摘要：为突破传统排球选材“经验驱动”的局限，提升科学性与效率，本文采用文献研究法与案例分析法，系统梳理人工智能（AI）赋能排球选材的核心技术体系，结合专项案例评估其应用效果，并辩证探讨技术优劣势。研究表明：AI通过“机器学习与深度学习-可穿戴设备-计算机视觉”的协同路径，在潜力预测（伤病风险准确率超77%）、技术评估（下旋发球选材准确率85%）中表现突出；其核心优势在于高效数据处理与客观量化评估，但受数据质量、技术成本及非量化指标缺失的限制，基层适配性仍需提升。本研究为排球后备人才选拔提供理论参考，助力“数据驱动”选材模式落地。