当滑雪这项世界最古老的运动遇上AI

这些机器人均搭载了雷达与视觉传感器，借助摄像机内置的AI视觉系统来判定自身与障碍物间的距离，通过对这些讯息的处理与独立的动力系统，来操纵“腿部”制动器进行障碍物与目的地锁定，以及滑行路线、速度的转换。

对于人类而言，屈膝、转弯和重心移动皆是熟能生巧的本能反应，但对于机器人来说，模仿人类滑雪动作并自动绘制路径，是一项极其繁复且困难的工程。

首先遇到的瓶颈是姿态模仿 ，机器人需要模仿人类滑雪运动员在雪道上滑行和转向时的姿态，同时能够对姿态进行相应的控制和调整。对现有的AI视觉分析和大数据技术而言，姿态动作的解析与重心、受力的计算并非难事，但做出来可就不是那么一回事了。

这次比赛的双板滑雪项目，由于人体姿态和双足受力是左右对称且平均的，人体正面对着前进方向，较有利于机器人的分析模仿。但单板滑雪中，人体侧向面对前进方向，且在转弯的过程中会产生前刃和后刃的不对称反弓，让机器人更加难以理解和模仿。

其次是平衡问题 。相对于人类通过感知和敏锐的神经达到身体平衡，机器人只能通过数据来实现。在脱离摩擦力且有坡度的雪地上，机器人要保持重力、重心位置、支撑力和摩擦力的平衡；转弯时还要随着反作用力和离心力的变化随时调整姿势保持重心位置。嗯，真是非常考验机器人(工程师)的实时计算能力与制动能力呢。

啊!我太难了!

第三个难题是路线判断 。滑雪机器人基于视觉传感器获取场景讯息，依靠AI视觉识别和视觉学习功能，在滑行过程中，完成对雪道方向、坡度及障碍物的位置识别，从而实时测算出滑行线路，再藉由驱动器控制机器人的关节。但雪地低摩擦环境所带来的坡度、阻力、摩擦力等变数让机器人无法像在平常的土地上那样精确控制前进速度，算法精准度尚有待提高。而冰天雪地的低气温也让一些参赛选手的导航系统失去了作用，让它们无视障碍物，喜感地直冲终点。

双足滑雪机器人的制作，涉及冰雪生物动力学、双足机器人设计、环境感知、姿态控制、路径规划、数据计算等多个学科综合。与双足步行机器人相比，滑雪机器人行进速度快、雪地环境复杂，对机械结构设计、环境感知以及自主决策提出更高的要求。总体而言，滑雪机器人在比赛中的表现好坏参半，但这场比赛揭示了韩国机器人产业的发展速度。

相较之下，中国对双足滑雪机器人的研究进度较慢，而为了推进中国冰雪体育与体育科技产业发展，北京延庆滑雪场也将举行滑雪机器人的障碍滑雪赛--首届中国国际机器人竞技大赛-冰雪全明星赛。但除了娱乐，滑雪机器人的实际作用与商业价值似乎还需要我们发散一下想象力。

除了速度比拼，滑雪者动作的熟练度与姿态之美 也是滑雪比赛的一大看点。自由式滑雪视觉评分系统虽具有“客观公正”的优点，但并未达到可独立做出裁决的水平。

由于人工智能掌握的技巧动作是基于人类现有的姿态，通过大量自我学习而获得。在现有的运算规则下，当参赛者做出尚未出现过的新动作，AI评分系统可能会无所适从。 若是完全依靠人工智能判决，无法理解“美感”为何物的AI裁判可能会让这些技巧动作类运动失去美感与创造力。再者，裁判的判决评分标准本身也是竞技体育的魅力之一，少了人工判决的偶然性与悬念，或许会让比赛不再那么吸引人。

而比起较为小众的滑雪机器人和To B的小冰视觉评分系统，智能滑雪设备的引进与研发或许才能真正让国内日益庞大的滑雪运动群体享受到人工智能技术为滑雪运动带来的价值。

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（编辑：核心网）

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