Google Cloud 于 2026 年 2 月 5 日宣布，与美国滑雪与单板滑雪国家队（U.S. Ski & Snowboard）共同打造了一套基于 AI 的视频分析平台。该平台能够从拍摄的视频中自动解析运动员动作，并在数分钟内生成分析结果，为教练和运动员提供即时反馈。

在自由式滑雪和单板滑雪项目中，运动员往往以接近每小时 80 公里的高速滑行，起跳角度、旋转幅度等细微差异就可能决定成绩高下。基于这一特点，Google Cloud 与 U.S. Ski & Snowboard 合作开发了号称“业内首创（industry-first）”的 AI 视频分析工具。官方案例中提到的使用者包括单板滑雪选手 Maddie Mastro 和自由式滑雪选手 Alex Hall 等。

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无需穿戴设备，仅凭视频推测 3D 动作

过去，要进行高精度动作捕捉，通常需要运动员穿上带有标记点的专用服装，或在身体上安装各类传感器，并在受控的实验室或影棚环境中完成采集。此次推出的工具则打破了这些限制，只需普通拍摄得到的 2D 画面，就能推断出运动员的 3D 动作轨迹。

该平台基于 Google DeepMind 在空间智能（spatial intelligence）方面的研究成果，采用“无标记（markerless）”技术，即便运动员身着厚重的冬季装备，也能从画面中推断出关键骨骼点的位置和运动情况。

所有解析过程都在 Google Cloud 上完成，数据处理仅需数分钟。官方表示，在某些情况下，运动员甚至可以在乘坐下一趟缆车上山的时间里，就拿到刚才一趟滑行的分析结果。

借助 Gemini，与数据进行自然语言对话

完成动作解析后，教练和运动员可以通过 Google 的生成式 AI——Gemini，以自然语言方式查询和理解数据。例如，他们可以直接提问：“昨天最佳一趟滑行与今天在起跳角度上有什么差别？”系统会基于量化数据给出即时回答。

U.S. Ski & Snowboard 负责整体竞技项目的 Anouk Patty 表示，视频一直是最常用、也最有效的教练工具之一，但过去的难点在于分析耗时较长。借助 AI，团队可以更深入、更安全地利用高水平比赛和训练中的视频数据。

在极端环境中共创，并持续面向冬奥优化

在开发过程中，Google Cloud 工程师与该协会的自由式滑雪和单板滑雪队密切合作，先后在奥地利、美国科罗拉多州等高海拔、低温等极端环境下进行实地测试。项目目标之一，是弥合“山上教练肉眼观察”与“实验室高精度测量”之间长期存在的差距。

Google Cloud 负责生成式 AI 相关业务的 Oliver Parker 表示，通过在最严苛环境下为世界顶级运动员提供技术支持，有望重塑人类动作被理解和被改进的方式。

目前，这一 AI 视频分析平台仍被定位为实验性项目，正由 U.S. Ski & Snowboard 的运动员与教练团队在实战训练中持续验证和打磨，并将随着测试推进，为即将到来的冬季奥运会做准备。