![]()
新智元報道
編輯:定慧 Aeneas
【新智元導讀】中國AI科技,再一次閃耀:阿里云360°實時回放技術用AI呈現米蘭冬奧賽場,15秒生成電影級360°回放,把冰雪世界拆解成了可凝視的時空走廊。
2026年,米蘭冬奧會男子坡面障礙決賽賽場。
當中國運動員挑戰1980度轉體時,轉播回放呈現了電影般的一幕:
畫面不僅360度還原了運動員的空中姿態,更將其運動軌跡化作「時空殘影」定格在屏幕上。

由阿里云「360°實時回放技術」完成
這一視覺效果并非依賴后期制作,而是賽事轉播中的實時生成畫面。
借助云端的高效算力,運動員復雜的動態瞬間被精準轉化為高精度的空間切片和運動軌跡疊加的效果。
支撐這一全新觀賽體驗的,正是阿里云為本屆米蘭冬奧會部署的核心AI技術支持——360°實時回放技術。
![]()
從2024年巴黎奧運會名噪一時的「子彈時間」,到如今米蘭賽場上的這一幕「時空切片運動軌跡」,阿里云AI,正在重塑全球觀眾觀看體育賽事的方式。

從子彈時間,到時空切片運動軌跡
過去,當我們談論「子彈時間」,想到的是《黑客帝國》里的慢動作。

兩年前的巴黎奧運會,阿里云成功將這種好萊塢大片特效呈現了出來,讓觀眾用360度旋轉視角觀看到了運動員的動作。
對于當時的世界而言,能在直播中「看全」一個動作的全景,已經是遙遙領先的技術了。
但在米蘭,阿里云覺得這還不夠!他們要完成一次敘事維度的進階——
從橫向平鋪的「空間凍結」,直接切入縱深延展的「時間解構」。
這一次,他們在轉播中實現了時空切片運動軌跡效果。
如果說,傳統的360度回放僅停留在空間維度的全景呈現;
那么阿里云的全新技術則突破了時間壁壘,實現了對完整運動時空的深度解析與重構。
前者是空間的凍結,后者是空間凍結和時間延展結合的高級形態。

它不再是只是「空間旋轉」,而是構建了一種復合敘事邏輯:
先完整展示運動路徑,再定格最高光時刻,最終多角度重構關鍵瞬間。
在這種時間延展的時空切片中,阿里云的技術通過對運動軌跡的精細切片,讓觀眾看到的不再只是一個定格畫面,而是可變速虛擬殘影、動態疊加的運動軌跡和可自由切換的空間視角。

借助AI與Spacetime Slices(時間切片)軌跡識別技術,運動員從起跳、騰空到落地的全過程被進行了高精度的數字化解析。
技術升級后通過疊加可變速殘影、復合軌跡與自由視角,大幅提升了畫面的信息密度,使體育轉播從單純的「記錄」邁向了深度的「解構」。
以花樣滑冰為例。
運動員不同瞬間的姿態被時間切片同步記錄,并清晰鋪陳于數字空間中。

通過這種軌跡的可視化,起跳的發力點、空中旋轉的軸心以及落地的控制力等關鍵節點被精準拆解。
這不僅是對復雜競技技巧的清晰還原,也以客觀的技術視角,留存了冰上運動的力學細節與視覺張力。
技術架構:
15秒,完成一次電影級制作
這種360°實時回放技術的核心架構,可以拆解為四個環節。
第一個環節,就是多機位同步采集。
在關鍵區域部署多組4K攝像機陣列,通過幀同步技術確保同一瞬間被完整捕捉。
AI驅動的360°實時回放技術部署在10個核心競賽場館的17項比賽項目中,短短15-20秒內進行三維重建,滿足了直播要求,向OBS推送了上萬條制作內容。
![]()
在AI能力加持下,本屆所需攝像機數量較傳統方案顯著減少。
第二個環節,是實時云端上傳。
在這個環節,采集畫面經視頻預處理后,會上傳至云端。
隨后,就來到了最關鍵的一大環節——在云上進行AI 3D建模、實景摳像、數據計算與實時渲染。
畫面到了云端后,便進入了至關重要的AI三維重建與實時渲染環節。

為突破傳統物理機位的視角瓶頸,云端算力集群在數秒內高效協同,依次完成以下核心技術動作:
實景摳像:算法將高速運動的運動員與復雜的賽場背景進行精準分離。
AI 3D建模:深度學習網絡基于二維圖像數據,推算體積、弧度與光影參數,構建目標的三維幾何拓撲。
軌跡生成:基于生成的三維數字孿生體,系統精確計算并輸出連續的運動軌跡。
虛擬視點渲染:在數十毫秒的極低延遲下,AI依托真實畫面實時渲染出上百個虛擬視點,完成畫面的全方位重構。
![]()
最后一個環節,就是低延遲分發。
兩次傳輸,一次通關級的云端暴算,最終復合壓制,直接下發到全球持權轉播機構的公用信號推流里。
就這樣,云上完成了AI 3D建模、實景摳像、空間重建、運動軌跡識別和虛擬視點生成的一整套流程。
從素材采集到成片輸出包含兩次傳輸,全流程控制在15–20秒內完成,滿足嵌入直播信號的實時轉播需求。
這意味著,過去需要數天后期制作的效果,如今在比賽進行數秒后便可呈現在全球觀眾面前。

云計算,正在成為體育轉播的新型基礎設施
當冰雪成為算法難題
不過,當團隊把360°實時回放技術真正應用于冬奧會場地時,卻發現了一個不同于夏季奧運會場地的獨特難題。
它的成因,就來自冰雪。
在夏季奧運會,地面有草坪、跑道,特征點豐富。
冬季冰雪賽事,歷來是三維重建技術的難中之難。
大面積的純白、極度單一的紋理、稀缺的特征定位點——當運動員在時速上百公里的下坡中呼嘯而過時,傳統的依靠環境紋理來抓取空間定位的視覺算法,往往瞬間陷入「盲區」。

因此,對于依賴多視角建模的三維重建系統而言,雪地幾乎是「最難處理的環境」之一。
傳統視覺算法往往依賴環境紋理做空間定位,但是在高山滑雪或跳臺滑雪場景中,背景幾乎「沒有參照物」。
但這一次,阿里云甩出了一套極致硬核的解法:他們直接搬出了自研的多模型融合算法。

在這套冰雪專屬的AI大模型里,人體姿態的極速捕捉、運動軌跡的模糊預測、以及極低特征值下的空間結構推理,被完美融合在了一起。

阿里云+AI科技的雙重加持
哪怕背后只有一片慘白,AI也能憑借姿勢推算和殘存的微光數據,在高維空間里給你拉拽出一個極其精準的三維坐標系。
就這樣,多模型融合算法,實現了對冰雪場景的穩定建模。
米蘭冬奧會期間,該技術已部署在核心競賽場館,覆蓋高山滑雪、跳臺滑雪、冰球、花樣滑冰等超過三分之二的比賽項目。
可以說,在這一次的米蘭冬奧會上,算法真正重構了冰雪世界。
讓品牌融入賽事內容本身
除了轉播端應用,阿里云還與國際奧委會合作了落地場館展示項目。
要知道,《奧林匹克憲章》對「潔凈場館」(Clean Venue)有嚴格要求,場館內嚴禁商業品牌露出。
憑借與賽事高度契合的賽場高光回放,在今年米蘭冬奧會上,阿里云的品牌也得以在賽場與觀眾相見,Powered by Alibaba Cloud響徹場館。
在米蘭冬奧四大賽區的13個場館中,大屏幕每天會滾動播放基于360°實時回放技術制作的每日高光集錦,通過回顧前一日的比賽,讓賽場觀眾能夠「溫故知新」。

其的意義不僅在于觀眾體驗升級,而是以技術服務賽事的方式創造了更自然的技術品牌露出場景:
不是傳統廣告播出,而是以原生技術形態,融入賽事內容本身。
這種原生、自然、極具科技美感的呈現方式,讓現場觀眾即便錯過了前一天的比賽,也能通過AI視角身臨其境地補課。
這標志著中國科技品牌從傳統贊助商向賽事技術定義者的身份轉變。
AI云,體育的新型基礎設施
本屆冬奧會上,360°實時回放等技術獲得了奧林匹克廣播服務公司(OBS)及多家持權媒體的規模化應用。
奧林匹克廣播服務公司(OBS)高層曾表示:「阿里云讓米蘭冬奧會變得‘透明’了。」
這背后反映了賽事轉播技術演進的客觀趨勢:
云計算已經穩固作為全球體育賽事的底層基礎設施,而AI正在接力成為轉播制作的核心生產力。
AI技術對本屆冬奧會具有變革性意義。
正如國際奧委會主席柯絲蒂·考文垂所說:
2026米蘭冬奧會展現了奧林匹克運動的智能化未來,將成為史上「最智能」的一屆奧運會。
![]()
此前,通過云端接口,360°實時回放等技術有效推動了體育轉播擺脫沉重的傳統硬件依賴,在降低全球媒體轉播門檻的同時,完成了「全面云端化」的基礎構建。
隨著底層算力的成熟,阿里云的技術迭代重點已從基礎云保障、視頻云分發,實質性地邁向了「AI原生轉播」。
![]()
以AI大模型在轉播中的深度應用為標志,轉播技術正在從單純的「信號傳輸」向「智能理解與生成」躍升。
頂級體育賽事正成為驗證AI大模型能力的絕佳試煉場。
依托大模型強大的多模態數據處理和實時計算能力,復雜的賽場動態能夠被轉化為直觀的戰術分析、自動化剪輯與多維視覺重構。
這套沉淀下來的可復用智能解決方案,讓AI大模型真正落地為了體育行業的常規生產工具。
這標志著全球賽事轉播技術完成了代際升級。
在這一進程中,中國云廠商不僅是底層算力的提供者,更在基于AI大模型的智能轉播應用上走在行業前列,確立了服務全球頂級賽事的領先標準與實踐標桿。
從云服務到AI云,也向全行業印證了一個明確的趨勢:
底層的云算力已經化為隱形的基石,而AI大模型則正式跨越了單點輔助的階段,成為定義未來體育轉播標準、重塑賽事體驗的「絕對核心」與「新基建」。
米蘭冬奧會,或許只是阿里云在體育產業技術探索上的一小步;
但卻可能是AI大模型重塑全球產業的一大步。
![]()
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.