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。

　　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。