摘要：本文聚焦生成式人工智能在竞赛组织与编排中的应用，旨在解决传统人工模式效率低、误差高、适应性差等问题。研究结果指出，生成式人工智能可优化资源配置，省级排球锦标赛用其使人力成本降60%、场地利用率提18%；保障赛事公平，济南社区运动会抽签同队伍过早相遇率从28%降至5%以下；还能满足多元场景需求。其应用覆盖赛前报名、赛程编排、抽签分组、赛中数据采集、赛后分析全流程，依赖多模态数据融合、智能优化算法等关键技术。实施需构建标准数据体系、分层系统、人机协同机制并加强人才培养。未来可结合脑机接口等技术，虽面临数据安全等挑战，但对赛事数字化转型意义重大。

关键词：生成式人工智能；竞赛组织与编排；智能化体系

一、引言

在体育赛事数量激增与组织复杂度提升的双重背景下，传统人工竞赛组织与编排模式已难以满足现代体育赛事发展需求。以排球赛事为例，2024年全国范围内举办的各类排球赛事超3000场，其中基层赛事占比达77%，但82%的基层赛事组织者无专业竞赛编排经验，65%的赛事存在赛程漏洞，社区赛因未考虑队伍性别差异导致场地使用冲突，企业赛因未设置合理休息间隔引发参赛队伍不满。

生成式人工智能技术的崛起为解决这一困境提供了新路径。生成式人工智能是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术，聚焦创新内容生成，相较于决策式人工智能，展现出颠覆性的自我学习和自适应能力，在教育、医疗等领域已实现多元化应用。在体育竞赛领域，生成式人工智能可通过“规则学习-数据分析-方案生成”的闭环能力，解决赛事报名、赛程编排、抽签分组、成绩统计等全流程中的效率低、误差高、资源配置不合理等问题。

当前，体育AI应用呈现“重训练、轻运营”特点，75%的应用集中于运动员训练分析，仅有5%涉及竞赛组织与编排环节，且现有编排类AI系统多针对田径、游泳等个人项目，针对排球、篮球等集体项目特殊性的智能化解决方案几乎空白。因此，构建基于生成式人工智能的竞赛组织与编排智能化体系，既是推动体育赛事运营数字化转型的必然要求，也是实现体育赛事高质量发展的关键举措。

二、生成式人工智能赋能竞赛组织与编排的价值

2.1优化资源配置，提升组织效率

生成式人工智能能够整合多维度赛事资源数据，实现资源的精准匹配与高效利用。在场地资源配置方面，通过分析赛事规模、参赛队伍数量、比赛项目特点等数据，生成最优场地使用方案。以山东省排球锦标赛为例，传统人工编排24支队伍、6块场地、10天赛程的赛事，需2名专业人员耗时4天完成（3天初稿+3轮审核），人力成本约8000元，且方案冲突率达12%；而基于生成式人工智能的系统，在输入参数后30分钟内可生成3-5套可行方案，人工仅需1天完成审核调整，人力成本降低60%，方案冲突率降至3%以下，同时通过优化场地使用时段，使场馆日利用率从65%提升至82%，单场赛事场地租赁成本降低18%。

在人力资源配置上，生成式人工智能可根据裁判等级、执裁经验、地域分布等数据，自动生成裁判排班方案，避免出现裁判连续执裁超3场的情况。2024年山东省青少年排球锦标赛采用该系统后，裁判工作满意度从68%提升至92%，因裁判排班不合理引发的公平性质疑减少80%。

2.2保障赛事公平，减少人为误差

公平性是体育赛事的核心准则，生成式人工智能通过数据化、标准化的处理流程，有效减少人为因素对赛事公平性的影响。在抽签分组环节，传统人工抽签易受主观因素干扰，而生成式人工智能可基于参赛队伍排名、历史对战记录等数据，采用“蛇形排列+随机算法”相结合的方式，实现种子队伍合理分开、同协会队伍均匀分布。以2025年济南市社区排球赛为例，使用AI抽签系统后，同协会队伍过早相遇的概率从28%降至5%以下，参赛队伍对分组公平性的满意度从58%提升至89%。

在成绩统计与排名环节，生成式人工智能能够实时采集比赛数据，自动完成积分计算、净胜分统计等工作，避免人工计算误差。中国乒协会员积分制度中，会员积分需精确到每场比赛，且不同级别、项目积分规则存在差异，人工计算耗时费力且误差率达15%；而基于生成式人工智能的积分计算系统，可在赛事结束后10分钟内完成所有参赛会员的积分统计，误差率降至0.5%以下，同时生成可视化积分报告，便于会员查询与监督。

2.3满足个性化需求，适应多元赛事场景

不同类型、级别的赛事具有独特的组织需求，生成式人工智能能够通过参数化设置，适配多样化的赛事场景。对于专业的全国排球联赛，系统可融入电视转播档期、外援参赛限制等特殊约束条件，生成兼顾竞技性与观赏性的赛程方案。2024-2025赛季中国女子排球超级联赛采用该系统后，成功规避3次电视转播与场馆档期冲突，关键场次黄金时段（19：00-21：00）覆盖率从72%提升至95%。为推动其在高校体育中的发展，可通过构建大学体育课堂教学专有数据集、加强人机合作以优化大学体育环境、完善生成式人工智能法律治理体系等路径来解决，具体包括建立评价体系、联合多方协作教学、设置专门监管部门等策略。

对于基层赛事社区赛、校园赛等，系统可简化操作流程，提供轻量化版本，支持通过手机端输入参赛信息、生成简易赛程表。2025年武汉市校园排球赛中，85%的组织者表示AI系统操作便捷，无需专业培训即可上手，赛事组织时间从平均5天缩短至2天。此外，针对残疾人赛事、青少年赛事等特殊场景，系统可自动调整规则参数，为残疾人排球赛事适配场地尺寸调整规则，为青少年赛事设置每局时长限制，满足多元化赛事需求。

三、生成式人工智能在竞赛组织与编排中的应用场景

3.1赛前报名与信息管理

传统赛事报名多采用人工登记或Excel表格收集信息，存在数据重复录入、格式不统一、信息遗漏等问题。生成式人工智能可构建标准化报名系统，支持多渠道信息采集（网页端、小程序端、Excel导入），并自动完成数据清洗与校验。系统通过自然语言处理技术，识别报名信息中的关键字段（姓名、会员编号、隶属协会、参赛项目等），对格式错误、信息缺失等问题实时提示，检测到“会员编号格式错误”“参赛项目未选择”等情况，立即反馈给报名者并提供修正建议。

同时，生成式人工智能可基于报名数据进行初步分析，生成参赛队伍统计报告、项目热度分析等，为赛事筹备提供数据支撑。2025年湖北省大学生乒乓球锦标赛中，AI报名系统共收集1200余名参赛选手信息，数据校验准确率达99.8%，较人工校验效率提升10倍，同时生成的项目热度报告显示，男子单打项目报名人数占比达42%，赛事组委会据此增加男子单打项目的比赛场地与裁判配置，提升赛事运行效率。

3.2赛程编排与优化

赛程编排是赛事组织的核心环节，需综合考虑时间约束（每队每日最多1场比赛、比赛间隔≥12小时）、场地约束（单场馆每日最多使用10小时）、人员约束（裁判连续执裁≤3场）等多维度因素。生成式人工智能通过构建多目标优化模型，在满足基础约束的前提下，实现“公平性最大化、资源利用率最高、赛事成本最低”的目标。

以排球赛事为例，系统首先将赛事规则转化为数学约束函数，“每队每日比赛场数≤1”转化为f（x）=＼sum每日比赛场数-1≤0，然后引入遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法，对赛程方案进行迭代优化。在2025年山东省青少年排球邀请赛（12支队伍、4块场地、5天赛程）中，AI系统生成的赛程方案满足所有约束条件，且各队伍平均休息时间差异≤2小时，场地空置率控制在10%以下，较人工编排方案，参赛队伍行程成本降低22%，赛事总时长缩短8%。

生成式人工智能支持赛程动态调整，当出现队伍退赛、天气变化等突发情况时，系统可在10分钟内重新生成优化方案。2025年青岛市沙滩排球赛中，因台风预警，赛事需提前1天结束，AI系统快速调整赛程，将原有的3天赛程压缩为2天，同时保证各队伍比赛公平性，未引发任何参赛队伍不满。

3.3抽签分组与对阵生成

抽签分组需遵循“种子队伍合理分布、同协会队伍避免过早相遇”等原则，传统人工抽签难以完全满足，且过程透明度低。生成式人工智能通过“规则嵌入+随机算法”相结合的方式，实现抽签过程的自动化与透明化。

在种子队伍分组方面，系统根据参赛队伍排名，采用蛇形排列法将种子队伍分配至不同小组，8支队伍参赛，1号种子进入A组，2号种子进入B组，3号种子进入B组，4号种子进入A组，以此类推，确保种子队伍均匀分布。对于非种子队伍，系统采用随机算法，并引入“同协会控制”机制，当某协会有多名参赛队员时，通过裂半法将其分配至不同小组，避免同协会队员过早相遇。

通过生成式人工智能创设交互场景，强化师生间的互动。一方面，在交互场景中，以学生与其任课教师真实互动的数据为基础，训练“AI 教师”，从而能够在教师不在场或不在线期间，模拟真实的师生互动场景，强化体育教师的“在场感”，使之与冰冷的机器互动形成本质的区别。另一方面，当教师在场或在线期间，借助技术，为师生交互提供更多的数字、文字、图像、影像等数据及丰富的教育场景支持，使原有的师生交互变得更加及时、科学与温暖，以此强化原有的师生交互，提升互动的效率与质量。

2025年全国大学生排球锦标赛中，AI抽签系统成功完成32支队伍的分组工作，种子队伍均匀分布率达100%，同协会队伍过早相遇率为0，抽签过程全程录像并实时公示，参赛队伍对抽签结果的信任度达98%。同时，系统可自动生成对阵表，并支持导出Excel、PDF等格式，便于赛事组委会打印与发布。

3.4赛中数据采集与实时反馈

生成式人工智能可通过多模态数据采集技术（计算机视觉、传感器、可穿戴设备等），实时采集比赛数据，排球比赛中的传球成功率、扣球得分率、拦网次数等，并生成实时统计报告，为教练员、裁判员、观众提供数据支持。

在数据采集方面，系统通过部署在场地周围的摄像头，结合计算机视觉算法，自动识别比赛动作并统计数据，通过姿态估计算法识别扣球动作，计算扣球成功率；通过传感器技术采集球员心率、跑动距离等生理数据，评估球员体能状态。2025年世界排球联赛中，AI数据采集系统每秒钟可处理30帧图像数据，数据采集准确率达98%，较人工统计效率提升50倍。

在实时反馈方面，系统可将采集到的数据实时传输至教练员终端，教练员通过终端查看球队战术执行情况，及时调整战术；同时，数据可实时呈现在现场大屏幕与直播平台，为观众提供专业的比赛解读。在一场排球比赛中，AI系统实时显示某队伍传球成功率仅为65%，教练员据此调整传球战术，使后续比赛传球成功率提升至82%。

3.5赛后成绩统计与分析

赛后成绩统计与分析是赛事总结的重要环节，生成式人工智能能够自动完成成绩汇总、排名计算、积分统计等工作，并生成多维度分析报告，为赛事评估与后续改进提供依据。

在成绩统计方面，系统可自动整合各场次比赛数据，完成积分计算、净胜分统计、排名确定等工作，避免人工统计误差。中国乒协会员联赛中，AI系统可根据比赛结果，自动计算会员参赛奖励积分、获胜场数积分、名次奖励积分，生成会员积分排名表，并同步至中国乒协会员网站，会员可实时查询个人积分与排名。

在赛事分析方面，系统可生成赛事综合分析报告，包括参赛队伍表现分析、项目热度分析、裁判执裁分析。2025年全国女子排球锦标赛后，AI系统生成的分析报告显示，扣球得分占比达45%，拦网得分占比18%，为教练员制定训练计划提供参考；同时，报告指出某裁判执裁争议率达12%，赛事组委会据此对该裁判进行专项培训，提升其执裁水平。

四、竞赛组织与编排智能化体系构建的关键技术

4.1多模态数据融合技术

竞赛组织与编排涉及文本（报名信息、规则文件）、图像（比赛动作、场地布局）、音频（裁判指令）、传感器数据（球员生理数据、运动轨迹数据）等多模态数据，多模态数据融合技术能够将这些异构数据整合，为生成式人工智能提供高质量数据输入。

在数据预处理阶段，通过数据清洗技术去除噪声数据，剔除报名信息中的重复记录、修正传感器数据中的异常值；通过数据标准化技术，将不同格式的数据转换为统一格式，将不同单位的生理数据（心率：次/分钟、跑动距离：米）转换为标准化数值。在数据融合阶段，采用注意力机制、Transformer模型等技术，挖掘多模态数据间的关联关系，将比赛动作图像数据与球员生理数据融合，分析不同动作对球员体能的影响。

体育科技公司研发的多模态数据融合平台，可整合12种类型的赛事数据，数据融合准确率达97%，为竞赛组织与编排智能化系统提供了稳定的数据支撑，使系统方案生成效率提升30%。

4.2智能优化算法

智能优化算法是生成式人工智能实现赛程编排、抽签分组等优化任务的核心技术，常用的算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。

遗传算法通过模拟生物进化过程（选择、交叉、变异），在解空间中搜索最优赛程方案。在赛程编排中，将赛程方案编码为染色体，通过计算适应度函数（评估方案满足约束条件的程度、资源利用率、公平性等），选择优秀染色体进行交叉、变异操作，迭代生成最优方案。粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为，将每个赛程方案视为粒子，通过粒子间的信息共享与协作，寻找最优解。

针对不同赛事场景，需选择合适的智能优化算法。对于小规模赛事（参赛队伍≤10支），模拟退火算法收敛速度快，可在短时间内生成最优方案；对于大规模赛事（参赛队伍≥20支），遗传算法鲁棒性强，更适合复杂约束条件下的优化任务。2025年全国排球联赛（14支队伍）采用遗传算法进行赛程编排，较粒子群优化算法，方案生成时间缩短25%，资源利用率提升12%。

4.4计算机视觉技术

计算机视觉技术在赛事数据采集、动作识别、判罚辅助等方面发挥重要作用，为竞赛组织与编排智能化提供直观的数据支撑。

在动作识别方面，通过卷积神经网络（CNN）、姿态估计算法等，识别比赛中的技术动作，排球比赛中的发球、传球、扣球、拦网等动作，并统计动作次数与成功率。某AI公司研发的动作识别系统，对排球技术动作的识别准确率达96%，可实时统计每支队伍的技术动作数据，为教练员提供战术调整依据。

在判罚辅助方面，通过视频回放技术、目标检测算法，辅助裁判进行争议判罚，判断球是否出界、球员是否触网等。2025年奥运会排球比赛中，引入基于计算机视觉的鹰眼挑战系统，关键判罚准确率从80%提升至95%，争议判罚数量减少60%，同时系统可自动记录判罚数据，为赛后裁判评估提供依据。

五、竞赛组织与编排智能化体系的实施路径

5.1构建标准化数据体系

数据是生成式人工智能应用的基础，需构建涵盖赛事规则、参赛队伍、场地资源、裁判信息等的标准化数据体系。

首先，制定数据采集标准，明确各类数据的采集范围、格式、精度要求。参赛队伍数据应包括队伍名称、所属协会、排名、历史对战记录等字段，数据格式采用JSON格式，精度要求排名精确到个位；场地资源数据应包括场地面积、容纳人数、设备配置、档期限制等，数据更新频率为实时。

其次，建立数据共享机制，打通体育管理部门、赛事组委会、参赛队伍之间的数据壁垒。通过构建区域级、国家级赛事数据平台，实现数据的统一管理与共享。山东省构建的排球赛事数据平台，整合了全省17市的排球赛事数据，涵盖3000余支参赛队伍、500余块场地信息，为AI系统提供了丰富的数据资源，使系统方案生成的准确率提升20%。

最后，加强数据安全管理，遵循《中华人民共和国数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，采用数据加密、访问控制、隐私计算等技术，保障赛事数据安全。对参赛人员的生理数据、个人信息进行加密存储，采用联邦学习技术实现“数据不动模型动”，在保护数据隐私的前提下完成模型训练。

5.2开发分层级的智能化系统

根据赛事规模与复杂度，开发分层级的竞赛组织与编排智能化系统，满足不同用户需求。

第一层级为基础版系统，面向基层赛事（社区赛、校园赛），功能聚焦于报名管理、简易赛程生成、成绩统计等，操作界面简洁，支持手机端使用，价格低廉（年费≤2000元）。该版本系统可自动导入Excel报名数据，生成单循环、淘汰赛等基础赛制的赛程方案，并支持打印简易秩序册。2025年武汉市校园排球赛中，80%的学校采用基础版系统，赛事组织效率提升60%。

第二层级为专业版系统，面向省级、国家级赛事，功能涵盖多约束条件下的赛程优化、AI抽签分组、多模态数据采集、赛事分析等，支持自定义规则参数（电视转播档期、外援限制），并提供API接口与其他系统（直播平台、会员积分系统）对接。专业版系统采用分布式架构，可处理大规模赛事数据，支持50支队伍、10块场地的赛事编排，方案生成时间≤30分钟。

第三层级为定制版系统，面向国际赛事、商业赛事，根据赛事特殊需求进行定制开发，融入多语言支持、全球直播调度、商业赞助植入等功能。定制版系统可结合VR/AR技术，提供沉浸式观赛体验，同时支持多国家、多地区的赛事数据同步，2025年世界排球联赛采用定制版系统，实现了12个国家、24支队伍的赛事组织与全球数据同步，赛事运营效率提升45%。

5.3建立人机协同的工作机制

生成式人工智能并非完全替代人工，而是与人工协同工作，构建“AI生成方案+人工审核调整”的工作机制，确保赛事组织与编排的准确性与灵活性。

在方案生成阶段，AI系统根据输入参数生成初步方案，同时提供方案的约束满足度、资源利用率、公平性评分等评估指标，帮助人工快速了解方案质量。AI系统生成的赛程方案中，标注“该方案满足所有硬约束，场地利用率85%，公平性评分92分”。

在方案审核阶段，人工可对AI生成的方案进行调整，修改某场比赛的时间、更换裁判等，系统支持实时同步调整结果，并重新评估方案的可行性。人工调整某场比赛时间后，系统立即提示“调整后，A队出现连续2天比赛的情况，是否继续？”，帮助人工规避潜在问题。

在突发情况处理阶段，人工可主导方案调整，AI系统提供辅助支持。赛事中出现球员受伤、设备故障等突发情况，人工确定调整方向后，AI系统在5分钟内生成多个调整方案，供人工选择。2025年全国女子排球锦标赛中，因某球员突发伤病，人工决定推迟该场比赛，AI系统快速生成3套调整方案，人工选择最优方案后，系统同步更新赛程并通知所有参赛队伍，未对赛事进度造成明显影响。

5.4加强人才培养与技术推广

竞赛组织与编排智能化体系的落地，需要具备体育专业知识与AI技术能力的复合型人才，同时需加强技术推广，提高系统的普及率。

在人才培养方面，高校应开设“体育智能”“赛事运营与AI应用”等交叉学科专业，培养既掌握体育赛事组织知识，又熟悉AI技术的复合型人才；体育管理部门应定期组织培训，举办“生成式人工智能在赛事组织中的应用”培训班，提升现有赛事组织者的AI应用能力。2025年湖北省举办的AI赛事组织培训班，共培训500余名赛事组织者，其中80%的学员表示能够熟练使用AI系统进行赛事编排。

在技术推广方面，采用“政府引导+企业主导+试点示范”的模式，选择典型赛事进行试点应用，总结成功经验并逐步推广。国家体育总局选择3个省份开展“AI+排球赛事”试点，通过试点赛事的成功案例，吸引更多地区与赛事采用智能化系统。同时，企业可提供免费试用、技术支持等服务，降低用户使用门槛，体育科技公司为基层赛事提供3个月的免费试用服务，吸引200余场基层赛事使用其系统，市场占有率提升15%。

结论

生成式人工智能为竞赛组织与编排带来了革命性变革，通过优化资源配置、保障赛事公平、满足个性化需求，有效解决了传统人工模式效率低、误差高、适应性差等问题。本文构建的竞赛组织与编排智能化体系，涵盖赛前报名、赛程编排、抽签分组、赛中数据采集、赛后分析等全流程，依托多模态数据融合、智能优化算法、自然语言处理、计算机视觉等关键技术，实现了赛事组织的自动化、智能化、精准化。

从实施效果来看，该体系已在多项赛事中得到验证，山东省排球锦标赛使用后，赛事组织时间缩短60%，人力成本降低60%，参赛队伍满意度提升31%；中国乒协会员联赛采用AI积分计算系统后，积分统计时间从2天缩短至10分钟，误差率从15%降至0.5%以下。这些数据充分证明了生成式人工智能在竞赛组织与编排中的应用价值。

未来，随着生成式人工智能技术的不断迭代，竞赛组织与编排智能化体系将向以下方向发展：一是技术融合深度提升，结合脑机接口、数字孪生等技术，实现赛事场景的全维度模拟与优化，通过数字孪生技术构建虚拟赛事场景，提前模拟赛程方案的可行性；二是个性化服务能力增强，基于用户画像技术，为不同类型的赛事组织者提供定制化的功能模块与操作流程；三是全球化应用拓展，支持多语言、多时区、多规则体系，满足国际赛事的组织需求，推动体育赛事运营的全球化与标准化。

参考文献

[1]周凰，江娟，李鸿宜，等.生成式人工智能赋能体育教育发展的价值、风险及路径[J].体育文化导刊，2025，（09）：96-103.

[2]徐加豪，陈家起，高奎亭，等.生成式人工智能（AI）赋能体育非物质文化遗产传承发展的逻辑机理与规范进路[J/OL].体育学研究，1-21[2025-10-26].

[3]林宁.生成式人工智能在大学体育高质量发展中的应用路径与策略研究[J].文体用品与科技，2025，（19）：190-192.