模型发现候选，不代表医学结论。
ZHONGOU SPORTS · EVIDENCE FIRST
中欧体育安全与体育安全AI技术
中欧体育安全把比赛视频、可穿戴传感器、训练记录、场地和设备信息组织为候选事件与风险背景。中欧体育AI负责检测和检索，中欧体育风险负责解释因素，但最终结论仍由教练、安全人员、运动科学人员、设备管理员或医疗专业人员确认。
01 / SEVEN-LAYER ARCHITECTURE
体育安全不是一张红灯绿灯表
Video × Wearable × Training × Surface × Equipment
↓五类来源各自记录事件、运动学、暴露、环境与设备状态。
Event Detection
↓定位身体接触、倒地、波形触发和异常状态。
Risk Context
↓补充近期负荷、恢复、场地区域和设备质量。
Evidence
↓保留时间戳、原始片段、数据来源与不确定性。
Professional Review
由有权限且了解现场的人作出行动决定。
02 / NON-NEGOTIABLE BOUNDARIES
七条不能省略的专业边界
因素组合只支持进一步检查。
传感器测运动学，不测临床状态。
训练需要结合恢复与计划。
触发后必须看证据和上下文。
先排查连接、佩戴与校准。
空间差异只是安全背景之一。
03 / WHAT AI CAN SEE
什么值得更早看到，什么仍然不知道
| 可以看到 | 接触候选、波形触发、负荷变化、场地偏离、设备异常 |
|---|---|
| 仍需确认 | 事件对象、数据质量、实际情境、是否需要处置 |
| 不能自动推出 | 伤病诊断、因果关系、参赛决定、治疗方案 |
AI发现“高风险事件”以后，为什么一套真正专业的体育安全系统还必须把视频、传感器和时间线重新拼回去？
安全事件通常不是一个数字，而是一组在同一时间、同一运动员和同一场景下发生的证据：视频接触、头部加速度、训练暴露、场地区域、设备状态与人工记录。任何单一来源都可能缺失或误报。
报警只是证据链的起点
一个高风险事件可能同时包含视频接触、HAE、近期负荷、场地区域和设备状态。各来源都可能缺失，所以系统不能用一个总分掩盖证据冲突。
事件页必须可追溯
界面应展示触发规则、原始片段、波形、时间误差、身份关联、数据质量、人工备注和复核状态。使用者要能看出哪些是模型判断，哪些是测量，哪些是人工确认。
人负责最后的语义
场地硬度偏离与头部事件同时出现，不代表前者导致后者；设备异常与波形尖峰同时出现，也可能说明数据不可信。系统负责把材料拼回时间线，专业人员负责解释与行动。