人工智能：人工智能如何赋能滑雪装备产业 | 智周报告核心版
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滑雪运动从滑行的条件和参与的目的可分为实用类滑雪、竞技类滑雪和旅游类滑雪 。 产业覆盖面包括了赛事竞技、雪场运营、用具设备等方面 。 人工智能作为新兴技术 ， 探索其在滑雪领域中的辅助指导作用具有重要的实践意义 。 多公司利用人工智能的机器学习、计算机视觉、机器人、物联网、大数据、沉浸式等技术 ， 发展其在滑雪产业各个环节的应用从而提升滑雪者的运动体验 ， 提高领域总体发展水平和产业经济价值 。
作者 | 王雪涵
一 滑雪市场现状简述 从全球范围来看 ， 滑雪行业历经了3 年的停滞、缓慢下滑后 ， 全球滑雪人次总数再次呈现上升趋势 。 到2020年全球的滑雪人次数有望到达4亿2千万次 。 因地理位置及气候因素 ， 全球滑雪市场整体呈不均匀式分布 。 成熟地区如阿尔卑斯山、北美等地区因地势及寒冷气候造成的得天独厚的天然雪场使当地滑雪者参与率高 ， 但增长空间小；新兴市场如亚太、东欧地区参与率低 ， 但整体处于上升趋势 。
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二 滑雪领域的人工智能技术 1. 物联网技术：是互联网、传统电信网等信息承载体 ， 让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络 。 在滑雪中通过设备上安装的传感器实现对滑雪者技术的收集整理 。
2. 计算机视觉：是指机器人代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量 ， 并进一步进行图像处理的技术 。 在滑雪中主要负责雪场人员识别、滑雪概况实录等终端设备 。
3. 大数据技术：其中的基础技术包括数据采集、数据预处理及数据库等 。 在滑雪中主要用于生命体征监测及滑雪技巧比对方面 。
4. 机器学习：大是指让多层神经网络可以进行训练与学习的办法 。 在滑雪中主要用于对滑雪者生命体征及活动情况的数据采集及分析工作 。
【人工智能：人工智能如何赋能滑雪装备产业 | 智周报告核心版】5. 沉浸式技术：通过虚拟现实技术为学习者提供一个接近真实的学习环境 ， 借助虚拟学习环境 ， 学习者通过高度参与互动、演练而提升技能 。 在滑雪中主要用于虚拟游戏娱乐方面的构建 。
6. 人机交互：用户通过人机交互界面与系统交流 ， 并进行操作 。 滑雪者可通过眼球等非直接接触的方式对装备下达指令 ， 查看相应选项 。
三 人工智能在滑雪市场的应用分布
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四 人工智能技术在滑雪市场的应用案例 1. Vail Resorts-数字助理 Emma：Vail Resorts公司开发的数字助理 Emma可以全天候实时回答与滑雪相关查询的人工智能 。 运用机器学习和自然语言处理技术 ， Emma可向客户提供雪况 ， 电梯等候时间和停车位信息 ， 以及为人们寻找酒吧、饭店 。 Emma还知道滑雪学校什么时候开放 ， 电梯票价多少 ， 并可以引导用户到专用滑雪道 ， 溜冰场或找到附近的小吃店 。 如果遇到Emma无法回答的问题 ， 她会联系客户服务代理以寻求帮助 。
2. Carv-教学鞋垫：Carv公司发明的教学鞋垫Carv 2.0中设有传感器 ， 可以监控滑雪的各种参数 ， 并配有各种相应尺码 。 追踪器与鞋垫连在一起 ， 每只靴子各一个 。 设备反映的数据转换为简单图形和语音通报后 ， 会显示在APP上 。 用户可以将自己的滑雪数据跟世界上最好的滑雪者作比 ， 由Carv提供反馈 ， 之后为滑雪者提供量身定制的指导 ， 从而改善并提高滑雪技术 。
3. RideOn-VR护目镜&头盔：RideOn公司发明的VR产品 ， 护目镜和头盔采用头部交互技术 ， 用户无需借用任何外部设备 ， 眼睛作为遥控器 ， 选择显示器的浮动光标 。 并采用Clear-Vu显示技术 ， 在用户视野中央展示一个界面 ， 将AR图像和参数悬浮显示在用户前方15英尺的雪地上 。 此外 ， RideOn的导航模式会帮助使用者确定自己的滑行路线 ， 并体验虚拟障碍滑雪赛道游戏 。
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