研究目的:人工智能(AI)技术在各个领域的赋能应用,正引领着一场全新的技术革命。虽然AI技术未臻成熟,但是预期AI技术对于运动员在提升运动员技术水平、优化战术策略、改善运动表现、预防运动损伤、管理训练计画等方面均能有效的发挥。本研究旨在探索和分析AI技术在体育训练中的应用和潜在价值以及发展面临的问题与挑战。方法:文献分析法、逻辑分析法。结果:AI在体育训练中最大的优势为"相对即时"地分析巨量数据、提供预警并提出改善意见,已经应用在以下几个方面,1.动作识别与姿态分析。2.反馈锻炼和训练效果。3.运动损伤预防与运动安全管理。4.赛事分析与战术优化。二、AI运用于体育训练中面临的问题有1.技术的成熟度和应用的复杂性。2.长期的效果与安全性。3.道德、伦理、价值观和法律问题。4.跨学科融合的标准化等。三、未来研究方向可以朝向,1.扩展数据采集维度与多样性:引入不同层級运动员数据,增加多维度数据,如心理状态、生理负荷等信息,将帮助模型更全面地评估和优化运动表现。涵盖多个运动项目,从而提升AI模型的通用性与适应性。2.多模态提供实时反馈与交互能力:基于虚拟现实(VR)或增强现实(AR)的交互系统,使运动员在训练时直观获取技术改进建议,提升训练效果。3.优化多项目与跨学科融合的研究方法:通过营养学、心理学、管理学等学科知识的引入,使训练计画更具个性化和針對性。结论:未来必要进一步加强跨学科的合作和交流,通过扩大样本规模、简化技术实现、加强长期效果和安全性的研究,不断优化AI技术在体育训练和表现分析中的应用,推动体育科学的发展。为提高运动员的竞技水平和促进竞技体育事业的发展做出更大的贡献。