我国研究团队利用基于深度学习原理的AI技术，建立神经网络模型，实现对动作视频中人体关节点的计算机自动识别，进而建立起了无反光点人体运动自动捕捉人工智能系统。
大数据技术是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的数据处理技术。通过大数据技术的应用，这一系统克服了传统人工识别方法工作量大、耗时长、重复性差，严重影响动作技术分析的反馈速度和可靠性，限制了生物力学在助力竞技体育中的应用的缺点。
AI技术的发展提供了新的可能性，在AI的诸多分支中，目标跟踪技术是计算机视觉领域的核心问题之一，其主要能力是识别并预测视频中我们指定目标随着时间的流逝，空间方位的改变情况，相较于传统的逐帧识别目标，具有运算量低、运算速度快等优点。
人工智能也在各类项目中辅助裁判做出更精准的评分。由第四范式提供技术支持的中国花样滑冰人工智能辅助评分系统1.0，是一套根据中国花样滑冰运动员使用需求、场景应用需求打造的AI+虚拟现实解决方案。可以运用计算机视觉技术算法与深度学习，可以对运动员的整体运动轨迹进行实时追踪，根据专业评分标准，对视频数据的人体骨骼、形体动作进行捕捉识别，从而实现稳定性、可视化的比赛评判。
