人工智能正迈入一个崭新的细分时代。

随着技术不断成熟，应用日渐规范，以普惠之姿出现的 AI，已成为各行各业的关键驱动力，其中 AI 之于教育，是一个令人兴奋的话题。

教育事关国家未来的根基，AI 技术的应用，在促进教育资源规模化、公平化、个性化上表现出巨大潜力。

于学生，利用智能学习工具获得更适合自己的个性化学习体验，可以更好理解和掌握知识；于教育者，受益于 AI，可以通过数据分析和应用教育技术改进教学方法，提高教学质量；于管理者，利用 AI 分析学生表现和校园运营数据，有助于明智决策，提高教育体系的效率和质量。

近日，中国教育装备展在天津召开，丰富多样的 AI+ 校园体育创新应用，展示着体育智能化的果实已褪去前两年的酸涩，日渐走向成熟。

AI 细分时代，体育教育市场的想象空间被放大了

从科幻小说中的未来概念，到被广泛用于解决各种业务场景下的问题，人工智能行业在过去几年催生出大量新业务、新市场，这些对现实世界的改变已成为当下最引起人们兴趣的话题。

然而，看过帆船比赛的人都知道，在扯了满帆，顺流而下的情势中，行船者 " 熟极而流 "，再也把不住舵，以至偏离航向，错失机会者比比皆是。

人工智能在垂直领域的应用是一个明显的趋势，但良禽择木而栖，技术的归宿在于应用，最重要的便是要择定应用的领域和方向。

教育与医疗、金融、智慧城市、交通、制造业、农业等领域的发展事关国计民生，是 AI 应用的大方向。

在 AI 细分时代，找对优质场景并及早入局者，才能占据先机。

AI 之于教育的想象空间极大，根据 IDC 数据显示，2023 年教育学习场景市场规模达到 1102 亿美元，同比增长 4.2%。到 2027 年，市场规模将超过 1500 亿美元。

这组简单的数据背后，体育是不容忽视的一部分。

其一，体育强国大目标下，体育场景被越来越重视，政策层面越来越多。

2020 年，体育总局、教育部明确将体育科目纳入中考计分科目，科学确定并逐步提高分值。如北京最新中考改革方案中，自 2024 年起将体育总分提高到 70 分，在 530 分的总分中占比超过 13%。

与此同时，体育与健康的课时占比也在提高，2022 年教育部将 " 体育与健康 " 课时占比提高到了 10%-11%，成为仅次于语文和数学的 " 第三主科 "。

"2020 年的时候，我通过罗列和统计政策关键词，发现国家针对校园体育的政策逐年增强，并且语言越来越明确、清晰，预感到未来校园体育会是一个很好的爆发点。" 格灵深瞳智慧体育业务高级产品经理夏鹏飞谈及 2020 年底正式进入校园体育市场，一大原因就来自于政策的强烈信号。

其二，教学效率、个性化教学呼声高涨，学校向智能化转型。

过去几十年来，学校体考和体测场景，配备的多是红外设备、压力传感设备，这些传统的设备和相应的体育教学方法，无法提供足够的数据和信息。

随着近几年体育教学要求不断提升，学校迫切需要采用新的技术和方法，来提高体育教育的质量和效率，让教学更适应每个学生的需求。

其三，智能体育行业走向多元化、细分化，各家从效率、科学性入手，挖掘更多校园体育场景。

"2021 年 4 月厦门教育装备展，只有两家公司在做智慧体育相关产品，今年 4 月南昌教育装备展，已经有三四十家企业在输出智慧体育产品。" 夏鹏飞对雷峰网谈及自己的直观感受。

随着进入者越来越多，当下的智慧体育市场，大家也在不断寻找新的场景，除体育上课、体育考试外，企业已帮学校探索出了云上运动会、跨地区的体育 PK、体育专项教室、课后 330/530 体育专项服务等场景。

总的来说，在 AI 的细分时代，国内智慧体育市场还远未到充分竞争阶段，大量同类型公司正慢慢引导市场，宣传新方案，让智慧体育的概念更多暴露在公众视野当中。

刻不容缓的技术变革，单丝不成线的 AI 体育

体育教育为什么需要技术变革？

首先，体育设施和师资力量不足的问题，在体育教学领域长期存在，如今智慧体育校园建设的目标，使这些矛盾变得更加尖锐。

尽管国家已开始推出政策，引入专业退役运动员当体育老师，但体育老师的配比依旧远不如学科类老师。

在测试次数、测试项目、测试器材多样化的今天，一名体育教师难以兼顾几十名学生的训练评估、计划考核和数据采集。

其次，体育学科不同于语文、数学等学科，一大特点是无法留痕。

以北京体育中考为例，仰卧起坐的满分要求是每分钟 51 个，且需符合 5 条动作规范，包括两腿屈膝、手不离头、肩胛骨着地、肘触膝盖、臀不离垫。

对于体育老师来说，在极短的时间内凭借肉眼判断每位学生的每一次仰卧起坐动作是否标准，难度可想而知。

再者，体育学科也难达到其他学科类教学的科学化和教学逻辑的秩序化。