半岛官网体育中考「上难度」视觉 AI 下场「减负」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、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。
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。”
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。
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。
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。
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。
视觉AI技术在校园体育领域应用的本质,是对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。
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。
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。
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。
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,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。
为此,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。
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。
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。
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。”
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半岛·体育中国官方网,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。
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。
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半岛·体育中国官方网,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,让老师们轻松一点半岛·体育中国官方网。”
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。
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。
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。