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。

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(公众号：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。

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