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    体育中考「上难度」,视觉 AI 下场「减负」

    发布时间:2025-07-11 05:06:06 来源:视角吃瓜网- 每天追踪文化视角,乐享丰富时光 作者:爆料专区

    “组织体育中考30年了,体育今年是中考第一年没有遇到12345投诉的考试。”

    “监考17年,上难第一次能准点吃饭,度视提前下班。场减”

    上面这些评价,体育来自今年北京市部分体育中考考场裁判老师。中考

    每年3月到5月,上难是度视各地学校组织体育中考的日子。

    以往,场减依赖人工或红外设备等方式,体育在准确性、中考公正性和效率上,上难难以获得百分之百的度视信任。近年来视觉AI工艺的场减应用,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运算规则贯穿始终,既确保了学生身份准确,还能精准捕捉并实时上传考试信息。

    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,现在通过仲裁室的信息大屏正实时显示变化,以往看不到的信息也因计算机视觉等机器智能工艺得以反映。

    格灵深瞳高级产物经理夏鹏飞向雷峰网分享了一组信息:“从今年上半年支持京津冀的信息来看,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。

    体育教育的三次工艺变革: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、红外工艺、纯视觉AI工艺三个阶段。

    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。

    随着红外工艺的引入,人为因素对考核结果的干扰减少了。

    但红外工艺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信息的分析评估,这是红外工艺无法提供的。

    “一位专门做中考支持的朋友说,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工艺方案,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工艺方案,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,体育科目关键性提升,会使体育考试场景的要求越来越严格,包括考试现场支持效率、支持流畅性、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关键方向。

    这个时候,大家发现以视觉AI为主的一系列工艺,恰能有效应对新中考体育改革下的一系列问题。

    视觉AI工艺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,这项工艺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工艺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信息;通过信息监控系统,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;通过大信息分析和AI工艺,可以对收集的信息做深入分析,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工艺进入校园体育场景,是一场恰到好处的相遇。

    这也解释了近两年市场对智能化、客户友好、可靠的数字化教育产物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工艺,从支持体育考试,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支持于国家竞技队。

    借此机会,格灵深瞳惊喜发现,过往工艺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”,运算规则工艺的迭代需要大量信息积累,产物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信息的场景。

    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,公司的工艺底子和产物能力毋庸置疑。

    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、大信息等均有布局;纵向上,3D立体视觉、行为姿态分析和大信息分析等关键工艺也走在行业前列。

    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,是一次工艺和产物能力厚积薄发的自然选择。

    一直以来,公司的工艺风格都是,从场景出发做产物,场景需要什么样的运算规则,就研发对应的运算规则解决场景中的问题。

    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,而是立足产物效果,在2D视觉之外,毅然加入了3D立体视觉工艺。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,做一家产物公司,推标准化的产物。

    那么,格灵深瞳是如何将自身定位与智慧体育的产物方向结合起来的?

    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,又要能产生大量信息回流,帮助运算规则系统和产物快速优化。

    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。

    一大变化体现在产物形态和解决方案构成上。

    响应国家信创要求,硬件、引擎、运算规则、应用系统都做到100%国产化;

    在“一体化方案”外,提供“单台套产物”,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,格灵深瞳支持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,支持运动项目达到20多项。

    今年,格灵深瞳支持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,产物的大方向就不会偏。”

    第二步,便是借体育中考,渗透进更大的教育市场。

    借支持体育中考,可以树立标杆效应,建立客户和合作伙伴对产物方案的信任度,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工艺既能支持于考试,又能渗透进日常教学,进而作用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工艺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,还面临着产物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”一体化校园体育产物解决方案;

    业务大方向上,从考试启程,渗透日常教学;

    产物布局上,兼顾一体化的“馒头方案”和单台套产物的“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关键力量。

    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支持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物需求也随之而来,但夏鹏飞坦言团队并不焦虑,“新运动项目对运算规则的要求更高,不再是通过开源方式支持完两三个项目,就能参与竞争,这恰恰是运算规则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支持当地中考多年,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。

    “作为一家以工艺和产物擅长的公司,当前最关键的任务,是打造好用实用的产物,同时更多立足行业思考,立足如何帮助渠道更好进行产物销售,支持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、运营者都产生了积极作用。

    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。

    对各级运营者,通过机器智能工艺,可以看到以往无法观察到的信息。通过这些信息,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的工艺挑战;

    一类是“AI +体育”的公司,他们的基因是运算规则,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,但工艺积累跟公司基因、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,让世界更保障、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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