東京奧運會火熱進行時，各種“黑科技”層出不窮。比如，3D運動員跟蹤技術能準確捕捉到運動員的速度、身體角度、步長、加速度，而以往即使觀賽的專業(yè)教練和運動員都無法用肉眼記錄下來。日本富士通公司開發(fā)的AI技術打分輔助系統(tǒng)目前已經(jīng)可以做到對身體扭動的細微動作分析。這項技術早在2019年體操裁判項目中已發(fā)展到準確測量關節(jié)彎曲角度的成熟階段。當AI輔助裁判的技術發(fā)展得突飛猛進之時，也是AI捕捉數(shù)據(jù)精益求精的時候。2019年世錦賽鞍馬項目使用的富士通公司激光雷達技術和AI結合，以每秒200萬次以上的激光照射運動員，用反射時間計算距離，捕捉人的3D形狀，獲得關節(jié)的3D數(shù)據(jù)，然后對照數(shù)據(jù)庫比分裁判。
綜合來看，大量“黑科技”都或多或少以AI為基礎，采集運動員數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)分析。擁有這些數(shù)據(jù)分析，總結規(guī)律，運動員以自己身體現(xiàn)時的各種生理指數(shù)，實現(xiàn)與裝備選擇的完美配合，更易達到最好的比賽結果。而得到別國運動員數(shù)據(jù)分析總結規(guī)律，短時間內就可以獲得冠軍的獲勝秘訣，也并不是沒有可能。
時至今日，奧運會健兒不僅僅比拼身體素質、訓練技巧、比賽經(jīng)驗，而且需要在選擇裝備、結合身體狀況選擇不同方案參加比賽等方面多方位考量。無論是積累訓練技巧、部署比賽策略還是裝備選擇、防范傷病等的背后，其實都是高科技的比拼。多數(shù)高科技依賴運動員數(shù)據(jù)支撐。知己知彼，百戰(zhàn)不殆。擁有對本國運動員數(shù)據(jù)的采集只是基本，如果可以采集到素來勁敵的數(shù)據(jù)進行分析，再對癥下藥，制定比賽方案，對本國運動員來說絕對是如虎添翼。
如此分析并不是捕風捉影，早在里約奧運會，就有新聞曝光拳擊選手尼古拉·亞當斯通過謝菲爾德哈勒姆大學開發(fā)的軟件iBoxer大數(shù)據(jù)分析技術，預判對手當天的狀況，提前做好了策略選擇，最后成功奪冠。
未來，各國運動員團隊保護隱私數(shù)據(jù)以外，奧運主辦方也將面臨防范黑客竊取數(shù)據(jù)的壓力。2020年4月東京奧組委受到黑客攻擊，互聯(lián)網(wǎng)被迫更換掉其中近3000萬日元的終端。今年5月負責奧組委網(wǎng)絡安全工作人員信息遭到竊取、泄露。7月20日前后又發(fā)生了“[緊急] 發(fā)生與東京奧運會相關的網(wǎng)絡攻擊等的損害報告 .exe”偽裝成為PDF圖標的釣魚惡意程序試圖釣魚工作人員。而此次東京奧運會是第一次5G全面使用的國際大型賽事，大量使用IOT設備。在這場大型賽事中，網(wǎng)絡安全值得高度重視，特別是數(shù)據(jù)安全更是隱藏危機?；蛟S以后興奮劑等禁藥不是唯一明令禁止的作弊手段，非法采集別國運動員數(shù)據(jù)進行分析也會是破壞比賽公平的作弊手段。
當物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到萬物互聯(lián)的階段，保護隱私數(shù)據(jù)讓網(wǎng)絡安全變得迫在眉睫。期待更多科技企業(yè)能在這場線上的安防較量上更勝一籌，賦予比賽更多公平公正的奧運精神。
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