我国城市体育智能治理系统构建与改革路径

孟云鹏

（阜阳师范大学体育学院，安徽阜阳241000）

城市体育治理是一个复杂的系统工程，涉及多方主体，治理难度较大。人工智能的介入与融合将会改变传统体育治理的结构模式，创新体育治理的手段方法，拓展体育价值的理念内涵，促使各级政府和体育管理部门不断优化体育治理结构，重塑体育服务流程，强化体育治理技术创新，不断提升体育治理的科学化、精细化水平，为满足公众个性化、差异化的体育需求提供一定的支持和帮助。本文从人工智能视域下我国城市体育治理改革的内涵入手，对人工智能参与城市体育治理的技术逻辑进行系统分析，探讨人工智能参与城市体育治理的风险挑战，明确人工智能参与城市体育治理的发展方向，进一步拓展体育治理视野，创新体育治理方式和手段，为我国城市体育治理改革提供新的思路。

1 “人工智能+体育治理”概念内涵

人工智能技术的实质是通过机器、网络等载体实现人类智慧，并协助人类解决一系列复杂的问题。人工智能技术涉及信息科学、计算机科学、心理科学等多种科学理论和实践，在具体的工作流程中通过系统设置模拟人类显性智能能力，利用智能集成，以远超出人类的计算速度、工作耐力、工作精度等处理人类面临的诸多难题。在具体的技术环节，人工智能功能需要以推理能力的赋予为基础，以网络为载体，通过适当的智能设备实现，即人工智能技术的应用需要建立在大量的优质应用场景数据库的基础上，通过使用数据库对具体的算法模型进行训练，使智能设备做出与人类基本一致的决策。随着大数据与云计算技术的不断发展，人工智能技术也日趋成熟。

“治理”一词长期存在于汉语体系中。荀子在《君道》中提出：“明分职，序事业，材技官能，莫不治理，则公道达而私门塞矣，公义明而私事息矣。”我们从中可以发现，中国传统文化中的治理实质就是通过治国之术的“治”，实现社会秩序的规范化的“理”。从现代学理层面看，治理属于政治学和公共管理学的范畴，现代治理的实质是在具体的社会事务中不同的利益主体通过博弈、协商与讨论在具体的利益分配中达成一致的行动过程。体育治理涉及管理学、社会学、经济学、心理学等诸多学科。我国体育治理是体育事业在党的领导下经过长期摸索和尝试而逐步形成的体育事务和发展管理模式。我国体育治理不是在西方语境下的人为移植，而是在我国文化传统、政治体制、发展道路、经济模式等因素的影响下不断发展起来的，具有显著的时代特征和中国特色。

将人工智能技术运用于体育治理改革，进一步拓展了体育治理视野，为体育治理的模式创新、方法创新、理念创新等提供了一定的帮助。在人工智能参与体育治理的过程中，信息数据库构建、训练模型选择、算法模型设计、具体场景优化、体育治理应用贯穿于整个技术环节。通过数据信息收集，可以建立体育治理数据库；通过情景模拟和议题聚合，可以形成体育治理动态的、完整的、系统的模拟体系，可以发现问题的关键点；通过逻辑判断和感知推理，可以不断优化具体场景；通过决策辅助、过程监管、效能反馈，可以实现对于体育的智能治理和跟踪评估［1］。“人工智能+体育治理”就是通过人工智能技术、方法、手段，全面把握体育治理信息，深度解析体育大数据，挖掘信息与大数据背后所蕴含的逻辑关系、体育发展变化、体育与社会经济发展的关系、体育资源分布等特征，深入了解体育治理环境，掌握体育发展实际需求，形成可供体育治理应用的预警、决策、分析等知识体系，实现体育治理的科学、规范、高效的过程。“人工智能+体育治理”的核心在于：①要精准感知体育行为和体育运动场景。这是获得体育大数据的基础，如城市公众锻炼的时间、强度、偏好等信息。②要开发科学合理的智能算法，运用大数据技术挖掘体育发展的规律与逻辑。如不同年龄、不同收入、不同教育层次等群体的体育消费等。③要开发能够为体育治理进行场景优化的技术方案，通过体育治理提升体育生产、供给等方面的效率和效益。“人工智能+体育治理”逻辑框架如图1所示。

图1“人工智能+体育治理”逻辑框架Figure 1 Logical framework of'artificial intelligence+sports governance'

2 “人工智能+体育治理”应用与研究现状

2.1 “人工智能+体育治理”应用发展

人工智能与体育的结合，首先起始于技术的发展。1951年，英国学者克里斯托弗·斯特雷奇（Christopher Strachey）设计了一个西洋跳棋计算机程序，开启智能体育软件先河。1962年，IBM的阿瑟·萨缪尔（Arthur Samuel）开发的西洋跳棋程序首次战胜了人类跳棋高手。1997年，超级计算机“深蓝”战胜了世界国际象棋王卡斯帕洛夫。2016年，谷歌围棋人工智能AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，震惊了世界。微软、谷歌等科技公司借助先进的技术和雄厚的资本推动了智能体育应用的不断发展，体育智能应用开始走进人们的视野。从体育治理的视角看，当前“人工智能+体育”的发展应用主要表现在以下4个方面：①赛事管理。近年来随着信息技术的不断发展，人工智能广泛应用于体育赛事管理领域，为比赛期间的安全、交通、医疗、气象等服务提供了重要帮助。如在2018潜江返湾湖湿地国际马拉松赛中，举办方与百度公司合作，通过图像识别、健康数据全程跟踪、紧急救护报警数据和GIS卫星定位图等技术保障了比赛的秩序和安全。②运动训练管理。利用大数据可以建立多种训练分析模型，通过情景再现对每一个动作过程进行颗粒化分析，为运动员选材、训练、选拔提供翔实的数据支撑。例如，美国的Satisfi Labs公司利用全球导航卫星系统（GNSS）模块，通过一系列的智能体育设备实现对运动员心率、疲劳、心理状态等方面的全方位监控，并通过云计算、大数据等为教练员提供训练报告，很好地保证了训练效果。③体育场馆管理。当前世界上很多现代化体育场馆均可利用物联网、购票系统使观众从购票开始直至比赛结束都能够享受高质量的体育服务。从2019年开始，我国互联网健身品牌光猪圈通过智能物联网提高场馆的管理水平，并通过门店+App的方式打通了线下健身运动和线上社交、购物、健身训练服务的通道，提升了服务效果。④全民健身服务。利用人工智能技术，能够精准研判公众服务需求，创新改造运动产品，全面监控运动过程，开发群众比赛项目，推进全民健身服务高质量发展。如当前在安徽合肥庐阳区、亳州谯城区等推进的智能全民健身试点中，体育管理部门利用一系列的智能体育设备，通过感应芯片获取锻炼人群的锻炼时间、锻炼强度、心肺功能变化、肌肉疲劳程度等信息，为科学决策提供重要支撑［2］。从整体上看，人工智能在体育领域获得了一系列的应用，有力地推进了“人工智能+体育”的快速发展，但当前由于理念、技术等原因，其还处于应用的初级阶段，体育治理所需要的系统思维、动态感知、逻辑推理等技术还未获得广泛发展。

2.2 “人工智能+体育治理”研究进展

学术界对于人工智能与体育结合的关注始于20世纪70年代，美国部分研究者希望通过模型的构建实现对于棒球、短跑等项目的预测分析，这是人类人工智能体育应用思想的雏形。此后，Mccabe［3］、Reed等［4］纷纷设计出人工智能模型对比赛结果进行预测，并逐步实现了人工智能预测结果优于人类预测结果的目标。“人工智能+体育治理”相关研究始于20世纪末期，主要集中在竞技体育治理领域。Lapham等［5］通过算法设计初步实现了不同训练方法对于竞技体育训练效果的评价。Verlic等［6］构建了运动员营养管理系统。Chun［7］构建了运动训练综合分析系统，为竞技体育领域治理提供了重要帮助。我国学者对于“人工智能+体育治理”的研究主要集中在宏观层面。邵桂华等［8］提出，信息技术能够为运动员选材、训练信息处理等提供重要帮助，应尽快在体育领域引入人工智能技术。张瑞林［9］对人工智能与体育结合的可行性和必要性进行了深入分析，认为人工智能与体育管理的结合势在必行。闻兰［10］在对人工智能与体育结合的研究中提出，通过人工智能技术可以提升体育管理效果与质量。2014年以后，随着国家对于信息技术的重视，“人工智能+体育治理”开始受到学术界的高度关注。郑芳等［11］在对智能体育的研究过程中指出，人工智能不可避免地影响我国体育发展的方方面面，体育治理借助人工智能技术不仅可以实现传统治理无法解决的精准服务等问题，还能够促进我国体育产业的转型发展。总体而言，当前国内外对于人工智能与体育发展的研究主要集中在技术层面，虽然对“人工智能+体育治理”的研究取得了一定的进展，但缺乏关于“人工智能+体育治理”应用场域、实践困境等方面的系统观察。本文以此为切入点，对我国“人工智能+体育治理”应用场域、实践困境、现实应对等问题进行深入分析，具有一定的理论意义和实践价值。

3 我国城市体育智能治理系统构建

3.1 城市体育智能治理系统构建原则

从“人工智能+体育治理”的概念可以发现，人工智能视域下的体育治理是在大数据、云计算等基础上实现的系统治理、协同治理、精准治理，应坚持实用性原则、分工协作原则、可扩展原则、安全可靠原则。

（1）实用性原则。云计算、大数据等技术是人工智能参与体育治理的基础。“人人互联”“人物互联”重构了体育治理的诸多场域，5G+物联网等新技术的不断发展与突破，使得传统体育治理场域从人工治理向数字治理、智能治理快速转变，大量体育资源开始以海量数据的方式呈现在人们面前。人工智能技术在具体实践中就是根据用户需求对体育海量数据进行深度挖掘与精细分析，所以实用性是城市智能体育治理系统必须坚持的原则。城市智能体育治理系统只有在满足用户需求的前提下才能凸显其存在的价值和意义。

（2）分工协作原则。城市体育治理涉及不同区域、不同单位、不同部门、不同社会组织及市场主体，形成不同的利益主体。任何一种改革都是利益重新分配与整合的过程，要保证改革的顺利进行就必须照顾多元主体利益，保证利益和谐。所以在城市体育治理过程中，必须强调多元主体的协同共进，通过多元协商化解人工智能参与体育治理可能产生的风险与阻滞，逐步构建民主、透明、多边、畅通的体育智能治理体系，通过多元主体的共同努力，实现人工智能视域下我国城市体育的协同治理。

（3）可扩展原则。人工智能参与城市体育治理技术复杂、过程复杂、面临的环境复杂，所以人工智能视域下的城市体育治理是一个复杂的系统工程。从宏观层面看，人工智能参与体育治理涉及我国体育治理发展的方向与模式；从中观层面看，人工智能参与体育治理影响地域之间、单位之间、部门之间、组织之间的合作与共享；从微观层面看，人工智能参与体育治理影响公众的体育服务体验及体育参与过程。所以我国城市体育智能治理环境是动态发展的，不是一成不变的，在系统构建中要充分考虑未来城市体育的发展与信息技术的发展，方能保证系统及时更新［12］。

（4）安全可靠原则。人工智能参与城市体育治理的重要目标之一就是通过大数据、云计算等技术对体育发展进行精准分析，保证服务精准、施策精准、监管精准、评价精准，使管理者、服务者、参与者等主体真正实现信息互享，能够通过统一的数据平台实现沟通与交流，了解彼此需求，化解彼此分歧。在这一过程中，必须尽可能地保证系统平稳可靠，方能得出正确的结论。另外，由于智能治理系统可能涉及单位及个人隐私，所以安全性也至关重要。

3.2 城市体育智能治理系统基本框架

城市体育智能治理系统构建的基本原则是数据化、系统化、协同化、精准化，这就要求系统平台在构建的过程中以信息化为基础，依托互联网、大数据、云计算实现体育智能治理。借助城市智能体育治理平台，政府和体育管理部门可以准确了解体育发展的现状、问题并及时做出回应，提升治理效果。城市体育智能治理系统平台由4个部分构成：①设施层。这是城市体育智能治理系统平台的基础，主要包括数据传输通信网络、系统软件、传感器、摄像设备、服务器等。②数据层。该部分是城市体育智能治理系统平台的核心，包括数据识别、数据管理、数据融合、数据一致性分析、数据交换、数据传输等内容。③管理层。该部分主要是为了保证系统平台的正常运行而存在，包括元数据管理、数据质量监控、隐私与安全管理、主数据管理等内容。④应用层。主要包括信息整合、辅助决策、数据处理、治理诊断等内容［13］。城市体育智能治理系统平台基本设计框架如图2所示。

图2 城市体育智能治理系统平台基本设计框架Figure 2 Basic design framework of urban sports intelligent governance system platform

从城市体育智能治理系统平台框架可以看出，城市体育智能治理核心目标是实现体育智能治理，其中设施体系是基础，数据体系是中枢，管理体系是保障，应用体系是目的。通过城市体育智能治理系统平台可以很好地将现代信息技术与城市体育治理深度融合，实现体育协同治理、精准治理、系统治理。

3.3 城市体育智能治理系统主体功能设计

从技术特点看，人工智能参与社会治理的实质是以算法和数据为基础，通过数据整理和运算归纳社会运行的规律。在城市体育治理改革中，通过人工智能的参与可以创新传统的体育治理流程，政府及体育管理部门对于体育的偏好了解无须通过实地调查、公众问卷、网络平台来实现，不仅提升了体育供给的效率，也能更加全面地了解居民的实际需求，将体育供给与需求完美契合，这对于提升政府的治理能力具有非常重要的意义［14］。

从人工智能参与体育治理的过程看，城市体育治理与人工智能的结合必须建立在人工智能现有研发能力的基础上，并与其未来发展态势保持一致。根据本清松等［15］的研究成果可知，人工智能治理的功能要素包括智能识别、精准筛选、情景模拟、议题整合、过程监管、效能反馈、逻辑判断、感知推理等方面。同时根据杨桦［16］、董红刚等［17］对于体育治理的研究成果可知，体育治理的要素主要包括主体协同、机构精简、体育服务优化、决策效率、流程简化、精细治理、信息公开、信息共享、环境优化、经验借鉴、资源整合、过程监管、效能评估、政策分析等方面。本文借助人工智能治理框架，结合杨桦等对于体育治理的研究成果，把当前人工智能视域下我国城市体育治理的功能架构主要概括为4个层面：①通过精准识别和智能筛选为体育治理提供数据信息依据；②通过整合协同和感知推理为体育治理提供思路；③通过过程监管与效果反馈为体育治理提供实时报告；④通过情景模拟与议题聚合为体育治理提供具体方案。城市体育智能治理系统平台主体功能框架如图3所示。

图3 城市体育智能治理系统平台主体功能设计Figure 3 Main function design of urban sports intelligent governance system platform

3.3.1 通过精准识别和智能筛选为体育治理提供数据信息依据

（1）体育治理对象识别。在城市智能体育治理系统构建中，可以通过数据库建设将公众的年龄、性别、健康状况、经济条件等信息进行搜集整理，并与人脸识别、语音识别、指纹识别等现代信息相结合，以便在具体城市体育治理实践中准确识别服务对象。在全民健身场馆服务、运动竞赛管理中，可以通过人工智能技术对参与全民健身的公众进行身份识别。对符合管理要求的服务对象自动放行，对不符合管理要求的对象自动拒绝，实现对体育场馆、运动竞赛等领域的智能管理。智能识别技术有多种形式，在城市体育治理中较为方便可行的是应用智能卡技术进行体育治理对象识别。智能卡通过独立运算与计算机系统相连接，利用数据收集、数据分析、信息验证等一系列程序完成对于城市体育治理对象的有效验证。通过服务对象识别，可以有效避免公众“搭错车”等不当行为。在体育服务内容、服务项目推介中，也可以准确识别公众的经济水平、健康状况，实现精准推介。

（2）体育服务偏好识别。由于不同的公众对于体育的需求不同，必然会产生个性化、差异化和多样化的体育需求信息。随着电子政务及网络平台的发展，很大一部分需求信息会通过各类搜索引擎形成一种数字化的空间，并通过城市、社区、部门智慧服务平台进行输送。人工智能技术的不断发展使我国体育供需图谱的构建成为可能。通过智慧体育服务平台及各种智能体育服务设施，通过大数据技术处理，可以实现对于公众体育服务信息的有效存储；运用现代传感技术，可以实现对于公众体育服务偏好的准确画像，并最终实现对于公众体育服务信息的汇总；运用云计算等技术，实现对于公众体育偏好的准确识别，为体育精准治理提供支持。

（3）体育治理信息筛选。公众个性化、差异化和多样化的体育需求信息是海量数据，需要进行科学筛选。通过智能体育服务平台可以对公众的体育参与情况进行算法排序，经过自动程序排序后，筛选出不同群体、阶层、区域、空间公众的体育参与信息，对公众健康状况、心理变化、行为特征数据进行分类。通过智能识别系统归纳概括出公众体育服务需求信息总汇，运用自然语言处理技术进行代码编译，筛选出不同群体、阶层、区域、空间公众的体育需求信息库，为城市体育供给提供数据支撑。

（4）体育治理趋势分析。在传统的体育治理中大多采取问题导向治理模式。无论是各级政府还是体育管理部门对于服务趋势发展不够重视，所谓的多元治理更多依靠碎片化的信息在政府主导下完成，这就导致不同的治理主体根据自身获取信息的能力“各自为战”，无法实现我国城市体育治理前瞻化发展。在当前体育发展中就表现为较为明显的“供给不足与供给过度并存”：一方面我国大型体育场馆设施投入不断增加；另一方面公众需求的全民健身场所、技能培训等服务缺失明显。通过城市智能体育治理系统，多元治理主体可以运用人工智能技术汇聚信息，形成可视化的体育需求数据网络模型，准确预测未来体育服务发展趋势，为制订体育发展规划提供帮助。

3.3.2 通过整合协同和感知推理为体育治理提供思路与决策辅助

（1）体育治理资源整合。在我国城市体育治理中，资源配置主要涉及政府、市场、体育非营利组织三大主体，其中政府具有基础性的作用，无论是全民健身体育服务资源还是竞技体育资源，主要投资者都是政府。随着我国市场经济体制改革和治理体系的发展，市场和体育非营利组织在我国体育发展中的地位越来越重要，要真正化解人民不断增长的体育服务需求与体育资源不均衡、不充分之间的矛盾，必须不断强化市场与体育非营利组织的作用。所以，政府如何从一个单纯的供给者向配置者转变就显得非常重要。通过城市体育智能治理系统，政府和体育管理部门可以实时监控不断变化的体育需求，将相关信息与数据通过算法进行建模分析，做出科学、准确的判断，并以命令的形式向相关智能执行设备发布信息，使体育服务资源在算法命令的引导下不断提高利用效率，实现体育资源优化配置。

（2）体育治理主体协同。体育治理现代化改革要求多元主体打破传统的条块分割模式，实现相互协同。对于现代城市体育治理而言，政府、体育管理部门、市场、体育非营利组织都无法满足越来越细化、繁杂的体育治理需求。通过城市智能体育治理系统可以实现：一方面将政府电子化办公与体育治理有效融合，打破传统体育治理无法解决的行政壁垒、数据壁垒、信息壁垒；另一方面，借助城市智能体育治理平台，使体育非营利组织、市场组织获得相关数据，实现体育多中心治理结构的构建与完善。在具体的实践中，可以借鉴钱学森倡导的“综合集成研讨厅”思想，通过城市体育智能治理平台，共享政府、体育管理部门及相关部门的业务和数据，企业和体育非营利组织利用相关数据和平台进行技术创新、产品创新，公众和体育组织传递治理创意，为城市体育治理由单一决策向多元决策转变提供支持和帮助。

（3）体育治理经验识别。运用人工智能技术对于体育服务经验进行识别。主要利用人工智能对于系统资源的整体把控能力，根据用户需求向用户提供最有价值的信息。在城市体育治理中，人工智能技术实质功能等同于综合性能强劲的实体软件，这个软件系统既包括数据库、通信库、体育知识库，也包括它们之间相互联系、相互识别、相互应用的数据、信息、知识处理分析板块。通过这些分析板块，治理主体可以在最短的时间内将当期的治理环境与数据库、通信库、体育知识库中的相关信息进行对比，挑选出与当前治理环境基本一致的成功经验以及有价值的知识、信息，为治理主体的具体实践活动提供一定的借鉴。

（4）体育治理决策辅助。运用人工智能技术不仅可以快速、准确地收集各种相关信息，而且可以通过人工智能系统实施决策辅助。在城市体育治理决策中可以构建体育发展数据模型、体育治理仿真实验室等，通过神经网模拟为体育决策提供帮助。借助这些人工智能技术，治理主体可以快速了解治理对象的系统环境以及相关主体的需求信息，为定制服务提供参考，提高体育治理决策的有效性。同时，借助神经网络、决策树等人工智能技术，可以模拟公众运动机理，对公众的体育需求偏好进行收集整合，形成大数据多维空间，并通过多维大数据空间对公众的体育需求、体育服务偏好的演进趋势进行科学预测，使城市体育治理决策能够建立在翔实的数据基础、事实基础、发展预测之上，保证决策的有效性、长期性。城市体育治理人工智能系统可以在记忆存储和信息传感的基础上，通过算法逻辑判断对即将实施的治理决策进行感知推理，总结概括出相同或相似体育治理决策的方式、程序、重点等。随着相关数据的积累，归纳出体育治理的决策规律，实现体育治理信息的分类储存，为城市体育治理决策节约人力、资源、时间成本。综合来看，数据处理与辅助决策就是在体育治理的过程中运用人工智能技术，在信息存储的基础上通过模型构建与算法设计对数据进行分析处理，解决体育治理中的非线性难题。其技术的关键是通过内在函数的设定和体育治理环境的演进，自主模拟和辅助多元体育治理主体决策，为城市体育治理提供最佳的治理决策辅助。

3.3.3 通过过程监管与效果反馈为体育治理提供实时报告

（1）体育治理过程跟踪。城市体育治理的过程既包括治理决策、治理实施，也包括治理跟踪评估和治理绩效评估。对于城市体育治理而言，非线性的治理过程其实就是协调不同利益主体需求的动态发展过程。所以要全面审视城市体育治理过程是否科学合理，既要看决策过程与治理实施过程是否合理，也要通过监管过程和评估过程看体育治理的目标是否实现，投入与产出是否协调。在具体的技术操作中，可以通过城市体育治理人工智能系统将具体的治理目标、治理方式、治理内容、治理流程等进行输入，运用特定的体育治理算法规则设定代码，系统会根据评估和监管需求整合相关因素，全面跟踪体育治理流程，借助可视化的数据模型对体育治理的流程进行展示，清晰展现出治理过程中存在的问题，实现对于城市体育治理的全过程跟踪。

（2）体育治理效果反馈。随着人工智能系统的不断普及，公众可以通过电脑、手机、智能体育设施等向治理主体反馈服务质量、供需契合度等问题。近年来我国体育智能设施发展较快，很多城市开始逐渐普及体育智能设施。例如，安徽合肥的庐阳区、亳州的谯城区等从2017年开始在社区老年群体中大力推广智能人体锻炼体育装备，这些智能体育装备通过感应设备和传感器有效实现老年人对于体育服务过程的效果反馈。老年人和体育管理部门可以通过过程监控和信息传输，及时了解公共体育服务资源的运行情况和配置情况，能够在一定程度上解决体育服务资源紧张和供需错位的问题。所以，通过人工智能技术能够最大限度地保证体育治理过程中效果反馈的有效性和科学性。在具体的城市体育治理中，需要充分考虑不同治理对象的差异和城市体育演进的规律，设计能够跟踪指导体育治理过程的动态智能反馈分析模型，提出满足城市体育治理功能需求的主要模式。强化城市体育治理阶段性目标及分阶段自适应调控，并通过城市体育治理动态反馈分析模型进一步调整和优化体育治理方案，实现对城市体育治理效果的即时反馈。

（3）体育治理评价形成。传统的城市体育治理虽然非常重视治理监督和治理评估，但主要通过官僚体制对治理的过程、结果进行行政督察，评估主要通过自上而下的公众问卷调查和专家评估等方式实现。近年来随着绩效评估在我国行政体制改革中不断得以推进，体育治理的监管评估也基本实现了定性与定量的有机结合。但在具体的实践中，由于各级政府和体育管理部门对于体育发展的重视程度不够，专业评估人才缺乏，所以绝大部分地方政府和体育管理部门对于体育治理效果的评估基本都是描述性评估和概括性评估，缺乏对于体育发展绩效的细化评估。在城市体育智能治理系统中，数据的搜集与筛选流程主要通过在WebGIS平台中安装AHP、MCE通用软件程序来实现。借助WebGIS系统构建相应平台，可以通过网络问卷或城市体育治理数据库进行数据搜集与整理提取有效数据，最终通过城市体育治理评价专用模型实现城市体育治理评价的智能化。具体评价结果的输出与使用可以借助智能用户界面的软件工程技术来实现［18］。

3.3.4 通过情景模拟与议题聚合为体育治理提供具体方案

（1）体育治理环境模拟。城市体育治理不仅涉及体育发展，还涉及社会、经济、文化等，城市体育治理的过程是多种因素交织相互作用的过程，这就导致城市体育治理过程必然以非线性的形式出现。通过人工智能技术可以改变体育治理主要依靠主观经验判断的问题，通过环境模拟可以对体育治理产生问题较多的领域进行量化分析，为治理方案的制订提供数据支持，增加体育治理方案的准确性。例如，在体育健身场馆设计时，就可以通过Revit建筑软件建立人工智能三维立体模型，利用Autodesk CFD软件对全民健身环境进行模拟，使全民健身场馆的设计更加符合公众需求。

（2）体育治理问题聚合。城市体育治理涉及的主体复杂，不仅涉及的主体众多，而且不同的主体在不同的情境中会产生不同的信息系统。例如：公众在享受体育服务时一方面希望服务好、质量高、品质全，另一方面由于体育消费能力有限，希望价格低或者免于收费；市场主体参与服务供给时一方面希望市场环境公平优良，得到政策及税收方面的支持，另一方面希望获得尽可能多的利润。这就需要在体育服务供应链中通过人工智能技术组建动态的虚拟服务联盟。政府应整合不同主体优势资源，进行服务协商，具体可以利用较为成熟的Web技术，对城市体育治理涉及的多元主体需求及反映的问题进行粒度组合，最大限度地满足不同主体的需求。

（3）体育治理干扰规避。在人工智能参与城市体育治理的过程中，通过专家服务系统设置体育治理判断逻辑与算法推理，运用数据整合分析判断、排序算法等运算法则实现对于城市体育治理本身的问题聚焦。其核心在于在人工智能参与城市体育治理的过程中能够通过深度学习技术，有效规避外部因素对于城市体育治理的内部干预，在情景优化的基础上实现城市体育治理与计算机技术的融合衔接，使人工智能系统与城市体育治理主体的思维模式基本保持一致，同时思维能力、思辨能力、归纳总结能力又远远高于一般体育治理主体。所以，通过人工智能系统，可以运用人机交互创新城市体育治理模式，在数字化的空间中对多元主体的复杂信息进行兼容处理，在情景模拟的基础上规避诸多干扰因素，可以有效降低城市体育治理成本，提升城市体育治理效果。

（4）体育治理方案形成。我国从2015年开始在教育、医疗、交通等领域大力推进人工智能系统，取得了一定成绩。借鉴这些公共服务领域的经验与成果，通过人工智能参与促进多元主体有效感知体育治理环境的动态变化，对于城市体育治理中的情景模拟和议题聚合具有明显的支持和帮助作用。在传统的体育治理中，对于重大问题的聚焦主要依托政策的变化对治理环境进行宏观分析，通过问卷调查、田野调查、专家咨询等制订体育治理方案。但由于体育涉及面广，受众多，参与主体利益需求差异较大，传统的信息获取方式成本高、效益低，更为重要的是不同的利益主体表达能力不同，产生的信息存在较大的偏差，导致治理主体对于面临的问题研判不准，影响治理效果。通过人工智能技术可以开发出体育治理专家服务系统，通过体育领域专家、学者、管理人员建立体育治理经验与知识储存系统。利用计算机模拟不仅可以快速地为体育治理提供专家方案，在很多情况下通过数据的综合处理，还可以实现对专家的超越与提升，实现体育治理的快速响应、机动灵活、精准求解，有效解决体育治理面对的即时性、多变性、复杂性等问题。

人工智能参与城市体育治理的过程首先就是通过人机交互、情感计算、数据处理等技术对体育供需信息进行智能识别、自动筛选、数据归类、决策辅助等的过程。通过这一过程可以为城市体育治理提供翔实的数据信息，破解城市体育治理中存在的诸多问题，实现城市体育的高效治理、科学治理、系统治理。

3.4 城市体育智能治理系统内容结构设计

从我国城市体育智能治理的应用场域看，要实现人工智能与体育治理的完美融合需要在城市体育智能治理体系构建中突出1个中心与3个系统。1个中心即体育治理数据中心。通过数据中心可以实现对体育信息的数据化处理以及体育信息的汇聚和存储，为城市居民体育智能化提供数据支持。3个系统包括体育治理集成系统、体育智能治理设施系统和社区体育智能服务系统。体育治理集成系统涉及政府部门、财政部门、规划部门等，为体育治理提供决策依据、规划设计、资源整合等。体育智能治理实施系统是以体育管理部门为核心建设的平台，进行体育治理的政策研究、智能研判、专家模拟、过程监控、绩效评估等。社区体育智能服务系统是体育智能治理的基点与抓手，能够通过体育服务的精准治理满足公众需求，实现体育的和谐发展、持续发展。城市体育智能治理系统平台内容结构设计如图4所示。

图4 城市体育智能治理系统平台内容结构设计Figure 4 Content structure design of urban sports intelligent governance system platform

3.4.1 城市体育智能治理大数据中心

体育智能治理大数据中心是实现城市智能体育治理的基础与核心，没有完备系统的体育数据就无法实现体育智能治理。在城市体育治理大数据中心建设的过程中，既要设计出统一的数据模型，保证数据的传输与转换，又要保证数据信息能够满足系统平台的功能需求。从当前实践看，体育智能治理大数据来源主要包括4个方面：①政府内部数据。通过数据信息共享，实现不同单位、不同部门、不同地域体育信息的汇集整理。②社会主体和市场主体数据。通过政企合作、政社合作实现体育数据的合作交换，获得体育企业、体育非营利组织等相关数据。③体育工作数据。通过对体育管理部门决策信息的整理、工作记录的搜集、课题成果的挖掘，汇集体育事物管理的历史数据。④公众数据。主要包括公众的年龄、性别等基本信息以及健康程度、运动偏好等特殊信息等。城市体育智能治理系统平台大数据中心设计框架如图5所示。

图5 城市体育智能治理系统平台大数据中心设计框架Figure 5 Big data center design framework of urban sports intelligent governance system platform

3.4.2 城市体育智能治理集成平台

城市体育治理集成系统的主要任务是整合所在城市不同单位、不同部门的力量，通过大数据平台实现对体育治理数据的系统分析与整体研判，为体育治理的宏观决策提供支持，主要包括5个方面的内容：①政策研究。实时关注体育发展的状态，分析揭示体育发展变化与本部门之间的联系，研究相关政策，化解部门风险，破除体育发展的部门阻碍。②投入产出分析。对体育投入与产出情况进行智能分析，判断体育发展的整体水平，通过专家模拟等形式为体育财政政策的制订与实施提供帮助。③规划设计。对体育设施的规划设计进行智能治理，提供平台对体育发展的重大问题进行专题探讨，并迅速传递给相关主管部门或者相关的利益群体，为体育规划设计收集多方意见与建议。④风险防控。对城市重大赛事和体育活动进行风险防控，通过应用系统发现存在的交通、医疗、安全等方面的隐患，及时进行风险预警。⑤实时督导。政府及相关部门通过体育治理的绩效评价，对相关工作进行实时督导，确保体育治理的价值、功能和方向。

3.4.3 城市体育智能治理平台

体育智能治理实施系统是“人工智能+体育治理”的核心与中枢，能够通过应用系统的构建实现特定功能，为体育治理提供“智能”支持。在具体的建设过程中，需要根据体育治理的现实构建出一个包括数据输入、数据分析、数据存储、数据查询、数据建设、数据应用于一体的应用系统，针对体育治理场域形成不断流动的数据，形成一个不断运转的反馈闭环，通过智能化信息系统使体育治理决策越来越“智能”。城市体育智能治理平台功能主要包括5个部分：①信息识别。主要是将现实获得信息与数据库信息进行比对，识别服务对象，并为服务对象提供最为合适的服务。②信息筛选。信息筛选主要应用在公众体育偏好、健康水平差异等信息收集方面，保证信息收集的全面性、科学性。③实时优化。实时优化主要是在过程监控中通过体育设施布局、体育行动路径、体育流程规划等智能优化功能，实现体育资源的优化配置与不同主体的高效协作。④决策帮助。智能决策主要应用在具体体育方案制订、体育服务供给等方面，为相关服务提供智能决策分析。⑤绩效评价。绩效评价是对整个城市的体育治理情况进行绩效评估，及时发现体育治理存在的主要问题，保证体育治理的效率与效果［19］。

3.4.4 城市社区智能体育服务平台

城市社区智能体育服务的目标是使政府、社区、公众等多元主体通过服务平台了解具体的服务信息，选择具体的服务内容。政府可以通过平台实现对社区体育的有效治理，社区可以通过平台系统为居民提供便捷高效的体育服务。通过城市社区智能体育服务系统，可以实现社区体育服务供给中不同主体之间、不同子系统之间的功能互补。城市社区智能体育服务平台功能主要包括4个方面：①设施管理。社区通过应用系统将政府、体育管理部门需求的信息进行传输，政府、体育管理部门和其他相关部门通过信息共享及时对体育服务设施进行协同行动，在一定程度上化解社区体育服务设施不足的困境。②健身指导。通过应用系统实现对社区居民健身指导的精准供给，尤其是对于部分老年人、残疾人等特殊群体，利用智能服务平台系统可以实现健身指导的精准服务，解决传统体育服务供给方式无法解决的问题。③信息沟通。借助体育服务市场改革，利用服务平台实现居民与体育企业、体育非营利组织之间的空间互动，政府、市场与社会主体之间的互动，通过信息沟通化解体育利益冲突，为体育治理提供持久动力。④活动组织。通过服务平台，不仅可以简化活动程序，扩大服务对象范围，规范活动流程，而且能够保证活动安全，提升城市体育活动的质量和效率

3.5 城市体育智能治理系统运行设计

城市体育智能治理是一个复杂的治理系统，包括大数据汇聚子系统、数据智能分析子系统、协同运行处理子系统。不同的子系统之间通过系统平台形成一个不可分割的整体，在相互融合的过程中发挥体育治理的功能。所以，城市体育智能治理系统要实现稳定运行，需要构建数据共享机制、智能驱动机制、协作运行机制。城市体育智能治理系统运行设计如图6所示。

图6 城市体育智能治理系统运行设计Figure 6 Operation design diagram of urban sports intelligent governance system

3.5.1 数据共享

在城市体育智能治理的过程中，数据共享包括2个过程和2个层面：2个过程是指体育数据供给过程和体育数据需求过程；2个层面是指政府、体育管理部门内部的数据交互共享以及政府、体育管理部门和其他利益主体的信息交互共享。①在体育治理的过程中，以政府及相关部门为主要数据来源，围绕当地体育治理的需求，汇聚与体育治理有关的体育工作数据、交通数据、财政数据、安全数据等，实现不同单位、不同部门、不同级别之间的数据纵向连接与横向连接。②以社会主体和市场主体为主要数据来源，对于体育治理有关的体育健身数据、体育设施数据、体育组织数据、体育产业数据等进行汇聚整理［20］。③对公众数据进行收集整理，既包括年龄、性别等基本信息，也包含体育偏好、健康状况等特殊信息。在政府的主导下，构建体育治理大数据平台，向社会开放。政府、体育管理部门可以通过大数据技术和可视化操作，向市场主体、社会主体和公众推送、告知、定制服务信息；社会主体、市场主体和公众，能够及时表达服务感受、服务需求；高校和体育科研机构借助数据平台对体育治理问题进行系统研究与分析，以高质量的科研成果为体育治理提供理论支撑和实践总结。通过数据共享，在体育治理中基本实现了信息交互，不仅拓宽了公众、体育非营利组织等多元主体获取体育信息、数据的渠道，还能够推进多元主体体育权利从应然走向实然。同时，基于体育治理数据的共享开发还能够促进我国智能体育产业的发展，有效激发体育创新。

3.5.2 智能驱动

对于体育治理而言，掌握完备的数据不是目的，其最终意义在于能够对这些数据进行智能化处理，形成体育治理的情景模拟、决策建议，实现体育治理的价值。在城市体育智能治理的过程中，需要利用智能驱动机制实现数据的智能处理，改变传统体育治理中通过感性的计划、执行、评估去实现体育管理的方式。通过智能驱动机制，体育智能治理系统围绕多元主体的利益需求，以大数据平台为基础，逐步构建事前预防、即时发现、即时处理、即时反馈的治理流程。①基于体育治理大数据治理平台的数据信息对体育治理的具体场域进行实时评估，通过对体育治理具体场域数据的收集和整理，绘制出体育治理不同场域的发展报告。通过发展报告，多元主体能够便捷、全面、深入地理解自身关心的体育发展状态，对相关体育治理进行数据预警和状态评估，让政府、体育管理部门了解体育治理的整体概况及指标异化情况，主动发现体育社会问题，促使体育治理从传统的事后处理转变为事前预防。②通过可视化界面可以实现体育治理数据的交互分析，这种交互分析能够超越当前的智慧体育服务系统，促使体育治理向自助分析模式发展。多元利益主体向体育智能治理平台发出服务请求，系统平台通过数据智能可以对服务请求做出即时反应，同时与其他相关主体就交互数据和分析结果进行共享，破解了体育资源整合存在的诸多难题，优化了体育治理流程［21］。③对于体育专项治理，能够实现体育治理的应急决策支持，在政府、体育管理部门之间进行整合分析，促进单位之间、部门之间的协同行动，通过线上数据协同和线下行动协同形成体育治理的持续反馈闭环，推进体育治理模型转型升级，实现精准治理、及时治理的目标。

3.5.3 协同运行

城市体育智能治理不仅仅是为了实现数据共享，为政策制订提供支持与帮助，更重要的是要在智能治理平台系统中化解多元主体进行有效合作的阻碍，形成多元互动、多元协作的体育治理格局。通过大数据平台既可以推进政府、体育管理部门之间的单位联通、部门联通，又可以在政府主导下实现政府、体育管理部门、市场、社会、公众之间的纵向与横向合作，形成多维主体治理格局，增加多元主体共识，推进体育治理目标的最终实现。一方面，实现体育治理相关单位和部门的内部协同。通过体育智能治理平台系统，不同的单位和部门被重新赋能，单位职能不再囿于传统的条块分割困境，传统僵化的单位资源、部门资源、单位功能、部门功能被打破，形成一个共生的利益格局。围绕体育治理的终极目标，传统、固化的体育治理工作格局被化解为可以灵活扩展的运转单元，优化了体育治理结构。在体育智能治理平台的调配下，部门之间、单位之间、上下级之间的信息链由封闭走向开放，真正实现体育治理跨部门、跨主体、跨层级的协同治理模式。另一方面，实现多元主体协同。利用政府提供的体育智能治理系统，借助大数据技术和平台交互界面，多元主体可以提出服务诉求，政府、体育管理部门、社区通过平台可以快速响应并指定最适宜的服务主体，满足服务对象的需求，解决了传统体育治理中多元主体信息不对称的问题。无论对政府、体育管理部门之间的资源协同，还是对政府、体育管理部门与社会主体、市场主体的资源协同都大有裨益，能够最大限度地实现体育资源整合效益。

4 我国城市体育智能治理的现实困境

我国城市体育治理内容复杂、过程复杂，既需要多元利益主体互相配合，又需要通过结构创新、政策支持、技术创新为城市智能体育治理提供帮助，但当前在这些方面依然存在很多不足之处，影响了我国城市体育智能治理的推进。

4.1 多元主体能力不足，意识不强

在体育治理中引入人工智能技术，首先就要求多元治理主体具有相应的动力和能力，没有动力改革无法可持续发展，没有能力改革无法落地实施。当前，无论是政府主体还是市场和社会主体均面临智能治理理念滞后、能力不足的问题。从政府主体看，虽然各级政府都提出要尽快推进治理体系现代化，但在具体治理中引入人工智能并不在政府的主要改革目标之中，对于体育治理的改革也没有与人工智能进行紧密结合，只是在运动竞赛、国民体质监测等方面进行了一定的尝试，这种尝试距离人工智能与体育治理的融合发展尚有很大的差距。另外，在传统思维和工作模式的影响下，在体育治理中进行人工智能技术嵌入，务必要进入人员培训和设施改进，在当前体育经费较为紧张的现实情况下，无论是部门、单位还是个人对于引入人工智能技术的动力不强。从市场主体看，企业是人工智能技术创新的主体，但是我国大部分体育企业技术水平有限，具有高科技技术开发能力的体育企业极其罕见。虽然数据显示截至2019年底我国智能体育企业达到了773家，融资金额超过300亿元，但大都属于小微企业和初创企业。以2018年度智能健身企业融资为例，天使轮和A轮比例超过了60%。从业务范围看，几乎所有的企业都以智能制造为主，开发治理与智能治理技术的企业尚不多见。大部分体育企业都以基础性的智能体育服务或智能制造为主要经营内容，无力开发能够在体育治理中发挥重要作用的人工智能技术。作为社会主体，直至2019年1月11日，我国首个智能体育协会才在天津成立，其业务范围主要以电子竞技、智能赛事推广、智能体育产品研发为主，并未涉及体育治理技术的开发。另外，很多体育协会虽然逐步加强了智能化管理，但大多属于会员信息的初步收集管理以及运动设施的智慧服务管理，距离人工智能的要求相差甚远［16］。其主要原因是体育非营利组织等社会主体独立性较弱，大多由一定体育技能的人员组成，能够进行人工智能技术开发的人员非常少。

4.2 治理结构优化不够，信息孤岛问题尚未解决

我国当前体育治理结构主要由纵向垂直结构和横向水平结构组成。从纵向结构看，我国体育治理不仅涉及上下级体育管理部门，还涉及不同层级的政府相关部门、协会等，不同层级的管理主体对于信息处理的方式不同，尤其是涉及体育投入产出方面的信息基本只向本单位甚至是本部门公开，造成了我国体育发展的数据在纵向层面形成信息孤岛，上下级体育管理部门和政府相关部门无法实现数据共享。从横向结构看，同一层级和区域的体育管理部门、政府部门在体育治理中分别承担不同的职责和任务。这些职责和任务与相关工作人员的利益息息相关，在绩效评估和职位升迁的过程中会产生一定的竞争关系，所以在体育治理的过程中会形成较为明显的单位利益和部门利益意识，不利于现代治理体系所倡导的分工协作关系的形成。从宏观层面看，当前我国体育治理的主体框架依然是基于层级节制和规则制度的分工协作。这种条块分割的治理结构与人工智能所需要的万物互联、信息畅通、数据开放并不完全一致，很多治理主体由于担心信息泄露而被主管部门问责或影响自身利益，对于将体育治理中产生的信息、数据传入人工智能系统并不积极。另外，由于我国体育治理中职能权责划分并不十分清晰，例如老年体育究竟是由民政部门还是体育管理部门负责，在不同的地方就可能产生不同的结论。这些都会对信息数据的标准设置、应用范围等产生影响；这些问题如不彻底解决就无法实现不同管理部门之间的数据编码共享。所以，由我国体育治理结构带来的信息孤岛问题、数据壁垒问题会对城市体育智能治理产生极大的阻滞。从社会层面和市场层面看，也存在同样问题。以大众健身数据为例，通过“Keep”App，可以采集到1.7亿用户信息，但是这些用户大都是30岁以下年轻人，并且目前的技术水平仅仅只能采集到步数、距离等初级数据，无法采集人工智能分析所需求的情感特征等中级数据和高级数据［17］。另外，由于不同的智能设备供应商并没有形成一个联动的管理机制，所以在社会主体和市场主体中也无法实现数据、信息共享，体育治理改革需求的大数据系统无法真正形成，需要尽快优化治理结构，破除信息与数据壁垒。

4.3 技术创新不够，存在安全隐患

体育治理不仅涉及网络安全也涉及公众的身体安全和心理安全，所以在体育治理中引入人工智能技术的底线和基础就是安全。人工智能介入体育治理的安全问题涉及3个方面：①公众财产安全。从我国体育治理的实践看，目前虽然尚处于人工智能的前期，并未真正进入人工智能与体育治理的融合阶段，但应充分考虑到随着人工智能介入体育治理程度的不断加深，人工智能在体育的偏好信息、锻炼信息、个人身份信息等算法规则的框架内，自我学习和自我生存的能力将会越来越强。从我国当前人工智能技术普及程度稍高的体育健身市场看，作为市场主体利用商业平台运营智能应用系统，通常会设定用户搜索需求的排序算法，在信息的推介中会有意无意地选择部分虚假性、能够引起用户注意的信息，用户点开这些信息时，往往会被一系列的广告或者虚假信息诱导，产生不必要的消费，在一定程度上影响了公众的财产安全。②用户身心安全。人工智能介入体育治理的基础是数据的使用，所以数据的优劣及全面与否直接决定着治理的效果，全面准确的数据决定着算法的可靠性。但是由于在我国体育治理中的条块分割短期内无法解决，所以在人工智能介入体育治理的过程中使用的数据就可能是某一方面的单一数据，例如对于全民健康的管理，由于当前公众的健康信息主要聚集在医疗机构，如果单纯地依靠国民体质测试的数据来推进全民健身，就可能对老年人、残疾人等特殊群体带来一定的运动伤害与心理伤害。③传统信息安全。公众体育信息不仅涉及健康信息、运动偏好信息，同时还涉及公众的情感特征、身份隐私等信息。体育智能服务系统相对较为开放，使用的主体较为复杂，容易造成这些信息的泄露和非法使用，不利于对公民隐私的保护，这必然会对构建和谐社会产生一定影响。所以从整体来看，由于技术的不成熟以及相关数据不完善、无法共享，在人工智能介入体育治理的过程中，算法失灵、数据谬误等问题暂时是难以避免的。这些问题均可能给体育治理带来一定的安全问题，需要在未来改革中强化技术开发，规范数据搜集，突出安全监管。

4.4 政策支持不够，产业发展滞后

我国体育治理现代化的过程是体育体制、机制不断优化的过程。这些优化的过程需要完善的政策和制度进行保障，没有政策支持，体制、机制的优化缺乏方向和动力，没有制度保障，体制、机制的优化则无法落地生根。从当前实际看，我国体育治理与人工智能技术的融合既缺乏政策支持又缺乏制度保障。从政策层面看，虽然党和各级政府出台了一系列的人工智能技术发展鼓励政策，为人工智能的发展指明了方向，但是体育管理部门并没有及时跟进。无论是政府部门还是体育管理部门，尚未出台相应的文件，鼓励人工智能技术与体育治理融合发展。国务院办公厅在2019年9月印发的《体育强国建设纲要》提出“加快推动互联网、大数据、人工智能与体育实体经济深度融合”。国务院办公厅于2019年9月颁布的《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》指出，“推动智能制造、大数据、人工智能等新兴技术在体育制造领域应用，支持以冰雪、足球、篮球、赛车等运动项目为主体内容的智能体育赛事发展”。随后国务院办公厅在2020年3月颁发的《关于以新业态新模式引领新型消费加快发展的意见》提出：“加力推动线上线下消费有机融合。进一步培育壮大各类消费新业态新模式，有序发展在线教育，积极发展互联网健康医疗服务，鼓励发展智慧旅游，大力发展智能体育，创新无接触式消费模式。”

由此可以看出，当前我国各级政府和体育管理部门虽然已经认识到智能体育在我国体育事业及社会经济发展中的重要作用，但关注的重点主要集中在产业和竞技体育层面，对于人工智能参与体育的发展重视不够，导致我国体育治理与人工智能的融合发展缺乏政策支持和制度保障［22］。另外，市场是技术发展创新的动力源泉和基础，人工智能融入体育治理，离不开市场的发展。当前我国大部分智能体育企业集中在上海、广东、浙江等经济发达地区，智能体育服务市场在这些地区得到了快速发展，但其他地方的市场发展较为有限，影响了我国人工智能体育服务市场的整体发展，无法形成一条完整的数据链，对于人工技能技术融入体育治理非常不利。所以，需要在未来改革中加强政策支持，完善制度配套，重视智能体育产业发展。

5 新时代我国城市体育智能治理改革路径

技术革命将会为社会治理提供创新的手段和方法，提升社会治理的效率和质量。对于体育治理而言，如何把握人工智能技术带来的契机，发挥人工智能的技术优势，促进体育治理现代化的发展是当前体育学界必须面对的课题。随着人工智能参与社会经济发展的程度越来越深，人工智能对于体育治理的嵌入也必将越来越深。在辩证思维、底线思维、创新思维的引领下，规避人工智能参与体育治理的风险，充分发挥人工智能的技术优势，通过政策支持、制度构建、信息共享、价值趋同等路径，逐渐提升人工智能参与治理的程度，对新时代我国城市体育治理现代化改革具有重要的价值和意义。新时代城市体育智能治理改革思路如图7所示。

图7 新时代城市体育智能治理改革思路Figure 7 Reform ideas of urban sports intelligent governance in the new era

5.1 转化治理主体认知理念，提升多元主体治理能力

5.1.1 转化治理主体认知理念

人工智能参与体育治理的程度取决于以下2个方面：①治理主体关于人工智能的认知；②治理主体运用人工智能技术的能力。所以，要促进人工智能与体育治理的有机融合，首先需要在这2个方面下功夫。从治理主体关于人工智能的认知看，信息技术的发展带来了体育治理环境的整体改变，体育供给流程、体育管理手段、体育监管方式等都发生了很大的变化。在这种情况下，无论是政府、体育管理部门还是其工作人员，如依然坚持传统思维，既可能影响体育发展的速度，也可能影响体育发展的效率，这与当前我国提出的体育高质量发展理念是完全不一致的。各级政府和体育管理部门要加大宣传力度、宣传范围，通过网络平台及传统媒介传播人工智能参与体育治理的重要价值和意义，使政府主体、社会主体和市场主体都能够在体育治理中重视人工智能的作用。尤其在政府相关部门和体育管理部门的业务培训中要把人工智能融入体育治理作为重要的学习内容，为人工智能参与体育治理创造良好的社会环境。

5.1.2 提升治理主体治理能力

加强治理主体应用人工智能技术的能力，政府和体育管理部门要对相关工作人员加强业务培训，通过校地合作、校企合作等多种方式，提升政府和体育管理部门工作人员运用人工智能的能力。同时要加快人才引进的步伐，引进一批既有体育专业知识又有较强人工智能技术的复合型人才，提升政府和体育管理部门的智能决策能力。高校尤其是专业体育院系，要在专业设置、学科建设等方面把人工智能与体育发展的结合作为重要的关注内容。有条件的高校可以设置人工智能体育专业，并把城市体育智能治理作为核心教学内容，逐步满足社会对于相关人才的需求。对于市场主体和社会主体，各级政府和体育管理部门要加强引导，充分利用税收、财政等方面的政策为市场主体和社会主体的发展创造条件。同时，通过国家实验室、国家工程实验室等为社会主体和市场主体的技术研究提供必要的支持和帮助，吸引社会主体和市场主体不断加大人工智能体育服务的投入力度，促进人工智能体育服务市场逐步走向成熟，为人工智能技术参与体育治理提供坚实支撑。

5.2 优化治理结构，破除信息与数据壁垒

5.2.1 优化治理结构

从人工智能参与体育治理的实践看，其核心机制主要是通过数据处理实现信息识别，并在数据处理和信息识别的基础上实施模糊任务应答以及相关决策的智能辅助。很多人工智能专家指出，人工智能参与社会治理的过程，实质就是通过信息整合提升治理效率，降低治理成本的过程。要实现人工智能与体育治理的完美契合，既要保证治理结构的合理性，又要保证治理要素的内部运作流畅，这是实现数据共建、信息共享的基础。要在智能体育治理中实现信息共享、数据共建，必须纵向打通、横向协同，实现体育治理的结构优化和共享数据平台的搭建。各级地方政府和体育管理部门可以根据自身体育治理的实际需求，通过政府购买服务等多种方式，与社会主体、市场主体合作，开发算法规则，推进体育治理权利由政府威权向多元主体集权转化，依托人工智能服务平台，逐步形成网络化、扁平化的体育治理结构（图8）。

图8 城市体育智能治理结构优化Figure 8 Optimization of urban sports intelligent governance structure

5.2.2 破除信息与数据壁垒

体育管理部门要在人工智能参与体育治理中发挥核心作用，要以地市为基本单位建立数据库，通过“密钥设置”等手段最大限度地做到数据信息共享。地方政府要在数据库的建设中协调不同单位利益需求，明确数据信息的使用条件，界定数据库建设职责，保证数据库全面、准确、完善，待条件成熟后，逐步建立国家层面、省（自治区、直辖市）层面、地市层面和县级层面四级联动体育治理信息数据库，基本实现纵向打通、横向协同。同时，在信息数据库的建设过程中，不能仅仅重视政府和体育管理部门的作用，要依靠体育非营利组织实现对体育市场和社会服务信息的收集整理和智能归并。从整体看，要真正实现体育治理的智能化，必须在体育治理过程中优化治理结构，创新供给模式，强化体育数据、信息收集整理，构建出共享、兼容、高效的体育治理信息数据库，不断推进我国体育治理的科学化、专业化、精细化［23］。

5.3 强化技术开发，规范数据收集，突出安全监管

5.3.1 强化技术开发

从人工智能的发展趋势看，当前主要研究方向大多集中于基础理论体系研究及应用共性技术研究，主要内容包括自主协同控制与优化决策、类脑智能计算、大数据智能应用、多维空间感知计算等。在体育治理领域，应在人工智能基础理论研究的基础上，加强和深化体育治理与人工智能技术融合的基础理论研究，重点包括公众体育偏好、健康状态、体育决策模拟、绩效评估等方面，为人工智能参与体育治理奠定理论基础。考虑到体育治理涉及公众身体、心理等方面，未来的技术创新要充分考虑人工智能体育行为研究，通过深度学习等技术的应用构建系统、科学的治理模型，使模型对体育的海量数据理解更加智能。通过对原始数据的研发整理，实现体育治理的高级特征组合，从发送端到接收端，实现体育治理决策的最优化组合。在加强人工智能体育治理领域的监管的基础上，不断降低人工智能在体育治理领域的负面效应，逐步构建较为完善的伦理体系，保证我国体育健康持续发展。

5.3.2 规范数据收集

对于城市体育智能治理而言，构建完备的数据库，不是对传统的体育数据进行简单集中，而是要通过数据库群形成一个序列，使传统的体育数据形成可以获取、整合、分解、存储、加工、使用的小数据子系统。建设智能数据库，涉及的主体众多，需要打破数据孤岛现状，进行跨行业、跨地域、跨项目整合，通过系统数据库形成一个互联互通的大数据平台，在协同运行机制的作用下，实现数据共建、共用、共享。数据收集要坚持以下3个原则：①合法性原则。所有的数据采集都需要在法律框架内进行，不能违背现行法律的要求。②自愿性原则。无论是集体数据还是个体数据都需要尊重主体意愿，保证数据的完整性和真实性。③全面性原则。数据库信息采集既要包括数字化信息，也要包括图像信息，要注意传统智能硬件与现代视频技术的综合运用。数据采集对象要包括不同区域、年龄、收入、文化层次等人群，保证大数据的多样性。

5.3.3 突出安全监管

我国体育治理的过程是多元主体权责细化、执行的过程，体育治理的成功与否在很大程度上取决于分权、放权、授权是否合理。人工智能参与体育治理的过程，不仅涉及不同主体之间的职权分配、数据传输、信息收集，还涉及安全保障的问题。从技术发展的视角看，有安全保障的技术创新能够对人类发展起到极大的推进作用，而没有安全保障的技术创新会给人类发展带来潜在风险，对于体育治理而言同样如此。要发挥人工智能的优势，规避人工智能风险，当前重点要做好以下4个方面的工作：①完善立法。尽快通过《体育法》等法规制度的修订，保证城市体育智能治理有法可依。②明确体育治理过程中主体和客体之间的权责利。在国民体质监测、全民健身、健康中国等活动中加强对于公众隐私的保护，逐步建立和完善人工智能参与体育治理的风险防范机制。③强化利益协同。加快国家标准建设，维护多元主体利益，制订相关从业人员的行为规范和职业准则，约束从业人员行为。④规避技术垄断。在具体的人工智能技术开发中，要避免对于单一企业的技术依赖，确保人工智能算法等应用在体育治理的过程中安全可靠。城市体育智能治理风险防控体系如图9所示。

图9 城市体育智能治理风险防控体系Figure 9 Risk prevention and control system of urban sports intelligent governance

5.4 加强政策支持，完善制度配套，加快推进智能体育产业发展

5.4.1 加强政策支持

我国在体育治理现代化的进程中，曾经因为利用互联网不及时影响了体育治理的效率和质量。在人工智能技术不断发展的宏观背景下，政府和体育管理部门必须未雨绸缪，从政策和制度层面做好充足的准备，做好顶层设计，为体育治理的创新发展打下基础。从政策层面看，当前各级政府和体育管理部门要在人工智能发展政策的基础上做好人工智能技术与体育治理发展的长期规划，将数字化、智能化体育治理水平作为体育工作考评的重要指标。探寻人工智能与体育治理的最佳结合点，对人工智能参与体育治理的方向、目标、重点等进行阐释和引领，为人工智能参与体育治理创造良好的社会环境，不断提升人工智能参与体育治理的广度和深度。当前要尽快制订我国智能体育产业税收优惠政策、财政支持政策、土地使用政策等，吸引社会主体和市场主体参与我国智能体育的发展，保证我国智能体育产业能够尽快落地生根，为智能体育产业的发展提供土壤。

5.4.2 完善制度配套

从城市体育智能治理的概念内涵看，体育治理在吸纳人工智能的过程中必然会产生一系列的问题，很多问题可以通过技术处理解决，利用“技术对技术”化解矛盾，但在涉及价值观、公众信息安全等方面的问题时，仅仅依靠技术层面来解决是不够的，必须构建完善的配套制度，推进城市体育智能治理的协调发展。①加强监管制度建设，通过监管保证人工智能技术在体育治理的应用安全可靠，不会偏离我国体育发展的价值观方向，在国民体质测试、健康中国行动中不会因为治理主体的变化带来算法规则的变化，切实防范算法权利的乱用、滥用［24］。②通过制度建设规范人工智能参与体育治理的程序，建立必要的登记制度、备案制度、从业人员资格审查制度、专业认证制度等，保证人工智能参与体育治理准入严格、过程规范。③建立完善的责任追究制度。根据权责的划分细化不同治理主体的责任，既保证各治理主体能够积极主动地完成自身任务，也保证其行动符合我国体育治理的规范。

5.4.3 加快推进智能体育产业发展

在城市体育智能治理的过程中，很多智能内容的完成都需要专业的智能体育装备及程序设计，这些内容必须通过市场行为来实现。当前要做好以下2个方面的工作：①促进智能体育制造业的发展。通过政府引导、政策支持等多种途径促进智能感知、智能识别、智能判断体育产品的设计、生产与流通。政府和体育管理部门要在体育服务供给中更新理念，不仅为公众提供传统的体育服务，也要为公众提供智能体育服务，通过政府行为为智能体育制造提供一定支持与帮助。②促进智能信息技术市场发展。政府要积极与市场结合，引导市场进行体育大数据采集、分析、存储技术开发，破解物联网、云计算与全民健身管理、运动竞赛管理等方面的融合瓶颈，打造具有地方特色的体育场馆智能管理系统，提升公众赛场体验［25］。通过具体政策设计创新政企结合、校企结合等多种方式，加快体育虚拟实验室的建设，提高智能体育企业技术水平，促进我国智能体育市场的高质量发展。

6 结束语

近年来，很多地方对于城市智能治理系统进行了深入探索，取得了一定经验，其中较为典型的是浙江乐刻运动模式。以杭州市为基点，乐刻运动在北京、上海、广州、深圳等大城市开设门店超过500家，充分利用社区、酒店、企业等公共配套空间，首创“智能化”体育服务概念。整个管理过程全部实行智能化：顾客线上购票，刷脸进门，通过智能跑步机、运动手环、智能健身器械等实现全过程心率监控、肌肉力量分析，最后通过数据化健身报告形成较为完整的物联网大健康管理体系，既可以建立市民健身档案，又可以开具运动处方。在具体的健身过程中，基本实现对于健身环境的智能化监控，一旦出现异常情况，智能监控系统会及时报警，确保健身空间的安全、舒适。经过近3年的发展，乐刻运动注册用户超过320万人，乐刻运动所到之处健身房消费人群比例从0.7%上升到2.8%［26］。

体育治理是我国体育事业发展的基础与核心。伴随着社会经济的发展、体育利益的演进、体育矛盾的变化，其形式和内容也是动态发展变化的，这也是城市体育治理的难点所在。随着人工智能技术的发展，体育治理逐渐由主观式、粗放式向精细化和科学化转化。在人工智能技术推进城市体育治理现代化的进程中，要辩证地认识人工智能技术与体育治理的关系，既要充分认识到人工智能为城市体育治理改革带来的动力，也要充分认识到人工智能参与城市体育治理存在的潜在风险和挑战。在新的历史时期，体育不仅是人民强身健体的方法和手段，也成为人们重要的生活内容，所以体育治理也逐渐成为与公众利益密不可分的基础性工程。对于城市体育治理的现代化改革，离不开治理结构的优化、治理机制的完善、治理方式的创新、治理理念的变革，而人工智能技术无疑会为其提供坚实的理论支撑和实践帮助。随着信息化技术的不断发展，公众对于体育的偏好需求很少再通过传统的渠道去表达，而是将其形成数字化、智能化信息，通过网络平台反映自己的体育诉求。基于此，以算法和数据规则为核心，人工智能可以充分发挥其在云计算等方面的优势，通过人机交互、健康计算、运动筛选、深度学习等功能，推进治理主体与治理对象的和谐统一。政府、体育管理部门、市场主体和社会主体要尽快加强人工智能在体育治理方面的应用研究，破解技术难题，规避潜在风险与挑战，保护公众隐私安全，不断完善制度，加强政策支持，促进人工智能技术参与我国城市体育治理的科学化、系统化、规范化、合法化。