1.建立人工智慧數學模型（不是簡單的三元三次方程，裡面加有肌肉運動函式、耗氧量函式、飲食營養相關函式、地區緯度氣候函式等），分析運動員的最佳訓練和比賽模式。

2.建立人工智慧數學模型，分析商業運作與體育比賽活動及收益的相關資料。

現在的人工智慧仍屬初級階段，探索突破理論和實際應用瓶頸的關鍵點還沒有找到（已經感覺到離的不遠）。

現在是需要的是人工智慧專家如何把其他先進行業的理論和應用，結合體育界目前的狀況如何加以應用。

一個人工智慧產業，一個體育產業，都是價值10萬億以上的產業。

哥們兒，你確定要用這個簡單的問題來套去的答案嗎？

體育產業是為了提高人民的身體健康而創造出來的需求，科學的應用AI技術科學指導人民的運動方式，監控身體狀況就是很好的應用。如果為了掙錢而做的噱頭就算了。

謝謝邀請！人工智慧發展是時代進步的提現，加速了體育行業的快速發展。人工智慧在和體育行業的結合中有三點:1.廣告傳媒:大量使用APP終端，LED顯示高畫質技術，無線應用拓展等；2，體育基礎建設:應用人行通道閘三證合一裝置，網路高畫質監控裝置，音視屏同步非同步裝置硬體結合；3.體驗為核心，愛國愛民。

人工智慧用於體育是可以的。可以先採集各種著名運動員的運動資料。然後在運動員訓練的時候進行視覺分析。自動比對資料庫。發現肢體運動不同的時候提出警告。這樣教運動員訓練效果會更好。

這個問題，我們來利用大資料思維進行思考，

首先，無論什麼技術都要落地，落地都需要場景，我們舉一個例子來描述；

我們國家篩選運動員往往是靠教練經驗，體能考試的資料，等傳統的方法；如果我們利用大資料思維來看帶這個場景，我們可以這樣做：

2.我們透過大量的個人資料，以及實際的結果資料（入選國家隊、拿了奧運會冠軍）等等結果。

3.我們建立模型，利用樣本資料充分訓練

4.輸入一個運動員的各項資料，模型會返回一個參考，這個運動員的各項情況，在純數學計算的結果中是否更偏向優秀運動員，或者是否未來更偏向於優秀運動員的特徵。

這不代表準確，但是資料質量越高，維度越多，趨勢就越準確，也許這可以輔助我們的教練選拔優秀運動員。

類似這樣的思維去思考，可以有更多的大資料應用場景。