人工智能正以前所未有的速度深刻影响着人类社会的多个领域，成为推动社会进步和经济发展的先进力量。新时代青年作为数字技术原生代群体，先天具有较强的数字技术敏感度与科技创新活力，其发展与成长始终是党中央关注的重点。自中共二十大会议提出“中国式现代化”这一重要概念以来，我国体育学术界纷纷从不同角度展开研究。在此背景下，青年与人工智能协同创新建设中国式现代化体育具有了重要意义。基于此，本研究剖析青年与人工智能协同创新建设中国式现代化体育的作用机制和面临的现实挑战，并提出具有可操作性的关键驱动路径，旨在为中国式现代化体育实践提供理论支撑，并为青年与人工智能协同创新提供具体的路径建议，以期推动我国体育科学技术实现新的突破。
1 问题的提出
1.1 概念界定
1.1.1 中国式现代化体育
对于中国式现代化体育的内涵，有学者已经进行了定义，即中国共产党领导中国全体人民，将马克思主义基本原理同中国体育的具体实践相结合，在我国体育现代化建设与社会主义现代化建设相适应的过程中不断促进我国体育各领域发展，并发挥其在健康促进、加强物质文明与精神文明协同建设等方面的多元价值，进而为促进青少年身心全面发展、建设社会主义现代化、实现中华民族伟大复兴贡献体育力量的过程[3-4]。因此，本研究将中国式现代化体育界定为，通过青年与人工智能协同创新，提升我国居民体育素养水平，促进体育领域多方面实现数智化转型，促进我国体育领域多主体协同联动，以实现全民健身、健康中国、社会主义现代化建设目标等，并最终使我国体育发展成果惠及中国全体人民的动态过程。
1.1.2 青年与人工智能协同创新
学界已出现了青年与人工智能协同创新的相关研究[5-6]，主要包括以下3种观点。1）认为青年与人工智能协同创新是一种主体性协作过程。此观点强调青年既是人工智能的主要使用者，也是数据生成者、算法应用者和伦理规范遵循者，两者之间呈现双向协同关系。2）认为青年与人工智能构建了一种新型的知识生成协同创新机制。该观点认为青年通过人工智能的算法学习与智能决策能力，突破体育知识的传统边界，重构体育知识的获取、整合与转化的路径。3）认为青年与人工智能协同创新具有价值共创特征。该观点认为青年在体育价值观形成过程中，以人工智能作为认知工具，形成对体育参与、社会责任等方面知识的认知，使技术伦理与体育精神实现动态融合。基于以上，本研究认为，青年与人工智能协同创新指的是数字技术原生代青年在人工智能快速发展的背景下凭借其较高水平的数字技术素养和创新能力，通过人工智能在体育领域实现人机互动、知识服务价值共创、应用场景资源共建的一系列过程。该概念具有以下主要特征：一是形成于人工智能应用背景下的社会语境，具有鲜明的时代性；二是包含人机互动、知识共创、服务价值重塑等多个维度，涉及数字技术变革与经济体转型的复杂体系；三是青年作为中国式现代化体育的重要建设主体，其与人工智能的互动不仅会推动体育领域多个方面的数智化转型，而且还会成为促进中国式现代化体育发展的重要动力。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
其次，提出青年与人工智能协同创新的概念。在体育领域，青年不仅是人工智能的使用者，也是其使用价值的判断者。其体育价值观的形成，不仅来源于其身体实践以及对身体实践的自我反思，也在与智能设备、算法推荐等互动中不断被塑造。在应用人工智能的背景下，青年在体育领域的自我价值实现不可避免地受到人工智能技术规范的影响。一方面，算法推荐和数据画像不断重塑青年的体育认知，导致其认知主体性的部分弱化。另一方面，青年对人工智能也体现出新的能动性，能通过反思与选择实现其对人工智能使用价值的认知。可见，青年与人工智能的协同创新既是人工智能使用价值实现的路径，也是新型业态行业规范形成的过程。
综上所述，本研究的理论意义在于阐明几个核心问题，即何为青年与人工智能协同创新、青年与人工智能协同创新机制为何、如何实现青年与人工智能协同创新。
1.2.2 实践意义
首先，满足我国国家战略实施需求。近年来，我国政府高度重视人工智能在促进我国经济发展方面的作用。诸如《新一代人工智能发展规划》[13]、《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》[14]都强调人工智能对实体经济发展的重要作用，以及进行人工智能技术攻关、产品开发和产业培育。同时，人工智能正在深刻影响着我国多个领域的业态演变与产业结构的重构。掌握人工智能关键技术的青年因其具有较高水平的数字技术素养与创新能力，成为推动人工智能应用与相关产业转型升级的关键力量。在体育领域，掌握体育专业知识的青年与人工智能的协同创新不仅可以促进体育产业的多个领域数智化转型，也可以加速新业态和新发展模式的出现。一方面，掌握体育专业知识的青年可以通过人工智能创新促进互联网体育服务业向高质量发展，诸如在智能健身、运动数据分析、虚拟体育赛事等方面开创新业态。另一方面，掌握人工智能关键技术的青年可以通过推动人工智能与体育传统领域的深度融合促进体育服务模式创新，如体育场馆智能化管理、优化体育赛事转播效果以及改造运动训练监测系统。由此，掌握人工智能关键技术的青年与人工智能协同创新将成为支撑中国式现代化体育产业发展的重要力量。
其次，以人工智能促进体育专业知识代际传播，促进全民健身基本公共服务等惠及中国全体人民的制度充分实现。体育领域应用的人工智能在推动体育健身服务数智化转型的同时，也引发了体育知识代际传播的新问题。Z世代青年因其具有先天的数字技术原生代特质，能熟练使用多样化的智能工具，将其用于促进自身健康和形成健康生活方式，因而更易适应虚拟世界与现实世界相融合的体育参与模式。然而，不同代际的人在人工智能接受度和使用能力上有显著差异，存在体育参与的数字鸿沟。同时，人工智能的应用还存在马太效应，主要体现为：数字技术素养水平高的人可以获得更多的互联网体育服务机会；而数字技术弱势群体则难以更及时地获取互联网体育服务信息，随之也就会越来越少地享受到互联网体育服务。这种不平衡不仅不利于全民健身基本公共服务的普及，也与中国式现代化体育建设背景下的全民健身基本公共服务目标相背离。因此，缩小数字鸿沟、实现体育专业知识代际传播平衡，是掌握人工智能关键技术的青年与人工智能协同创新必将面对的时代挑战。
1.3 理论介导
基于以上，本研究将专业拔尖青年与人工智能的协同创新视为一个有机的整体。基于协同创新理论，可以将青年（人）与人工智能（机）的互动视为推动中国式现代化体育发展的核心动力机制，是基于信息交互、功能互补和使用价值对等构建的动态自适应系统。由此，可以将协同创新的过程解构为4个相互作用、内在要素耦合的子系统，即技术赋能机制、场景应用机制、创新能力提升机制和价值共创机制（如图1所示），这4个机制共同构成了协同创新子系统良性运转的关键要素。
2 青年与人工智能协同创新建设中国式现代化体育的作用机制
2.1 人工智能赋能机制：青年成为体育多领域数字化转型的主体力量
如图1所示，人工智能赋能机制是青年与人工智能协同创新的起点，人工智能是创新的工具和客体，而创新体系的青年是拥有个人意志和决策权的主体，两者建立关联的关键因素是赋能。此处的赋能指的是将人工智能作为认知升维与引导创新的工具，对青年个体的认知能力与创新范围产生指数级的放大效应，促进青年以更低的时间成本、更高的认知加工效率实现创新。在体育多领域的数字化转型过程中，青年因其数字技术原生代特质和较高的数字技术敏感度，成为人工智能赋能的主要受益者与推动者。其认知方式、认知行为习惯和工具价值取向均受到数字技术的深刻影响，对数字化转型体现出较强的适应性与创造力。基于此，可以从以下3个方面理解人工智能对青年创新的赋能机制。1）在工具层面，可穿戴智能设备等数字技术产物使广大青年有了新的运动数据采集工具与运动数据分析支撑载体。2）在认知层面，广大青年通过与智能系统的互动逐渐形成数据驱动思维，能运用大数据优化训练效果与辅助用户管理自身健康。3）在身份层面，青年运动员在数字化体育场景中能重新认识自我与获得自我价值实现的新路径。
2.2 场景应用机制：智能体育场景的创新实践与使用价值生成
如图1所示，场景应用机制是青年与人工智能协同创新的价值体现，强调人工智能必须基于具体的实践场景才能转化为新质生产力。在体育领域的青年与人工智能的协同创新子系统中，人工智能的使用价值不仅体现在创新技术上，而且要通过与运动训练、体育赛事、体育教学等实践场景深度融合加以显化。随着大数据分析、虚拟现实、人工智能等数字技术的应用，数字化体育场景已成为广大青年体育参与和体育科研创新的重要载体。图1的场景应用机制强调的便是青年如何在体育场景中通过人工智能实现价值创造。在微观层面，增强现实、虚拟现实等数字技术有助于突破某些运动项目参与的时空局限，形成沉浸式和个性化的运动体验，诸如虚拟骑行系统、智能健身镜等数字技术产品的应用，有效促进了体育产品和服务供给侧结构的调整。在宏观层面，由青年主导的体育科技创新推动了体育产业某些业态的转型，从可穿戴智能设备的研发与制造到运动数据分析平台的构建，从电子竞技到体育赛事元宇宙，掌握人工智能关键技术的青年正在不断开辟体育产业新赛道。这种场景化应用有效地满足了广大青年消费者对个性化、趣味化、碎片化体育参与的需求，促进了体育产业新业态的出现和体育产业结构的数智化重塑。
2.3 创新能力提升机制：人工智能驱动青年体育素养的多维提升
如图1所示，创新能力提升机制是青年与人工智能协同创新的产出环节，体现为青年在人机互动中实现知识结构完善与创新素养提升。该机制的核心在于形成开放式的人机交互方式，强调以人工智能作为认知升维工具提高广大青年的体育知识获取、处理和创新的能力。在该机制形成后，青年凭借其对数字技术的高度敏感性、学习与适应能力能快速掌握智能设备操作方法、大数据分析方法和算法逻辑，在人机互动中拓展自身的体育认知边界和提高对人工智能的应用能力，并通过持续的人机交互逐步提高对人工智能输出数据的解读能力、系统分析能力和创新应用能力，在体育教学、运动训练、体育场馆管理等多个场景中体现出更多方面的素养。该机制体现的是协同创新理论中的主体间性与互构性，即广大青年与人工智能在交互过程中从认知方面重新塑造、协同创新升维，使自身的创新素养在人工智能赋能下实现质的飞跃，同时再通过体育实践反向推动人工智能技术在体育领域的优化应用。
2.4 价值共创机制：数字技术文明与青年体育价值观的同构
如图1所示，价值共创机制是青年与人工智能协同创新的规范导向和秩序保障，旨在确保人工智能应用与我国法律倡导的体育价值观实现高度一致。在青年与人工智能协同共创价值的子系统中，人工智能技术进步与体育价值观塑造并非对立，而是要通过规范前置制定和监管适应性调试使两者实现动态融合。数字技术文明深刻影响着新时代青年的体育价值观的形成与体现，在应用人工智能辅助选拔运动员时或在应用运动竞赛人工智能裁判系统时，必须要确保其算法的透明与可解释性，以维护竞技体育的公正性。一方面，人工智能可以使广大青年拥有更多元的信息获取渠道，拓宽其认知边界，促进其对体育价值观认知的多元化。另一方面，人工智能也可能使体育价值观的体现碎片化和浅显化，使应用人工智能的青年在面对复杂社会现象时无法通过人工智能形成深度判断。因此，为了促进青年与人工智能实现价值共创，需要从以下3个方面着力。一是优化算法推荐，在算法设计时增加教育类和文化类内容的权重，避免人工智能单一推送娱乐化内容。二是加强体育价值观教育，增强广大青年对体育价值观表现的判断力。三是规范人工智能输出内容，引导应用人工智能的青年树立积极的体育价值观。总之，这一机制可以使人工智能技术进步与体育价值观塑造形成良性互动，进而为中国式现代化体育的关键驱动路径提供文化要素支撑。
3 青年与人工智能协同创新在建设中国式现代化体育过程中面临的现实挑战
3.1 数据治理规范不足会引发隐私泄露与伦理歧视风险
人工智能在体育领域的深度应用依赖于海量数据的采集与处理，然而数据治理的滞后性与碎片化使得广大青年的隐私保护权益面临严峻挑战。
首先，新时代的广大青年热衷于通过社交媒体分享体育参与的运动轨迹、在健身应用软件记录自己的身体活动数据、向智能设备上传生理指标数据，体现出高度的数字化记录特征，也正是基于对数字技术产物的天然信赖与熟练使用，新时代的广大青年往往忽视了数据流转后的权责关系与潜在风险。例如，智能可穿戴设备、运动训练监测系统等数字技术应用软件在提升运动效能的同时，也在无形中构建起对青年个体生理指标数据、体育行为轨迹、社会网络等多维度信息的全景式监控。而数字技术应用平台企业在这一过程中凭着技术优势，在数据采集、存储、分析等环节起主导作用，其中生成数据的青年人群往往处于接受数据被动流转的状态，难以对数据的流转过程实施有效监控，形成明显的权益不对等关系。
其次，运动员对竞技成绩的极致追求进一步暴露了数据保护机制的脆弱性。随着生物识别技术、基因检测技术在青少年运动员选材与运动竞赛训练中的应用，涉及未成年人的敏感数据采集与使用目前还没有受到法律规制。例如，在运动队选材环节采集的基因数据一旦泄露或被滥用，可能对运动员个人产生不可逆的伦理歧视风险。此外，健身应用软件或程序通过用户协议获取用户位置信息、健康状况数据、社交网络等多维度信息，使得数据的二次开发利用等环节缺乏透明度，导致用户的隐私数据保护权益难以得到切实的保障，会消解青年对人工智能应用软件的信任基础，从而制约价值共创机制的形成。
3.2 算法偏差会加剧互联网体育参与的结构性机会不均等
性别维度的算法偏差在智能训练系统中体现得较为隐蔽，但影响深远。例如，有研究者指出，由于历史数据中的女性运动员样本量相对不足，且运动竞赛训练参数多数以男性运动员的运动表现为基准，导致智能训练系统在为女性用户提供运动训练建议时出现系统性偏差[18]。因有效数据缺失导致的算法偏差，不仅会对使用人工智能提升运动表现的青年女性运动员的训练效果产生影响，而且会使人工智能输出的信息强化女性运动员的刻板印象。再例如，一些青年女性在使用智能健身应用软件时往往会接收到更多的关于塑形、减肥的推送内容，而力量训练等竞技体育训练方面的内容却被忽略。此外，关于残障人士的运动数据采集与算法开发的滞后，不利于通过数字技术路径驱动其体育参与。
人工智能服务的可及性本质上是地区经济发展水平、社会资源配置等多重因素综合作用的结果，而在上述多重因素资源地区分布不平衡的情形下，互联网体育服务供给不仅不会缩小不同地区的不同人群的体育参与差距，反而会加剧不同地区的不同人群互联网体育参与的数字鸿沟。地域与经济因素导致的数字鸿沟同样会制约广大青年对智能体育资源的均等获取。例如，我国东部经济发达地区与西部经济欠发达地区当前在智能体育设施建设、数字技术应用水平、数据资源积累等方面存在明显差距。其中，有些城市青年可以便捷地获得智能健身房、虚拟教练、运动数据分析等互联网体育服务，而有些乡村青年则在数字化基础设施缺失、互联网接入受限、数字技术支持不足等条件下获取互联网体育服务存在多重障碍。
3.3 青年过度依赖数字技术会在创新主体性以及认知方面产生负面效应
青年应用人工智能对体育实践的深度介入，在使信息获取更便利的同时也存在着使青年创新主体性弱化与认知能力退化的隐忧。相关研究表明，生成式人工智能的广泛使用可能会导致人类认知能力的整体下降，尤其在批判性思维、创造性解决问题等高阶认知领域体现得特别明显[19]。由此可以推断，广大青年如果习惯于依赖智能设备输出的标准化训练方案、体质健康实时监测数据反馈、运动表现自动化评估结果，其对自身身体状况的感知能力、对运动规律的理解深度、对训练过程的主动调控能力都可能随之弱化。在广大青年普遍使用人工智能的情形下出现的“去运动技能化”现象，在某种程度上违背了体育教学提升体育核心素养的根本目标。一项针对大学生使用生成式人工智能的调查显示，一部分大学生在体育作业、训练计划制定等环节过度依赖人工智能工具，导致其独立思考能力和问题解决能力明显下降[20]。这说明青年大学生虽然通过人工智能可以快速获取海量体育信息，但对信息的甄别能力、批判性思考能力、深度理解能力却未能同步提升。这又进一步说明，人工智能中介服务在发挥作用的同时也可能消解体育教学具身性体验的独特价值。例如，体育课堂上的教学活动不是单一的身体运动，更是对学生意志的磨炼、使学生体验情感的过程、促进学生间建立社会关系的过程，这其中的身心愉悦、自我超越、团队协作能力等体育核心素养形成的表现难以被数据化呈现，在算法逻辑中更是容易被忽略。因此，过度依赖人工智能不仅会影响青年个体的体育参与表现，也可能导致我国新时代青年对中华体育精神的认知危机，进而导致中华体育精神培育的内核空心化。
3.4 互联网体育服务的适应性困境与参与人群代际失衡
首先，人工智能推动的体育参与方式变革要求广大青年在认知方式、体育行为习惯、体育价值观等多个层面实现认知系统调适，但在实践时普遍存在对人工智能认知滞后、人工智能推送内容与其用户运动能力不适配等各种问题，这使得互联网体育服务促进体育参与充满阻力。更值得注意的是，新时代青年作为数字技术变革的受益者与推动者，既享有智能体育的红利，同时也承担着弥合代际数字鸿沟、促进互联网体育服务普及的社会责任，但是当前的互联网体育服务实践机制还没有体现新时代青年一代所应承担的社会责任。
其次，我国高等学校体育教育系统培养的人才与人工智能嵌入中小学体育的实践之间存在明显脱节。例如，我国中小学现行的体育课程、体育教学方法、体育教学评价体系仍以身体素质提升、运动技能掌握为核心，而我国高等学校长期以来在中小学体育教师培养过程中也侧重于以上方面的教育与教学，对数据素养、人机互动等方面的能力培养重视不够。其中的新时代青年体育教师虽然能熟练使用智能设备，但对人工智能技术在体育领域的应用原理、潜在风险、伦理边界等缺乏系统性认知。这方面的短板将制约其在体育教学中使用人工智能，也使其作为生成式人工智能服务推动者的作用发挥有限。因此，新时代青年体育教师不仅要有人工智能技术工具的操作能力，更要能对人工智能的社会影响形成深刻理解、对人工智能伦理问题有敏锐洞察、对人工智能的发展方向有理性判断。
最后，代际之间的人工智能接受度差异使互联网体育参与出现了断层。新时代青年虽然具有数字技术原生代特质，但是在面对快速迭代的人工智能技术时仍需要持续学习与适应，而中老年人群则因数字技术素养不高、学习意愿不强烈等原因，接受互联网体育服务的意愿不强。因此，代际数字鸿沟不仅会影响我国广大居民接受互联网健身指导服务的积极性，也可能导致社区层面的互联网体育服务文化传承的断裂。新时代掌握人工智能关键技术的青年理应承担起弥合代际数字鸿沟的责任，但是当前缺乏相应的制度化引导机制与支持体系。例如，掌握人工智能关键技术的青年在社区健身指导服务、老年人智能设备使用培训等方面的参与度有限，人工智能知识的代际传递渠道不畅，健身弱势群体进一步被忽视，这与中国式现代化体育要实现的共同富裕、全民健身基本公共服务均等化目标相背离。
4 青年与人工智能协同创新建设中国式现代化体育的关键驱动路径
基于青年与人工智能协同创新建设中国式现代化体育的作用机制和面临的现实挑战，从4个方面构建关键驱动路径（如图2所示）。
4.1 对制度环境进行适应性调试，完善体育人工智能治理框架与健全青年创新机制
4.1.1 构建前瞻性的体育人工智能治理框架，平衡风险防控与创新激励
人工智能在体育领域的应用既伴随着创新机遇，也存在着伦理风险与治理挑战。因此，制度设计需要在风险防控与创新激励之间保持动态平衡。首先，应促进互联网健身指导服务代际机会均等，确保不同人群享有的互联网健身指导服务机会的均等，避免因数字鸿沟加剧互联网健身指导服务机会的不均等。其次，应完善分级监管制度。可参考欧盟《人工智能法案》的风险分类框架，同时结合中国互联网体育服务业发展实际，对安全风险大的应用软件或人工智能应用程序（如生物指标数据采集系统、运动员选拔系统）实施严格审查与设置透明公开要求，特别是对运动员训练中的生物指标数据采集和分析采取更严格的监管措施，诸如数据安全审查、设置算法透明度要求等。而对安全风险小的应用软件或人工智能应用程序的上市则给予政策倾斜，采取相对宽松的监管策略，鼓励以人工智能创新的软件或应用程序的应用与推广。通过制度的适应性调试，促进人工智能的治理与创新的良性互动，为青年与人工智能协同创新创造制度条件。
4.1.2 建立创新容错机制，激发青年与人工智能协同创新的动力
在人工智能赋能体育实现中国式现代化过程中，为了激发我国青年的创新潜能，亟需构建容错机制与支持体系，一方面降低试错成本，另一方面鼓励青年勇于进行探索性实践。首先，建立适度容错的过程性激励机制。在体育科技创新过程中，对于青年科研人员主导或参与的研究性课题，在考核环节嵌入失败免责条款，明确非因主观故意导致的失败可获得合理性补偿与再申报机会。同时，还可以设立青年体育科技创新专项扶持基金，重点扶持因数字技术路径调整或应用软件市场波动导致的阶段性失败项目，对其提供资金支持，促进创新成果的“二次孵化”。其次，面向青年构建高质量的体育人工智能创新服务体系。依托高校、科研机构及产业园区，建设将体育人工智能培训、体育人工智能资源共享、体育人工智能创新成果转化、体育人工智能投融资对接融为一体的支持平台，提高体育人工智能创新的专业化水平与成果转化效率，增强体育人工智能创新的可持续性。
4.1.3 完善人工智能知识产权保护法与制度，构建不同年龄人群均等享有人工智能使用机会的代际平衡机制
人工智能的应用使现有知识产权制度面临着严峻挑战，为了实现人工智能创新成果的代际使用机会均等，我国在知识产权治理方面应进一步从顶层制度设计层面进一步完善不同年龄人群均等使用人工智能的代际平衡机制。一方面，加快推进人工智能领域知识产权保护立法进程，明确人工智能生成内容的确权标准，界定人工智能算法的可专利性边界，并加强对依托人工智能进行创新的青年权益的保障，形成清晰的法律责任预期。另一方面，构建兼顾安全与效率的人工智能数据开放共享机制，促进体育领域数据资源在合法与合规的基础上充分流通。例如，依托国家级体育数据平台，鼓励体育科研机构、体育行业协会和体育科技企业开放基础性数据，提升青年创新者获取和使用有效数据的可及性。同时，要加强反垄断监管，防范数据资源集中于某一个企业形成市场壁垒，确保广大青年创新具有平等竞争的制度基础。
4.2 增强体育教学的智能化韧性，重构新时代体育专业青年的认知路径
4.2.1 以生成式人工智能创新教学情境，促进人机协同提高教学效能
在生成式人工智能应用于中小学体育教学的背景下，中小学体育教师势必要改变传统的教学模式，逐步转变为依据教学实践需求和体验需求创设真实问题情境。首先，如果创设沉浸式与交互式的教学情境，中小学体育教师可以应用增强现实、虚拟现实等技术，使学生在仿真场景中体验体育比赛参与过程，从而促进学生更直观地了解运动项目。其次，如果构建任务驱动型学习模式，中小学体育教师可以引导学生基于人工智能深度分析与算法推荐，适配分层学习资源、靶向拓展任务，使学生完成个性化学习任务，提高其自学能力。最后，如果要促进教学反思和优化教学策略，中小学体育教师可以在教学评价与协作环节建立多个智能体协同机制，通过智能体模拟教师、学生等不同角色完成教学活动，生成多维度评估，辅助自身完成高效、客观的教学评价。上述生成式人工智能的运用，有助于中小学体育教师更全面地提高教学效能。
4.2.2 以产教融合为引擎，促进智能实验室与青年大学生协同创新
人工智能技术快速迭代，由此引发的现代教育技术变革使得我国高等教育相关专业育人模式也在随之发生着变化，某些专业的单一学科育人模式在逐渐转向学科开放、多学科协同教学的育人形态。当前，已有一部分高校开始探索依托实验室实现产教融合的路径。例如，清华大学、北京大学、上海交通大学等院校纷纷设立人工智能实验教学平台，并联合一些知名人工智能研发企业共建人工智能技术创新中心。这种校企合作不仅可以为青年大学生提供与企业真实研发流程对接的实践路径，也可以推动人工智能创新成果的双向转化。即高校提供人才资源与理论指导，人工智能企业提供数字技术创新场景，进而推动产教融合落地实施。特别需要指出的是，人工智能实验室协同推动创新不能局限于人工智能技术操作层面，而是要在创新产品设计时建立伦理审查前置机制与形成社会责任导向。例如，有的高校在实验室建设中建立了人工智能伦理审查制度，在创新产品设计初期就设置算法的公平性、合理性、安全性评估流程，形成对人工智能创新成果应用后果的基本预期，有助于增强青年大学生对人工智能使用边界与社会影响的敏感度。
4.2.3 从技术哲学角度重构我国高等体育教育课程体系
人工智能现已深度嵌入到我国产业结构与文化语境之中，成为重塑工具价值体系与促进社会进步的重要力量。我国高等体育教育体系在应对人工智能赋能教学技术变革时亟需从单一的运动技能传授转向体育价值本体的追溯与批判，系统性地引入以技术哲学为核心的跨学科知识体系，重构课程内容与育人逻辑。一方面，体育专业的青年大学生要从技术哲学角度建立理性思维框架，思考人工智能何以可能与体育相融合等根本性问题，形成人工智能使用预期的关联意识。另一方面，通过设置人工智能伦理学等课程，引导体育专业的青年大学生识别人工智能算法偏见等会产生误导的风险因素，并在人工智能技术应用实践中形成负责任的技术开发者的自觉。此外，我国高等体育教育课程体系的重构还应强化跨学科联动，突破学科边界，促进体育专业青年大学生不仅掌握人工智能技术使用方法，而且还形成社会责任感与人工智能伦理规范判断力，最终成长为能够与体育人工智能协同创新的主体力量。
4.3 构建政府、体育社会组织、青年多方面主体联动机制，协同营造体育人工智能创新环境
4.3.1 对体育人工智能创新孵化加强政策扶持，为青年创新营造更好的社会环境
当前，青年与人工智能协同创新的有效推进，需要形成多方面协同创新的社会环境，通过政府、体育社会组织与青年三方面力量的联动，形成协同创新体系，为建设中国式现代化体育持续注入动力。其中，我国政府应通过政策和制度建设营造良好的协同创新的社会环境。一方面，可以面向青年出台体育人工智能创新扶持政策，在专项资金、人才引进等方面提供支持，增强青年创新动力。另一方面，可以建设集办公空间、人工智能技术指导、投融资渠道于一体的体育人工智能创新孵化平台，提高青年创新从创意转变为成果的效率。同时，应促进区域间的青年创新主体协同联动，形成多层次、多元化的体育人工智能创新支持体系，并且要同步完善具有示范效应的创新机制。
4.3.2 政府要对人工智能加强监管，促进体育人工智能技术创新与伦理责任制衡
我国政府在体育人工智能治理方面发挥着主导作用，需要通过政策、法律和产业实践促进体育人工智能创新与伦理责任的平衡，确保体育人工智能始终朝着造福人类的方向发展。一方面，建立体育人工智能“沙盒监管”机制。我国政府可以联合企业建立体育人工智能“沙盒监管”机制，在促进体育人工智能技术创新的同时，从数据安全、算法公平性等方面进行审查，形成更加精细化的体育人工智能技术治理体系。例如，在体育领域建立人工智能“沙盒监管”机制，对人工智能裁判系统、人工智能训练辅助系统等软件进行测试和评估，确保其安全性和可靠性。另一方面，加强算法透明度和可解释性监管。我国政府对体育人工智能算法透明度和可解释性应加强监管，对体育人工智能系统开发者提出公开算法的基本原理和决策逻辑的要求，使其接受社会监督，防止算法偏见。例如，在体育领域，要求人工智能裁判系统提供算法解释，确保裁判决策的公正性和透明度。
4.3.3 促进体育社会组织参与体育人工智能治理，推动体育人工智能创新产品应用
体育社会组织在政府、企业和青年群体之间起着桥梁作用，可以通过建立智库、提供体育人工智能技术培训、开展体育人工智能伦理讨论等方式，促进体育人工智能技术创新产品与市场需求对接，促进体育人工智能技术创新产品应用。其一，推动体育人工智能研发企业与公益组织合作。例如，鼓励体育人工智能研发企业与体育社会组织合作开发社会服务型体育人工智能应用软件或小程序，使体育人工智能技术造福于社会，诸如应用人工智能技术开发辅助运动员康复的应用系统，再或者开发辅助医生诊疗运动员伤病的人工智能软件。其二，开展体育人工智能伦理宣传与教育活动。例如，体育社会组织可以通过举办体育人工智能伦理论坛、讲座、展览会等活动对体育人工智能伦理进行宣传，深化青年运动员对体育人工智能的认知，引导青年运动员理性看待体育人工智能，积极参与体育人工智能伦理治理。
4.4 加强数据基础设施建设，创设青年与体育人工智能协同创新的基础条件
4.4.1 构建国家级体育数据资源平台
在人工智能深度介入我国体育领域的背景下，亟需从国家层面统筹推进体育数据资源平台建设，实现体育教育、运动伤病治疗、竞技体育、全民健身等多领域的数据横向贯通与纵向整合。一方面，制定统一的数据分类、采集、标注及共享规范，推动建立跨部门、多系统的数据接口标准，解决数据不可用、不可比较、不可持续采集等关键问题，增强数据的互通性与提高数据重复使用效率。另一方面，构建数据动态更新机制，增强体育数据平台的实时性与前瞻性，为人工智能在体育领域的创新提供高质量的数据支撑，诸如应用于训练模型构建、体质健康监测、竞赛策略优化等关键场景的创新。同时，应促进体育数据平台与科研机构、高校、关联企业的深度联动，从源头破解人工智能在技术训练与算法开发中存在的数据断层与冗余干扰难题。
4.4.2 建设青年创新导向型人工智能数据赋能支持体系
在人工智能深度赋能体育发展的过程中，青年在算法设计、算力调用、数据获取等关键环节相较于企业或科研院所处于相对劣势，易陷入结构性创新困境，高校、科研院所与地方政府应共同构建以可用、可及、可转化为导向的促进青年创新的数据赋能支持体系。一是建设区域性体育数据“沙盒”实验环境，提供可控风险下的模型训练与系统测试空间，提升青年在真实情境中的算法验证能力。二是开放涵盖体育教学、运动训练、体质健康监测、体育赛事分析等多场景数据的标准化应用程序接口、资源包与工具链，降低青年获取高质量运动训练数据的门槛，扩大其技术实验半径。三是促进青年创新孵化平台与数据服务平台协同运行，打通从创意提出、数据验证、应用开发到成果转化的完整创新链，为青年创新的体育人工智能成果的应用与商业价值转化提供精准而高效的支撑，形成面向未来的可持续创新机制。
4.4.3 弥补体育领域多方面数字化转型的需求侧结构性不足
首先，我国体育人工智能基础设施建设呈现出显著的区域不均衡特征。例如，我国东部沿海城市与中心城市拥有更多的高性能计算机资源、智能训练设备以及具有5G网络接入能力，而我国中西部地区城市和我国各地乡村仍处于人工智能创新缺席状态，这就使得这些处于人工智能创新缺席状态地区的青年参与体育人工智能创新的机会不均等。因此，应推动以政府为主导的数字基础设施均衡化建设战略实施，加快我国中西部地区城市和我国各地乡村的智能体育设施与数据中心的建设，使人工智能创新缺席状态地区的青年应用人工智能创新的机会实现均等化。其次，建立覆盖全生命周期的数字技术素养代际共同提升机制。诸如通过掌握人工智能关键技术的青年志愿者下沉基层服务、建立人工智能技术辅导服务站、智慧健身进社区等措施，促进人工智能知识实现代际传授与认知融合，使人工智能数据服务红利惠及更多人。再其次，构建与人工智能技术迭代相适应的数据治理与伦理审查体系。一方面，推动算法可解释性立法，促进建立隐私数据分级保护制度、数据溯源与泄露责任追责机制，对通过人工智能创新的青年的技术行为边界加强制度约束。另一方面，应将人工智能伦理教育嵌置于人工智能教育体系中，通过在高校设置数据开发伦理模块课程、开设青年数字技术素养训练营等方式，引导青年形成应用人工智能创新的规范化、审慎化的实践路径。
5 结束语
本研究聚焦于青年与人工智能协同创新如何建设中国式现代化体育，深入探讨了其中的作用机制以及面临的现实挑战，并提出了关键驱动路径。未来的研究可进一步聚焦以下几个方面：一是深入探讨青年与人工智能协同创新在体育不同领域具体应用的实践效果；二是关注青年在应用人工智能创新背景下的心理健康与社会适应问题；三是持续关注人工智能技术更迭对其青年用户的体育价值观和中华传统文化认同的长期影响，探讨体育教学如何在人工智能技术快速迭代条件下培养青年的中华体育精神。
