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“組織體育中考30年了，今年是第一年沒有遇到12345投訴的考試。”
“監考17年，第一次能準點吃飯，提前下班。”
上面這些評價，來自今年北京市部分體育中考考場裁判老師。
每年3月到5月，是各地學校組織體育中考的日子。
以往，依賴人工或紅外設備等方式，在準確性、公正性和效率上，難以獲得百分之百的信任。近年來視覺AI技術的應用，正突破傳統考試模式的局限。
在今年京津冀多個地區的中考體育考場上，出現了一位絕對公正、準確、高效的“裁判”——格靈深瞳體育訓考一體化系統。
考場上，從檢錄，到監考，再到離場，人臉識別、人體跟蹤、行人重識別等一系列算法貫穿始終，既確保了學生身份準確，還能精準捕捉并實時上傳考試數據。
對于孩子們來說，他們知道不論結果如何，這場考試都是在最公平的環境下進行的。
考場外，過去需要兩周時間才能獲取的考試分析報告，現在通過仲裁室的數據大屏正實時顯示變化，以往看不到的數據也因計算機視覺等人工智能技術得以反映。
格靈深瞳高級產品經理夏鵬飛向雷峰網分享了一組數據：“從今年上半年服務京津冀的數據來看，裁判和老師的使用量下降70%，整體外協人員聘用成本和人員數量下降40%，考試時間節省 1/ 3，投訴率為0。”
你相信體育考試的準確性、公正性和效率嗎？
格靈深瞳的回答是：是的。
1979年，上海市崇明中學第一個將體育納入中考，成為我國中考體育的開端。
此后，全國陸續推行試點，2009年時全國31個省市都將中考體育成績計入中考總成績。
2019年以來，中考體育掀起新一輪改革，分值、內容、方式煥然一新，因力度之大、范圍之廣，被稱為“新中考體育改革”。
到2022年，教育部將“體育與健康”課時占比提高到10%-11%，成為僅次于語文、數學的“第三主科”。
回溯40余年的歷史軌跡，伴隨體育從邊緣副科到核心主科，考核方式也與時俱進，大體經歷了純人工、紅外技術、純視覺AI技術三個階段。
最初，考核完全依賴于手工計時和人工評分，存在主觀性強、誤差率高等問題，這也為考場舞弊提供了可乘之機。
隨著紅外技術的引入，人為因素對考核結果的干擾減少了。
但紅外技術一般只適用于簡單的時間和距離測量，對復雜運動如立定跳遠、仰臥起坐、引體向上等力不從心。
不僅如此，“新中考體育改革”帶來了大量過程性評價項目。比如北京從2024年起，考試內容從“8選3”變為“22選4”，新增的14項運動項目包括足球、籃球、排球、健身長拳、健身南拳等。這些項目要求精確的動作捕捉和基于數據的分析評估，這是紅外技術無法提供的。
“一位專門做中考服務的朋友說，他們每年接到的場中申訴率和投訴率接近10%。說明過去并不是百分百滿意于紅外等傳感技術方案，只不過沒有好的替代方案。”夏鵬飛說。
劇烈的“新中考體育改革”下，一組矛盾愈發明顯：一邊是對學生體質健康越來越重視，一邊是傳統的設施裝備和技術方案，無法很好應對當前新的考試形式與體育教育新要求。
這一矛盾下，首當其沖的就是公平性問題。
比如，考試項目變得更加靈活多樣是好事，但不同地區師資力量、設施配備差距較大，配套政策跟不上改革步伐，就會造成一些考試項目在落后地區難以實施，造成項目參與機會上的不公平。
又如，過程性考核比重大大增加，如果各個學校或教師評分標準不統一，也會導致體育考試不公平。意味著，體育科目重要性提升，會使體育考試場景的要求越來越嚴格，包括考試現場服務效率、服務流暢性、設備精度、設備穩定性以及最終成績可靠性。
這種情況下，除了加大監管力度之外，加強配套措施，是推進新中考體育改革公平落實的重要方向。
這個時候，大家發現以視覺AI為主的一系列技術，恰能有效應對新中考體育改革下的一系列問題。
視覺AI技術在校園體育領域應用的本質，是對人體進行穩定跟蹤和良好的姿態還原，這項技術的應用已經十分成熟、廣泛，只不過在此之前，更多被應用于安防、交通、金融、零售等領域。
視覺AI技術進入體育考試和教育場景，也將具有量化記錄、監督、實時分析能力的“智能教師”帶入其中：通過各種傳感設備和視覺識別系統，可以記錄和存儲詳細運動數據；通過數據監控系統，可以實時查看每位學生的運動表現和身體狀況，及時反饋或報警；通過大數據分析和AI技術，可以對收集的數據做深入分析，不讓個性化教學和過程性評價停留在紙上談兵。
可以說，視覺AI技術進入校園體育場景，是一場恰到好處的相遇。
這也解釋了近兩年市場對智能化、用戶友好、可靠的數字化教育產品和解決方案需求日益增長，以及越來越多企業進入智慧校園體育的原因。
格靈深瞳與校園體育的故事，最早開始于2019年以聯合實驗室的形式服務于國家競技隊。
借此機會，格靈深瞳驚喜發現，過往技術積累可以在體育領域發揮巨大價值，幫助競技運動員提升成績，糾正動作，以及避免損傷。
然而，競技運動畢竟是一項少數人參與的“精英運動”，算法技術的迭代需要大量數據積累，產品的優化需要更多的應用場景。
因此，最好能夠找到一個高頻的、能產生盡可能多的標準化數據的場景。
循著這一思路，體育業務團隊自然而然看到青少年體育和全民健身兩個方向，全民健身方向因疫情受挫后，團隊2021年 All in 教育賽道。
拍板這一決定，格靈深瞳經過深思熟慮。
作為國內最早一批在計算機視覺領域創業并成功上市的公司，格靈深瞳有十余年自主研發經驗，公司的技術底子和產品能力毋庸置疑。
2013年成立以來，格靈深瞳已長成一名AI“全能型選手”。橫向上，大模型、大數據等均有布局；縱向上，3D立體視覺、行為姿態分析和大數據分析等關鍵技術也走在行業前列。
經過安防、金融、交通等行業多年的實戰洗禮，格靈深瞳早已被訓練成一位久經沙場的“老兵”。因此，叩開智慧校園體育的大門，是一次技術和產品能力厚積薄發的自然選擇。
一直以來，公司的技術風格都是，從場景出發做產品，場景需要什么樣的算法，就研發對應的算法解決場景中的問題。
初進校園體育場景時，團隊也曾采用行業主流方案，希望用難度低、易部署的2D視覺方案，擺平所有問題。但隨著復雜動作的分析越來越多，2D視覺因不具備深度信息，人體姿態還原效果并不理想。
“比如仰臥起坐，檢測膝蓋是否彎曲，2D視覺就夠了，但想檢測手肘是否碰到了膝蓋，由于存在遮擋，就需要用到3D視覺。”夏鵬飛解釋道。
為此，團隊并沒有為了搶占市場繼續采用2D視覺方案，而是立足產品效果，在2D視覺之外，毅然加入了3D立體視覺技術。格靈深瞳還在合作的高校實驗室及延慶研發基地，專門為校園體育場景，搭建了進行 3D 行為姿態捕捉的大型研發場地。
這一舉動背后，是格靈深瞳清晰的自我定位，做一家產品公司，推標準化的產品。
那么，格靈深瞳是如何將自身定位與智慧體育的產品方向結合起來的？
第一步，立足體育中考，解決眼下最迫切的公平性問題，讓盡可能多的學校用起來。
歷時40年的中考體育改革有兩大明顯趨勢：一是體育成績在中考成績中的比重持續增加；二是中考體育制度日趨成熟，越來越傾向于采用綜合評價模式，體育分數由過程性考核、體質健康測試、統一考試成績等多方面組成。
智慧體育是這兩三年剛興起的賽道，還不夠寬大，當務之急，既要通過做體育中考做標準化考場，打出示范效應，又要能產生大量數據回流，幫助算法系統和產品快速優化。
正因此，開頭提到的“體育訓考一體化解決方案”，也是目前賽道頭部玩家們首推的方案，格靈深瞳也不例外，并在今年產生了兩個新變化。
一大變化體現在產品形態和解決方案構成上。
響應國家信創要求，硬件、引擎、算法、應用系統都做到100%國產化；
在“一體化方案”外，提供“單臺套產品”，把原來的“饅頭方案”拆成“米飯方案”，對于經費不足，但體育改革愿望強烈的學校，可以按照實際需求“吃多少拿多少”，方案更加靈活，能夠覆蓋更多客戶需求。
另一大變化是，增加對運動項目的覆蓋，提升運動精度。
去年10月份中國教育裝備展期間，格靈深瞳服務了一場八年級國家體測考試，是全國第一個進行標準化建設的體育考場，服務運動項目達到20多項。
今年，格靈深瞳服務的運動項目已經達到 40 多項，并且經過半年市場推廣，大部分區域做到了運動考核項目的 100% 覆蓋。
不過，夏鵬飛指出，“體育只是手段，健康才是目的。體育課程全稱就叫‘體育與健康’，無論中考體育如何改革，主線一定不會變，那就是提升學生的體質健康水平，只要走在實現這個目的的路上，產品的大方向就不會偏。”
第二步，便是借體育中考，滲透進更大的教育市場。
借服務體育中考，可以樹立標桿效應，建立客戶和合作伙伴對產品方案的信任度，從而進入更大的體育教育市場，乃至更廣泛的教育市場。
隨著越來越多過程性評價的項目進入體育教育，對學生的評價，也越來越從體能、體育知識掌握、體育習慣培養方面出發進行綜合評價。
“從這一點看，視覺AI技術既能服務于考試，又能滲透進日常教學，進而影響學生整個學習生命周期的體能成長。對于體育考試和體育教育場景，視覺AI技術可能是最終的正確答案。”夏鵬飛對雷峰網(公眾號：雷峰網)說。
從體育中考，進入體育教學，就是進入教育領域的深水區，考驗的將不單單是設備精度，還面臨著產品故事是否符合教學規律，業務系統是否符合教學本質等一系列挑戰。
格靈深瞳在智慧體育業務上，趟出了一條自己的路，這條路大致有三個特點：
市場定位上，做“學、練、評、測、考”一體化校園體育產品解決方案；
業務大方向上，從考試啟程，滲透日常教學；
產品布局上，兼顧一體化的“饅頭方案”和單臺套產品的“米飯方案”。
格靈深瞳對智慧體育有著連貫且深遠的布局，但要實現這個目標，僅憑其一家之力是無法完成的，還需要團結渠道這支重要力量。
拿安防行業做對比，校園體育或許是一個比安防更碎片化的市場，同一個地區，可能只有一個公安部門，但一定有多所學校，且各個學校對細節的要求各不相同，這些細致的工作，需要廣大的渠道商伙伴共同完成。
為此，格靈深瞳制定了“渠道為主，直銷為輔”的市場策略。
以今年上半年格靈深瞳服務京津冀部分地區的體育中考，提供“體育訓考一體化解決方案”為例，可以看到格靈深瞳與渠道商們是如何既各司其職，又相互合作克服推廣落地中遇到的挑戰的。
體育課程越來越受重視，考試的分數比重越來越高，學生訓練考核科目的數量也遠超以往，更多的運動項目、更高精度的要求等產品需求也隨之而來，但夏鵬飛坦言團隊并不焦慮，“新運動項目對算法的要求更高，不再是通過開源方式服務完兩三個項目，就能參與競爭，這恰恰是算法公司的優勢和機會所在。”
中考體育的特殊性在于，雖是國家級別統一安排全員參與的考試，但各地會結合當地要求，呈現“大體相似又略有不同”的特點。以新增的籃球考試為例，就有繞桿投籃、繞桿往返運球、半場往返運球投籃等區別。
格靈深瞳提供給渠道商的，是一套標準化的軟硬一體解決方案，但在系統功能上，并不需要做到百分百定制。
針對各地考試流程和考試規范的略微差別，通過系統的應用方式就可以覆蓋，這部分則交給合作伙伴來完成。
并且，為了讓老師更容易使用，前端流程一直在縮短，格靈深瞳逐步將部分工作放到方案落地交付階段，由合作伙伴進行前期部署與配置。老師從在智慧屏幕上點擊數次才能進入訓練或者考試，到點擊一下即可。“相當于讓我們自己多做一點，讓老師們輕松一點。”
具體到學校的選擇上，格靈深瞳也向后退了一步，更多信任渠道伙伴的選擇。因為這些合作伙伴往往都已服務當地中考多年，積累了豐富的場景認知，能敏銳找到可以最先做試點，最能產生示范效應的學校。
“作為一家以技術和產品擅長的公司，當前最重要的任務，是打造好用實用的產品，同時更多立足行業思考，立足如何幫助渠道更好進行產品銷售，服務渠道用更低成本進行部署和運維。”夏鵬飛說。
從最終結果來看，“體育訓考一體化解決方案”，對學生、老師、管理者都產生了積極影響。
學生及家長最大的困擾是，很難得到老師的專項指導，格靈深瞳的訓考一體化系統，相當于一個 7* 24 小時的助教，能指出不足，分析原因，以及給出改善建議，打通學生的小閉環。
對體育老師，一方面通過將簡單、重復的工作交給AI，提升了教學效率；另一方面，能關注到自己想關注卻關注不到的地方，覆蓋以往難以覆蓋的場景，更好地關照到每一位同學。
對各級管理者，通過人工智能技術，可以看到以往無法觀察到的數據。通過這些數據，能更準確地把握實際情況，優化政策。
智慧校園體育的參與者們，大致可以分為兩類：
一類是“體育+AI”的公司，他們生長于教育賽道，更多面對從紅外走向視覺AI的技術挑戰；
一類是“AI +體育”的公司，他們的基因是算法，需要補齊的是對教育行業的認知。
夏鵬飛解釋道：“行業認知通過時間就能解決，但技術積累跟公司基因、底蘊相關。對于‘AI +體育’的公司，接下來就看誰對行業認知更深、更全。因此當下不應局限于某一個項目的小輸小贏，而應該從長線上輸出更適合場景的方案。”
一位同在教育圈的前輩曾分享給夏鵬飛一篇文章，其中有一句話讓他特別感觸：教育行業存在與民生強烈交織的特殊性，也注定了身處這一賽道的玩家，必須要肩負起一家企業之外的使命。
“商業公司講究利益，學校講究分數，但要做好教育本身這件事，我們要時刻銘記商業之外的責任。”采訪近尾聲，夏鵬飛堅定地說。
在格靈深瞳的官網上，有這樣一句話：讓AI造福人類，讓世界更安全、更宜居、更健康。
采訪結束后，再細細端詳這句話，似乎不再那么空大，而是有了具體的形狀。
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