运动，似乎是个人人都很熟悉的话题，但我们是否真的足够了解它？也许未必。
在运动的过程中，我们的身体是如何运作的？运动科学的底层逻辑是什么？
为什么人的运动水平能够被提升？拼装备，真的靠谱吗？
当我们戴上智能手表，或者在运动员的重要关节处装上传感器，我们在追求什么？运动的数字化为什么重要？
追求更高、更快、更强，是无止境的么？极致的运动数字化是否会把人变成机器，或者说一种肉身的“具身智能”？
今年巴黎奥运会闭幕后不久，峰瑞资本执行董事刘鹏琦在峰瑞资本基金月会上，就上面这些话题进行了一次深度分享。
刘鹏琦既是科技投资人，又是体育运动资深爱好者，希望他的分享能给你带来不一样的思考角度。
01
运动科学的底层逻辑
若要弄清楚科技对竞技体育的价值，我们需要先了解一些运动科学的知识。通过下面这张结构图，我们可以一览运动的底层逻辑。
当我们开始做运动时，无论是跑步还是打球，大脑会先决定我们的行动目标，然后通过小脑指导我们的身体来实现这些目标。最后在执行层面，我们会调动底层的代谢系统、神经系统和肌骨系统来完成相应的动作。
具体来说，身体的供能系统为肌肉活动提供必需的氧气和营养素，小脑通过神经系统来控制肌肉收缩，从而产生我们期望的动作。在这个过程中，会涉及到生物能到机械能的转化，因此转化效率十分关键。
当我们的肌肉与骨骼做出相应的动作后，我们的身体会通过各种感官来感知自己、环境，以及对手的状态，并将这些信息反馈给大脑和小脑，从而有意识或无意识地调整下一步的动作。
最终，这一连串动作的综合结果，可能体现为百米赛跑的成绩、球赛的比分、跳跃的高度等运动成绩。
整个身体系统的运作机制，或许会让你联想起我们在《通往具身智能之路》报告中所讨论的内容。实际上，具身智能的发展，在一定程度上参照了人体运动的工作原理。
那么，面对人体这样一个复杂系统，科技如何帮助我们来提升运动表现呢？
我们可以类比另一个大家更为熟悉的复杂系统——工厂，来探讨它的优化过程。
一个工厂要提升运行效率与生产质量，一方面可以选择采用更先进的装备，比如高端设备、新材料等，另一方面则可以努力提升整体运营的数字化水平，通过各类传感器来监控设备和产品的情况，进而通过智能化手段来优化系统效率，比如改进工艺流程或参数、优化运筹调度等。
回到人体运动这个复杂系统，我们同样可以依靠外部装备来提升能力，同时也可以通过将生理指标、生物力学指标等运动表现数字化，来指导我们的训练和比赛策略，从而实现整体运动表现的提升。
接下来，我们将从装备与数字化这两个方面深入探讨，科技能为我们做什么，以及科技还将在哪些方面帮助人类突破运动极限。
02
装备的进化，如何影响竞技体育？
运动装备无疑对竞技体育的发展产生了深远的影响。
在田径类运动赛场上，更加轻量化、弹性更好的跑鞋，散热更快的背心，展开了运动员之外的“第二赛场”。
射击服，通过结构与材料的优化，具备了更高的稳定性与更耐冲击。
球拍、滑雪板和赛艇装备朝着高强度和轻量化的方向不断进化。
自行车装备则在追求低风阻和轻量化的道路上不断前行……
抽象地看，所有运动装备，无论是我们穿戴的还是使用的，都可以视为人体各个器官和结构功能（肌骨系统、心血管、皮肤等）的延伸和强化。其根本目的是从生物力学角度提高机械能的转换效率，或从代谢系统角度实现稳定的能量供给和功率输出。
而装备的进化背后，核心是新材料、新结构、新工艺的运用。
以广泛应用于工业领域的碳纤维复合材料为例，因其重量轻、强度高、热膨胀系数低、耐高温、耐腐蚀、吸震性好等特点，备受运动装备界青睐。无论是碳板跑鞋、网球拍还是自行车，碳纤维的应用已十分普遍。
其他常见的新材料还包括具有抗冲击、耐撕裂功能的凯夫拉材料，适用于拍线、鞋面、雪板等；以及高回弹的高分子发泡材料，如 EVA、TPU、Pebax 等，多用于跑鞋、雪板、瑜伽垫等。
除了材料，装备的结构与其功能性也息息相关。CAD、CAE 等工业设计软件已在运动装备的结构设计领域发挥作用，拓扑优化的方式也被应用于优化结构的计算。例如，nTop公司基于拓扑优化技术生成的骑行头盔和坐垫，就通过点阵结构实现了轻量化。
随着结构愈发复杂、材料更加多元，3D打印技术在运动装备的生产中开始扮演重要角色。运动员根据自身特点和需求来定制装备，不再是一件难事。
03
服装创新，不止于面料
在运动装备中，服装与人体直接接触，对运动表现的影响至关重要。
曾经在北京奥运会上大放异彩的 Speedo FastSkin LZR Race 鲨鱼皮泳衣，其面料借鉴了鲨鱼皮表面的微观结构，模仿其鳞片状突起，减少了水的湍流和阻力，使水流更平滑地流经身体表面，从而达到减阻的目的。许多穿着这款泳衣的运动员都打破了世界纪录，但后来因其高成本导致的不公平竞争可能性，被国际泳联禁止使用。
这个例子充分展示了服装创新对提升运动表现的重要意义。
对于许多对速度和灵活度要求较高的运动项目，降低阻力是提高成绩的关键。这也解释了为什么许多运动都采用紧身服，因为足够贴身才能最大限度地降低风阻，当然这需要面料具有良好的弹力，以确保人体在高速运动中保持舒适。此外，许多紧身服采用无缝 3D 编织技术，也是为了减少服装表面的凸起和摩擦，进一步降低风阻，提高舒适度。
而对于射击这种追求稳定性的运动，服装的作用更多地体现在支撑方面。研发人员通过人体测量、姿态分析、材料研发、版型对比、力学关系等方式，采用特制的帆布和牛皮材料，实现了服装的高硬度、高缓弹、慢响应等力学特性。
紧身服、仿生鲨鱼皮泳衣、特制射击服等例子，都表明服装在生物力学方面发挥着重要作用。实际上，服装创新还能为人体的代谢系统提供支持，在体温管理、血液循环、肌肉保护等方面发挥巨大作用。
以体温管理为例，能量转化的损耗通常以热量形式散发，而皮肤排汗是人体散热的主要方式。在运动中，如果不能及时散热，会导致体温升高，影响运动能力，甚至引发中暑。或许大家衣柜里都有一件速干衣，它强调吸湿、导汗、快干，目的之一就是为了将体温保持在相对舒适的状态。
近年来，出现了许多体温管理的黑科技。在巴黎奥运会上，女子马拉松冠军哈桑和男子马拉松选手基普乔格都佩戴了 Omius 降温头带。这款头带采用了高导热的石墨材料、亲水涂层和孔洞结构，帮助马拉松选手在长距离跑步中保持清凉。
有趣的是，这种石墨材料此前广泛应用于 CPU 和服务器的散热，如今在运动行业发挥作用，是一种典型的跨学科应用。
类似的产业交叉案例还有很多。在医疗领域广泛应用于防止静脉曲张的技术，被 2XU、CEP、Compressport 等品牌运用到梯度压缩衣上，用来提升末端血液循环能力，从而达到抗疲劳、加速恢复的目的。
综上所述，在服装创新方面，我们可以看到科技如何从生物力学、运动能量代谢角度帮助人们提升运动表现。
04
传感器的演进，如何推动体育运动的数字化？
将人体的运动过程数字化，其底层逻辑与具身智能的研发恰好相反。
具身智能致力于“将机器变成人”，而体育运动数字化的终极目标，则像是“把人变成机器”——将人进行数字孪生，尽可能全面地收集和监控个人与运动相关的关键指标，然后以优化这些指标为目标，为人们提供关于饮食、训练、休息等方面的建议。尽管最终可能会提高运动表现，但将人变成机器，听起来多少有些残酷。
那么，“把人变成机器”的过程是如何实现的呢？这就需要我们回到各个产业进行数字化发展的普遍规律。
几乎每个产业从经验化、标准化走向智能化的核心节点，都是“信息化”。在信息化之前，我们主要依靠常识来理解世界和产业。随着传感器技术的进步和数据的逐步结构化，许多产业进入了在线化、数据化乃至智能化的阶段。
运动行业也是如此。具体而言，运动的信息化主要通过三种方式实现：
各类传感器数据：对运动员的生理指标、生物力学指标等进行收集和监测；
各类竞赛相关数据：计时、计分、测量、技术统计等；
视频相关动态数据：基于比赛和训练的录像，来进行技术分析、战术分析（AI多模态理解）。
这些数据的在线化，主要是通过数据汇总与共享，以及远程指导等等过程来完成。
接下来，大数据和AI分析可以对运动表现进行评估，优化训练与恢复计划，甚至制定比赛策略。
在运动数字化方向，我们重点关注以下三个方面：
运动生理相关传感器的演进
用视频分析工具进行技术与战术分析
基于数据分析和决策指导的运动科学，涵盖训练、比赛、营养、恢复等多个方面。
以传感器的演进为例，各类传感器的应用，使得运动员各类指标的数字化得以真正实现。
常见的监测指标有两类，一类是代谢相关的指标，包括心率、静息心率、心率变异性、血氧、血糖等，用于监测运动强度、评估有氧能力、调整运动营养和赛中补给策略等；另一类是速度、距离、功率、脚部发力、运动轨迹等动态指标，更多地用于评估技术水平。
这背后涉及的测量方式多种多样，比如苹果手表里用到的心电ECG、光电PPG、GPS、气压计，以及CGM连续血糖监测、气体分析仪、加速度计、陀螺仪、磁力计、压力传感器等。
至于这些指标的具体应用，就涉及到一个重要的训练原则——周期性原则。
适量负荷 + 足量休息 + 渐进负荷 + 足量休息 + … = 运动表现提升
在一定周期内，先确定适量的训练负荷，再给予运动员充足的休息，当运动员适应了当前训练负荷后再增加负荷、再次休息，如此循环往复，理想状态下运动员的表现会呈螺旋式上升。如果控制不当，如休息不足或过度超负荷，运动表现可能会下降。
要精确实践周期性原则，我们需要对几个重要指标进行量化：运动负荷、运动表现、疲劳程度等。
关于运动负荷，可以关注这个公式：运动负荷 = 训练时间 * 训练强度。训练时间容易确定，而运动强度的评估可以通过我们监测到的心率、配速、功率等来分析。
至于是否获得了更好的运动表现，可以关注有氧配速、阈值功率、静息心率、最大摄氧量等指标。
而是否得到了良好的休息，可以重点看心率变异性等指标。
已经有许多公司在数据监测、集成与分析方面做出了努力。例如，智能泳镜 FORM Smart Swim 2 将 AR 技术加载在泳镜上，通过光波导光学技术和一系列板载传感器提供实时指标、指导训练和实时游泳指导。
可以与智能手表和智能手机搭配使用的 Stryd 跑步传感器，能够精准（拟合）计算跑步功率及跑步动态。与配速相比，它对跑步强度的量化不易受到物理环境（风速、坡度等）的影响。此外，在本次奥运会上，有运动员左右脚分别绑了一个 Stryd，用于监测运动时双脚的运动表现是否平衡。
尽管在健身产品中使用 AI 技术已不新鲜，但足球运动员 C 罗投资的可穿戴设备 WHOOP 以其高度个性化吸引了数百万订阅用户。这款设备没有屏幕，用户佩戴后，可以被动监测活动、压力、睡眠、恢复等情况。基于这些数据，WHOOP Coach 可以为用户定制训练计划、运动日程和食谱。
原本为糖尿病患者开发的动态血糖监测仪，如今也应用到了运动领域。运动员在数据指导下，不仅可以避免赛中低血糖，还可以了解睡眠状态下的血糖变化情况，从而根据自身的消化能力与食物的胰岛素敏感度，寻找个性化的饮食方式。
此外，视频分析的应用也有助于运动的数字化。其背后的技术跟安防等场景所用到的计算机视觉技术类似，不同点在于其监控的目标，如球员的位置、关节的角度、球的轨迹等。对这些目标进行实时记录和分析，可以帮助教练员了解运动员的技术动作，并进一步指导战术策略。
总的来说，在运动数字化层面，传感器会产生大量新数据，加上视频积累的结构化信息，再进行大数据分析和一些 AI 优化，可以帮助运动员和运动爱好者找到更适合自己的训练方法。
在本届奥运会备战中，清华大学电子工程系科研团队针对拳击运动的特点，研发出了近乎无感的穿戴式设备。通过实时监测运动员的生理参数，结合智慧训练系统中的拳击运动专项耐力和技战术运用效果分析诊断，科研团队将运动员训练期间的状态进行了数字化，有效提升了训练效率和运动表现。
05
运动科技和人形机器人，是否殊途同归？
前面我们提到，具身智能或人形机器人的发展，在一定程度上参照了人体运动的工作原理。而科技将人体的运动进行数字化并优化运动表现时，仿佛是在把人变成机器。运动科技和人形机器人似乎是同一科技树上的两个分支。
值得注意的是，人形机器人行业正在努力研发的许多核心零部件，已经开始应用于体育产业。例如，衡量抓握力的触觉传感器，可以帮助运动员提升挥拍表现 —— 监测运动员每根手指、每个关节在挥拍动作中具体施加的压力，并基于此提供具体建议，以实现更好的击打水平。再如，集成了压力传感器、能够测量足底压力分布的智能鞋垫，可以用于跑步姿势分析和康复训练。
一方面，这些真人数据可以帮助运动员提升运动表现；另一方面，它们也许可以作为“养料” 帮助人形机器人进行模仿学习的训练（正如之前讨论具身智能时提到的“小模型”数据）。因为人类习得一项运动技能并形成肌肉记忆，与机器人的模仿学习类似，都离不开大量的模仿学习与训练，当然也少不了强化学习。
从这个角度看，研究如何将人体运动数字化，实际上也有助于我们更好地迭代具身智能。
06
总结
最后简单总结一下，科技在竞技体育中的应用越来越广泛，主要体现在以下几个方面：
材料科学；
创新的结构及工艺方法；
各类高精度传感器技术；
数字化及 AI 技术。
这些科技的应用推动了运动装备的升级，提升了运动员的竞技水平，不断将人类的运动能力推向新的高度。我们相信这些技术也将逐渐应用于大众运动和健身领域，打开更广阔的市场。
推动这些运动科技发展的，不仅有体育品牌和科技公司（如 Nike、Adidas、Apple、Garmin），还有许多来自医疗、工业等其他产业的成果转化到了体育行业。当然，我们也看到了创业公司的探索和贡献。
随着人类突破极限变得越来越困难，运动领域也变得越来越卷，未来必然会有更多的创新机会出现。我们持续看好前沿技术在体育行业的应用，也期待未来国内能涌现出越来越多的运动科技公司。
同样值得期待的是，这些创新可能会赋能其他行业，碰撞出全新的科技应用 “火花”。
注：文/刘鹏琦，文章来源：峰瑞资本(公众号ID：freesvc)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：峰瑞资本
