随着当今时代信息化技术的飞速发展,互联网、大数据、智能手环信息技术在体育领域的应用,提升了体育运动的智能化水平,并对体育运动成绩提升起着重要的促进作用。本文围绕人工智能在篮球运动领域的应用这一主题,运用文献研究、视频分析、比较研究和数理统计等研究方法,对人工智能在篮球大数据、篮球机器人和篮球教学训练的实施途径等方面进行探讨分析,为促进人工智能在篮球运动领域中的应用提供理论依据,也为人工智能在体育领域的更广泛的应用提供理论借鉴。本研究主要结果如下:(1)大数据在篮球运动领域的应用路径主要体现在:通过大数据分析双方球员的行为轨迹,制定相应的一对一策略,可以有效提高单个球员的攻防转换能力;通过分析同队不同球员之间在进攻或防守配合上的效率以及对方球队的技战术风格特点,在球队整体层面制定相应战术,找到最适合球队的战术及球员配置;通过分析单个球员在场上的数据,如:篮板,传球,持球单打等,找到该球员在场上的合适位置后,为其制定相应的训练计划;在易出现误判的区域使用自动感应技术,即人工智能“裁判”,提高了比赛的公平性和流畅性。从理论上表明,无论是球员的定位、球队的战术制定以及比赛的质量,在经过大数据的分析后都可以得到相应的提高。(2)篮球机器人方面大致分为两种,一种基于类似于专家系统的篮球机器人,其通过激光、视觉系统来构建人体的运动模型,由此机器人可以识别和排列人体的运动模式,评估运动损伤的风险。为了得到更加准确、立体的信息,训练中可以使用多训练目标机器人,即对多个指标同时进行检测反馈,及时修正球员的错误;另一种是辅助机器人,相比于一般的训练,通过辅助机器人可以主动地纠正技术动作,训练球员形成肌肉记忆,提高了球员的能力。分析结果表明,无论是通过构建人体模型还是设计一个主动性的辅助机器人,都能相应的规范球员的技术动作,侧面保护球员的身体,提高球员的能力。(3)在篮球教学训练中的实施途径主要包括三个方面:1)穿戴运动智能设备,可以记录下步幅、心率等身体状态,智能设备在日常生活训练中已经普及,相对而言比较初级,但是从侧面印证了其可行性。2)高清摄像头辅以智能分析系统。此种方法是以高清摄像头捕捉的信息为基础,再由智能分析系统将信息加工处理,得出深层的信息,如“球员A持球超过五秒传给B,B的命中率是多少。”在实际应用中,NBA已经与相关智能公司合作多年,我们能推断出这种方法是切实有效的。3)以球员整个赛季的数据为基础,构建起精确的生理指标模型的辅助训练系统。在对模型进行优化后可以找到有效与过度训练之间的界限,改进训练方法,应用了这套系统的勇士队,近几年不仅是战绩最好的球队,伤病率也是联盟最低,说明此种方法确实降低了球员的受伤率。