游泳健身和竞争性行业数据适合人工智能吗？ - 第 2 部分

介绍

欢迎回来！在第 1 部分中，我们强调了数据质量对于 AI 驱动的解决方案至关重要的原因，探讨了不良数据的风险，并概述了构建 AI 就绪数据结构的关键原则。现在，是时候将重点从理论转移到实践了。在第二部分中，我们将仔细研究游泳训练数据的现状——发现差距、不一致和错失的机会。我们还将探索统一框架的潜力，并参考 Wise Racer 的区域系统，最后回答一个大问题：游泳行业真的准备好接受 AI 了吗？

读完这篇文章后，您将更清楚地了解仍然存在的障碍，并了解教练、组织和利益相关者如何推动整个运动领域以数据为中心的创新的下一阶段。

第 2 部分涵盖的章节

• 第 4 节：游泳训练课程数据管理的现状 评估当前记录、存储和解释课程的方式——突出阻碍有效使用数据的不一致和差距。
• 第 5 节：机会——为统一框架奠定基础 探讨如何将技术进步与训练区框架相结合，为教练和运动员带来标准化、可共享和可操作的数据。
• 第 6 节：那么，游泳行业数据适合人工智能吗？ 回答了推动本系列的关键问题。强调游泳教练、管理人员和创新者在促进合作、采用通用标准和确保这项运动充分准备好利用人工智能方面的作用。

##第 4 节：游泳训练课程数据管理的现状

为了在游泳中构建有效的 AI/ML 解决方案，我们首先需要了解在现实环境中收集、存储和使用训练课程数据的挑战。本节通过高质量数据的八个核心支柱分析了游泳数据管理的现状。这些支柱强调了教练、运动员和体育科学家面临的常见陷阱，以及这些陷阱对创建可扩展和个性化 AI 应用程序的影响。

1.内在质量 内在质量是指原始数据值的准确性、一致性和完整性。在游泳中，这种质量通常会因零散的记录保存方法和数字化现有训练日志的复杂性而受到影响。例如，课程计划可能手写在笔记本上，或使用教练专用的速记法保存为电子表格，这在数字化过程中会引入错误。此外，重要的指标（如单圈时间、划水次数、心率以及距离、体积和强度的测量单位）有时会缺失或记录模糊。如果没有精确完整的数据，AI 模型就很难识别有意义的模式，从而阻碍其做出准确的性能预测和指导训练决策的能力。

2. 情境质量 情境质量可确保数据与当前特定任务相关、及时且合适。许多游泳课程计划都是通用的，没有考虑到运动员的个人需求，例如年龄、性别、伤病史或技能水平。这种缺乏特异性限制了 AI 系统根据游泳者资料定制建议的能力。描述中的模糊性（如“努力”或“尽可能快”）进一步使强度分析复杂化。同样，未能记录训练阶段（无论是休赛期、高峰比赛还是恢复期）会消除重要的时间背景。为了使 AI 洞察有效，数据必须反映运动员的当前状态和长期目标。

3. 表现质量 表现质量涉及数据的格式和结构是否便于解读。团队之间对会话细节的表示不一致，例如使用“DKOB”、“OUS”、“UK”或“choice”等众多缩写，可能会导致混淆。此外，会话计划通常包括嵌套集或间隔，这些很难以电子表格等平面格式捕获。如果没有标准化的数据模式，热身、主要集、补充集和冷却之间的重要层次关系可能会丢失。表现质量差会限制 AI 分析锻炼的不同组成部分如何影响整体表现的能力。

4. 可访问性 可访问性确保授权用户可以轻松获取数据，同时保持安全性和隐私性。游泳面临的一个主要挑战是数据存储分散，会话日志通常分散在个人笔记本、应用程序和电子表格中。这种缺乏集中化的做法会形成数据孤岛，阻碍全面分析。此外，会话描述是用不同的语言创建的，可能包含不一致的术语，这使得人工智能工具难以准确解释它们。提高可访问性需要将数据集中到安全的共享环境中，教练、科学家和运动员可以毫无障碍地利用这些数据。

5. 数据生命周期管理

数据生命周期管理涉及从创建到最终分析、反馈和归档的跟踪数据。在许多项目中，会收集会话中和会话后心率或休息时间等关键指标，但不会持续反馈到未来规划中。这种反馈差距限制了人工智能系统随着时间的推移学习和改进的潜力。此外，热身和冷却的跟踪精度通常低于主要组，从而在工作量和恢复监控中造成盲点。闭环生命周期管理系统对于确保 AI 系统和教练策略都基于新数据不断发展至关重要。

6. 道德和法律合规性

运动员隐私、数据所有权和法规合规性对于维持对 AI 应用程序的信任至关重要。当游泳运动员更换团队或涉及未成年人时，问题经常出现，引发了关于谁拥有数据以及如何共享数据的疑问。如果没有明确的指导方针，组织可能会犹豫是否要合作或汇集数据用于 AI 开发。健全的隐私政策和知情同意流程可以帮助减轻这些风险，同时促进更有效的数据共享实践。

7. 持续监测和改进

鉴于游泳数据的动态性质——新的传感器、不断变化的训练计划和不断发展的目标——持续监测至关重要。然而，许多团队缺乏定期数据审核和改进的框架。不完整的指标和反复出现的数据缺口被忽视，导致分析不可靠。持续监测协议有助于检测异常情况，例如难以置信的短圈时间或缺少休息数据，并相应地改进数据收集方法。这种迭代方法可确保数据质量在条件发生变化时保持较高水平。

8. 整合领域知识 整合领域专业知识可确保 AI 系统能够正确解释模糊或复杂的数据。教练、体育科学家和运动员提供了 AI 无法单独捕捉的关键见解。例如，“构建”、“感觉力量”或“巡航”等术语可能根据游泳者的水平或训练环境具有不同的含义。如果没有专家的输入，AI 模型可能会误解此类指令。与领域专家的合作可确保 AI 生成的建议符合实际的指导原则，从而使其更有效、更值得信赖。

通过分析当前管理游泳训练课程数据的挑战，我们可以确定需要改进哪些方面以构建 AI 就绪的数据集。从标准化数据格式和情境化指标到集中数据存储和促进协作，解决这些挑战将有助于弥合原始性能数据和可操作的 AI 洞察之间的差距。

第 5 节：那么，游泳行业数据适合 AI 吗？

在探讨数据质量的重要性（第 1 部分）并分析游泳课程数据管理的现状（第 2 部分）之后，我们回到核心问题：**游泳行业是否已准备好充分利用 AI？**简短的回答：还没有——但它正在路上。

教练领导力的重要性 教练是游泳训练数据的守门人。作为训练计划的主要创建者和保管者，他们的角色在推动数据驱动的进步方面至关重要。通过采用标准化的强度区域、结构良好的课程计划和全面的结果跟踪，教练为准确、高质量的数据收集奠定了基础。凭借这一强大的数据支撑，AI/ML 工具可以提供宝贵的见解，从实时技术反馈到用于管理长期疲劳和优化峰值性能的预测模型。

为所有利益相关者带来扩展利益

当游泳行业围绕高质量、结构化数据进行协调时，好处将扩展到运动的各个层面：

• 运动员：获得反映其个人目标和能力的个性化训练计划，提高表现并预防伤害。

• 教练和俱乐部：简化课程规划流程，减轻行政负担，并获得个人和团队的高级绩效分析。

• 组织和联合会：可以汇集各地区的匿名数据，以推动大规模研究，为国家培训计划提供信息，并为各级比赛制定最佳实践——从年龄组比赛到精英国际比赛。

保持简单和通用 成功的关键是设计简单、直观的数据结构，这些结构易于采用，同时保持专业知识的深度。这并不意味着过度简化或失去宝贵的见解。相反，这是为了让所有利益相关者都能获得数据收集和管理。通过使用标准化术语、一致的强度区域和定义明确的数据框架，教练、运动员和技术开发人员可以在一种连接专业知识和技术的通用语言中进行协作。

##第 6 节：机会——为统一框架奠定基础

我们对数据质量挑战的探索揭示了一个关键的见解：在游泳领域创造高水平的 AI/ML 解决方案不仅仅是更好的传感器、计算机视觉、更详细的电子表格，或将世界上最好的游泳运动员的锻炼数字化。真正的机会在于建立一个统一的框架——一个标准化训练计划、记录和分析方式的共享蓝图。当游泳专业人士和技术专家围绕共同标准进行合作时，他们可以解锁更丰富、更可靠的数据，让每个人都受益，从追逐记录的精英运动员到寻求稳步进步的健身爱好者。

共同愿景 尽管教练方法和游泳运动员的技能水平各不相同，但人们普遍认为，高质量的数据对于跟踪进度、降低受伤风险和提高训练效果至关重要。协调捕捉划水次数、休息间隔和强度区等关键指标的方式可以解决我们讨论过的许多数据问题，包括术语不一致、缺乏个性化以及休息和恢复数据不完整。

这不仅仅是一项技术举措，更是体育科学和数据科学之间的桥梁。教练、体育科学家和软件开发人员各自带来宝贵的专业知识，确保框架反映日常训练的实际情况，同时保持技术上的合理性和可扩展性。

基于训练区域框架 在 Wise Racer，我们已经通过引入两个关键模型迈出了标准化的步伐：

1. 9 区域性能游泳训练框架 该框架专为竞技运动员设计，将努力分为九个区域，涵盖从低强度技术训练到高强度冲刺的所有内容。
2. 5 区域健身游泳训练框架 该简化系统专为健身和休闲游泳者打造，专注于核心强度范围，使那些优先考虑健身改善而不是比赛的人能够使用它。

这些基于区域的框架可帮助游泳运动员、教练和利益相关者就强度和努力程度进行有效沟通。但是，仅靠区域是不够的。要使这些框架真正实现一致的结果，必须将它们与标准化的数据收集协议相结合。这意味着每个区域的明确定义、记录组数和间隔的统一方法，以及捕捉运动员特定背景（如伤病史或训练阶段）的一致方法。通过这种结构，无论俱乐部或地区如何，在区域 3 中训练的运动员都应该代表相同的生理工作量。

前进的道路 在即将发布的博客文章中，我们将提供实施统一框架的指南。这包括构建训练计划、记录课程结果以及使用数据调整教练决策。我们还将探索一致的高质量数据如何通过以下方式增强游泳中的 AI/ML 工具：

• 反馈循环：分析休息间隔、划水效率和心率数据，以在训练课程进行时对其进行微调。
• 预测分析：基于数据模式，AI 模型可预测游泳运动员何时面临达到表现瓶颈或过度训练的风险。
• 个性化建议：自动化系统可根据运动员的个人极限调整训练计划，无论他们是青少年游泳运动员还是专注于长距离公开水域赛事的铁人三项运动员。

对机构、家长、教练和游泳运动员的好处 结构化、技术驱动的游泳训练方法使生态系统中的每个利益相关者受益：

• 增强个性化：通过将标准化区域与精确的运动员特定数据相结合，教练可以根据个人需求定制训练组合和强度，最大限度地提高表现，而不会冒着倦怠的风险。
• 高效的工作量管理：改进对休息、恢复和工作量数据的跟踪，有助于教练通过更好的累积负荷管理来防止常见的过度使用伤害。
• **更轻松的进度跟踪：**有了统一的数据格式，跟踪游泳运动员在几周或几个赛季内的进度就变得简单了，教练和家长都可以清楚地了解表现趋势。
• **协作进步：**当多个俱乐部、地区或联合会采用类似的框架时，他们可以分享和比较汇总的见解。这种合作可以激发创新并提高整个运动的竞争标准。

现代化的游泳文化 数据管理的共同愿景，结合标准化框架，如 Wise Racer 的 9 区和 5 区模型，可以促进游泳的教学、训练和评估方式。通过采用通用数据结构并围绕有效的训练原则进行协调，游泳界可以创造一个更加知情、包容和充满活力的环境。这不仅会推动绩效改进，还会促进各个层面的长期参与——从基层计划到精英国际比赛。

##摘要 第 2 部分提供了现实检验和进步路线图。我们研究了当前会话数据管理的碎片化状态，并展示了这种混乱如何阻碍有效的 AI 采用。然而，前景并不黯淡——我们通过协调的数据收集协议、领域知识的整合以及Wise Racer 强度区域框架的应用，勾勒出一条充满希望的前进道路。通过解决这些差距，游泳界可以更有效地解锁 AI/ML 驱动的洞察力，提高这项运动各个层面的表现和创新。

但我们如何设计满足 AI 时代需求的训练课程？在下一期中，我们将介绍我们全面的训练课程框架，讨论旨在满足 AI 就绪要求的关键考虑因素和设计选择。然后，在最后一期中，我们将展示如何在实践中应用此框架的示例——展示训练区和课程结构如何结合在一起推动有意义的改进。

号召行动

这不可能是单打独斗——我们需要您的支持。

如果您是教练、运动员、数据科学家、体育科学家、体育总监，或者只是对游泳和您的行业充满热情，并且您想参与此次对话，**请联系我们！**您的见解和专业知识可以帮助推动有意义的变革。

对于那些关心游泳的未来的人，您可以通过分享这篇文章并在 LinkedIn、Facebook 或 Instagram 上关注 Wise Racer 来支持这项倡议。让我们一起为这项运动打造一个更智能、数据驱动的未来。