“我们当初可没这么阔绰。”冬奥会单板滑雪冠军肖恩·怀特，在本周阿斯彭的《财富》科技头脑风暴大会上，回忆起自己职业生涯的起点。来自圣地亚哥的他，童年并非在雪山环绕中度过。一家五口人想滑雪，缆车票、住宿、伙食，每一项都是沉重的开销。他看着赛场上的对手们拥有全职教练团队，而自己却无法企及这样的资源。
但新技术正在改写这种不平等的剧本。怀特认为，人工智能的出现，使得即便没有全职教练团队的运动员，也能接触到提升表现的关键资源。“它在某种程度上平整了赛场，”怀特说，“这会真正地惠及每一个人……它将把大量信息交到那些从前无法获得这类资源的运动员手中，而这正是希望所在。”
AI进入体育分析领域早已不是新闻。美国职业棒球大联盟已经启用了自动判定好坏球的系统，让球员可以挑战并推翻裁判在本垒的判罚。类似的自动线审与边界判定技术，以及半自动越位识别技术，也已分别在网球和足球赛事中得到应用。对运动员个人而言，AI可以搭配可穿戴生物传感器，记录动作并给出改进姿态的建议。国际奥委会甚至已制定了一份AI议程，意图将该技术整合进裁判打分环节中。在2026年米兰-科尔蒂纳丹佩佐冬奥会上，跳台滑雪选手就曾借助高速摄像和运动分析，来拆解他们的起跳时机、空气动力学表现及助滑速度。
这些进步，在谷歌云负责增长与需求的副总裁格兰维尔·瓦伦丁看来，是对过往训练方式的一次彻底升级。老一代的单板、双板滑雪者和滑冰选手，以往只能靠朋友或父母帮忙拍摄训练视频。而现在，AI能提供近乎实时的反馈，并附上具体的量化指标。瓦伦丁解释说，谷歌的Gemini模型能够生成精确到百分之一毫米的世界模型，识别出运动员的骨骼结构位置以及他们的重心所在。“我们不仅能收集海量数据——所有那些速度、转速、旋转，对运动员有用的数据——还能理解它、整理它，并在两轮滑行之间，以实时的、像教练一样简单的语言反馈回去，”瓦伦丁总结道。
39岁的怀特完整经历了这套技术体系从无到有的剧变。他刚开始滑雪时，场地里的U型池还是人们用铲子手工挖出来的。现如今，一台巨大的管道切割机就能像雕刻一样，直接切出一面冰墙供运动员使用，这也让U型池的尺寸得以变得更大。这位奥运选手将同样的逻辑用于思考AI的潜力：它不仅能提升运动表现，还可能延长运动员的职业寿命。
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