體育用品專刊 • 專題報導 7 4. 未來挑戰與發展 • 運動的不確定性：運動過程中充滿生理變異和複雜變化，AI系統需要針對其不確定性進 行更細緻的分析與優化。 • 跨領域合作：教練與工程師之間的協作將變得更加重要。未來需建立更緊密的協作框 架，才能共同推動AI在運動科學中的應用。 • 科學驗證不足：目前AI技術的應用多處於探索階段，缺乏系統性的實證研究。未來需進 一步驗證其技術的可靠性與有效性，以在實際的運動場景中應用。 AI在運動科學中的應用，正以前所未有的速度改變運動員的訓練與競技方式，然而，技術 的進步也伴隨著倫理與挑戰的考驗。運動領域的相關研究者或分析師在擁抱AI的同時，需謹慎處 理數據隱私問題、確保透明度並強調人類專業的重要性。未來，隨著跨領域合作進一步深化AI技 術，使其在運動科學中扮演更加重要的角色，為運動員帶來更高層次的表現突破與健康保障。 參考文獻: Mateus, N., Abade, E., Coutinho, D., Gómez, M. Á., Peñas, C. L., & Sampaio, J. (2024). Empowering the sports scientist with artificial intelligence in training, performance, and health management. Sensors, 25(1), 139.
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