本届冬奥会花样滑冰赛场有一个非常大的变化——国际滑联（ISU）正在把AI与“计算机视觉”（可理解为“让摄像机叠加算法识别动作细节”）引入花样滑冰的判罚辅助体系。
如此一来，通过冰场周边多机位采集数据，为技术小组提供更客观的参考，现阶段先用于支持技术分判定，未来再讨论是否以及如何纳入计分系统。
它的诞生，是为了解决花滑里最常出现的争议——误判。
2月7日，中国队选手金博洋在比赛中。\n 当地时间2月7日，米兰-科尔蒂纳冬奥会花样滑冰项目团体赛男子单人滑短节目比赛在意大利米兰举行。\n 新华社记者 陈益宸 摄
减少“看走眼”，并非让机器替人打分
花滑技术判定里，最常见的争议判罚常出现在两类细节：
欠周（跳跃转体不足）——肉眼看着像“落稳了”，可能差了四分之一圈；
用刃（起跳是内刃还是外刃）——在某些跳跃里，这会直接影响技术认定。
这些判断往往发生在“一眨眼”的时间里，却可直接改变技术分，进而影响名次甚至奖牌归属。
所以ISU现在正在推动先用AI当辅助工具。ISU总干事考林·史密斯在路透社报道中强调，现阶段会用“计算机视觉数据”去支撑裁判技术小组的判断；下一步才会讨论是否整合进计分体系。
先给技术裁判配“慢镜头+测量器”，而不是给比赛装“自动判分器”，至少现在还不是。
多机位“围住冰面”，给技术小组提供“证据”
如今使用的方案核心是“计算机视觉”：在冰场周边布置多机位采集动作数据，由算法输出更客观的参考信息，帮助技术小组在“秒判”时减少误差。
值得注意的是，“多机位+AI”这套技术，在冬奥现场也被用来增强观赛信息：奥运计时与技术团队使用高分辨率摄像机与AI算法对运动员轨迹、跳跃高度、滞空时间、落地速度等进行实时测算，并能在很短时间内转成转播图形。“刀刃角度识别”等技术，能为裁判提供更精细的数据补充。
一个技术，在冬奥现场承担两种角色。
外界总体支持，但“透明”是共同前提
这件事看似没什么值得非议的地方，其实不然。在专业领域，还是有两种不同的声音。
以ISU与部分运动员为代表的支持派，理由很简单：花滑越来越“技术化、精密化”，有工具能让判罚更公平，为什么不用？外媒报道中，法国冰舞名将纪尧姆·西泽龙就表达了这种态度：如果工具能帮助比赛更公平，“那为什么不呢？”
还有一些人则持谨慎态度。外媒报道了一款基于AI与计算机视觉的工具（OOFSkate），能够用手机、平板视频分析跳跃高度、转速、滞空时间、落地质量等，帮助运动员和教练复盘。开发者给出的方向是：让人类继续评“艺术表达”，让计算机尽量去处理“应当更少主观性”的技术部分。
但报道指出，这类技术如果要从“训练工具”走到“判罚体系”，速度不会快，且必须配套一整套规则与复核机制，否则争议可能从“裁判黑箱”变成“算法黑箱”。
AI不是终点，治理才是分水岭
AI是否真有一天能成熟运用在花滑项目，最终还是要落到三个更值得讨论的问题：
标准谁定？ 欠周、用刃、落地质量……算法参考的阈值如何设定，谁来批准？能不能复核？ 观众、媒体、运动队能否看到足够的信息，来理解“为什么这么判”？
申诉怎么走？ 如果数据与人工判断冲突，以谁为准？流程如何公开？
ISU如今先把它当作“支持判定的工具”，并希望这些数据也能转化成更好的故事讲述与观赛体验。
而从冬奥现场技术团队的态度看，技术已经能把很多细节“量化”出来，甚至设想未来可以做到更严格的旋转完成度判断。
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