随着社会的进步和居民生活水平的提高，对科学运动的需求也在增加。在即将闭幕的党的十九大上，提出要深化体育产业改革，推进体育产业转型，逐步实施全方位发展战略。同时，随着计算机视觉、物联网技术、机器学习等人工智能技术的发展，许多智能技术在体育产业中得到了广泛的应用。球类体育作为一项具有广泛普及、高度重视和高度商业化的体育项目，在这一机遇下也有着巨大的发展潜力。本文主要从人工智能技术的应用角度阐述了智能球运动的发展。

体育产业的市场规模与现状

自2012年以来，中国体育产业的市场规模逐渐扩大。到2018年，累计增幅为152%，达到2%。4万亿元。预计到2025年，我国体育产业总规模将增长108%至5万亿元。可以看出，体育产业的发展空间很大。目前，足球和篮球是我国体育赛事市场上规模较大的项目。这两项运动有着更深的球迷基础，更健全的商业发展模式，在全国和世界范围内都有着更高的知名度，因此它们有着更大的产业发展潜力。

智能技术常用于球类运动场景

大数据技术：大数据，又称海量数据，是指传统的数据处理应用程序不足以处理其庞大或复杂的数据集。从大量数据中快速挖掘和提取有价值的信息涉及数据收集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析等。它可以用于游戏视频分析、球员培训程序定制等场景。

物联网技术：指信息传感设备，根据设定的电子标签、对象和网络连接，对象通过信息媒介进行信息交换和通信，以实现智能识别、定位、跟踪、监控等功能。

传感器技术：指利用物理、化学、生物等信息，测量物理量、化学量、生物量等指标，以满足用电需求获得所需指标。常用于智能可穿戴设备，用于记录跑步距离、跑步、心率等物理指标。

计算机视觉：计算机视觉是指机器能够感知环境，用摄像机和其他设备代替人眼来跟踪和识别目标。这一技术范畴中的经典任务包括图像形成、图像处理、图像提取和三维图像推理。可用于游戏视频编辑、玩家动作分析和其他场景。

机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，它是一门涉及概率论、统计学、逼近理论、凸分析、计算复杂性理论等多学科交叉学科，机器学习理论的主要目的是设计和分析一些使计算机能够自动学习的算法，它可以用来分析运动员的特点、团队战术、伤害预防等场景。