體育用品專刊 • 專題報導 5 制定更科學的戰術決策，例如在籃球領域， 可以比對過往比賽數據，分析對手的進攻模 式，提供最佳的防守布陣建議，使球隊能夠 更精確應對不同對手的進攻策略。 運動數據資料庫與AI技術的結合，不 僅讓運動訓練變得更加精準與個人化，也徹 底改變比賽策略與即時應變能力。未來隨著 AI、物聯網與雲端技術的進一步發展，運動 員與球隊將能夠利用更加精密的數據分析， 持續提升競技表現，並為運動科技帶來新的 突破。 參、AI與運動科技價值的創造 在各項快速發展的AI技術中，機器學習 （Machine Learning, ML）與深度學習（Deep Learning, DL）在運動科學領域的應用日益廣 泛，帶來前所未有的科技變革。AI能夠分析 運動員的生理與心理數據，進而精準預測運 動員的未來表現、潛在受傷風險，並透過姿 勢辨識技術提供即時的技術修正建議。AI透 過分析大量比賽數據，協助教練團隊制定更 加精確的戰術策略，使運動員能夠在競技場 上發揮最大潛能（林國欽，2022）。 蒐集並分析菁英選手的大量數據，不 僅優化選手的訓練與表現，也能將成果回饋 至民眾的健康與運動應用。透過智慧穿戴裝 置，監測心率、步頻等生理數據，再參考菁 英選手的訓練模式，調整民眾的運動強度與 頻率，降低運動傷害風險，提升運動效率。 虛擬實境（Virtual Reality, VR）技術能模擬 真實競賽環境，讓運動員在接近實際訓練條 件的情況下進行戰術模擬與演練，提升應變 能力和決策準確度。 全球運動數據應用範例的棒球係為一項 高度數據導向的運動，AI和運動數據資料庫 的應用發揮極為重要的作用。在棒球訓練與 比賽決策中，幫助投手優化投球動作、分析 打者的擊球模式，並透過數據分析提高整體 球隊的戰術執行效率；投手的投球動作涉及 釋放點、揮臂速度、旋轉角度等多種複雜變 數。傳統的投手訓練主要依靠教練的觀察與 經驗來提供建議，然而這種方式容易受到人 為因素影響，難以量化每一次投球的細節， 透過高速攝影機與AI影像分析技術，球隊可 以建立投手資料庫，記錄投手的每一次投球 數據，並提供即時回饋，協助投手精準地調 整投球動作，而打者的表現不僅取決於自身 技術，也與對投手的適應能力密切相關。AI 技術能夠透過數據資料庫分析打者的揮棒軌 跡、擊球點、揮棒速度等數據，提供更個人 化的訓練計畫，幫助打者提升擊球能力。在 比賽中，AI可以即時分析打者的表現，透過 AI預測其下一次揮棒的可能行為，幫助球隊 在比賽過程中進行戰術調整。
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