摘 要：人工智能在全民健身領(lǐng)域表現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，而融合人工智能的運動處方對推動全民健身高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。該研究采用文獻(xiàn)資料法、專家訪談法和邏輯分析法等研究方法，在回顧智能運動處方發(fā)展歷史的基礎(chǔ)上，探討了智能運動處方助推我國全民健身發(fā)展的基本邏輯、現(xiàn)實困境與優(yōu)化路徑。研究認(rèn)為：（1）智能運動處方主要經(jīng)歷了發(fā)展初期、發(fā)展上升期和全面發(fā)展期；（2）智能運動處方助推全民健身發(fā)展的過程中，政策法規(guī)提供了基本依據(jù)，學(xué)科交叉提供了創(chuàng)新驅(qū)動，健康升級提供了內(nèi)生動力；（3）智能運動處方助推全民健身發(fā)展面臨著政策法規(guī)跟進(jìn)緩慢、科技自主創(chuàng)新不足、市場機制與用戶需求脫節(jié)等現(xiàn)實困境。據(jù)此，提出了智能運動處方助推全民健身發(fā)展的優(yōu)化路徑：細(xì)化完善政策法規(guī)，切實發(fā)揮制度支撐導(dǎo)向作用；大力發(fā)展智能科技，持續(xù)強化技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動作用；始終緊盯用戶需求，逐步激活市場調(diào)節(jié)作用。

關(guān)鍵詞：人工智能；全民健身；運動處方；智慧體育；優(yōu)化路徑

中圖分類號：G812.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-2076（2024）05-0039-10

Logic， Dilemma， and Path of Intelligent Exercise Prescription Promoting the Development of NaY1AcaxqxHNBds+LDzTxuhA==tional Fitness

HUANG Rong1， WANG Lei2， LI Ruochen3

1.Bowang Academy， Shaanxi University of Technology， Hanzhong 723001， Shaanxi， China; 2.School of Computer Science and Engineering， Xi′an University of Technology， Xi′an 710048， Shaanxi， China；3.School of Sports， Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723001， Shaanxi， China

Abstract：Artificial intelligence shows broad application prospects in the field of national fitness， and the exercise prescription integrating artificial intelligence is of great significance to promote the high-quality development of national fitness. This study adopts the research methods of literature review， expert interview and logical analysis. Based on reviewing the development history of intelligent exercise prescription， this study discusses the basic logic， realistic dilemma and optimization path of intelligent exercise prescription to promote the development of national fitness in China. The result shows that： （1） Intelligent exercise prescription mainly experienced the initial stage， the ascending stage and the comprehensive stage of development; （2） In the process of promoting the development of national fitness by intelligent exercise prescription， policies and regulations provide the basic basis， interdisciplinary drive for innovation， and health upgrading provides the internal driving force; （3） Realistic dilemmas include the slow follow-up of policies and regulations， the lack of independent innovation in science and technology， and the disconnection between market mechanisms and user needs. Based on this， the optimization path is proposed： refine and improve policies and regulations， and effectively play the role of institutional support and guidance; vigorously develop intelligent science and technology， and continue to strengthen the driving role of technological innovation;always keep an eye on the needs of users and gradually activate the role of market regulation.

Key words：artificial intelligence; national fitness; exercise prescription; smart sports; optimized path

隨著全民健身國家戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，《健康中國行動（2019—2030年）》指出，國民健康政策應(yīng)“以治病為中心向以人民健康為中心轉(zhuǎn)變”。2019年8月，國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《體育強國建設(shè)綱要》明確指出，要推進(jìn)全民健身智慧化發(fā)展，加快人工智能與全民健身的融合發(fā)展，有效助力國民健康體質(zhì)改善。2021年7月，國務(wù)院發(fā)布的《全民健身計劃（2021—2025年）》進(jìn)一步明確了提供全民健身智慧化服務(wù)的要求，支持開展智能健身、虛擬運動等新興服務(wù)，建立全民健身智慧化服務(wù)機制?；谖覈鴤鹘y(tǒng)的“治未病”理念觀點，融合人工智能技術(shù)，提供針對不同人群、不同環(huán)境、不同身體狀況的智能運動處方產(chǎn)品及服務(wù)，是健康中國發(fā)展戰(zhàn)略題中應(yīng)有之義。

當(dāng)前，智能運動處方發(fā)展方興未艾，相關(guān)研究主要集中在基于物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設(shè)備的智能運動干預(yù)、基于云平臺的運動處方庫構(gòu)建以及基于各類機器算法的疾病預(yù)防和運動健身指導(dǎo)等方面，就人工智能所能解決的運動處方的具體問題進(jìn)行的探討和實踐。此類研究對于推動智能運動處方的發(fā)展具有重要的時代價值，但仍屬于技術(shù)研究的范疇，未能將智能運動處方與全民健身運動融合分析，無法為全民健身的高質(zhì)量發(fā)展提供針對性的指導(dǎo)?；诖?，本研究在系統(tǒng)梳理智能運動處方發(fā)展歷史的基礎(chǔ)上，就智能運動處方在全民健身發(fā)展中的基本邏輯、現(xiàn)實困境和優(yōu)化路徑展開討論，進(jìn)而促進(jìn)更多人深入了解和積極參與其中，推動我國全民健身的高質(zhì)量發(fā)展。

1 智能運動處方相關(guān)概念及發(fā)展歷史

1.1 相關(guān)概念

運動處方概念由美國生理學(xué)家Karpovich在20世紀(jì)50年代提出，20世紀(jì)60年代被世界衛(wèi)生組織正式采納。根據(jù)《運動處方中國專家共識（2023）》的定義，運動處方是由運動處方技術(shù)培訓(xùn)合格人員，依據(jù)處方對象的基本健康信息、體力活動水平、醫(yī)學(xué)檢測與診斷、運動風(fēng)險篩查、運動測試等結(jié)果，以規(guī)范的運動方式和規(guī)定的運動頻率、強度、時間、周運動總量、進(jìn)階以及注意事項，形成局部與整體相結(jié)合、近期與遠(yuǎn)期目標(biāo)相結(jié)合的個性化健康促進(jìn)及疾病防治的主動運動指導(dǎo)方案［1］。隨著運動處方研究工作的深入，針對多種疾病的運動干預(yù)治療研究提出了新的運動健身方法，并在運動處方的科學(xué)制定過程中引入了風(fēng)險評級這一重要環(huán)節(jié)。運動處方理論引入我國以來，國內(nèi)專業(yè)運動健身研究取得了豐碩成果，在運動處方涉及的運動種類、運動強度、運動頻率等方面展開積極探索，結(jié)合免疫學(xué)、分子生物學(xué)等最新技術(shù)，解決了運動健身的切實問題，有效助推了全民健身的深入發(fā)展。

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，以及大眾對個性化運動健身指導(dǎo)需求的持續(xù)提升，人工智能與運動處方得以快速融合，在全民健身領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，而智能運動處方也逐漸進(jìn)入人們的視野。目前，智能運動處方尚未形成統(tǒng)一概念。祝莉等［2］學(xué)者的研究指出，智能運動處方是將人工智能、大數(shù)據(jù)分析運用在運動處方實踐中，探索各類運動處方的最佳“劑量”，通過科學(xué)運動鍛煉的方式促進(jìn)健康和防病治病?？梢?，智能運動處方是一種建立在人工智能和大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，綜合考慮影響個體體質(zhì)的眾多因素，并提供科學(xué)、有效、切實可行的個性化運動方案，從而為個體的體質(zhì)健康促進(jìn)提供決策支持。

1.2 發(fā)展歷史

依據(jù)智能運動處方的實時性、精準(zhǔn)性和普及性特征，本研究將智能運動處方的發(fā)展歷史劃分為三個階段：發(fā)展初期、發(fā)展上升期和全面發(fā)展期。

1.2.1 發(fā)展初期：基于規(guī)則推理的低時效智能運動處方

個體鍛煉過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被人工錄入計算機系統(tǒng)，基于獨立性檢驗、粗糙集等統(tǒng)計學(xué)方法進(jìn)行健身數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而提出下一個階段的鍛煉計劃［3］；或者基于運動健身領(lǐng)域大量的專家知識（規(guī)則）和推理方法，為個體制定個性化運動方案［4］。在后續(xù)的發(fā)展中，專家系統(tǒng)結(jié)合人工智能算法得到一定程度的改進(jìn)，通過對運動處方案例進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，獲得運動處方各參數(shù)與老年人疾病的關(guān)系，并依據(jù)此關(guān)系設(shè)計更為有效的運動處方關(guān)聯(lián)規(guī)則推理系統(tǒng)［5］。該階段，高效的數(shù)據(jù)采集設(shè)備尚未普及，數(shù)據(jù)分析模型和算法相對簡單，智能運動處方實時性和精準(zhǔn)性等方面存在的問題導(dǎo)致其難以滿足大眾的現(xiàn)實需求。

1.2.2 發(fā)展上升期：基于智能設(shè)備及算法的高時效智能運動處方

以采集運動中生物特征信息的可穿戴設(shè)備為代表的智能化體育產(chǎn)品開始應(yīng)用于運動處方的相關(guān)研究［6］。如，健康體適能測試和臨床運動測試中所使用的智能手表、手環(huán)等產(chǎn)品［7］，能實時對用戶的運動姿態(tài)進(jìn)行修正，并提供科學(xué)的運動量指導(dǎo)［8］。同時，數(shù)據(jù)采集效率的大幅提升，海量健身數(shù)據(jù)也為人工智能廣泛應(yīng)用于運動處方奠定了堅實的基礎(chǔ)。如，K-means聚類算法結(jié)合遺傳算法為相似用戶批量生成了運動處方［9］；支持向量機算法為健身者構(gòu)建了最大攝氧量精確預(yù)測模型［10］；線性回歸模型構(gòu)建了運動量和心率間的量化關(guān)系［11］；強化學(xué)習(xí)算法使用更少的健身教練干預(yù)時間實現(xiàn)了等價的體重控制效果［12］。該階段，大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法在運動處方中被廣泛應(yīng)用，有效提升了智能運動處方的實時性和精準(zhǔn)性，較好地滿足了不同健身群體的健身指導(dǎo)需求。

1.2.3 全面發(fā)展期：基于云平臺的個性化智能運動處方

基于云平臺和大數(shù)據(jù)的各類健身應(yīng)用系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展，使得智能運動處方快速融入大眾日常的健身活動中，智能運動處方也迎來了重要的發(fā)展機遇期。2016年，我國正式開啟了運動處方庫的建設(shè)之路，其中的運動處方應(yīng)用體系為運動處方的制定者和實施者進(jìn)行精準(zhǔn)性、個體化的運動處方制定與實施提供了范例［2］。同樣，基于物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的體育運動健康云平臺，為健身者提供了更為實時、精準(zhǔn)、高效的運動干預(yù)［13］；針對改善老年人平衡性、力量和靈活性開發(fā)的云平臺+智能手機遠(yuǎn)程健身評估系統(tǒng)，能夠有效干預(yù)65歲以上健康老年人的健身活動［14］。此外，隨著NLP（自然語言處理）技術(shù)在實踐領(lǐng)域的突破性發(fā)展，涌現(xiàn)出大量基于NLP技術(shù)的移動健身應(yīng)用程序，進(jìn)一步助推了智能運動處方的發(fā)展和普及。如，用于個人體重管理的聊天機器人SlimMe［15］；指導(dǎo)糖尿病前期患者科學(xué)開展體育運動、減肥和飲食的聊天機器人Sweetch［16］；對一般性暴飲暴食患者進(jìn)行預(yù)測和預(yù)防的聊天機器人SlipBuddy［17］等。這類應(yīng)用程序通過模仿人類思維邏輯和交流方式來指導(dǎo)用戶開展健身活動，在一定程度上提升了智能運動處方系統(tǒng)的用戶親和力和體驗度。

2 智能運動處方助推全民健身發(fā)展的基本邏輯

2.1 宏觀層面：政策法規(guī)為智能運動處方助推全民健身發(fā)展提供基本依據(jù)

新時代，國家不斷釋放的政策紅利促進(jìn)了我國體育產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。2014年10月《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展體育產(chǎn)業(yè)促進(jìn)體育消費的若干意見》的出臺，標(biāo)志著全民健身上升到國家戰(zhàn)略層面。隨后，一系列政策法規(guī)圍繞該戰(zhàn)略目標(biāo)持續(xù)布局，極大地推動了我國體育市場的繁榮和全民健身消費的升級，同時也為智能運動處方助推全民健身發(fā)展提供了重要的政策依據(jù)和建設(shè)指南（見表1）。國家層面對體育產(chǎn)業(yè)持續(xù)強勁的政策扶持，為智能運動處方領(lǐng)域的快速發(fā)展?fàn)I造了良好的政策氛圍。如，2022年，健總管·太極數(shù)字運動處方系統(tǒng)作為慢性病數(shù)字療法的解決方案，成功進(jìn)入我國第一批慢性病防治典型數(shù)字產(chǎn)品（服務(wù)）展示目錄。該系統(tǒng)在“健康中國”“體衛(wèi)融合”的政策背景下應(yīng)運而生，支持醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)化開展患者的運動風(fēng)險評估、處方制定、智能運動處方執(zhí)行、跟蹤管理、風(fēng)險預(yù)警、效果評估和改進(jìn)計劃等服務(wù)，為醫(yī)院健康管理提供了一種新的行之有效的干預(yù)手段。伴隨著政策法規(guī)的深入落實，在更加公平、規(guī)范的產(chǎn)品生產(chǎn)管理和市場營銷環(huán)境中，依托大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和人工智能等新技術(shù)構(gòu)建的運動處方系統(tǒng)，必將迎來重要的發(fā)展機遇期。

2.2 中觀層面：學(xué)科交叉為智能運動處方助推全民健身發(fā)展提供創(chuàng)新驅(qū)動

東西方的先賢們早已認(rèn)識到運動對于健康的重要性以及運動必須適量的原則［18］。在現(xiàn)代，體醫(yī)融合的運動處方對慢性病的顯著療效也已被廣泛認(rèn)可［12］，科學(xué)的運動處方能夠有效預(yù)防過早死亡、心血管疾病、癌癥、糖尿病、肥胖、骨質(zhì)疏松癥、老年人跌倒、認(rèn)知障礙和焦慮等［19］。而在當(dāng)代，運動量效成為運動處方研究的焦點，從《體力活動酶脫表》，到加拿大的“運動量效”專題論壇，到可穿戴測量設(shè)備，再到美國的《ACSM運動測試與處方指南》，相關(guān)研究有效推進(jìn)了運動處方的劑量化進(jìn)程。然而，運動處方效應(yīng)量在變量、品種和數(shù)量選擇方面的復(fù)雜性，以及不同“運動藥”量的個體差異以及健康風(fēng)險測量等問題，僅憑傳統(tǒng)方式已難以有效解決［18］。大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)對數(shù)據(jù)強大的處理和分析能力，為解決運動最佳“劑量”的現(xiàn)實問題提供了更多可能［20］，其基于統(tǒng)計概率的方法論特征，為科學(xué)地解決公共體育服務(wù)問題提供了新思路，在一定程度上帶動了“公共體育服務(wù)治理”學(xué)術(shù)話語的轉(zhuǎn)向［21］。體育、醫(yī)療和計算機等多學(xué)科領(lǐng)域的交叉融合，為智能運動處方助推全民健身發(fā)展提供了創(chuàng)新驅(qū)動。

現(xiàn)代信息技術(shù)在運動處方各個環(huán)節(jié)已逐步建立起對應(yīng)的技術(shù)體制和產(chǎn)品服務(wù)（見圖1），為運動處方未來發(fā)展提供了強大的技術(shù)支撐。（1）當(dāng)前，數(shù)據(jù)收集的豐富程度和準(zhǔn)確性已成為可穿戴智能設(shè)備考量的重要標(biāo)準(zhǔn)［7］，高性能的人工智能體育產(chǎn)品大大簡化了運動者運動指標(biāo)和生理指標(biāo)數(shù)據(jù)的采集工作，而異軍突起的聊天機器人通過語言和非語言表現(xiàn)出來的擬人化提示，更是提升了用戶同系統(tǒng)之間的互動性和參與度［22］，為采集運動者的心理指標(biāo)數(shù)據(jù)提供了新的途徑。（2）得益于Internet和5G技術(shù)構(gòu)建起的高效便捷的通信網(wǎng)絡(luò)，運動者信息采集和運動處方分發(fā)的實時性得到了根本保證，較好地滿足了健身群體在任何時間、任何地點、任何環(huán)境對運動處方的獲取需求。（3）云平臺和大數(shù)據(jù)強大的數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析能力，進(jìn)一步滿足了運動處方數(shù)據(jù)庫在更大維度、更細(xì)粒度方面的性能需求，顯著提升了運動處方進(jìn)行健身指導(dǎo)的針對性和精準(zhǔn)性。（4）現(xiàn)階段，作為人工智能主要實現(xiàn)方式的機器學(xué)習(xí)能夠從大量的樣本中抽象、歸納出知識與規(guī)則，有效解決了當(dāng)前難以通過人工方式用數(shù)學(xué)或邏輯模型準(zhǔn)確描述的問題［23］，而將機器學(xué)習(xí)運用到運動處方實踐當(dāng)中，為探索各類運動處方的最佳“劑量”，提升運動處方的準(zhǔn)確性和可靠性提供了現(xiàn)實可能。（5）得益于大數(shù)據(jù)前端可視化、2D/3D、電子報表等技術(shù)手段，運動處方相關(guān)數(shù)據(jù)得以通過更加靈活、簡潔、豐富的形式進(jìn)行展現(xiàn)，有助于用戶直觀、快捷、高效地了解個人健身方案和運動狀態(tài)，從而獲得良好的使用體驗。

在現(xiàn)代信息技術(shù)的推動下，體醫(yī)融合產(chǎn)品市場迎來重要的發(fā)展機遇。據(jù)國家藥品監(jiān)督管理局官網(wǎng)統(tǒng)計，2023年我國數(shù)字療法產(chǎn)品共獲批41項，較2019年增加了37項，且運動康復(fù)產(chǎn)品近兩年增速明顯，表現(xiàn)出較好的發(fā)展勢頭。近年來，上海體育大學(xué)劉向云教授團(tuán)隊基于社區(qū)健康干預(yù)活動經(jīng)驗，開發(fā)出針對早期糖尿病患者的個性化智能運動“處方”軟件，協(xié)助運動健康師為患者提供運動指導(dǎo)，可達(dá)到控制患者血糖的作用；中科院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院智能研究所研發(fā)的基于云平臺的智能化運動干預(yù)系統(tǒng)，能夠便捷地獲得運動干預(yù)所需要的多模態(tài)體質(zhì)健康信息，智能化生成與個體特征相匹配的運動處方，能夠顯著提升中老年人的運動量；廣州英康唯爾互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)有限公司精準(zhǔn)定位于30歲至45歲的白領(lǐng)人群及腰突、肩周炎、頸椎病等有骨骼肌肉類慢性病的亞健康患者，利用人工智能及遠(yuǎn)程視頻APP，經(jīng)后臺智能算法定制針對性運動方案，達(dá)到緩解疼痛、治療康復(fù)、防止復(fù)發(fā)的目的；上海顧村中學(xué)引入的學(xué)生體質(zhì)健康管理系統(tǒng)，建立了以學(xué)生體質(zhì)健康畫像為核心的體質(zhì)健康大數(shù)據(jù)平臺，形成對學(xué)生體質(zhì)健康的量化評估，在經(jīng)過一段時間的運動干預(yù)和科學(xué)健身后，該校部分學(xué)生頸部前伸、高低肩、駝背和脊柱側(cè)彎等問題得到明顯改善?；谏鲜鰧嵺`案例，智能運動處方產(chǎn)品的蓬勃發(fā)展，為推動全民健身發(fā)展拓寬了思路方法。

2.3 微觀層面：健康升級為智能運動處方助推全民健身發(fā)展提供內(nèi)生動力

2008年北京奧運會，我國競技體育取得金牌榜第一的歷史性突破，加快了從“體育大國”向“體育強國”邁進(jìn)的步伐，全民健身更是由高速度增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變［21］。隨著全民健身高質(zhì)發(fā)展時代的到來，大眾對于健身指導(dǎo)的需求日益迫切。國家體育總局《2022國民健身趨勢報告》指出，2022年獲得科學(xué)健身指導(dǎo)的成年人占比68.5，老年人占比44.5，相比2014年分別提升了13.5和3.7［24］。不斷增長的健身指導(dǎo)需求也推動了我國人工智能健康管理行業(yè)的發(fā)展。據(jù)頭豹研究院《2023年中國AI健康管理行業(yè)概覽》報告所示，中國AI健康管理行業(yè)雖處于發(fā)展初期，但行業(yè)已遍布多個細(xì)分領(lǐng)域，2018至2022年市場規(guī)模由2 937.2億元增加至8 912.9億元?，F(xiàn)階段，我國人工智能健康管理行業(yè)正處于快速發(fā)展期，預(yù)計2027年市場規(guī)模將擴大至25 909.0億元［25］。

在我國大眾健康理念和健身消費提檔升級的大趨勢下，低成本、精準(zhǔn)化、實時化、個性化和共情化的健身指導(dǎo)需求已成為智能運動處方助推全民健身發(fā)展的內(nèi)生動力（見圖2）。（1）基于機器學(xué)習(xí)的智能運動處方系統(tǒng)能夠在大幅降低成本的同時仍產(chǎn)出等價的健身效果，并且隨著更多算法的引入及系統(tǒng)的優(yōu)化，其成本將會進(jìn)一步減少［17］。（2）量效關(guān)系是運動處方的核心，有效的運動處方需要健身者在正確的時間、使用正確的劑量、開展正確的運動［26］，這些均需要建立在對每位健身者運動健身情況的精準(zhǔn)測量、分析和對接的基礎(chǔ)之上。（3）個體對于運動負(fù)荷刺激的反應(yīng)是與某一特定時刻的身體狀態(tài)相關(guān)的［18］，專家早期使用生態(tài)瞬間評估法捕捉個體日常生活中心理和生理的變化以開展運動研究［27］。有效的運動健身指導(dǎo)同樣離不開瞬時信息，而通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行實時心血管風(fēng)險管理［28］和運動干預(yù)［29］的有效性也已得到證實。可以預(yù)見，全天候/全時段的運動健身干預(yù)會在不久的將來成為現(xiàn)實。（4）《運動處方中國專家共識（2023）》指出，運動處方應(yīng)以健康人群和慢病風(fēng)險人群為主要服務(wù)對象，遵循FITT-VP（運動頻率、強度、方式、時間、總量和運動進(jìn)階）的基本原則實施［1］，考慮到不同健身個體身體狀況、健身特點、性格愛好等方面的實際差異，以及自身健身需求的不斷變化，高質(zhì)量的運動處方一定是建立在對健身大數(shù)據(jù)分析和挖掘的基礎(chǔ)之上，針對不同健身個體開出個性化的運動處方［30］。（5）系統(tǒng)以共情方式快速響應(yīng)用戶感情能夠豐富用戶使用體驗并提升其參與度，有助于促進(jìn)用戶長期堅持健身管理。如，NLP技術(shù)突破性發(fā)展所產(chǎn)生的智能聊天機器人Chatbot，極大地提升了人機共情體驗，聊天機器人能夠主動適應(yīng)用戶情緒并進(jìn)行交流，并以此影響用戶的態(tài)度和行為，而該技術(shù)也已被廣泛應(yīng)用到智能減肥干預(yù)活動中［31］。

3 智能運動處方助推全民健身發(fā)展的現(xiàn)實困境

3.1 政策法規(guī)跟進(jìn)緩慢

智能健身領(lǐng)域中技術(shù)之于政策法規(guī)的超前性，在市場逐利動機下造成該領(lǐng)域一定程度的亂象，顯現(xiàn)出諸多不規(guī)范的問題。智能運動處方跨越體育、醫(yī)療和計算機等多學(xué)科領(lǐng)域，然而，處方建設(shè)缺少行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、處方用戶責(zé)權(quán)缺少明確界定、處方監(jiān)管缺少體系制度支撐，迫使相關(guān)政策法規(guī)亟需細(xì)化完善。（1）行業(yè)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)缺失。我國智能運動處方始終徘徊在低質(zhì)低效的層面，智能運動處方產(chǎn)品雖層出不窮，但方案標(biāo)準(zhǔn)模糊不清，勢必會對市場的長期不穩(wěn)定發(fā)展造成一定的影響。同時，數(shù)據(jù)規(guī)模、質(zhì)量與算法同實際需求存在的差距，以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用功能與安全性建設(shè)的滯后，導(dǎo)致人工智能融合運動處方在準(zhǔn)確性、穩(wěn)健性和安全性方面表現(xiàn)不佳［32］。（2）用戶責(zé)權(quán)缺少明確界定。智能運動處方在實際運用中，制定者和執(zhí)行者之間出現(xiàn)不可避免的責(zé)權(quán)糾紛問題。（3）處方監(jiān)管缺少制度體系支撐。智能運動處方的跨部門監(jiān)管特點使得單一部門已難以有效履行監(jiān)管職能，而多學(xué)科融合發(fā)展的特點則使得監(jiān)管依據(jù)和監(jiān)管內(nèi)容的界限模糊不清。

3.2 科技自主創(chuàng)新不足

技術(shù)賦能全民健身智慧化體系，為發(fā)揮各類健身服務(wù)功能，提升健身服務(wù)整體效應(yīng)提供了智力支撐［33］。然而智能運動處方領(lǐng)域統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系的缺失、算力算法缺乏穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性以及針對性等問題，在一定程度上阻礙了我國全民健身的智能化轉(zhuǎn)型。（1）智能運動處方領(lǐng)域統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系的缺失，阻礙了數(shù)據(jù)和技術(shù)的共享，加劇了產(chǎn)品市場的惡性競爭，限制了行業(yè)的優(yōu)化升級。同時，高質(zhì)量成規(guī)模健身數(shù)據(jù)建設(shè)的滯后，造成了對開源代碼和現(xiàn)有數(shù)學(xué)模型過于依賴的現(xiàn)實局面，使得我國智能運動處方技術(shù)積累較為薄弱，智能運動處方的實際應(yīng)用難以深入開展。（2）受算法穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、針對性等因素的制約，智能運動處方在健身和疾病防治方面的實際效用十分有限，往往對處方師有較大的依賴性，且大部分智能運動處方產(chǎn)品以實現(xiàn)傳統(tǒng)運動處方功能為目的，實質(zhì)上是對部分傳統(tǒng)運動處方的替代，遠(yuǎn)未激發(fā)出信息技術(shù)與全民健身的融合創(chuàng)新潛能，對智能運動處方基礎(chǔ)理論、算法應(yīng)用的自主創(chuàng)新迫在眉睫。

3.3 市場機制與用戶需求脫節(jié)

只有最大化滿足全民健身市場需求，發(fā)揮市場力量，人工智能和運動處方的融合才能持續(xù)發(fā)展。當(dāng)前，智能運動處方建設(shè)往往注重智能化的積累，忽視了運動處方的本質(zhì)特性，造成供給與實際需求相脫節(jié)，導(dǎo)致大部分產(chǎn)品難以持繼滿足市場需求。（1）作為剛剛起步的智能運動處方行業(yè)，市場規(guī)模尚未形成，消費和投資意愿明顯不足，可持續(xù)盈利的商業(yè)模式仍在探索之中，市場規(guī)模的拓展已成為智能運動處方行業(yè)發(fā)展亟需解決的問題。（2）社會主義市場經(jīng)濟體制既要求市場機制在資源配置中起決定性作用，又要更好地發(fā)揮政府法治監(jiān)管的作用［34］。但資本的逐利性使得部分商家對智能運動處方的公益性、社會性漠不關(guān)心，甚至為了獲取短期利益，不惜侵犯知識產(chǎn)權(quán)，進(jìn)行虛假市場宣傳，擾亂市場正常秩序，且當(dāng)前資本市場對智能運動處方產(chǎn)業(yè)普遍持觀望態(tài)度，導(dǎo)致有限的融資渠道和融資規(guī)模制約了智能運動處方市場的進(jìn)一步發(fā)展。

4 智能運動處方助推全民健身發(fā)展的優(yōu)化路徑

4.1 細(xì)化完善政策法規(guī)，切實發(fā)揮制度支撐導(dǎo)向作用

4.1.1 規(guī)范行業(yè)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)

對于智能運動處方行業(yè)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)而言，應(yīng)始終以運動處方領(lǐng)域知識為基礎(chǔ)，充分考慮交叉學(xué)科規(guī)律特點，進(jìn)行全面系統(tǒng)的規(guī)范。（1）明確智能運動處方的建設(shè)規(guī)范。參考《運動處方中國專家共識（2023）》給出的運動處方建設(shè)目標(biāo)、適用范圍、處方內(nèi)容、風(fēng)險評估和制定流程，設(shè)置完善智能運動處方的開發(fā)依據(jù)、性能指標(biāo)和相關(guān)技術(shù)手段，切實將智能運動處方建設(shè)納入規(guī)范化流程。（2）明確智能運動處方的開發(fā)資質(zhì)。智能運動處方開發(fā)資質(zhì)涉及多個行業(yè)領(lǐng)域，包括但不限于運動處方師認(rèn)證、營養(yǎng)師資格證、軟件行業(yè)能力資質(zhì)、計算機信息系統(tǒng)集成資質(zhì)等，若涉及疾病防治領(lǐng)域還需相關(guān)醫(yī)師執(zhí)業(yè)資格證，涉及保密敏感信息還需相應(yīng)保密資質(zhì)，因此在進(jìn)行智能運動處方開發(fā)時，必須為各類業(yè)務(wù)明確所需開發(fā)資質(zhì)的限定標(biāo)準(zhǔn)（包括必須性和建議性條款）。（3）明確開發(fā)方的數(shù)據(jù)使用權(quán)限?！睹穹ǖ洹访鞔_了作為自然人個人的信息受法律保護(hù)，這其中也包括個人健康數(shù)據(jù)，但《體育法》及相關(guān)政策并未明確對個人健康數(shù)據(jù)的保護(hù)，不利于智能運動處方開發(fā)過程中用戶健康數(shù)據(jù)使用權(quán)限糾紛問題的解決，對此應(yīng)加快智能運動處方領(lǐng)域法規(guī)政策建設(shè)，重點針對開發(fā)方是否存在數(shù)據(jù)過度索取、非法獲取、超范圍獲取、數(shù)據(jù)侵權(quán)、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)安全等違規(guī)違法問題，給出明確解釋。

4.1.2 界定各方人員責(zé)權(quán)

運動處方的實施需要制定者、執(zhí)行者和處方對象共同參與完成［1］，該原則同樣適用于智能運動處方，但制定者已從運動處方師轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苓\動處方系統(tǒng)，執(zhí)行者則將依靠該系統(tǒng)開展健身指導(dǎo)。對于智能運動處方各方人員，應(yīng)始終堅持“權(quán)責(zé)統(tǒng)一”根本原則，充分考慮智能運動處方的實施特點，明確權(quán)責(zé)界定。（1）依據(jù)應(yīng)用場景區(qū)分各方權(quán)責(zé)。智能運動處方適用人群廣泛，不同應(yīng)用場景中各方的介入度千差萬別，在法規(guī)政策中應(yīng)就各種應(yīng)用場景進(jìn)行分類，明確不同場景下各方的職能任務(wù)和權(quán)利邊界。（2）建立連帶責(zé)任承擔(dān)機制?？紤]到智能運動處方的制定者和執(zhí)行者往往是分離的，雙方應(yīng)明確約定責(zé)任承擔(dān)的范圍和比例，處方對象的維權(quán)申述只需向兩者的任意一方提出，而兩者則依據(jù)事前的責(zé)任約定，進(jìn)行內(nèi)部協(xié)同處置。（3）鼓勵運用技術(shù)手段解決權(quán)責(zé)糾紛。依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，解決海量數(shù)據(jù)在使用權(quán)限、算法細(xì)節(jié)對外屏蔽、個人隱私安全防護(hù)方面所引發(fā)的權(quán)責(zé)問題，鼓勵甚至強制使用可解釋的人工智能技術(shù)，使執(zhí)行者和處方對象充分理解運動處方的制定依據(jù)和處置方式，為可能的權(quán)責(zé)糾紛提供處置依據(jù)。

4.1.3 構(gòu)建多域融合的監(jiān)管機制

對于智能運動處方的監(jiān)管機制而言，應(yīng)按照“統(tǒng)一和分散”相結(jié)合原則，充分考慮多元混合特征，進(jìn)行多域融合構(gòu)建。（1）明確監(jiān)管體系構(gòu)成。智能運動處方監(jiān)管涉及體育、醫(yī)療、網(wǎng)信、工信、公安等部門，考慮到各部門專業(yè)特點和行政職能，可采取統(tǒng)分結(jié)合的基本原則，由體育部門發(fā)起并組織智能運動處方聯(lián)席會議，構(gòu)建以體育部門為主導(dǎo)，相關(guān)部門協(xié)同配合的統(tǒng)籌監(jiān)管體系，通過會議達(dá)成具有約束力的規(guī)范性意見，促進(jìn)各部門深入開展對話和信息分享，更好地協(xié)同配合實施監(jiān)管。（2）明確監(jiān)管依據(jù)。智能運動處方具有跨專業(yè)、跨學(xué)科的特點，監(jiān)管依據(jù)的制定涉及要素繁瑣，應(yīng)以體育健身為基礎(chǔ)，以相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域監(jiān)管依據(jù)為參考，綜合考慮處方類型、處方內(nèi)容、應(yīng)用人群、健身設(shè)備等要素特點，從安全性、有效性、穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、風(fēng)險性等方面出發(fā)，分類、分級制定監(jiān)管依據(jù)。（3）明確監(jiān)管內(nèi)容。隨著智能運動處方在健身和防病治病領(lǐng)域的逐步滲透，其與醫(yī)療處方界限的劃分逐漸模糊，因此監(jiān)管內(nèi)容的設(shè)定需要在“包容審慎”的理念下，在智能運動處方的概念范疇內(nèi)，對處方內(nèi)容、處方數(shù)據(jù)、智能算法、處方效果、安全風(fēng)險、健身設(shè)備、營銷策略等內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管。

4.2 大力發(fā)展智能科技，持續(xù)強化技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動作用

4.2.1 規(guī)范技術(shù)框架

對于智能運動處方技術(shù)體系而言，應(yīng)抓住數(shù)據(jù)這一關(guān)鍵要素，圍繞運動處方生成和動態(tài)評估調(diào)整環(huán)節(jié)，形成統(tǒng)一技術(shù)規(guī)范（見圖3）。（1）運動處方生成環(huán)節(jié)。首先是運動處方使用者模型特征數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，采用不同階段的多渠道、多模式融合方式，如，電子問卷、輔助自測程序等渠道，通過信息映射、判別式計算、規(guī)范化處理等方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化；其次是運動處方資源模型特征數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，根據(jù)資源屬性利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行健身資源的特征提取和分類，提高資源與使用者匹配的準(zhǔn)確性；再次是運動處方智能推薦模型的標(biāo)準(zhǔn)化，明確以運動處方案例庫、約束條件及匹配算法作為運動處方智能生成的核心組成，采用合適的機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)使用者、資源同案例的匹配，依據(jù)約束條件確保運動處方的安全性和有效性，基于規(guī)則推理為運動處方的自動生成限定范圍。（2）動態(tài)評估調(diào)整環(huán)節(jié)。首先對鍛煉者的瞬時特征、連續(xù)特征、運動感受、運動處方的完成度、運動者的疲勞度以及運動者偏好反饋等實時信息進(jìn)行監(jiān)測，對較難采集的數(shù)據(jù)則可利用回歸算法進(jìn)行估算，并在此基礎(chǔ)上選擇RPE、NSGA等類似算法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分層細(xì)化調(diào)整；其次結(jié)合運動效果評估方法對運動處方進(jìn)行方案調(diào)整和參數(shù)優(yōu)化，評估指標(biāo)包括運動處方的精準(zhǔn)性、適用性和偶然性指標(biāo)。（3）參數(shù)優(yōu)化調(diào)整環(huán)節(jié)。在動態(tài)評估的基礎(chǔ)上，針對使用者個體特征調(diào)整與優(yōu)化運動處方的核心及非核心參數(shù)，最終生成個性化智能運動處方。

4.2.2 注重技術(shù)沉淀

為破解智能運動處方面臨的技術(shù)難題，應(yīng)著力于解決數(shù)據(jù)規(guī)模質(zhì)量建設(shè)、底層算法和基礎(chǔ)軟件的積累完善。（1）推動健身數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量協(xié)同發(fā)展。充分利用新型舉國體制，以國家運動處方庫建設(shè)為基本依據(jù)，構(gòu)建國家和地方兩級運動處方庫，依托智能設(shè)備布局線下全民運動處方數(shù)據(jù)監(jiān)測點，依托數(shù)據(jù)中心搭建線上全民運動處方數(shù)據(jù)云平臺，形成以國家運動處方庫為中樞、各級地方運動處方庫為節(jié)點的星型數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。打通我國全民運動處方數(shù)據(jù)共享渠道，在此基礎(chǔ)上，統(tǒng)一底層數(shù)據(jù)存儲模式、數(shù)據(jù)處理流程、應(yīng)用程序開發(fā)框架和用戶接口標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵各類組織機構(gòu)積極投入運動處方數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)，推進(jìn)全民運動處方數(shù)據(jù)的應(yīng)用規(guī)模和運用質(zhì)量。（2）注重底層算法和基礎(chǔ)軟件的積累完善。在融合數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、運動學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等學(xué)科知識的基礎(chǔ)上，加強人工智能相關(guān)基礎(chǔ)理論研究，持續(xù)積累與完善智能運動處方的底層核心算法，大力發(fā)展基礎(chǔ)軟件。如，專用操作系統(tǒng)、中間件、設(shè)計開發(fā)平臺、統(tǒng)計分析軟件、性能測試軟件等。逐步構(gòu)建起獨立完整的智能運動處方軟件生態(tài)鏈，實現(xiàn)系統(tǒng)開發(fā)、執(zhí)行、運維、遷移、優(yōu)化等工作的全技術(shù)?？刂疲苿游覈悄苓\動處方技術(shù)的突破性發(fā)展。

4.2.3 堅持自主創(chuàng)新

智能運動處方作為全民健身科技創(chuàng)新的重要著力點，要始終堅持自主創(chuàng)新的發(fā)展理念，運用系統(tǒng)眼光，將人才培養(yǎng)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新相結(jié)合，多措并舉，形成強大合力。（1）加快推進(jìn)人才培養(yǎng)創(chuàng)新。技術(shù)的應(yīng)用最終還需落實到人，智能健身使體育人才的需求結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了變化，需要一批既懂體育又熟悉數(shù)字技術(shù)的復(fù)合型人才［36］。一方面，完善現(xiàn)有健身領(lǐng)域和信息技術(shù)領(lǐng)域從事智能運動處方工作人員的知識體系；另一方面，在高校以跨學(xué)科聯(lián)合辦學(xué)的方式開設(shè)智能體育相關(guān)專業(yè)，制訂相關(guān)培養(yǎng)方案，逐步形成該領(lǐng)域復(fù)合型人才培養(yǎng)體系。（2）鼓勵開展產(chǎn)品創(chuàng)新。智能運動處方產(chǎn)品創(chuàng)新應(yīng)積極納入“大健康”的理念范疇，對工作、生活等方面的健康指標(biāo)進(jìn)行全方位深度監(jiān)測，并通過飲食起居、體育運動、醫(yī)療器械、藥物/保健品、智能家居等方面進(jìn)行綜合立體健康干預(yù)，為終端用戶提供規(guī)?；?、個性化、普惠化和持續(xù)化產(chǎn)品服務(wù)，以產(chǎn)品創(chuàng)新帶動用戶規(guī)模持續(xù)增長。

4.3 始終緊盯用戶需求，逐步激活市場調(diào)節(jié)作用

4.3.1 明確用戶需求

為明確用戶需求，可結(jié)合消費人群、產(chǎn)品價格和功能應(yīng)用等方面進(jìn)行綜合施策。（1）明確目標(biāo)消費人群。從不同維度和不同粒度對目標(biāo)消費人群進(jìn)行分類，以年齡、性別、興趣、病史、文化、地域等因素為對象生成消費者畫像，錨定大眾的智能化運動健身指導(dǎo)工作，提高需求定位的準(zhǔn)確性、高效性和全面性。（2）進(jìn)行合理的產(chǎn)品定價。根據(jù)不同消費群體特點，建立完善的會員制度，推出不同價位的產(chǎn)品服務(wù)，提供不定期的優(yōu)惠折扣活動等，以更好地迎合不同階層消費者對智能健身的消費需求。（3）明確功能需求。健身和疾病防治是智能運動處方的核心功能，也是消費者購買智能運動處方產(chǎn)品服務(wù)的根本動機，在此基礎(chǔ)上充分且合法地利用大數(shù)據(jù)，持續(xù)挖掘用戶特點，迭代推出不同層次、不同特點的創(chuàng)新產(chǎn)品，以滿足用戶對產(chǎn)品實用性、趣味性和共情性的需求。

4.3.2 拓展市場規(guī)模

對于市場規(guī)模的拓展而言，可從市場宣傳、城鄉(xiāng)結(jié)合、產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面著手，深挖市場潛力，激發(fā)市場活力。（1）加大市場宣傳力度。在國家運動處方庫系統(tǒng)工程宏大建設(shè)的背景下，采取線上線下方式，引導(dǎo)大眾認(rèn)識運動處方的普及和推廣在提升群眾科學(xué)健身水平、有效防治慢性疾病方面重要性的同時，逐步激發(fā)大眾對智能運動處方的興趣，進(jìn)一步對智能運動處方的健身和慢病防治功能產(chǎn)生認(rèn)同。（2）注重城鄉(xiāng)一體化拓展。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，農(nóng)村體育健身需求和消費潛力正被釋放，城鄉(xiāng)體育健身市場的一體化籌劃為智能運動處方提供了廣闊的發(fā)展空間。智能運動處方城鄉(xiāng)一體化拓展，既要充分考慮城市和農(nóng)村體育健身市場的差異性，又要合理發(fā)揮兩個市場的互補性優(yōu)勢，在政策法規(guī)的引導(dǎo)和市場機制的調(diào)節(jié)下，逐步形成體量巨大、豐富多元、穩(wěn)定持久的智能運動處方市場。（3）加快構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈體系（見圖4）。在政府機構(gòu)的規(guī)劃、引導(dǎo)和監(jiān)管下，逐步形成以健康醫(yī)療產(chǎn)業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈上游，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、智能健康產(chǎn)業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈中游，智能運動處方產(chǎn)業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈下游的產(chǎn)業(yè)鏈體系架構(gòu)，同時醫(yī)療機構(gòu)為智能健康產(chǎn)業(yè)提供技術(shù)咨詢和科研服務(wù)，為終端用戶提供健康指導(dǎo)服務(wù)?；谠摦a(chǎn)業(yè)鏈體系，將智能運動處方市場所涉及的科研、生產(chǎn)、服務(wù)等社會組織和服務(wù)機構(gòu)整合，為上下游協(xié)同配合的動態(tài)關(guān)系網(wǎng)提供支撐保障。加快各行業(yè)之間的信息共享、資源交換，實現(xiàn)多元需求快速對接、生產(chǎn)成本有效控制、銷售渠道靈敏高效、市場影響大幅提升的發(fā)展格局，吸附更多上下游產(chǎn)業(yè)形成規(guī)模效應(yīng)，為智能運動處方提供穩(wěn)健的產(chǎn)業(yè)鏈體系，提升行業(yè)整體的抗風(fēng)險能力。

4.3.3 健全市場機制

發(fā)展智能運動處方產(chǎn)業(yè)是社會主義市場經(jīng)濟背景下滿足人民群眾多樣化體育健身需求的重要創(chuàng)新途徑，智能運動處方市場機制的健全離不開政府的有效引導(dǎo)和市場的公平競爭。（1）發(fā)揮政府的市場引導(dǎo)作用。政府在進(jìn)行智能運動處方市場規(guī)劃時，在保證廣大群眾能夠公平享有基本運動處方公共服務(wù)的基礎(chǔ)上，鼓勵企業(yè)將更多精力投入中高端、創(chuàng)新型產(chǎn)品服務(wù)的研發(fā)中，同時從政策、資金、人才、信息等多元要素方面給予這類企業(yè)更多的傾斜。（2）充分發(fā)揮市場的資源調(diào)配作用。政府要避免直接介入企業(yè)產(chǎn)品宣傳、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)等市場環(huán)節(jié)，企業(yè)則應(yīng)通過科學(xué)決策、提高效率、提升品質(zhì)、降低成本、技術(shù)創(chuàng)新等方式贏得更多市場資源，以此維護(hù)公平公正的市場競爭環(huán)境。（3）拓寬融資渠道。國家層面，應(yīng)出臺針對全民健身產(chǎn)業(yè)的融資支持政策，鼓勵使用高質(zhì)量評級服務(wù)簡化企業(yè)貸款審核流程，針對區(qū)域和城鄉(xiāng)體育健身市場發(fā)展的差異性，設(shè)立不同的區(qū)域性融資服務(wù)平臺。同時，鼓勵企業(yè)積極拓展市場多元融資渠道，爭取信息科技、健身醫(yī)療等智能運動處方相關(guān)領(lǐng)域的龍頭企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險投資，通過合作開發(fā)或代理健康器械、健康食品、健康服飾等智能運動處方周邊產(chǎn)品，獲得更多企業(yè)投資，不斷提升社會資本的融資能力和規(guī)模。

5 結(jié) 語

人工智能作為一項具有劃時代意義的科技革新技術(shù)，其獨特的技術(shù)優(yōu)勢為解決各領(lǐng)域的難題打開了思路。就運動處方領(lǐng)域而言，過去被認(rèn)為棘手的問題，往往通過人工智能的應(yīng)用迎刃而解。人工智能融合運動處方所帶來的技術(shù)優(yōu)勢已經(jīng)在全民健身發(fā)展中表現(xiàn)出巨大潛力，被大眾寄予厚望，然而智能運動處方市場尚未形成，在制度、技術(shù)、市場層面所面臨的諸多挑戰(zhàn)不可忽視。在新時代背景下，我國智能運動處方產(chǎn)業(yè)應(yīng)始終以推動全民健身高質(zhì)量發(fā)展為根本導(dǎo)向，充分發(fā)揮政府監(jiān)管、科技創(chuàng)新和市場資源的調(diào)配作用，提供群眾滿意的智能運動處方服務(wù)，助力全民健身戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)。

參考文獻(xiàn)：

［1］ LI G，WANG Z，HAO Y，et al.Consensus statement of Chinese experts on exercise prescription （2023）［J］.Sports Medicine and Health Science，2024，6（2）：200-203.

［2］ 祝莉，王正珍，朱為模.健康中國視域中的運動處方庫構(gòu)建［J］.體育科學(xué)，2020，40（1）：4-15．

［3］ BENG F.Intelligent Decision support system for exercise prescription：based on rough sets［J］.Springer Berlin Heidelberg，2011：44-50.

［4］ ANWAR N.Representing structural sodels in XML［J］.Asian Institute of Technology，2002（2）：46-49．

［5］ 聞蘭.運動處方集成式專家系統(tǒng)的研究［J］.山西師范大學(xué)體育學(xué)院學(xué)報，1999，14（1）：59-64．

［6］ 龔麗景，高鏑，陳曉可，等.全球運動處方研究熱點、發(fā)展趨勢與啟示：基于CiteSpace Ⅴ的分析［J］.北京體育大學(xué)學(xué)報，2021，44（5）：21-33．

［7］ BUNN J A，NAVALTA J W，F(xiàn)ountaine C J，et al.Current state of commercial wearable technology in physical activity monitoring 2015-2017［J］.International Journal of Exercise Science，2018，11（7）：503-515.

［8］ 瞿迪，翟豐.人工智能化體育用品發(fā)展研究［J］.體育文化導(dǎo)刊，2018（6）：104-108．

［9］ HUANG C C，LIU H M，HUANG C L.Intelligent scheduling of execution for customized physical fitness and healthcare system［J］.Technology & Health Care， 2016（24）：385-392．

［10］ ABUT F，AKAY M F.Machine learning and statistical methods for the prediction of maximal oxygen uptake： recent advances［J］.Medical Devices，2015（8）：369-379．

［11］ WU Y，ZUCHANG M，Zhao H，et al.Achieve personalized exercise intensity through an intelligent system and cycling equipment：a machine learning approach［J］.Applied Sciences，2020，21（10）：1-13．

［12］ FORMAN E M，KERRIGAN S G，Butryn M L，et al.Can the artificial intelligence technique of reinforcement learning use continuously-monitored digital data to optimize treatment for weight loss？［J］.Journal of Behavioral Medicin，2019， 42（2）：276-290．

［13］ HUIQIANG T.Analysis of fluctuation factors of healthy exercise based on machine data mining and Internet of things［J］.Environmental Technology & Innovation，2021（23）：1-16．

［14］ NETZ Y，ARGOV E，YEKUTIELI Z，et al.Personalized multicomponent exercise programs using smartphone technology among older people： protocol for a randomized controlled trial［J］.BMC Geriatrics，2021， 21（1）：1-11.

［15］ ANNISA R R，HSUAN-CHIA Y，BAGAS S B，et al.Slim me， a chatbot with articial empathy for personal weight management：system design and finding［J］.Frontiers in Nutrition，2022（9）：1-13．

［16］ EVERETT E， KANE B， YOO A，et al.A novel approach for fully automated，personalized health coaching for adults with prediabetes：pilot clinical trial［J］.Journal of Medical Internet Research，2018， 20（2）：1-15．

［17］ FORMAN E M，GOLDSTEIN S P，F(xiàn)ENGQING Z，et al.On Track： development and feasibility of a smartphone app designed to predict and prevent dietary lapses［J］.Translational Behavioral Medicine，2018（2）：236-245.

［18］ 朱為模.運動處方的過去、現(xiàn)在與未來［J］.體育科研，2020，41（1）：1-18．

［19］ BAYEGO E S，VILA G S，IIGO S M.Exercise prescription： indications， dosage and side effects［J］.Medicina Clínica， 2011，138（1）：18-24.

［20］ 鄒青海，臧萬里，彭萬軍，等. 大數(shù)據(jù)賦能政府購買全民健身公共服務(wù)精準(zhǔn)化的運行機理、問題清單及靶向路徑［J］.山東體育學(xué)院學(xué)報，2024，40（3）：95-103.

［21］ 謝正陽，周銘揚.人工智能與公共體育服務(wù)融合發(fā)展的邏輯、價值與路徑［J］.北京體育大學(xué)學(xué)報，2021，44（12）：176-184．

［22］ HAN S J C.The Use of artificial intelligencebased conversational agents （chatbots） for weight loss：scoping review and practical recommendations［J］.JMIR Medical Informatics，2022，10（4）：1-14．

［23］ 雷明.機器學(xué)習(xí)原理、算法與應(yīng)用［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2019：3-7．

［24］ 國家體育總局.《2022國民健身趨勢報告》發(fā)布——全民健身周 一起動起來［EB/OL］.（2022-08-10）［2024-01-05］.https：//www.sport.gov.cn/n20001280/n20001265/n20066978/c24565130/content.html.

［25］ 搜狐網(wǎng).新質(zhì)生產(chǎn)力系列：中國AI健康管理行業(yè)概覽：以AI科技助力智能健康管理［EB/OL］.（2024-07-24）［2024-08-20］.https：//www.sohu.com/a/795240388_121924045.

［26］ BRODY L T.Effective therapeutic exercise prescription：the right exercise at the right dose［J］.Journal of Hand Therapy，2012， 25（2）：220-232.

［27］ STONE A A，SHIFFMAN S S.Ecological momentary assessment （EMA） in behavioral medicine［J］.Annals of Behavioral Medicine，1993， 16（3）：199-202.

［28］ MELNYK S D，ZULLING L L，MCCANT F，et al.Telemedicine cardiovascular risk reduction in veterans［J］.American Heart Journal，2013， 165（4）：501-508.

［29］ BENNELL K L，NELLIGAN R，DOBSON F，et al.Effectiveness of an internet-delivered exercise and pain-coping skills training intervention for persons with chronic knee pain：a randomized trial［J］.Annals of Internal Medicine，2017，166（7）：453-462．

［30］ FENG S.Analysis of the development and application of the computer integrated management system for the sports teaching platform［J］.International Conference on Application of Intelligent Systems in Multi-modal Information Analytics，2019（3）：23-31．

［31］ CHEW H S J.The use of articial intelligence-based conversational agents （Chatbots） for weight loss： scoping review and practical recommendations［J］.JMIR Medical Informatics，2022，10（4）：4-17．

［32］ 徐偉康，林朝暉.人工智能與全民健身融合發(fā)展的價值邏輯、現(xiàn)實困境與優(yōu)化路徑［J］.上海體育學(xué)院學(xué)報，2022，46（10）：9-22．

［33］ 馮振偉，田豐.全民健身智慧化的邏輯理路與實現(xiàn)進(jìn)路［J］.體育學(xué)刊，2022，29（6）：57-63．

［34］ 張旭，郭義盟.社會主義市場經(jīng)濟三十年：理論進(jìn)展及其評價［J］.經(jīng)濟思想史學(xué)刊，2022（4）：32-37．