2月12日，中国选手高亭宇凭借以34秒32的成绩赢得北京冬奥会速度滑冰男子500米比赛金牌，并刷新该项目奥运纪录，为中国体育代表团在北京冬奥会上夺得第4枚金牌。

在“冰丝带”上滑出刷新奥运纪录的成绩，高亭宇为世界展示中国“冰上田径”实力的同时也将速度滑冰的魅力充分展现出来。

速度滑冰简称速滑，是滑冰运动中历史最为悠久的项目。运动员脚着冰鞋在冰面上滑行，借助冰刀的刀刃切入冰面形成稳固的支撑点，通过两腿轮流蹬冰、收腿、下刀，滑进动作以及全身协调配合向前快速滑行。

而在这项运动中，弯道滑行技术是在比赛中制胜的关键环节之一，如何利用科学技术对其进行专项技术训练成为了摆在国家速度滑冰队面前的重要挑战。

为了帮助中国队更加精准地找到不足，开展有针对性的训练，2020年1月，北理工科研团队研发的“人体高速弹射装置”正式用于国家速度滑冰队训练，而这套装置彻底改变了中国速滑弯道技术训练的模式，突破了专项技术训练效率上的瓶颈。

在北京理工大学的官方微信平台中将上述技术称之为“冰上大炮”，只需几秒钟的时间，一名速度滑冰运动员就可从静止状态达到指定速度，高效的加速过程帮助运动员在训练中减少体力消耗，提高训练效率。而在过去的训练中，弯道滑行技术需要运动员自己加速至60公里每小时以上的高速，存在体力消耗大、多次训练入弯速度一致性差的难题。

记者从北理工大学官方平台了解到，该技术出自北理工宇航学院郝继光团队，该团队此前研究的弹射技术主要用于航天发射。而经过空载测试、配重测试以及人体测试等上百次的测试，首台“人体高速弹射装置”在2019年4月研制成功，并在投入使用后帮助国家队每天开展有效训练4至6次，仅2021年，速度滑冰男子国家队获世界杯冠军达到3人次。

除了“人体高速弹射装置”外，此前北理工科研团队还针对国家雪车队国家钢架雪车队的技术需求和项目特点，提供的技术支持，比如基于三维动作捕捉、自动姿态识别和超宽带等技术，实现了出发段及弯道段雪车雪橇的运动分析、出发段运动员的姿态运动学和人体动力学分析；基于视频整合及深度学习技术，应用监控视频进行了运动员全程滑行的运动学参数分析。

钢架雪车项目在国外有超过100年的发展历史，中国6年多前才组建国家队。而在2月11日晚，北京冬奥会男子钢架雪车决赛中，中国选手闫文港获得铜牌，这是中国选手在冬奥会历史上获得的首枚雪车雪橇项目奖牌，另一位中国选手殷正刷新了赛道出发纪录，在比赛中排名第五。

此外，多项辅助训练技术也被运用到了冬奥会的各项滑雪项目上。

以风洞辅助训练为例，在国际上这项技术通常被用于改进技术动作和运动装备，但在我国此前在该技术上的积累并不多。

但来自北京交通大学，土木建筑工程学院教授李波经过不断地摸索，带领团队研发了我国第一套冰雪项目风洞辅助训练系统，并被国家体育总局授予“中国冰雪科学家”称号。在该系统中，能够将风速、风阻力、姿态、重心位置、测试指令通过投影仪实时反馈给测试运动员，通过定量化的数据，进行运动姿态、队列优化。

在中国跳台滑雪中，位于辽宁省沈阳市的中国航空工业空气动力研究院所研发的一座综合性体育风洞、一座垂直风洞和两座直流风洞也为运动员的训练成绩作出了贡献。在此前，该风洞主要是用于航空航天的研究实验。

除了国内科研力量外，国际公司也在参与到中国冬奥会运动员的日常训练中。

2月13日，英特尔方面对记者表示，3DAT（三维运动员追踪）技术也被用到了中国速度滑冰队训练中。该技术主要从标准视频源中提取运动员的骨骼、肌肉形状及运动轨迹，重建运动员二维及三维骨骼的运动姿态及轨迹模型，并生成生物力学数据，建立模型的同时输出运动表现分析，从而帮助运动员释放运动潜力，提升竞技表现。

“在分析动作和运动轨迹基础上，这一系统还可以在若干秒计算中实时处理、校验、统计和分析复杂而庞大的训练数据信息，生成骨骼分析报告和图表，为教练员指导提供详细概述，制定更科学的训练计划。”英特尔相关负责人说。

可以看到，从全球竞技体育的发展趋势来看，科技力在其中的作用越来越突出。虽然奥运赛场的主角是运动员，但为奥林匹克奋斗精神为之奋斗的还有全球的科技工作者。从备战北京2022年冬奥会工作正式启动以来，来自于高校、研发机构以及国内外高科技企业的技术已覆盖了北京冬奥会运动员的训练全周期，运动员的身体潜能和竞技能力也因科技被最大化激发。