李丹丹 金晶

在科技日新月异的今天，以深度学习为核心的人工智能技术正以前所未有的速度发展，逐步渗透到体育竞技、日常生活乃至工业生产等各个领域。其中，冰壶运动作为一项需要高度策略与精准控制的体育项目，也开始迎来了人工智能技术的革新。

冰壶运动是在以队为单位冰上进行的投掷性竞赛，被誉为“冰上的国际象棋”。它考验参与者的体能与脑力，展现动静之美，取舍之智慧，属于冬奥会比赛项目。

冰壶比赛中，选手需要根据场上局势制定复杂的策略。人工智能通过分析大量比赛数据，能够识别出最佳投掷策略和战术选择。AI系统可以模拟不同的比赛场景，帮助教练和运动员制定更为精准的比赛计划。

此外，AI技术还可用于运动员的日常训练中。通过机器学习算法，AI能够分析运动员的投掷动作，提供详细的反馈和改进建议。这种个性化的训练方式有助于运动员提高技术水平，减少失误。

在比赛预测与分析方向上，人工智能可以实时分析比赛数据，预测比赛结果。这不仅为观众提供了更丰富的观赛体验，也为教练提供了及时的战术调整建议。

通过AI的分析，教练可以更好地理解对手的策略和弱点，从而制定更有效的应对措施。结合虚拟现实（VR）技术，AI可以创建逼真的冰壶比赛环境，供运动员进行模拟训练。这种训练方式不仅节省了场地和时间成本，还能让运动员在不同的比赛环境中进行适应性训练。

哈尔滨工业大学的冰壶人工智能与控制科研团队将冰壶运动与机器人及人工智能技术有机结合，创造了一个融合数字冰壶、桌上冰壶、陆地冰壶以及冰上冰壶等多种形式的科研与教学创新平台。

其中，数字冰壶可以实现冰壶运动在数字空间的呈现。学生可用数字模拟器进行AI选手训练，设计策略实现智能投掷，并与其他学生的AI对手进行对抗，深刻理解并验证强化学习及博弈论等理论。

桌上冰壶机器人、陆地冰壶机器人、冰壶机器人这一系列平台，从桌面实验到地面实验到冰面实战，结合最新的嵌入式人工智能软硬件技术，基于计算机视觉的智能识别算法及控制策略实现了冰壶的智能投掷与智能对战。

自2019年以来，团队在该系列平台上连续六年主办全国大学生冰壶人工智能挑战赛，吸引了全国40余所高校的学生参赛，并在2022年冬奥会期间成功完成了“科技创新迎冬奥冰壶人机对抗表演赛”，实现了国内首次冰壶机器人与冰壶运动员的人机对决。

与所有新兴技术一样，冰壶人工智能在展现其巨大潜力的同时，也面临着深度学习固有的系统性缺陷。

首先，冰壶人工智能中的深度学习模型同样存在知识建模的不可解释性问题。这些模型虽然能够模拟出优秀的投掷路径和策略，但由于其内部结构的复杂性和不透明性，人类教练和运动员往往难以理解模型是如何做出这些决策的。

其次，冰壶人工智能在对抗鲁棒性和泛化能力方面也面临着挑战。在冰壶比赛中，微小的环境变化（如冰面的湿度、温度，甚至是对手的微小动作）都可能对投掷结果产生重大影响。然而，现有的深度学习模型往往对这些微小的变化极为敏感，导致在实际比赛中性能与预期有差距。

为了解决这些问题，就需要进一步致力于人工智能的发展。一方面要积极探索如何严谨地解释深度学习模型所建模的知识，同时还要思考如何揭示深度模型表达能力的理论本质。在这一过程中，一些创新性的尝试已经开始涌现。例如基于博弈交互理论的统一理论体系，试图通过数学定义和公理性质验证来揭示深度学习模型的内在机理和决策过程。这一理论体系的提出，不仅为冰壶人工智能的透明性解释提供了可能，也为优化模型设计和提升表达能力指明了方向。

随着人工智能技术的迅猛发展，具身智能的应用正逐渐渗透到各个领域。最近，美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授在这一领域取得重要突破。他们开发了一款具身智能机械臂，能够在复杂环境中进行自主学习和操作。该机械臂通过结合视觉感知和深度强化学习算法，实现了对物体的精准抓取和操作，甚至能够在动态变化的环境中进行自我调整。这不仅在学术界引起了轰动，也引发了社会各界关注。

在即将到来的第九届亚洲冬季运动会中，哈尔滨工业大学也计划借鉴这一技术，将具身智能机械臂应用于冰壶运动，探索其在比赛策略制定和精准投掷中的应用潜力。这一举措不仅为冰壶运动带来了技术革新，也为具身智能在体育领域的应用提供了新的契机。

展望未来五到十年，冰壶人工智能有望在可信人工智能的引领下，从当前的工程性技术逐步发展为具有坚实理论基础的科学。在这一过程中，科技工作者们将不断探索如何全面实现透明可解释、可控可靠、责任明晰的冰壶人工智能系统。虽然前路漫漫，但只要保持对科学的热爱和对技术的敬畏，相信在不久的将来，冰壶人工智能定能在冰面上绽放出更加耀眼的光芒。

（作者李丹丹系哈尔滨工业大学航天学院高级工程师，金晶系哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系教授）