【摘要】 话说，本届东京奥运会田径赛场上，亮点之一就是亚洲飞人苏炳添书写了传奇，创造了9 83秒的百米亚洲新纪录！由于苏炳添的暨南大学博士生、副
话说，本届东京奥运会田径赛场上，亮点之一就是亚洲飞人苏炳添书写了传奇，创造了9.83秒的百米亚洲新纪录！
略看这篇论文，苏炳添与团队分析了中国男子百米短跑能跻身世界前列的原因，并提到，“笔者29岁依然跑出了9.91s的世界级成绩”……嗯，还真是带着那么一丝丝不经意的凡尔赛呢！也有网友说了，苏神，这次回去，可以更新论文数据啦！9.83，也是“笔者”你创造的呢！
无线惯性传感器式的运动捕捉器不会干扰设备佩戴者的操作。 实验结果表明，在冰场上进行花样滑冰跳跃动作时，该运动捕捉器可以精确地获取每个关节的位置信息。 此外，通过分析骨骼，可以确定重心和接触点（与冰面接触的压力点的位置及动作捕捉器佩戴的位置），以及跳跃是否严格遵循规则完成。 通过无线惯性传感器式运动捕捉器，我们可以定量地评估跳跃是否严格按照规则完成。
这篇论文正是基于3D动作捕捉技术的陆地跳跃研究，由羽生结弦自己戴上动作捕捉器，并通过亲自在陆地上跳跃的方式完成了研究三周半跳，也就是3A等动作，将跳跃动作数字化，作为参考数据的。
羽生结弦的这篇毕业论文，指出了未来花样滑冰AI打分的可操作性。当时也被很多外界媒体解读为——是否是羽生结弦向花滑人为打分不公正的“宣战”？但对他来说，更重要的还是要通过数据来验证感觉，通过数据来提升技术，以更加科学的方式，推动整个花滑的进步。
也就是在不久前他的母校早稻田大学e-Style book的专访中，他也被问到了，毕业论文的这一研究方向的初衷和理由。羽生结弦的回答是：“我从事着花样滑冰这项竞技，从以前就一直想通过对自己这一存在进行数据化的客观检验一下。我自己认为，数据是可以用来验证感觉的。如果能把我们从事竞技时凭感觉的那部分通过动作捕捉技术积累数据、进行分析，应该就能让技术得到进一步提高。感觉是因人而异的，所以很难说是不是对于所有选手而言都会是最合适的，但不用像迄今为止那样完全依靠感觉方面的反馈，而是在参考跳跃的数据分析之上进行评价成为可能。我希望留下的成果就是，通过只有我才能运用的分析方法，去证明这样的研究是可能的。”
至于这样的研究，最终是否会成为推动AI打分，并彻底执行由机器打分，避免人工打分的偏颇的契机呢？
羽生结弦则表示，
花样滑冰虽然是体育运动，但却有艺术分的打分标准。 现在，这些标准还有些许模糊之处，如果能通过AI等技术，在没有任何偏见的状态下打分，那么我们前进的方向也自然会显而易见。这样的话，也许就能实现‘既是体育运动，也能客观地对艺术面进行评价’的世界吧。”
羽生结弦还提到，同样是奥运竞技项目的体操也在积极使用激光来进行自动打分，但与体操相比，花样滑冰所使用的冰场太大了，无法使用激光，所以需要其他手段。他也表示，自己这次毕业论文的研究，某种程度上找到了今后的方向，也做出了提倡。所以对自己今后的研究还是很期待的。
正如羽生结弦所说，其实就在这届东京奥运会的蹦床项目上，就已经引入了部分电子裁判打分的制度。其中蹦床高度和位移都是由电子裁判给分，而节目完成度是人工给分。当时这一新的打分规则制度披露后，很多观众也纷纷喊话竞技体操项目和冬季的花样滑冰项目。“不要再让更多的人为因素模糊打分项目的技术和艺术啦！也快快引入电子打分吧！”
可见，英雄们，除了赛场上的拼搏精神是相通的，即便是在场下，因为对这项运动的热爱，怀揣着对这项运动的发展、推动的梦想，而不断钻研的心，也是相通的！
为这些学霸选手们，点赞！