在AI席卷各行各业的今天，体育圈的"智能化"走到哪一步了？ 现有的智能体育系统，大多还停留在"打分+可视化"的阶段。 屏幕上画出的骨骼线很酷，但对于运动员和教练来说，往往面临一个尴尬的灵魂拷问："我知道我动作不对，分很低，但为什么不对？我该 怎么练才能提高？" 通用大模型 （如GPT-5） 虽然在自然语言交互上表现卓越，但在处理专业的体育生物力学分析时却面临严峻挑战 。 由于缺乏细粒度的视觉感知能力，它们往往无法捕捉动作的微小差异，导致严重的幻觉现象。其生成的建议多为缺乏针对性的通用模板，甚 至存在物理不可行性，难以指导实际训练。 SportsGPT团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 为解决这一问题， 由中国科学院大学、中国科学院自动化研究所、北京体育大学等机构联合提出了 SportsGPT 。 这是一个由大语言模型 （LLM） 驱动的可解释体育运动评估与训练指导框架。它不再只是冷冰冰地展示数据，而是实现了一个 从"动作评 估"到"专业诊断"再到"训练处方"的完整智能闭环 。 △ SportsGPT框架介绍 SportsGPT框架围绕动作评估 （Motion Assessment） 与训练指导 （T ...