定并逐步提高分值。如北京最新中考改革方案中，自2024年起将体育总分提高到70分，在530分的总分中占比超过13%。

与此同时，体育与健康的课时占比也在提高，2022年教育部将“体育与健康”课时占比提高到了10%-11%，成为仅次于语文和数学的“第三主科”。

“2020年的时候，我通过罗列和统计政策关键词，发现国家针对校园体育的政策逐年增强，并且语言越来越明确、清晰，预感到未来校园体育会是一个很好的爆发点。”格灵深瞳智慧体育业务高级产品经理夏鹏飞谈及2020年底正式进入校园体育市场，一大原因就来自于政策的强烈信号。

其二，教学效率、个性化教学呼声高涨，学校向智能化转型。

过去几十年来，学校体考和体测场景，配备的多是红外设备、压力传感设备，这些传统的设备和相应的体育教学方法，无法提供足够的数据和信息。

随着近几年体育教学要求不断提升，学校迫切需要采用新的技术和方法，来提高体育教育的质量和效率，让教学更适应每个学生的需求。

其三，智能体育行业走向多元化、细分化，各家从效率、科学性入手，挖掘更多校园体育场景。

“2021年4月厦门教育装备展，只有两家公司在做智慧体育相关产品，今年4月南昌教育装备展，已经有三四十家企业在输出智慧体育产品。”夏鹏飞对雷峰网谈及自己的直观感受。

随着进入者越来越多，当下的智慧体育市场，大家也在不断寻找新的场景，除体育上课、体育考试外，企业已帮学校探索出了云上运动会、跨地区的体育PK、体育专项教室、课后330/530 体育专项服务等场景。

总的来说，在AI的细分时代，国内智慧体育市场还远未到充分竞争阶段，大量同类型公司正慢慢引导市场，宣传新方案，让智慧体育的概念更多暴露在公众视野当中。

刻不容缓的技术变革，单丝不成线的AI体育

体育教育为什么需要技术变革？

首先，体育设施和师资力量不足的问题，在体育教学领域长期存在，如今智慧体育校园建设的目标，使这些矛盾变得更加尖锐。

尽管国家已开始推出政策，引入专业退役运动员当体育老师，但体育老师的配比依旧远不如学科类老师。

在测试次数、测试项目、测试器材多样化的今天，一名体育教师难以兼顾几十名学生的训练评估、计划考核和数据采集。

其次，体育学科不同于语文、数学等学科，一大特点是无法留痕。

以北京体育中考为例，仰卧起坐的满分要求是每分钟51个，且需符合5条动作规范，包括两腿屈膝、手不离头、肩胛骨着地、肘触膝盖、臀不离垫。

对于体育老师来说，在极短的时间内凭借肉眼判断每位学生的每一次仰卧起坐动作是否标准，难度可想而知。

再者，体育学科也难达到其他学科类教学的科学化和教学逻辑的秩序化。

体育教师队伍中，不乏优秀的运动员，但他们通常缺乏语文、数学等学科教师一样的机会，能通过磨课、带教等方式，反复策划课程架构，研究课程内容以及打磨课件。

这些实实在在的难点都说明一个问题，当前的体育教学设备和方法，已不适应新的体育教学要求。

借助人工智能、大数据、机器视觉等技术，为体育教育引入“AI助教”，则能解决上述问题。

当前智慧体育解决方案的现状如何？

在夏鹏飞看来，智慧体育市场经过两年多的发展，产品形态已基本确定，各家公司都找准了一条自己的路，从强调效率、科学性入手，专注特定场景。

接下来，对于已经进入和想要进入智慧体育市场的企业来说，都必须直面两大问题的挑战。

一方面，是效率和可靠性问题。

部分公司选择从效率入手，如有的公司去年即推出了能同时记录五名学生运动锻炼过程的机器，到今年已升级到一对十；还有部分公司强调科学性、数据多维性，效率不高，但能出具更详细的运动过程分析，给老师提供更多数据维度做参考。

然而，一味增加摄像头捕捉的人数，追求表面效率，或沉溺数据维度增多，都不能从根本上解决问题。前者常困于稳定性不足，后者自缚于速度不够快，都无法在真实的校园体育场景中使用起来。

夏鹏飞认为，真正的高效体现在两点：“第一系统足够稳定，不会因人员遮挡，人员穿行或背景人员过多等导致训练或考试中断；第二结合场景优化产品，包括流程、界面、使用逻辑、使用方法、不同业务场景功能组合的优化。”

另一方面，是学校和教师的接受度和观念问题。

体育的智慧化，不能被简单理解为抛弃原来的红外设备、传感设备，而是要输出一整套专业的解决方案。

“比如考试前的检录，收集学生照片信息如何更便捷高效；考试成绩出来后，如何处理申诉等，一系列的流程都需要考虑。”夏鹏飞说。

简单来说，当企业提供的只是一个个孤立的智能体育产品时，这些产品顶多也不过是一个智能化的体育器材，仍旧可以像篮球、排球一样被随时丢到一边。

只有当企业打通课上教学、课下回溯、课后考试完整场景，并且触及使用过程中的细枝末节时，才会成为一个专业的教学解决方案，让老师和学生形成使用习惯，才能让体育跟上教育信息化改革3.0时代的步伐。

格灵深瞳是如何走进智慧体育校园的？

当知道智慧体育从哪里来，可以明白它的起源和发展背景；当知道智慧体育要到哪里去，才可以规划方向，制定战略和计划。

当下，无论各家企业选择以何为切入点，最终都会殊途同归，回归到教学当中，深入到课堂当中。

基于这一认知，夏鹏飞认为格灵深瞳在教育领域的自我定位是：通过机器视觉技术应用，帮助学校更好开展体育教学和训练。

为了实现这一定位，格灵深瞳的战略也被拆分为两步。

第一步，在考试这根指挥棒下，针对最迫切的分数提升需求，筛选出一批最常考的项目，先针对这些项目进行产品设计和研发；

第二步，持续优化数据分析、智慧化决策、数据挖掘等功能，将产品下沉到体育教学和体育训练市场。

践行这两个步骤的过程，十分考验企业的综合竞争力。

格灵深瞳争取到了宝贵的时间窗口。

“系统设计、产品稳定性等问题友商花时间也可以搞定，格灵深瞳的优势在有非常强的时间窗口，因为做的时间足够长，认知足够清晰。”夏鹏飞向雷峰网介绍。

2020年底，格灵深瞳完成和国家竞技队的合作后，正式进入智慧校园体育市场。而在次年4月于厦门举办的教育装备展上，同一个赛道，只有两家公司在做。

算法基因是包括格灵深瞳在内“AI+体育”类公司的一大优势。

“市场上很多公司没有真正从技术底层考虑，对场景所使用算法的理解不足，导致无法突破技术边界，制约了产品场景的规划和场景的设计。”夏鹏飞认为，长远来看，企业的生存状态，很大程度上来源于是否理解和掌握底层算法。

格灵深瞳是从金融场景、安防场景中生长起来的，通过过去十年在各种场景的沉淀，已经打磨出一套成熟算法，能够保障复杂场景下，稳定跟踪人体运动轨迹。

这一能力十分匹配智慧校园体育场景，一方面，体育运动最重要的不是结果，而是过程，因此稳定跟踪和清晰呈现十分重要；另一方面，校园体育场景远没有金融、安防场景复杂，技术的迁移其实也是技术的向下兼容。

此外，从技术到应用的价值转换，不仅要从大处着眼，还需要解决许多具体而微的问题。

比如，目前的体育中考并没有一套统一的规范和标准，需求零散且多种多样，因此需要梳理出那些通用的需求；再比如面对真伪需求相互掺杂的情况，用户调研不仅要听其言，还要观其行，最后再到真实场景中反复验证。

上述战略、优势，面对和解决的问题，可以从格灵深瞳在中国教育装备展重点展示的四款智慧体育产品来看。

首先是两款具备数据捕捉、图像识别和呈现功能的产品。

深瞳阿瞳目体感互动系统 的主体是格灵深瞳自研的智能双目姿态相机，将其插到任意一款屏幕上，就能将屏幕变成一款具有交互属性的人工智能教具。

其AR与运动的结合主打交互和娱乐，能让学生在玩中锻炼体能素质，主要面向低年龄段学生的课后服务、课上自由训练、课间活动场景。

深瞳阿瞳目体育训考系统 由传统安防相机和小型前端视频设备组成，主打高效使用，流程简单。

可以记录学生的运动锻炼过程，并给出一份详细且带有可视化渲染视频的报告，辅助教师提高教学效率。

上述两款产品的数据分析能力，则来自于格灵深瞳内部称之为“AI体育大脑”的深瞳阿瞳目体育大数据系统 。

在这个平台上，可以对学生的身体素质、训练过程、考核结果等多个维度进行分析并生成分析报告。

大而观之，可帮助老师深入教学场景、备课场景、考试场景以及教学成果回顾，剖析存在的问题；小而用之，可快速搭建一场随堂模拟考试。

最大的看点是格灵深瞳最新发布的边缘计算产品深瞳运动宝盒 。

不仅能高精准识别，内置多种AI算法，支持各类算法的纳管、组合，一键管理其他设备，还具备计算性能强、形态适应性强、轻量化、低功耗、灵活易用等特点。

换言之，深瞳运动宝盒的核心是输出底层算法能力。一方面，作为技术方案提供商，能同其他类型算法组合使用，帮助客户搭建自有产品和方案，大家互利共赢；另一方面，作为解决方案提供商，能服务于格灵深瞳自有的解决方案。

随着深瞳运动宝盒的推出，格灵深瞳在教育领域的产品布局，更加全面且明晰。

结语

展望未来的智慧校园体育，智能设备将在校园中广泛使用，由数据驱动的决策将带来更个性化的体育教育。

但不可否认的是，当下智慧化解决方案进入体育教育领域，还需解决不少难题。

如面对行业需求定制化、碎片化，长尾需求较多的特点，如何梳理出一套标准的智慧体育实施路径；各家在商业模式上如何更加清晰；AI +教育的团队如何快速加深行业理解的深度。

在夏鹏飞看来，接下来各家的比拼重点在三个方面：“一是系统上的稳定和流程上的高效；二是保障精度的同时增加识别人员数量；三是抓住越来越多过程类评价和大范围考核项目的机会。”

对于格灵深瞳来说，逃离表面效率的竞争，明确自身优势和战略打法，而后源源不断输出造血能力，快速的迭代产品，才能真正走得长远。

对于产业来说，格灵深瞳在智慧校园体育产品上的探索，既是AI+智慧校园建设的一部分，也是人工智能进一步深入细分领域的一个证明。

体育中考「上难度」，视觉 AI 下场「减负」

“组织体育中考30年了，今年是第一年没有遇到12345投诉的考试。”

“监考17年，第一次能准点吃饭，提前下班。”

上面这些评价，来自今年北京市部分体育中考考场裁判老师。

每年3月到5月，是各地学校组织体育中考的日子。

以往，依赖人工或红外设备等方式，在准确性、公正性和效率上，难以获得百分之百的信任。近年来视觉AI技术的应用，正突破传统考试模式的局限。

在今年京津冀多个地区的中考体育考场上，出现了一位绝对公正、准确、高效的“裁判”——格灵深瞳体育训考一体化系统。

考场上，从检录，到监考，再到离场，人脸识别、人体跟踪、行人重识别等一系列算法贯穿始终，既确保了学生身份准确，还能精准捕捉并实时上传考试数据。

对于孩子们来说，他们知道不论结果如何，这场考试都是在最公平的环境下进行的。

考场外，过去需要两周时间才能获取的考试分析报告，现在通过仲裁室的数据大屏正实时显示变化，以往看不到的数据也因计算机视觉等人工智能技术得以反映。

格灵深瞳高级产品经理夏鹏飞向雷峰网分享了一组数据：“从今年上半年服务京津冀的数据来看，裁判和老师的使用量下降70%，整体外协人员聘用成本和人员数量下降40%，考试时间节省 1/ 3，投诉率为0。”

你相信体育考试的准确性、公正性和效率吗？

格灵深瞳的回答是：是的。

体育教育的三次技术变革：人工、红外、视觉AI

1979年，上海市崇明中学第一个将体育纳入中考，成为我国中考体育的开端。

此后，全国陆续推行试点，2009年时全国31个省市都将中考体育成绩计入中考总成绩。

2019年以来，中考体育掀起新一轮改革，分值、内容、方式焕然一新，因力度之大、范围之广，被称为“新中考体育改革”。

到2022年，教育部将“体育与健康”课时占比提高到10%-11%，成为仅次于语文、数学的“第三主科”。

回溯40余年的历史轨迹，伴随体育从边缘副科到核心主科，考核方式也与时俱进，大体经历了纯人工、红外技术、纯视觉AI技术三个阶段。

最初，考核完全依赖于手工计时和人工评分，存在主观性强、误差率高等问题，这也为考场舞弊提供了可乘之机。

随着红外技术的引入，人为因素对考核结果的干扰减少了。

但红外技术一般只适用于简单的时间和距离测量，对复杂运动如立定跳远、仰卧起坐、引体向上等力不从心。

不仅如此，“新中考体育改革”带来了大量过程性评价项目。比如北京从2024年起，考试内容从“8选3”变为“22选4”，新增的14项运动项目包括足球、篮球、排球、健身长拳、健身南拳等。这些项目要求精确的动作捕捉和基于数据的分析评估，这是红外技术无法提供的。

“一位专门做中考服务的朋友说，他们每年接到的场中申诉率和投诉率接近10%。说明过去并不是百分百满意于红外等传感技术方案，只不过没有好的替代方案。”夏鹏飞说。

剧烈的“新中考体育改革”下，一组矛盾愈发明显：一边是对学生体质健康越来越重视，一边是传统的设施装备和技术方案，无法很好应对当前新的考试形式与体育教育新要求。

这一矛盾下，首当其冲的就是公平性问题。

比如，考试项目变得更加灵活多样是好事，但不同地区师资力量、设施配备差距较大，配套政策跟不上改革步伐，就会造成一些考试项目在落后地区难以实施，造成项目参与机会上的不公平。

又如，过程性考核比重大大增加，如果各个学校或教师评分标准不统一，也会导致体育考试不公平。意味着，体育科目重要性提升，会使体育考试场景的要求越来越严格，包括考试现场服务效率、服务流畅性、设备精度、设备稳定性以及最终成绩可靠性。

这种情况下，除了加大监管力度之外，加强配套措施，是推进新中考体育改革公平落实的重要方向。

这个时候，大家发现以视觉AI为主的一系列技术，恰能有效应对新中考体育改革下的一系列问题。

视觉AI技术在校园体育领域应用的本质，是对人体进行稳定跟踪和良好的姿态还原，这项技术的应用已经十分成熟、广泛，只不过在此之前，更多被应用于安防、交通、金融、零售等领域。

视觉AI技术进入体育考试和教育场景，也将具有量化记录、监督、实时分析能力的“智能教师”带入其中：通过各种传感设备和视觉识别系统，可以记录和存储详细运动数据；通过数据监控系统，可以实时查看每位学生的运动表现和身体状况，及时反馈或报警；通过大数据分析和AI技术，可以对收集的数据做深入分析，不让个性化教学和过程性评价停留在纸上谈兵。

可以说，视觉AI技术进入校园体育场景，是一场恰到好处的相遇。

这也解释了近两年市场对智能化、用户友好、可靠的数字化教育产品和解决方案需求日益增长，以及越来越多企业进入智慧校园体育的原因。

扎根视觉AI技术，从服务体育考试，到渗透教育

格灵深瞳与校园体育的故事，最早开始于2019年以联合实验室的形式服务于国家竞技队。

借此机会，格灵深瞳惊喜发现，过往技术积累可以在体育领域发挥巨大价值，帮助竞技运动员提升成绩，纠正动作，以及避免损伤。

然而，竞技运动毕竟是一项少数人参与的“精英运动”，算法技术的迭代需要大量数据积累，产品的优化需要更多的应用场景。

因此，最好能够找到一个高频的、能产生尽可能多的标准化数据的场景。

循着这一思路，体育业务团队自然而然看到青少年体育和全民健身两个方向，全民健身方向因疫情受挫后，团队2021年 All in 教育赛道。

拍板这一决定，格灵深瞳经过深思熟虑。

作为国内最早一批在计算机视觉领域创业并成功上市的公司，格灵深瞳有十余年自主研发经验，公司的技术底子和产品能力毋庸置疑。

2013年成立以来，格灵深瞳已长成一名AI“全能型选手”。横向上，大模型、大数据等均有布局；纵向上，3D立体视觉、行为姿态分析和大数据分析等关键技术也走在行业前列。

经过安防、金融、交通等行业多年的实战洗礼，格灵深瞳早已被训练成一位久经沙场的“老兵”。因此，叩开智慧校园体育的大门，是一次技术和产品能力厚积薄发的自然选择。

一直以来，公司的技术风格都是，从场景出发做产品，场景需要什么样的算法，就研发对应的算法解决场景中的问题。

初进校园体育场景时，团队也曾采用行业主流方案，希望用难度低、易部署的2D视觉方案，摆平所有问题。但随着复杂动作的分析越来越多，2D视觉因不具备深度信息，人体姿态还原效果并不理想。

“比如仰卧起坐，检测膝盖是否弯曲，2D视觉就够了，但想检测手肘是否碰到了膝盖，由于存在遮挡，就需要用到3D视觉。”夏鹏飞解释道。

为此，团队并没有为了抢占市场继续采用2D视觉方案，而是立足产品效果，在2D视觉之外，毅然加入了3D立体视觉技术。格灵深瞳还在合作的高校实验室及延庆研发基地，专门为校园体育场景，搭建了进行 3D 行为姿态捕捉的大型研发场地。

这一举动背后，是格灵深瞳清晰的自我定位，做一家产品公司，推标准化的产品。

那么，格灵深瞳是如何将自身定位与智慧体育的产品方向结合起来的？

第一步，立足体育中考，解决眼下最迫切的公平性问题，让尽可能多的学校用起来。

历时40年的中考体育改革有两大明显趋势：一是体育成绩在中考成绩中的比重持续增加；二是中考体育制度日趋成熟，越来越倾向于采用综合评价模式，体育分数由过程性考核、体质健康测试、统一考试成绩等多方面组成。

智慧体育是这两三年刚兴起的赛道，还不够宽大，当务之急，既要通过做体育中考做标准化考场，打出示范效应，又要能产生大量数据回流，帮助算法系统和产品快速优化。

正因此，开头提到的“体育训考一体化解决方案”，也是目前赛道头部玩家们首推的方案，格灵深瞳也不例外，并在今年产生了两个新变化。

一大变化体现在产品形态和解决方案构成上。

响应国家信创要求，硬件、引擎、算法、应用系统都做到100%国产化；

在“一体化方案”外，提供“单台套产品”，把原来的“馒头方案”拆成“米饭方案”，对于经费不足，但体育改革愿望强烈的学校，可以按照实际需求“吃多少拿多少”，方案更加灵活，能够覆盖更多客户需求。

另一大变化是，增加对运动项目的覆盖，提升运动精度。

去年10月份中国教育装备展期间，格灵深瞳服务了一场八年级国家体测考试，是全国第一个进行标准化建设的体育考场，服务运动项目达到20多项。

今年，格灵深瞳服务的运动项目已经达到 40 多项，并且经过半年市场推广，大部分区域做到了运动考核项目的 100% 覆盖。

不过，夏鹏飞指出，“体育只是手段，健康才是目的。体育课程全称就叫‘体育与健康’，无论中考体育如何改革，主线一定不会变，那就是提升学生的体质健康水平，只要走在实现这个目的的路上，产品的大方向就不会偏。”

第二步，便是借体育中考，渗透进更大的教育市场。

借服务体育中考，可以树立标杆效应，建立客户和合作伙伴对产品方案的信任度，从而进入更大的体育教育市场，乃至更广泛的教育市场。

随着越来越多过程性评价的项目进入体育教育，对学生的评价，也越来越从体能、体育知识掌握、体育习惯培养方面出发进行综合评价。

“从这一点看，视觉AI技术既能服务于考试，又能渗透进日常教学，进而影响学生整个学习生命周期的体能成长。对于体育考试和体育教育场景，视觉AI技术可能是最终的正确答案。”夏鹏飞对雷峰网说。

从体育中考，进入体育教学，就是进入教育领域的深水区，考验的将不单单是设备精度，还面临着产品故事是否符合教学规律，业务系统是否符合教学本质等一系列挑战。

渠道为主，直销为辅

格灵深瞳在智慧体育业务上，趟出了一条自己的路，这条路大致有三个特点：

市场定位上，做“学、练、评、测、考”一体化校园体育产品解决方案；

业务大方向上，从考试启程，渗透日常教学；

产品布局上，兼顾一体化的“馒头方案”和单台套产品的“米饭方案”。

格灵深瞳对智慧体育有着连贯且深远的布局，但要实现这个目标，仅凭其一家之力是无法完成的，还需要团结渠道这支重要力量。

拿安防行业做对比，校园体育或许是一个比安防更碎片化的市场，同一个地区，可能只有一个公安部门，但一定有多所学校，且各个学校对细节的要求各不相同，这些细致的工作，需要广大的渠道商伙伴共同完成。

为此，格灵深瞳制定了“渠道为主，直销为辅”的市场策略。

以今年上半年格灵深瞳服务京津冀部分地区的体育中考，提供“体育训考一体化解决方案”为例，可以看到格灵深瞳与渠道商们是如何既各司其职，又相互合作克服推广落地中遇到的挑战的。

体育课程越来越受重视，考试的分数比重越来越高，学生训练考核科目的数量也远超以往，更多的运动项目、更高精度的要求等产品需求也随之而来，但夏鹏飞坦言团队并不焦虑，“新运动项目对算法的要求更高，不再是通过开源方式服务完两三个项目，就能参与竞争，这恰恰是算法公司的优势和机会所在。”

中考体育的特殊性在于，虽是国家级别统一安排全员参与的考试，但各地会结合当地要求，呈现“大体相似又略有不同”的特点。以新增的篮球考试为例，就有绕杆投篮、绕杆往返运球、半场往返运球投篮等区别。

格灵深瞳提供给渠道商的，是一套标准化的软硬一体解决方案，但在系统功能上，并不需要做到百分百定制。

针对各地考试流程和考试规范的略微差别，通过系统的应用方式就可以覆盖，这部分则交给合作伙伴来完成。

并且，为了让老师更容易使用，前端流程一直在缩短，格灵深瞳逐步将部分工作放到方案落地交付阶段，由合作伙伴进行前期部署与配置。老师从在智慧屏幕上点击数次才能进入训练或者考试，到点击一下即可。“相当于让我们自己多做一点，让老师们轻松一点。”

具体到学校的选择上，格灵深瞳也向后退了一步，更多信任渠道伙伴的选择。因为这些合作伙伴往往都已服务当地中考多年，积累了丰富的场景认知，能敏锐找到可以最先做试点，最能产生示范效应的学校。

“作为一家以技术和产品擅长的公司，当前最重要的任务，是打造好用实用的产品，同时更多立足行业思考，立足如何帮助渠道更好进行产品销售，服务渠道用更低成本进行部署和运维。”夏鹏飞说。

从最终结果来看，“体育训考一体化解决方案”，对学生、老师、管理者都产生了积极影响。

学生及家长最大的困扰是，很难得到老师的专项指导，格灵深瞳的训考一体化系统，相当于一个 7* 24 小时的助教，能指出不足，分析原因，以及给出改善建议，打通学生的小闭环。

对体育老师，一方面通过将简单、重复的工作交给AI，提升了教学效率；另一方面，能关注到自己想关注却关注不到的地方，覆盖以往难以覆盖的场景，更好地关照到每一位同学。

对各级管理者，通过人工智能技术，可以看到以往无法观察到的数据。通过这些数据，能更准确地把握实际情况，优化政策。

结语

智慧校园体育的参与者们，大致可以分为两类：

一类是“体育+AI”的公司，他们生长于教育赛道，更多面对从红外走向视觉AI的技术挑战；

一类是“AI +体育”的公司，他们的基因是算法，需要补齐的是对教育行业的认知。

夏鹏飞解释道：“行业认知通过时间就能解决，但技术积累跟公司基因、底蕴相关。对于‘AI +体育’的公司，接下来就看谁对行业认知更深、更全。因此当下不应局限于某一个项目的小输小赢，而应该从长线上输出更适合场景的方案。”

一位同在教育圈的前辈曾分享给夏鹏飞一篇文章，其中有一句话让他特别感触：教育行业存在与民生强烈交织的特殊性，也注定了身处这一赛道的玩家，必须要肩负起一家企业之外的使命。

“商业公司讲究利益，学校讲究分数，但要做好教育本身这件事，我们要时刻铭记商业之外的责任。”采访近尾声，夏鹏飞坚定地说。

在格灵深瞳的官网上，有这样一句话：让AI造福人类，让世界更安全、更宜居、更健康。

采访结束后，再细细端详这句话，似乎不再那么空大，而是有了具体的形状。

雷峰体育 「焦虑」的体育教育，「救场」的AI体育