机器人在体育领域的应用现状

路来冰，李 进，杨少雄

(1.福建师范大学 体育科学学院，福州 350007；2.河南工学院 体育部，河南 新乡 453000；3.福建商学院 体育教学部，福州 350012)

Robot(机器人)一词出现在现代语言里，要追溯到1920年捷克作家Karel Capek创作的舞台剧Rossum’s Universal Robots，剧名中译为“机器人”的“Robot”是根据“Robota”(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和“Robotnik”(波兰文，原意为“工人”)而创造的，之后该词被欧洲各国语言吸收而成为世界性名词，“Robot”也被公认为“机器人”之意。1948年，美国数学家Wiener在其《控制论》一书的序言中就曾经写道：“第一次工业革命，通过引入机械装置导致了人类手臂的贬值。而第二次工业革命，同样会引起人类大脑的贬值，至少会引起人类大脑在更简单更常规化的决策方面的贬值。”[1]这也预言了未来机器人将会扮演着代替人类简单动作的重要角色。科技的进步、历史的发展也在逐渐印证着Wiener预言的准确性。

机器人广义上包括一切模拟人类行为或思想以及模拟其他生物的机械。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议[2]。国际标准化组织(ISO)采纳了美国机器人协会的定义：“一种可编程和多功能的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成。”机器人从形态学的角度可以分为拟人机器人(类人机器人)、部分拟人机器人和非拟人机器人；从其技术特点可分为全自动机器人、半自动机器人、半机械机器人；从应用环境的角度又可分为工业机器人和服务机器人。本研究所探讨的“体育机器人”，包含机器人全部的形态特征与技术特点，而在应用环境方面根据体育运动项目的特质以服务机器人为主。

通过查阅中国知网、维普和万方等数据库发现，我国的体育机器人研究集中在足球机器人、乒乓球机器人等的算法研究与系统开发方面。上世纪80年代末，陈民就介绍了日本的乒乓球机器手[3]。万同己较早介绍了当时国外先进的足球、网球、柔道与拳击等体育项目的陪练机器人[4]。高大志等详细描述了世界先进机器人足球赛[5]。同年，齐丙辰等的研究最早涉及了体育机器人的技术原理[6]。体育机器人与素质教育研究也在逐步发展[7]。近年来，机器人的体育新闻写作开始受到体育学者的关注。现如今，相关运动项目(足球、乒乓球、网球等)的机器人开发[8-10]仍是我国计算机科学与机械工程领域的重点研究方向，而体育领域学者对其关注较少。纵观国外，体育机器人已经在竞技体育、大众健身、运动损伤监测与治疗、老年人体育锻炼等领域取得了较为丰硕的成果。相比于国内“机器人+体育”的研究趋势，国外则更多侧重于“体育+机器人”的实践研究。为此，本研究通过文献梳理分析了体育机器人在全球的应用现状并提出了应用建议，为我国体育机器人的发展提供参考。

1 机器人发展的历史沿革

机器人在世界范围内的发展经历了4个阶段。第1阶段，发展萌芽期。1954年，第一台可编程的机器人在美国诞生。1958年，美国发明家恩格尔伯格建立了Unimation公司，并于1959年研制出了世界上第一台工业机器人。这一阶段，随着机构理论和伺服理论的发展，机器人进入了实用阶段。第2阶段，产业孕育期。1962年，美国AMF公司生产出第一台圆柱坐标型机器人。1969年，日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出世界上第一台以双脚走路的机器人。这一阶段，随着计算机技术、现代控制技术、传感技术、人工智能技术的发展，机器人也迅速发展。这一时期的机器人属于“示教再现”(Teach-in/Playback)型机器人，只具有记忆、存储能力，按相应程序重复作业，对周围环境基本没有感知与反馈控制能力。第3阶段，快速发展期。1984年，美国推出医疗服务机器人“Help Mate”，可在医院里为病人送饭。2000年日本本田公司开发出“ASIMO”机器人，可以单脚站立，在平坦或不平坦的表面行走、爬楼梯甚至跑步。这一阶段，随着传感技术(包括视觉传感器、非视觉传感器——力觉、触觉、接近觉等)和信息处理技术的发展，出现了有感觉的机器人。2006年起，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显。服务机器人发展迅速，应用范围日益广泛，以手术机器人为代表的医疗康复机器人形成了较大产业规模，空间机器人、仿生机器人和反恐防暴机器人等特种作业机器人实现了应用。第4阶段，智能应用期。这一阶段，随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用，机器人领域的服务化趋势日益明显，逐渐渗透到社会生产生活的每一个角落。同时，这一时期的机器人具有感知环境的能力，配备有视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官，能从外部环境中获取信息，具有思维能力，能对感知到的信息进行处理，以控制自己的行为，具有作用于环境的行为能力。例如Nakada提出了一种仿生框架，用于高度仿人机器人的神经肌肉和视觉运动控制(图1)。配备12个眼球合并24个训练有素的深度神经网络(DNN)的视觉控制系统，结合216条颈肌、443块躯干肌肉、58条手臂肌肉、79条腿部肌肉，此机器人可以自动控制身体的任何部位并完成简单的运动动作[11]。

图1 高度仿人机器人的身体控制系统[11]

体育运动是全球性的话题，正逐渐成为机器人应用的热门领域。人工智能技术的不断成熟，推动着机器人技术的革新与发展。机器人正逐步帮助人们进行体育运动，例如辅助人类日常锻炼与训练竞赛、与人类同场竞技、评估与辅助治疗运动损伤等。体育机器人形态已从最初的仿生学原理机械手发展到全自动仿人机器人，技术操作层面从最初的人工机械操纵发展到了现如今的无刷电机的PID控制、交叉耦合控制、自适应控制等[12]。

2 机器人在体育领域的应用

2.1 教练角色——运动技能提升

在大众健身与专业运动训练中，科技的进步帮助运动爱好者与专业运动员提升了训练效率，高科技机器人在很多体育项目中都可以发挥教练的功能。如可以与人类进行简单互动练习，帮助分析动作数据，改进运动员技术动作解释，帮助提升运动技能。

2.1.1 简单技术模仿

具有一定运动技能的互动机器人可以帮助初学者进行更方便、快捷与愉悦的锻炼。2016年，成都电科创品机器人科技有限公司研发出了我国第一台羽毛球机器人“Robomintoner”。其技术核心是全场定位与导航、高速运动物体的视觉跟踪识别与运动系统控制，它是人工智能的思维智能向行为智能的延展，实现了与人的真正互动。越南研制出的“Topio”机器人能够与人类打乒乓球，帮助初学者更快提高技术[13]。在2013的意大利跆拳道冠军赛中，一种拥有15项专利，可以与成人和儿童互动的跆拳道机器人亮相，开发者宣称通过技术的不断完善，可达到专业运动员的竞技水准[14]。近年来，越来越多的运动项目中出现了机器人的身影，尽管它们的功能仅限于基本的体育活动，例如打棒球[15]或在冰壶比赛中执行投壶任务[16]。Li等[17]通过对标准的太极推手动作进行力学分析和解构，运用kinect传感器获取人体深度图像和骨骼结构，记录人体关节位置数据，并将坐标转换发送给大脑机器人，以实现机器人对太极拳推手动作的模仿学习。这不仅可以代替太极拳教练的角色，使更多的初学者模仿机器人进行学习，也推动了太极拳的发展和传播。综上所述，虽然智能机器人可以在多种运动项目中与人类进行简单动作的练习，但是对于复杂的动作技术环节还未达到专业水准，无法与这些项目的职业运动员同场竞技。未来，行动更加灵活、思维更加智能的超级人形运动机器人将是研究人员共同关注的对象。

2.1.2 运动感觉反馈

反馈的特异性及其即时性可提高技能学习效率[18]。而准确与高效的反馈对于锻炼运动技能至关重要[19]。在传统的运动技能学习中，学员与教练员身体接触进行的“被动”训练是帮助学员学习新技能并有效改善运动表现的有效方法。对于学员技能学习情况，教练可以通过多种渠道进行实时反馈，如触觉和听觉等。尽管触觉反馈是运动信息的最直接形式，但对教练来说却是最困难的。由于人为限制，教练无法同时用触觉反馈准确评估所有运动关节的准确性。而智能辅助机器人，可通过多个关节的端点向用户的身体施加实时校正的触觉反馈。而经过一段时间的适应后，用户也可以更快、更深入地学习运动技能[20]。智能辅助机器人还可以为用户提供每个关节所需运动的准确感官状态，促进运动技能的学习并形成准确的肌肉记忆[21]。早期Wulf等[22]将运动滑雪模拟器与受试者下肢相连，对滑雪中回转类动作学习进行了实验研究，证实了滑雪辅助机器人在运动技能掌握中的高效性。Ruffaldi等[23]设计的划船触觉反馈机器人，可以有效改善手臂动作的协调性。日本东京大学开发的前置式移动反馈机器人“Around Me”可以对慢跑中的运动者自身以及周围的图像提供实时反馈。同时，机器人可以控制慢跑速度，并且依照用户需要调整机器人的转向和机器人的距离[24]。这些研究说明智能反馈机器人在指导与促进运动学习方面具有很大的潜力。通过让学习者从一开始就体验正确的动作，从而完成新颖而复杂的特定运动方式，并具有自我纠错的能力。

2.1.3 专业技能辅助

专业的技能辅助机器人通常针对较为流行的现代竞技运动项目而研发。早在1997年，日本东芝公司就推出了一款沙滩排球比赛机器人，可与人类同场训练。Sato等[25]开发了一个由3台机器组成，可以由教练通过电脑控制的排球拦网机器人系统。机器人在与排球网平行布置的9 000 mm宽的导轨上执行高速运动，用于模仿顶级排球运动员的拦网动作。2018年，德国SkyTec Interactive集团推出了一款人工智能训练沙包——BOT BOXER，该机器人可以模拟人类拳击手，包含自由训练模式、综合作战模式等多种模式。此外，在高尔夫球训练中，挥杆机器人可用来分析高尔夫球手在撞击点处的最佳挥杆速度和姿势[26-27]。Liang等[28]提出击剑训练机器人不仅可以用来训练运动员的每一项特殊能力，如移动能力、反应能力与出剑精准度等，还可以用来训练组合能力，以及对培训效果进行定量评价，指导下一步的培训计划。Nishikawa等[29]开发了一种拥有双关节手臂和夹持器的撑竿跳高机器人，可以跳过1.67 m，通过观察机器人在过竿时的主动弯曲动作选择可以为运动员提供技术支持。Belli等[30]运用乒乓球发球机器人对19名男性乒乓球运动员击球速度、击球落点进行评估，可以准确指导专业运动员的日常训练。Sagdilek等[31]研究还发现乒乓球机器人运用基于指令的选择性行动模式(IBSAP)可以进行乒乓球运动员的科学选材。Harfoush等[32]开发出一种能够使用简单且便宜的Kinect系统来捕获击剑动作的操控系统，其可以驱动6个自由度机械臂。通过使用ANN技术求解相应的逆运动学模型，将捕获的人手臂运动转换为机器人手臂运动，帮助击剑运动员进行攻防练习。综上所述，算法与设计更加复杂、对特定技术具有极高的训练针对性是此类智能机器人的主要特点。但不同运动项目及其不同技术的专业训练都有不同的特点和要求，如何将复杂的人工智能算法、高精尖的机械制造技术同项目的训练特点与规律完美契合，将是此类机器人今后的重点关注方向。

2.2 对手角色——同场竞技对抗

与人类同场竞技的机器人最知名的例子就是“Deep Blue”，它是IBM开发的象棋半自主机器人，由后台计算机控制，于1997年击败国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫。在能够自主进行体育运动的机器人方面，德国发明家Josef Pachta于1956年创建了“机器人足球运动员”，该机器人可模仿对手球员来辅助足球运动员的练习。这些足球运动员既没有机械零件，也没有自治性，但是启发了工程师的工作，机器人踢足球的想法是由Mackworth教授于1992年首次提出的。1993年6月，一些日本的研究者在东京发起了一场名为“Robot J-League”的机器人足球赛，在赛事过后的不到1个月内，有许多日本以外的科研人员呼吁将这一赛事扩大为国际联合项目。于是，机器人世界杯“RoboCup”应运而生。RoboCup国际联合会主席野田五十澍表示，比赛目标是到2050年开发出一支由机器人组成的足球队，击败人类的世界冠军队。由此产生了丰富的机器人足球队比赛技战术研究。Dylla等[33]提出一种分布式自主机器人团队协作策略的自动开发方法，并建立了一个足球战略战术模型，使其能够在RoboCup中应用于多个机器人足球队。Haddadin等[34]则以更前沿的视角关注人与机器人足球赛中人类的安全性。Widodo等[35]进一步优化了足球机器人的门线检测算法。此外，Nemec等[36]设计的滑雪机器人，基于复杂的传感系统，能够在各竞赛闸门之间进行自动导航，可以避免障碍物并在未知的滑雪坡上稳定滑行。此外，保龄球机器人与台球机器人同样可以与技术高超的人类同场比拼。在不久的未来，高度智能化的机器人也许将会成为人类体育赛场上的对手，也将赋予“体育”以新的意义。相应地，也需要相关研究与决策者制定机器人开发与竞赛的伦理框架，在保证基本体育伦理道德的前提下实现人类运动员与机器人运动员的和平共处。

2.3 雇员角色——赛事场外服务

在代替人类进行运动装备测试与制造方面，机器人通过模拟人体在受到冲击时的作用力，评估装备护具(如足球中的护腿板、跆拳道中的护具等)的保护性能。针对跆拳道中最常用的回旋踢技术，英国拉夫堡大学设计的单段武术踢腿机器人“STIMAK”，可以更精确地复制回旋踢的速度和有效质量，从而使评估工作更接近实战条件，有助于改进武术与跆拳道个人防护装备的未来设计[37]。同时，机器人还可以通过模拟人类运动精准评估体育器材的制造质量，耐克公司就曾开发了一种机械手臂来测试其新款的高尔夫球杆。东京大学开发的棒球机械手臂也可以模拟职业棒球运动员的击球动作，实现对棒球器材的测试。

此外，机器人也为体育赛事的组织、开展与宣传提供便利。足球场除草机器人可以沿着事先设定好的路线对球场进行保养，且能够在大多数天气和恶劣的土壤条件下一天24小时工作，大大节约了劳动力。Anderson等[38]介绍了一种名为“RoboCup and Caddy Cord”的新型机器人，该机器人放置在高尔夫球孔中，可以自动将高尔夫球交还给球员。而Pereira等[39]也设计出了一种自动捡球机器人，该机器人可以自动搜索定位，捡起高尔夫球并将其交回。在体育新闻写作方面，2010年开始，美国大学篮球网站的新闻均为机器人撰写。2011年，由NASA和雪佛兰工程师制造的“Robonaut”机器人帮助选择了美国超级碗最有价值的球员(MVP)。2015年，腾讯公司推出了新闻写作机器人“Dreamwriter”，成功实现对2016—2017赛季NBA的报道。同年11月，新华社推出新闻写作机器人“快笔小新”，主要撰写体育赛事新闻稿件和财经信息稿件。2016年里约奥运会期间，“今日头条”写稿机器人“张小明”大放异彩。但是机器人对体育赛事新闻的写作也还具有逻辑运算难以实现语义理解、数据处理复杂难以被机器理解、比赛数据难以转化为趣味表达等问题[40]，这需要相关从业人员不断改进以实现深入浅出、酣畅淋漓的报道。由此看来，机器人在体育器材制造与测试、赛事场地服务、赛事新闻报道等领域都可以高效完成工作。未来，更加专业的体育赛事服务机器人将会对体育装备更加频繁更新换代与体育赛事的全球化推广发挥更重要作用。

2.4 队医角色——运动损伤与康复

运动损伤是体育比赛难以避免的问题，传统康复方法手段与机器人辅助相结合，可以缩短恢复周期，提升恢复质量。脚踝是运动扭伤最常见的部位，在美国估计每天发生超过23 000例病例，在澳大利亚每年约有100 000例急诊室报告[41]。传统上，踝关节损伤可通过理疗来恢复，但是有证据表明，传统物理疗法治疗后，再伤害发生率很高，大约38%的人脚踝会活动受限[42]。其中以踝关节助力为目标的柔性助力机器人，通过气动肌肉或钢索结构等直接作用于踝关节，可完成踝关节跖屈/背伸、旋内/旋外、内翻/外翻等助力运动，加快损伤部位康复，提升康复质量。如韩国高等科学技术研究所的Park等[43]设计的柔性下肢助力外骨骼机器人，通过电机拉伸固定在助力系统的相应结点处的鲍登线对踝关节跖屈运动进行助力。美国东北大学开发的虚拟脚踝助力机器人“NUVABAT”，带有虚拟现实接口的两自由度(DOF)机电一体化设备，可以帮助神经系统损伤的患者改善步态和提升平衡功能[44]。Zhang等[45]进行了由164名患者和24名健康受试者参加的脚踝康复机器人试验，试验后受试者的踝关节性能或步态功能均有所改善，但因缺乏针对各种设备和控制策略的通用评估标准，还无法确定最有效的机器人协助干预标准。Prashant等[46]设计的脚踝康复机器人使用气动肌肉执行器(PMA)代替了线性电动机，实现了康复机器人运动的顺应性并减轻了整体重量。同时，机器人的芯片分析可以将劳力密集型操作过渡到技术辅助操作，并提供丰富的数据流，这些数据可以方便诊断、治疗方案定制和患者记录维护[47]。如Daoua等[48]提出了用于踝关节测试的机器人系统。它由1个工业机器人、1个通用的扭矩传感器和定制的支架组成，可以更好地了解踝关节力学以改善治疗方法，从而为手术患者提供更高的生活质量。Fares等[49]提出一种更有效和安全的方式，将机器学习算法嵌入3-PRS并行机器人中，并连接外科脚踝整形靴，对受伤的脚踝进行康复，收到了良好的效果。

在肢体康复机器人方面，早在2000年，瑞士Hocoma公司就开发了著名的“Lokomat”下肢康复机器人(图2)，可以对运动肌肉损伤、神经性肌肉功能萎缩等给予专业高效的康复治疗。截止到2020年，全世界范围内已经有超过600家医院和研究所拥有约1 000台该机器人，中国已有数十万患者从中受益。而“Motion Maker”自主运动康复机器人打破了传统的被动机器人训练模式，将机器人运动训练与功能性电刺激(FES)相结合，通过闭链肌肉电刺激与双侧髋—膝—踝电动运动矫正器为患者提供准确的动作指导[50]。此外，具有代表性的下肢多关节协同助力机器人还有哈佛大学的“Soft exosuit”[51]、苏黎世联邦理工学院的“Myosuit”[52]以及日本关西学院大学的步态辅助机器人[53]等。上肢康复方面，Becker等[54]以20名健康成年人为对象，通过肌电图数据分析了辅助机器人对上肢运动性能和肌肉激活的影响，结果表明，与自由执行的动作相比，机器人辅助动作的肌肉活动有所增加。

图2 Lokomat智能下肢康复机器人

运动相关脑震荡(SRC)也是常见运动损伤之一，SRC准确临床评估和适当管理仍然是运动医学中的一大挑战[55]。如果遗漏了细微的缺陷，可能会在运动环境中产生严重后果。开发具有良好的重测可靠性的评估方法是该领域研究亟待解决的重要问题。机器人技术为SRC神经功能缺损评估提供了有效途径，其具有标准临床评估中没有的精确度和准确性[56]。加拿大BKIN科技公司开发的“KINARM”上肢功能测试机器人可以精准评估SRC后肢体感觉、运动和神经认知功能。Little等[57]通过运用“KINARM”机器人对385名10—14岁青少年冰上曲棍球运动员(94名有脑震荡史、292名无脑震荡史)的双手位置感与运动功能、视觉的空间技能与注意力进行评估，发现“KINARM”机器人可以足够灵敏地识别神经损害、预防和诊断青少年的SRC体征。Mang等[58]通过对25名18—40岁的专业运动员进行测试，也证实“KINARM”机器人可以用于前瞻性地评估SRC对神经功能的影响。脊椎损伤是橄榄球运动中最常见的伤病之一。一种名为“M-Rex”的橄榄球模拟机器人(图3)，可以探测橄榄球运动员在争球时的颈部与背部肌肉的收缩情况，为运动员的预期姿势调整(APA)提供合理的实施方案以在撞击时保护脊椎，这项研究为设计针对特定位置的伤害预防程序铺平了道路[59]。综上所述，在医学领域广泛应用的康复机器人同样也适用于专业体育项目的运动损伤康复。可以实现大脑与肢体损伤的精确与高效治疗。未来，针对特定体育项目，分工更加精细、治疗更加精准的专业单项运动损伤治疗机器人将是值得关注的方向。

图3 3名橄榄球运动员在“M-Rex”机器人上进行模拟测试[59]

2.5 朋友角色——运动健身陪伴

机器人教练已被用来鼓励儿童运动，并被证实其在陪伴和社交互动方面均有良好的效果[60]。而老龄人口迅速增加且该人群身体运动不足的问题，催生了老年人锻炼辅助机器人，其可代替人类教练对老年人锻炼行为进行指导。有研究表明，机器人教练与人类教练一样有效[61]，并且比诸如虚拟现实模拟器、智能手机应用程序等虚拟教练更高效，也更受老年用户欢迎[62]。同时，社交互动和陪伴对于老年人同样重要。为满足这一需求，社交辅助机器人(SAR)应运而生。从21世纪开始，SAR技术发展迅速，SAR所基于的人机交互(HRI)的发展不仅可以减少老年人的孤独感以及沮丧或孤立的机会，还可以通过帮助老年人进行体育锻炼与日常社交来提高他们的生活质量。Matsusaka等[63]开发出了健身机器人“TAIZO”，外形酷似人类，老年人可以通过声音命令和按键输入来控制并在它的指导下进行体育锻炼。Fasola等[64]开发出可以使老年人参与坐式手臂锻炼的SAR系统，并对33名老年参与者进行试验，结果表明，SAR可以通过评价参与者的表现给予反馈；同时发现参与者对SAR接受程度很高，能与之一起开展富有成效的锻炼任务。Chen等[65]开发的伴舞机器人使老年人可以与机器人进行简单的舞蹈练习。在SAR的制作材料方面，Perez等[66]研究发现，廉价且易于使用的乐高“Mindstorms NXT”机器人，基于其适应性和参与性方面的独特特征，可以使开发人员更容易设计应用程序，帮助不同老年人群实现身体锻炼与康复活动。Martin等[67]的研究则通过优化深度学习算法提升了SAR对参与者动作识别的准确性，可以有效检测老年人的健康状况下降和老年人运动动机的变化情况(图4)。Lotfi等[68]开发出一种装有Kinect传感器的SAR来指导老年人进行锻炼。该机器人可以激励和评估参与者的表现，同时以参与者面部表情和声音的形式呈现反馈。通过用户评估，验证了实施SAR的有效性。Sarig等[69]通过结合RGB-D摄像机监控反馈与Python编程语言开发了2个系统相同但外形不同的机器人，即具有机械质感的“Nao”和玩具质感的“Poppy”。通过对32名老年人进行实验，证实2种机器人均可以激励老年人更多地参加体育锻炼，参与者也反馈操作简单，易于接受，特别是“Nao”更有潜力用作未来老年人的私人体育教练。Ding等[70]使用由7个不同的老年人康复行动组成的手势活动数据库评估了基于Kinect传感器的SAR系统的有效性和优越性，还提出了一种用于增强基于Kinect传感器的手势识别的手势活动检测(GAD)方案。综上所述，社交辅助机器人以其先进的人工智能算法，可以指导老年人进行合理的体育锻炼并进行有意义的陪伴。在全球老年化日益严峻的今天，社交辅助机器人的出现不仅可以改善老年人的健康状态，也能减少很多社会问题的发生。未来，随着人工智能算法的不断完善，仿生材料的不断发展，更智能、更人性化的机器人将为老年人的生活带来更多的便利和幸福。

图4 社交辅助机器人(SAR)与用户进行锻炼互动[67]

3 结论与建议

人工智能赋予了机器人思考的能力，机器人则是人工智能的外在表现。两者相互促进，关系紧密。目前，随着人工智能在体育领域的深度应用，如基于可穿戴加速度计技术的简单活动识别与能量消耗，基于卷积神经网络算法的计算机视觉场景分类，基于计算机视觉的体能与技战术的分析与预测，基于可穿戴式传感器的动作分析与损伤防控，基于计算机深度学习的人体姿态识别技术[71]等，体育机器人将越来越多地参与人类的体育运动，代替人类完成纷繁复杂的体育服务，更高效精准地保障人类在体育竞赛中取得理想成绩。针对当前的现状和不足，笔者认为以下4个方面是未来体育机器人发展的方向。

(1)提升与优化体育机器人算法。机器人的发展离不开人工智能，而机器学习是人工智能的核心，机器学习的核心则是算法。目前，机器学习中的深度学习、强化学习、蚁群算法、免疫算法等的运用，让体育机器人具有类似人的学习能力，以适应日益复杂、不确定和非结构化的环境。但面对体育项目的多样性、运动损伤的特异性与复杂性，不断优化机器学习算法，才能使机器人在体育领域更加高效与便捷地服务与应用。

(2)优化人机交互体验。体育机器人的人机交互需求越来越向简单化、多样化、智能化、人性化方向发展，因此需要研究并设计各种智能人机接口，如多语种语音、自然语言理解、图像、手写字识别，甚至包括生理信息等，以更好地适应不同的用户和不同的应用任务，提高人机交互的和谐性。此外，需要发展多机器人协同作业，来完成单一机器人无法完成的复杂任务，在复杂未知环境下实现实时推理反应以及交互的群体决策和操作，使体育机器人在同场竞技对抗与运动健身陪伴中更加精准与快捷地做出反应，实现“类人”的运动体验。

(3)降低机器人使用成本。体育机器人的发展离不开材料科学的进步，高精尖材料如形状记忆合金SMA等的使用以及高额的研发投入使得体育机器人成本高昂。同时相关专业人才匮乏，也让体育机器人仅常见于科研院所或高水平运动队，普通体育爱好者难以负担。未来，大众体育机器人生产技术的普及度与高端材料的可替代性，是更多中小型生产厂家投入制造的前提。

(4)关注体育机器人的伦理问题。同场竞技类机器人是否违背了竞技体育的核心要义？未来机器人是否会成为运动场的主宰？运动健身陪伴类机器人是让人排解孤独还是脱离社会？未来是否会打乱人际社会的交往平衡？这些问题需要科技人员清楚认识自己的社会责任，遵循职业规范，培养道德想象力，主动关心机器人伦理问题，特别是要将机器人技术与伦理控制结合起来，对机器人进行伦理设计，使机器人具有一定的伦理判断能力。对于使用者来说，在充分利用机器人的便利的同时，也须意识到机器人仅仅是完成某些工作的工具与手段，并不能完全取代人，在人的情感需求方面更是如此。

我国人工智能研究起步较晚，智能体育机器人发展还落后于世界先进水平。但我国正处于工业化进程的关键时期，智能体育机器人将会迎来发展的“春天”。我们要认清形势、明确发展目标，采取符合我国国情的发展对策，努力缩小与世界领先水平的差距。在我国由体育大国向体育强国迈进的关键阶段，从竞技体育发展、大众健身锻炼、运动损伤康复等关注点出发来优化体育机器人的开发和融合是重要方向。学习国外先进技术与理念，进一步优化现有体育机器人的研究与发展模式，培养跨学科人才。加强多学科融合研究，丰富与平衡“机器人+体育”与“体育+机器人”的研究模式与研究重心，切实为我国体育事业的发展提供坚实的科技支持与人才保障，早日实现我国体育强国的战略目标。