在北京冬奧會單闆滑雪的賽場，中國選手、17歲小将蘇翊鳴以高超的坡面障礙技巧為中國隊拿下一枚獎牌。在蘇翊鳴備戰冬奧的過程中，一套智慧系統化身“資料管家”，為運動訓練提供實時科學分析，幫助教練和運動員精準尋找不足，并有針對性地提高成績。
高山滑雪如何快速繞過旗門、越野滑雪用什麼姿态最省力、跳台滑雪用何種姿勢起跳最好……由北京理工大學宇航學院教授霍波帶領的人體運動力學團隊針對冬奧雪上運動項目中的關鍵技術動作，研發了“冬季項目智能訓練管理系統”，探索運動訓練的“最優解”。
“在冬季雪上項目中，高山滑雪的繞旗門回轉動作、越野滑雪中平地和下坡推進滑行技術、跳台滑雪助滑後的起跳角度、飛行姿态等都屬于關鍵技術動作。”霍波介紹，動作的完成度與運動員的速度、角度等參數、心肺和骨骼肌肉系統的功能有很大關系。是以，團隊基于三維動作捕捉和自動識别、空氣動力學實驗和模拟、生理傳感器、肌骨動力學分析等技術，實時采集運動員的三維參數，針對不同項目、不同運動員、不同關鍵技術動作建立“專屬資料庫”，提供個性化、智能化的訓練方案。
“我們的‘秘密武器’就是高速錄影機和‘黑科技鞋墊’。”霍波舉例，團隊在運動員的超薄壓力鞋墊上安裝了近百個傳感器，可精準擷取某個動作下所産生的地面反作用力。為了不影響運動員訓練，團隊還采用高速、分辨率較高的錄影機，對運動員大範圍、遠距離、快速移動情況下的動作進行捕捉，得到人體關節點的坐标、關節角度以及運動軌迹。
内轉1080-單闆大跳台運動員動作軌迹分析
内轉1080-單闆大跳台運動員起跳扭矩分析
除了運動學，團隊還研究了人體動力學。霍波補充，團隊建立了一套全人體骨骼肌肉模型，通過人體肌骨動力學分析，計算出運動員骨骼和肌肉用力情況，以模拟分析骨骼損傷風險等。“運動員肌肉力量怎麼運用、哪些關鍵的肌肉群在發生主導作用……我們将這些分析結果告訴教練，幫助他們改進日常訓練計劃，提高運動表現及降低損傷風險。”