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李丹丹 金晶

在科技日新月異的今天，以深度學習為核心的人工智能技術正以前所未有的速度發展，逐步滲透到體育競技、日常生活乃至工業生產等各個領域。其中，冰壺運動作為一項需要高度策略與精準控制的體育項目，也開始迎來了人工智能技術的革新。

冰壺運動是在以隊為單位冰上進行的投擲性競賽，被譽為“冰上的國際象棋”。它考驗參與者的體能與腦力，展現動靜之美，取舍之智慧，屬于冬奧會比賽項目。

冰壺比賽中，選手需要根據場上局勢制定復雜的策略。人工智能通過分析大量比賽數據，能夠識別出最佳投擲策略和戰術選擇。AI系統可以模擬不同的比賽場景，幫助教練和運動員制定更為精準的比賽計劃。

此外，AI技術還可用于運動員的日常訓練中。通過機器學習算法，AI能夠分析運動員的投擲動作，提供詳細的反饋和改進建議。這種個性化的訓練方式有助于運動員提高技術水平，減少失誤。

在比賽預測與分析方向上，人工智能可以實時分析比賽數據，預測比賽結果。這不僅為觀眾提供了更豐富的觀賽體驗，也為教練提供了及時的戰術調整建議。

通過AI的分析，教練可以更好地理解對手的策略和弱點，從而制定更有效的應對措施。結合虛擬現實（VR）技術，AI可以創建逼真的冰壺比賽環境，供運動員進行模擬訓練。這種訓練方式不僅節省了場地和時間成本，還能讓運動員在不同的比賽環境中進行適應性訓練。

哈爾濱工業大學的冰壺人工智能與控制科研團隊將冰壺運動與機器人及人工智能技術有機結合，創造了一個融合數字冰壺、桌上冰壺、陸地冰壺以及冰上冰壺等多種形式的科研與教學創新平臺。

其中，數字冰壺可以實現冰壺運動在數字空間的呈現。學生可用數字模擬器進行AI選手訓練，設計策略實現智能投擲，并與其他學生的AI對手進行對抗，深刻理解并驗證強化學習及博弈論等理論。

桌上冰壺機器人、陸地冰壺機器人、冰壺機器人這一系列平臺，從桌面實驗到地面實驗到冰面實戰，結合最新的嵌入式人工智能軟硬件技術，基于計算機視覺的智能識別算法及控制策略實現了冰壺的智能投擲與智能對戰。

自2019年以來，團隊在該系列平臺上連續六年主辦全國大學生冰壺人工智能挑戰賽，吸引了全國40余所高校的學生參賽，并在2022年冬奧會期間成功完成了“科技創新迎冬奧冰壺人機對抗表演賽”，實現了國內首次冰壺機器人與冰壺運動員的人機對決。

與所有新興技術一樣，冰壺人工智能在展現其巨大潛力的同時，也面臨著深度學習固有的系統性缺陷。

首先，冰壺人工智能中的深度學習模型同樣存在知識建模的不可解釋性問題。這些模型雖然能夠模擬出優秀的投擲路徑和策略，但由于其內部結構的復雜性和不透明性，人類教練和運動員往往難以理解模型是如何做出這些決策的。

其次，冰壺人工智能在對抗魯棒性和泛化能力方面也面臨著挑戰。在冰壺比賽中，微小的環境變化（如冰面的濕度、溫度，甚至是對手的微小動作）都可能對投擲結果產生重大影響。然而，現有的深度學習模型往往對這些微小的變化極為敏感，導致在實際比賽中性能與預期有差距。

為了解決這些問題，就需要進一步致力于人工智能的發展。一方面要積極探索如何嚴謹地解釋深度學習模型所建模的知識，同時還要思考如何揭示深度模型表達能力的理論本質。在這一過程中，一些創新性的嘗試已經開始涌現。例如基于博弈交互理論的統一理論體系，試圖通過數學定義和公理性質驗證來揭示深度學習模型的內在機理和決策過程。這一理論體系的提出，不僅為冰壺人工智能的透明性解釋提供了可能，也為優化模型設計和提升表達能力指明了方向。

隨著人工智能技術的迅猛發展，具身智能的應用正逐漸滲透到各個領域。最近，美國斯坦福大學人工智能實驗室的李飛飛教授在這一領域取得重要突破。他們開發了一款具身智能機械臂，能夠在復雜環境中進行自主學習和操作。該機械臂通過結合視覺感知和深度強化學習算法，實現了對物體的精準抓取和操作，甚至能夠在動態變化的環境中進行自我調整。這不僅在學術界引起了轟動，也引發了社會各界關注。

在即將到來的第九屆亞洲冬季運動會中，哈爾濱工業大學也計劃借鑒這一技術，將具身智能機械臂應用于冰壺運動，探索其在比賽策略制定和精準投擲中的應用潛力。這一舉措不僅為冰壺運動帶來了技術革新，也為具身智能在體育領域的應用提供了新的契機。

展望未來五到十年，冰壺人工智能有望在可信人工智能的引領下，從當前的工程性技術逐步發展為具有堅實理論基礎的科學。在這一過程中，科技工作者們將不斷探索如何全面實現透明可解釋、可控可靠、責任明晰的冰壺人工智能系統。雖然前路漫漫，但只要保持對科學的熱愛和對技術的敬畏，相信在不久的將來，冰壺人工智能定能在冰面上綻放出更加耀眼的光芒。

（作者李丹丹系哈爾濱工業大學航天學院高級工程師，金晶系哈爾濱工業大學航天學院控制科學與工程系教授）