體育用品專刊 • 專題報導 15 運動用品的設計與創新 AI技術，特別是生成式設計，正在為運動 用品的設計與創新帶來革命性的變化。傳統的 設計流程往往依賴於設計師的經驗和直覺，耗 時長且成本高昂。而生成式設計則透過演算法 和數據分析，讓設計師能夠在短時間內探索更 多的設計可能性，並根據預設的目標和限制條 件，如材料屬性、重量、強度等，自動生成最 佳化的設計方案。 例如，全球知名運動品牌Nike在2018年推 出的 Zoom Vaporfly Elite 跑鞋，便是利用生成式 設計開發的成果。這款跑鞋的中底採用了特殊 材料和結構，能夠提供更高的能量回饋，幫助 運動員提升跑步效率。在2018年柏林馬拉松比賽 中，Eliud Kipchoge 穿著這款跑鞋，以2小時01分 39秒的成績打破了世界紀錄[2]。Nike更在2023 年特別於官網中慶祝Kipchoge過去20年間打破 的多項紀錄，彰顯其在馬拉松界的卓越成就 [2]， 充分證明了生成式設計在提升運動表現方面的 潛力。 Adidas也積極擁抱生成式設計，與科技公 司Carbon合作開發的 Futurecraft 4D 跑鞋，便是 利用這項技術實現了中底結構的客製化和輕量 化[3]。透過3D列印技術，Futurecraft 4D 跑鞋的 中底可以根據每個運動員的足部特徵和運動習 慣進行調整，提供更貼合、更舒適的穿著 體驗。 根據麥肯錫的一份報告，生成式設計可 以將產品開發時間縮短50%，並縮減20%成 本[4]。這意味著企業能夠更快地將新產品推 向市場，抓住消費者需求的變化。市場預估 至2030年，生成式設計市場價值達9.2億美元 [5]，顯示出這項技術在未來設計領域的廣闊 前景。 除了提升設計效率和產品性能，生成式 設計還能夠激發設計師的創造力，帶來更多 創新性的產品。透過AI技術，設計師可以突 破傳統思維的限制，探索更多前所未有的設 計可能性，為運動用品市場注入新的活力。 運動表現的提升 AI技術的應用，讓運動表現的優化變 得更加科學和個性化。透過數據驅動的訓練 和分析，運動員可以更有效地提升自己的能 力，達到更高的運動水平。透過穿戴式設備 和感測器，為運動表現的提升提供強而有力 的支援。這些設備能夠實時收集運動員的生 理數據和運動數據，如心率、步頻、姿勢、 速度等。AI則可以對這些數據進行分析，提 供即時的反饋和建議，幫助運動員和教練更
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