2022年2月4日，第24屆冬季奧林匹克運動會在北京正式開幕。從2008年的“同一個夢想”到2022年的“一起向未來”，北京再次迎來奧運火種成為雙奧之城。“科技讓冬奧更精彩”，作為科技之星的人工智能首當其沖。其中，計算機視覺、深度學習、自然語言處理、AI數字人、自動駕駛等一系列人工智能技術大顯身手，為本屆冬奧會的奧運健兒們保駕護航。冬奧手語播報數字人、自動駕駛接駁車隊、“AI教練”等人工智能應用，為冬奧會提供全方位的支持，科技助力運動員變身“冰雪精靈”。“AI冬奧”將成為2022年北京冬奧會和冬殘奧會的一大亮點!

一、AI自動跟拍機器人雪場精準記錄

AI跟拍機器人在高山滑雪、自由式滑雪空中技巧等比賽中發揮重要作用。跳臺滑雪運動員的每一跳整個過程僅有短短幾秒，時間短、速度高，要求精準捕捉運動員的每個動作細節。高速運動AI自動跟拍機器人，可實現AI無干擾三維動作捕捉和超寬帶精準定位測速，運用人工智能計算機視覺算法對滑雪運動員的動作、姿態、速度等信息進行識別、跟蹤、精準采集和科學測量，為高技術難度的滑雪比賽提供可靠的評分的依據，也極大地降低了跟拍攝影師的工作量與風險系數。

以人臉識別、圖像處理、模式識別等為主的計算機視覺技術在安防、醫療、交通、工業等領域應用廣泛，率先成熟，計算機視覺技術與實體經濟深度融合將是未來計算機視覺領域的主要發展趨勢。賽迪顧問預計2025年，中國計算機視覺產業規模將達超過450億元。

圖1 2021-2025年中國計算機視覺產業規模及預測

二、“AI教練”“AI裁判”提高冬奧科學化水平

“旋轉、跳躍、我飛上天”。運用機器學習技術搭建的AI評分系統，擔任起“AI教練”和“AI裁判”，不僅可以提高冰上運動訓練水平，還能在比賽中輔助人類裁判科學評分。本屆冬奧會，“AI教練”和“AI裁判”運用在跳臺滑雪、U型場地技巧、速度滑冰等多個冬奧項目中。智能冰上運動訓練分析系統，結合機器學習算法智能分析，對比運動員肢體擺動幅度、滑行速度等特點，可以提供精準化、可量化的快速反饋、技術診斷，提高科學化訓練水平與比賽評分的準確度。

機器學習不僅是人工智能的一個核心研究領域，而且已成為整個計算機領域中最活躍、應用潛力最明顯的領域之一，是現階段解決很多人工智能問題的主流方法，正處于高速發展之中。伴隨著算力水平的提高，機器學習模型在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等眾多領域都取得了較大的成功。賽迪顧問預測，未來金融、工業、醫療、教育將成為機器學習的主要應用場景，將帶動中國機器學習產業規模保持平穩增長。

圖2 2021-2025年中國機器學習產業規模及預測

三、高精地圖標注服務冬奧園區

無人接駁擺渡、自主泊車、無人配送等智能車聯網業務整體應用于奧運場景，為冬奧不同人群提供綠色、高效、安全的出行體驗。在北京冬奧會和冬殘奧會組委會所在地首鋼園區內，利用數據標注技術進行冬奧專項高精地圖標注，對道路地面標線進行的綜合標注，用于訓練自動駕駛判斷行人或車輛前進方向，使自動駕駛接駁車隊根據車道規則、交通規則進行行駛。

數據標注是體現數據價值的過程，是大數據和人工智能產業的基礎支撐。伴隨國內人工智能熱潮，數據采集與標注需求空前爆發，催生了行業繁榮。在交通應用場景中，數據標注除了用于汽車自動駕駛研發之外，還可用于出行線路規劃，駕駛環境優化等。賽迪顧問預計到2025年，中國數據標注產業規模將突破120億元。

圖3 2021-2025年中國數據標注產業規模及預測

四、AI手語主播“數字人”亮相冬奧

AI手語主播在冬奧會正式亮相，她有著真人般的皮膚、頭發、眼睛，形象親切自然，是3D高精超寫實的數字人AI模型。AI手語主播采用語音識別、自然語音處理等人工智能技術，構建了一套復雜而精確的手語翻譯引擎，可實現由文字及音視頻內容到手語的翻譯。AI“數字人”不僅可以報道冬奧新聞，還能準確及時的進行賽事手語直播，進行精確流暢的手語效果呈現，讓聽障人士也能夠便捷地獲取比賽資訊，更酣暢淋漓地感受冰雪運動的激情與榮耀。

自然語言處理多數情況下不單獨作為人工智能產品出售，多與智能機器人、搜索引擎、翻譯軟件等產品共同推出，如基于圖像識別和自然語言處理的聾啞人實時傳譯系統、育兒機器人等。自然語言處理技術在醫療健康、信息安全、教育等領域，得到了廣泛應用，中國正在推進建立國家語音公共服務平臺。賽迪顧問預測，2025年，中國自然語言處理產業規模將突破375億元。

圖4 2021-2025年中國自然語言處理產業規模及預測

五、AI問答系統傳遞冬奧溫度

專為冬奧設計的AI問答系統構建了大規模知識圖譜，設計多種類型的知識展示服務，研發了語音和文字兩種輸入方式的“智能問答平臺”，提供實時便捷的冬奧問答服務，為普及冬奧知識、宣傳冬奧文化提供了全方位、立體化手段。AI問答系統在準確地識別用戶的詢問意圖之后，實時便捷地以文本、圖片等多種形式回復關于冬奧的各種答案。

知識圖譜，即結構化的語義知識庫，在獲取數據后，抽取知識并建模，從而進行知識融合與推理，具有搜索、問答、輔助大數據分析的作用。隨著數據存儲能力的提升和推理速度加快，知識圖譜不僅局限于搜索的范圍，在聚合大量知識后，可以快速實現知識的響應和推理、內容問答、個性化推薦和大數據輔助分析。知識圖譜對于城市大腦的建設大有裨益。賽迪顧問預測，知識圖譜將大量運用在安防、金融和教育領域。到2025年中國知識圖譜產業規模將超過356億元。

圖5 2021-2025年中國知識圖譜產業規模及預測