SPORTS IMAPCT 體育用品專刊第102期 2025.11 中華民國72年12月創刊 發行人: 陳穗榮 主 編: 溫麗雪 編 輯: 楊梅鳳 陳汝卿 張鳳嫚 李悅嫥 鄧若憲 發行單位: 臺灣體育用品工業同業公會 104030台北市中山區德惠街22號8樓 電話: 02-2594-1864 傳真: 02-2591-9396 www.sports.org.tw 歐樺設計印刷品有限公司/和盈彩印事業股份有限公司 111057台北市士林區福港街112號 電話: 02-5578-4244 專題報導 市場動態 資訊動脈 活動櫥窗 趨勢指南 運動數據平臺：推動運動科技發展的關鍵基石 人工智慧導入運動與健康之創新應用 沙烏地連鎖加盟市場迅速崛起 掌握中東非洲300億美元市場的一半 運動科技產業發展現況及趨勢 走出實驗室的運動科學儀器 只用手機也能做跑步分析？AIot智慧步態分析 臺灣體育用品工業同業公會榮獲「全國職業團體優等」表揚 活動花絮 展覽計畫 2025年1月至9月 我國體育用品產業出口至全球情勢比較 我國體育用品產業出口至全球依洲別/國家/號列排名 我國體育用品產業進口至全球情勢比較 我國體育用品產業進口依全球依洲別/國家/號列排名 Contents 04 09 16 18 21 26 29 30 32 34 35 42 43 廣告價目表 封 底﹙全頁彩色﹚NT$20,000 封面裡﹙全頁彩色﹚NT$15,000 封底裡﹙全頁彩色﹚NT$10,000 內 頁﹙全頁單色﹚NT$ 5,000 請洽詢會務組 分機18 楊組長
4 SPORTS IMPACT -專題報導- 運動數據平臺： 推動運動科技發展的關鍵基石 資料來源 / 國民體育季刊 第222期 文 / 謝漢川、范姜昱翔 壹、前言 隨著人工智慧（artificial intelligence, AI）與運動科學的深度融合，運動數據資料庫已成 為運動訓練、比賽策略、運動醫學等領域的核心技術。如同引擎仰賴燃料，AI需充足且多 元的高品質數據才能學習、優化並提供精準預測。從個別運動員的生理數據監測，到團隊 戰術分析，完整且高效的數據資料庫不僅能夠提升訓練的科學性，也進一步推動運動科技產 業的發展（Ba konu & Soykan, 2024）。本文將探傳統運動訓練與現代科技的融合、AI與運 動科技價值的創造、AI與運動數據資料庫的重要性、新型態運動數據的技術整合與應用開 發，並提出結語：運動數據資料庫是AI運動科技的核心，結合AI、大數據、雲端技術與競 技運動科學，將運動專業擴展至大眾健康應用，發揮最大價值。 貳、傳統運動訓練與現代科技的融合 過去運動訓練主要依賴教練的經驗與直覺提供指導，這種方式的主觀性較強，且缺乏 量化數據支持，導致訓練方式的最佳化空間有限，運動員的生理狀況、體能消耗等細節難 以被即時掌握，增加了訓練風險。AI結合歷史數據與即時回饋，依據運動員身體與表現提 供個人化訓練計畫，並長期追蹤優化。穿戴裝置與感測器提供即時回饋，確保訓練適宜並 降低受傷風險。整合的運動資料庫已成為訓練與現代比賽策略分析的核心。（Viktoriia et al.,2024 ）。職業運動隊伍已開始利用AI進行戰術模擬與預測分析，透過資料庫累積的比賽數據來
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。
6 SPORTS IMPACT -專題報導- 肆、AI 與運動數據資料庫的重要性 在現代運動科技的發展過程中，運動數據資料庫已成為提升競技表現與優化戰術策略的重要 工具。透過歷史數據的分析，數據分析師利用數據找出運動員表現的規律，為教練提供科學依據 調整訓練策略。數據分析師快速處理大量資料，並整合運動科學資料與領域知識，進一步優化訓 練計畫。教練根據數據分析師的分析結果，結合自身專業知識，指導運動員進行針對性訓練，同 時追蹤其進步情況。長期累積的數據不僅能評估運動員的成長，也為運動科學領域提供深入研究 基礎。 運動數據資料庫的應用範圍涵蓋個人訓練、團隊戰術分析、傷害預測與恢復計畫等，例如在 棒球、足球與籃球等運動中，教練與數據分析師可以透過AI處理大量比賽數據，找出最佳的戰術 決策，讓球隊在比賽中獲得競爭優勢。AI透過分析運動員的體能與技術數據，能提供個人化訓練 建議，幫助運動員針對弱點進行強化。然而隨著運動數據資料庫的普及，數據隱私與管理挑戰也 逐漸浮現，成為運動科技發展必須面對的重要課題。運動數據資料庫包含運動員的生理指標（如 圖1／AI與數據驅動的運動訓練生態（圖片提供：作者自行整理）
體育用品專刊 • 專題報導 7 心率、肌肉疲勞度）、個人訓練數據與比賽數 據，這些資訊若未經適當保護，可能會被不當 利用，進而影響運動員的職業發展。 當這些數據被未授權的第三方獲取後， 可能會被用於不當的商業行為，例如透過運動 員的數據進行預測賭博或操縱比賽結果，如何 確保運動員個人數據的安全性，成為當前運動 科技發展中的一大挑戰。為解決運動員數據隱 私問題，全球各國已開始制定相關的數據保護 法規，要求企業與組織在蒐集個人數據時，必 須獲得當事人的明確同意，並確保數據擁有者 有權存取、更正與刪除其個人數據。在運動領 域，這意味著球隊、運動科技公司與分析機構 必須建立完善的數據管理機制，以確保符合法 規要求（Jessop & Baker, 2019）。 伍、新型態運動數據的技術整合與應用 開發 在現代運動科技的發展中，雲端運算與邊 緣運算的技術結合，正在重塑運動數據的應用 方式。雲端運算擁有強大的計算與長期儲存能 力，能夠整合來自全球各地的運動數據，並進 行深度分析；而邊緣運算則能在設備端即時處 理數據，降低延遲並提升即時性，使運動員與 教練能夠獲得更快速的決策支持（Zoualfaghari et al., 2020）。在棒球訓練過程，AI技術已被廣 泛應用於姿勢辨識與運動數據分析。在球場與 牛棚內安裝高速攝影機與感測器，可以即時 追蹤球員的投球與揮棒動作。透過邊緣運算 技術，這些影像與數據可立即被處理，分析 球員的揮棒速度、揮棒角度、投球釋放點與 球路軌跡。這不僅能協助球員即時修正技 術，也讓教練能夠在訓練過程中提供精準 建議。 這些即時數據在經過邊緣運算處理後， 會進一步傳輸至雲端資料庫，進行更深層的 分析。例如AI可透過歷史數據與比賽數據比 對，找出球員表現的趨勢，預測未來表現， 並為球隊提供最優化的訓練與戰術策略，這 樣的技術不僅能幫助運動員持續進步，也能 讓球隊在比賽中獲得更高的競爭優勢。隨著 AI、物聯網（IoT）與大數據分析的發展，雲 端與邊緣運算技術的應用將持續深化，為 運動科技帶來更多創新機會，使運動員與 球隊能夠透過更科學化的方式提升表現與 戰術決策。 陸、結語：運動數據資料庫是AI運動 科技的核心 隨著運動科技的發展，運動數據資料 庫已成為提升運動表現與戰術決策的關鍵基 石，透過AI和大數據分析，運動員能夠獲得 更精準的個人訓練計畫，而球隊則能根據比 賽數據制定更有效的戰術。無論是在棒球、
8 SPORTS IMPACT -專題報導- 籃球、足球還是田徑等領域，數據分析的應用已經深刻改變傳統的訓練與比賽方式，使運動訓練變 得更加科學化與個人化，這不僅提升了專業運動員的競技水平，其相關知識和方法亦能普及至大 眾，引導更科學的健身方式，促進全民健康意識的提升。隨著運動數據的應用範圍不斷擴大，數據 隱私與管理挑戰也成為運動科技發展的重要課題，運動員的生理與訓練數據屬於敏感資訊，若未經 適當保護，可能導致隱私洩露或數據被不當利用，未來的運動數據管理需要更完善的數據保護機 制，確保運動員對個人數據擁有控制權，並符合法規的要求。 大眾往往對AI抱持過度的想像，誤認為其無所不能。事實上一旦數據不足或存在偏差，AI的 判斷便可能產生偏差甚至失誤。我們應以理性的態度看待AI在運動科技中的應用，認識到它雖然 強大，但並非萬能，始終需要人類智慧的引導與監督，才能發揮其真正的潛力。 隨著AI、大數據與雲端運算技術的進步，運動數據資料庫將更加完善，進一步推動運動科學 向智慧化、精準化發展，透過這些技術的持續創新，運動員與團隊將能夠持續突破競技極限，不斷 刷新運動表現，為全球體育界帶來更高層次的競爭力與發展機會。 作者 謝漢川為國家運動科學中心運動數據平臺發展計畫北部辦公室主任、 范姜昱翔為國家運動科學中心運動科技與資訊開發處助理研究員 圖2 雲端與邊緣運算架構 （圖片提供：作者自行整理）
體育用品專刊 • 專題報導 9 人工智慧導入運動與健康 之創新應用 資料來源 / 國民體育季刊 第222期 文 / 馬上鈞、馬上閔 壹、前言 人工智慧（artificial intelligence, AI）正深刻影響運動與健康領域，透過巨量數據提 升運動表現與健康管理，並轉化為個人化健康建議，改善運動習慣與健康水準（Chiam et al.,2024）。本篇文章將探討數據來源與用途、AI在健康促進的應用，並分析發展挑 戰與解決方案。 貳、運動與健康領域的巨量數據來源與用途 隨著智慧裝置與AI技術的普及，運動與健康領域產生大量可被分析與應用的數 據。以下歸納其主要來源與用途: 一、數據來源 運動與健康領域的數據主要來源： （一）穿戴式裝置 如智慧手環、智慧鞋、智慧眼鏡等，集成了各種感測器，包括加速計、陀螺 儀、心率監測器等，能夠實時監測使用者的運動狀況，追蹤步數、心率、運動強 度等指標，並進行個別化的健康管理（Xu & Baghaei, 2025）。目前多數穿戴裝置 已結合 AI 模組，預測身體反應，提供自動化的運動建議與回饋，代表性產品包含 Apple Watch 及 Garmin 智慧手錶。
10 SPORTS IMPACT -專題報導- （二）智慧健身器材 許多健身器材內建數據蒐集功能，可 以追蹤使用者的運動負荷、消耗的卡路里、 運動時長等，幫助使用者瞭解自己的運動效 果，並根據實時數據調整訓練計畫（張耕 瑜，2022；楊奕琦，2025）。 （三）健康追蹤工具 除穿戴式裝置外，外接式裝置及設 備如心律帶、血氧機、智慧體脂機（如 Withings、OMRON）等，可用於長時間追蹤 生理數據（心律、血壓、睡眠品質等），提 供運動表現監控與健康風險預警。 （四）智慧型手機與健康應用程式 智慧型手機作為人們日常生活的重要工 具，內建的感測器如全球定位系統（Global Positioning System,GPS）、加速計、心率監 測器能夠記錄日常運動數據，結合各種健康 應用程式進行更全面的分析，並提供定制化 的健康建議。 （五）醫療與生理監測設備 專業運動員和高風險群體可能會使用更 為精密的醫療設備來監測生理狀況，如心電 圖、血氧濃度測量儀等，這些數據對於運動 員的傷病預防至關重要。臺灣如MiiS（精準 醫學）；國外如Biobeat等，也開發具監測生 命功能的腕帶式智慧型手錶。 數據來源 內容 主要用途 代表性品牌 穿戴式裝置 智慧手環、智慧鞋、智 慧眼鏡、內建感測器( 心率、加速計) 監測運動狀況，提供個 性化健康數據 Apple、Garmin、Fitbit、Polar 智慧健身器材 內建數據蒐集功能(智 慧飛輪、跑步機、健 身鏡) 記錄運動負荷、卡路里 消耗、優化訓練計畫 Peloton、Mirror、Lululemon、 ASUS、Tonal 健康追蹤工具 心律帶、血壓計、睡眠 監測器、智慧體重計 分析健康變化趨勢，支 援運動表現分析、疾病 預警與個人健康管理 Withings、OMRON、 Polar、Garmin 智慧型手機與 健康應用程式 GPS、加速計、心率監 測器、健康APP 記錄日常運動數據，提 供健康建議 Samsung Health、Apple Health、Garmin Connect、 Strava、Google Fit 醫療與生理監測設備 心電圖、血氧濃度測 量儀 運動傷病預防，專業健 康監測 MiiS、Biobeat 表1 運動與健康數據來源與用途 資料來源：作者自行整理
體育用品專刊 • 專題報導 11 二、數據用途 這些數據經過處理和分析後之用途： （一）運動表現提升 數據分析能夠提供運動員更為精確的 運動效果評估，幫助教練和運動員調整訓 練計畫，透過分析步頻、步幅、心率等數 據，瞭解運動員的表現並進行優化。 （二）傷病預測與預防 利用運動過程中的生理數據，AI系統 能夠預測運動員的傷病風險，藉由分析運 動員的心率變化、步伐等數據，及早發現 疲勞或過度訓練跡象，從而減少運動傷害 的發生。 （三）健康監控 對一般民眾來說，這些數據能夠實現 個性化的健康管理，提醒使用者關注自己 的健康。無論是步數、運動強度，還是心 率、睡眠等指標，都能幫助使用者瞭解自 己的身體狀況並進行必要的調整。 （四）運動負荷與恢復監控 運動負荷和疲勞監控是運動科學中 的重要應用。透過長期監測運動員的數 據，教練可以瞭解其身體恢復情況，並調 整訓練強度，避免過度訓練帶來的傷害風險 （Mateus et al., 2025）。 參、AI在運動與健康領域的創新 應用 AI技術廣泛應用於運動與健康領域，涵 蓋四大面向，展現實務價值與潛力： 一、運動表現分析及預測 透過電腦視覺與深度學習分析比賽 表現，如 FIFA 2022 半自動越位技術（Semiautomated offside technology, SAOT）（FIFA, 2022）、NBA Second Spectrum （NBA, 2016 ）與SkillCorner，提供技術與戰術分析；此 外，機器學習可根據歷史數據預測運動員表 現，優化訓練計畫（林秀英，2023）。 二、運動傷害預測與防範 透過數據分析運動模式與恢復狀況，提 前識別高風險行為，提醒調整訓練。三軍總 醫院運動醫學中心運用AI進行傷害預防、診 斷與復健（陳稚華，2024）；OpenPose人體姿 態辨識技術即時分析姿勢，降低風險（Xu & Baghaei, 2025）；Zone 7 透過感測器與演算法 預測運動員7天內受傷風險（Buchanan et al., 2022），並應用於英國利物浦足球俱樂部（ 壽邇琪，2023）。
12 SPORTS IMPACT -專題報導- 三、個別化健康管理與行為介入 根據個人數據制定運動計畫並提供即時反饋，如穿戴式裝置監測步數、心率，優化訓練 （林秀英，2023）；電腦視覺技術分析姿勢，降低受傷風險（相子元，2024）。相關案例如 夏姿運動為銀髮族提供個人化運動建議，確保適當負荷（楊奕琦，2025）。 亦可透過推播通知與數位激勵促進運動參與，如Health 365健康照護平台利用AI行為介入 模型提升運動習慣（Chiam et al., 2024）；資策會數位轉型研究院輔導Walkii 打造企業起步走 公益平臺，結合AI數據分析與步行、血壓監測，提供個人化運動建議，吸引20家以上企業響 應並持續優化（楊奕琦，2024）。 1.運動表現分析及預測 ‧AI透過電腦視覺與深度學習分析比賽表現 ‧提供技術與戰術分析，優化比賽策略 ‧利用機器學習根據歷史數據預測運動員表現與 傷害風險 ‧提供個人化訓練計畫，提升運動表現 2.運動傷害預測與防範 ‧分析運動模式與恢復狀況，提前識別高風險 行為 ‧提供即時姿勢分析，降低運動傷害風險 ‧運用感測器與演算法預測短期內的受傷風險 ‧協助運動員調整訓練，預防過度使用傷害 3.個別化健康管理與行為介入 ‧根據個人數據制定運動計畫並提供即時反饋 ‧穿戴裝置監測步數、心率等生理數據，優化運 動建議 ‧電腦視覺技術分析運動姿勢，降低受傷風險 ‧AI透過推播通知與數位激勵促進運動參與 ‧企業與健康平臺運用AI數據分析，提供個人化 健康建議 4.資料驅動的健康管理 ‧AI透過穿戴裝置與雲端數據進行健康監測與警 示 ‧長期分析個人健康數據，識別潛在健康風險 ‧提供個人化健康建議，提升健康管理精準度 圖1 AI 促進運動與健康（資料來源：作者自行整理）
體育用品專刊 • 專題報導 13 四、資料驅動的健康管理 透過穿戴式裝置與雲端數據進行健康監測與警示，如UBIWEAR系統運用大數據精準監測健康 狀況（Bampakis et al., 2022）；AI長期分析歷史健康數據，識別疾病跡象並提供個別化建議。 肆、人工智慧的挑戰與倫理考量 一、數據隱私與安全 穿戴式設備與健康監測工具蒐集的生理與運動數據，若未妥善保護，恐導致隱私洩露與網 絡攻擊（Xu & Baghaei, 2025）。應採用加密技術，並遵循如 Health Insurance Portability and Accountability Act 和 General Data Protection Regulation 等國際資料保護法規，確保數據安全。 表2 人工智慧運用於運動與健康之挑戰與解決方案 挑戰類別 問題描述 可能解決方案 數據隱私與安全 蒐集之健康數據若未妥善保 護，恐導致隱私洩露與網攻。 落實數據法規 （HIPAA、GDPR）、加強加密 與區塊鏈技術，降低風險。 數據準確性與可靠性 穿戴式設備受環境與個人體型 影響，可能導致數據偏差，影 響分析。 定期校準設備，採用多模態數 據融合（光學感測、語音、影 像），提升準確度。 過度依賴技術，忽略個性化需求 演算法忽略情感與生活習慣， 影響適用性。 結合AI與專業評估，個人化運 動計畫，提供自調選項。 技術成本與普及性 AI與穿戴式設備價格高，低收 入群體難負擔，影響普及。 透過技術創新降低設備生產成 本、推動健康科技補助，縮小 健康數位落差。 過度依賴數據，忽略心理與社交 因素 難以量化心理與社交因素影響 之行為改變。 設計融入心理學與社會學，提 供群體支持機制，結合健康與 運動樂趣。 資料來源：作者自行整理
14 SPORTS IMPACT -專題報導- 二、數據準確性與可靠性 健康監測設備易受環境與個人體型影響導致 數據偏差，應定期校準設備，並運用多模態 感測技術（如 Apple Watch 與Fitbit光學心率感 測器），提升AI分析準確性。 三、依賴技術過度，忽略個性化需求 AI建議基於數據推算，可能忽視個人生活習 慣與情感因素，特別是老年人或非專業運動 者。應結合專業人士建議，確保健康管理滿 足不同族群需求。 四、技術成本與普及性 AI與穿戴式設備成本偏高，可能影響弱勢族 群使用，加劇健康不平等。應推動技術創新 降低成本，並透過政府補助促進普及。 五、過度依賴數據，忽略心理與社交因素 運動涉及心理與社交，AI難以捕捉非量化影 響，如社交孤立或情感壓力。應在其開發中 融入心理學與社會學，打造更全面的健康支 援系統。 伍、結語 人工智慧正推動運動與健康發展，透過數據 分析與機器學習提升表現、降低傷害風險並促進健 康，同時應縮小數位落差，提升技術可 及性。隨著AI進步，個人化運動計畫、 傷害預測與互動式健康工具將更智慧 化，並結合虛擬實境（Virtual Reality, VR） 、擴增實境（Augmented Reality, AR）提 升運動體驗。政府與產業應推動標準化 與法規制定，確保技術安全與普及，促 進健康社會發展。 作者馬上鈞為國立成功大學體育健康與 休閒研究所教授、馬上閔為國立屏東科 技大學休閒運動健康系教授 參考文獻 • 林秀英（2023，2月3日）。人工智 慧如何聰明重塑運動新世界？工研 院產業學習網。https://college.itri.org. tw/Info/InfoData/796c39c8-034a-42458afc-15608e64d138 • 相子元（2024，11月20日）。當AI遇 見運動。運動科學網。https://www. sportscience.com.tw/article/detail/%E7 %95%B6AI%E9%81%87%E8%A6%8 B%E9%81%8B%E5%8B%95 • 陳稚華（2024，12月18日）。智慧 醫療新里程》三總「運動醫學中 心」啟用AI打造精準復健革命。信 傳媒。https://www.cmmedia.com.tw/ home/articles/51294?utm_source=YH
體育用品專刊 • 專題報導 15 • 張耕瑜（2022）。數位科技場館的興起、挑戰及未來發展－各界討論會。臺灣運動管理評 論，1，2-11。 • 楊奕琦（2024，4月19日）。企業起步走：運動數據結合AI推動職場健康促進。FIND。 https://www.find.org.tw/indus_trend/browse/8797b330e-8bafc3a59ddcfd83247f7de • 楊奕琦（2025，1月3日）。數據驅動健身革命：健身房智慧健身系統引領健康管理新潮 流。FIND資策會數位轉型研究院。 https://www.find.org.tw/indus_trend/browse/03389f95583460f00b3498b-0693d6c78 • 壽邇琪（2023，6月30日）。當運動碰到科技，兩者結合帶動運動產業轉型（中）—國際運動 科技新創應用服務。FIND資策會數位轉型研究院。 https://www.find.org.tw/indus_trend/browse/bc6a75a0e9e1b907ad7910aa821aa347 • Bampakis, A., Yfantidou, S., & Vakali, A. (2022). UBIWEAR:An end-to-end, data-driven framework for intelligent physical activity prediction to empowermHealth interventions. In 2022 IEEE International Conference on E-health Networking, Application & Services (HealthCom) (pp. 56-62). IEEE. https://doi.org/10.1109/HealthCom54947.2022.9982730 • Buchanan, R., Eliakim, R., & Eliakim, E. (2022). Injury risk forecasting with Zone7 AI. https://zone7.ai/case-studies/validation-study/validation-study-injury-risk-forecasting-with-zone7-ai/ • Chiam, J., Lim, A., Nott, C., Mark, N., Teredesai, A., & Shinde, S. (2024). Co-Pilot for health: Personalized algorithmic AI nudging to improve health outcomes. arXiv preprint arXiv:2401.10816. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.10816 • FIFA (2022, July 1). Semi-automated offside technology to be used at FIFAWorld Cup 2022™. https://inside.fifa.com/technical/media-releases/semi-automatedoffside-technology-to-be-used-at-fifaworld-cup-2022-tm • Mateus, N., Abade, E., Coutinho, D., Gómez, M. A., Peñas, C., & Sampaio, J. (2025). Empowering the sports scientist with artificial intelligence in training, performance, and health management. Sensors, 25 (3), 1234-1250.https://doi.org/10.3390/s25010139 • NBA (2016, September 22). NBA announces multiyear partnership with sportradar and second spectrum. https://pr.nba.com/nba-announces-multiyear-partnership-sportradar-second-spectrum/ • Xu, T., & Baghaei, S. (2025). Reshaping the future of sports with artificial intelligence: Challenges and opportunities in performance enhancement, fan engagement, and strategic decision-making. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 142, 109912. https://doi.org/10.1016/j. engappai.2024.109912
16 SPORTS IMPACT 市場動態 沙烏地連鎖加盟市場迅速崛起 掌握中東非洲300億美元市場的一半 資料來源 / 台灣經貿網 https://info.taiwantrade.com 撰稿人 / 利雅德台灣貿易中心 樓子瑭 連鎖加盟正成為推動沙烏地阿拉伯經濟發展的重要力量，帶動就業、增加政府收入，並在年輕 化社會中推動文化轉型。 根據利雅德 Al-Yamamah 大學經濟學副教授 Yaseen Ghulam 表示，自2019年《連鎖加盟法》頒 布，並於2020年擴充相關細則後，沙烏地市場對國際品牌大幅開放，亦強化了加盟商與被加盟商之 間的合作關係。在「願景2030」政策推動下，沙烏地如今已佔據中東與非洲 300億美元連鎖加盟市 場的一半。 Ghulam指出，未來五年連鎖加盟產業的年增率可望超過20%，對國際品牌而言，這是進入沙烏 地市場的絕佳時機。與此同時，歐美因經濟不穩、失業與生活成本高企，沙烏地的投資吸引力 更顯突出。 註冊數量激增 數據顯示，截至2024年第3季，沙烏地連鎖加盟註冊數達1,788件，僅三年前僅有185件。其中： • 住宿與餐飲服務業：1,232 件（佔比最高） • 批發與零售：689 件 • 運輸與倉儲：257 件 從區域分布來看，利雅德以647件領先全國，其次為麥加363件、東部省份225件。整體市場已遍 及全國主要城市，而非集中於單一地區。
體育用品專刊 • 市場動態 17 品牌與機會 根據沙烏地中小企業總局（Monsha’at）資料，當地現有超過600個國際品牌與380個 本地品牌，提供逾1萬個商業機會。熱門領域涵蓋住宿、餐飲、零售、運輸，並延伸至教 育、健康、健身、美容與時尚等新興市場。 Ghulam指出，教育加盟（如早教中心、培訓機構、輔導班）深受消費者青睞；健康 與健身產業、營養餐飲與醫療服務需求亦大幅提升。隨著女性社會角色擴大與設計產業獲 政府支持，零售與時尚領域的加盟機會也在增加。 政策與金融支持 沙烏地政府透過一系列政策措施推動連鎖加盟發展： • Monsha’at 連鎖加盟中心：積極推動創業計畫（如 Tomoh）。 • 智慧財產權保障：商標保護制度落地，線上登錄流程便利化。 • 融資支持：Kafalah計畫提供融資擔保。社會發展銀行提供15萬至400萬沙幣（約4 萬–106萬美元），最長8年貸款，支持加盟創業與擴張。 • 組織建設：成立沙烏地連鎖加盟協會，舉辦研討會，並與高校及商會合作推廣。 願景2030助推發展 Ghulam表示，「願景2030」將連鎖加盟列為推動私營部門成長的核心領域，透過法 律、金融與監管制度的建置，促進經濟多元化並降低對石油的依賴。 大型開發計畫、國際體育賽事與旅遊業的發展，不僅創造青年就業與消費需求，更吸 引國際品牌與本地投資者進場。 沙烏地經濟協會成員 Abdullah Al-Maghlouth 補充指出，政府支持中小企業的措施， 配合透明的法律環境，讓加盟市場更具吸引力。他認為，除了觀光、餐飲與零售等傳統產 業，未來科技、教育與醫療等新興領域亦將成為連鎖加盟的成長重點。
18 SPORTS IMPACT 市場動態 運動科技產業發展現況及趨勢 資料來源 / 投資台灣入口網 https://investtaiwan.nat.gov.tw 工研院產服中心研析小組 根據The Business Research Company《2025年全球運動科技市場報告》資料顯示全球 運動科技市場規模到2029年將成長至454.8億美元，複合年成長率為 17.1%，且SportstechX 2025年資料說明全球運動科技正進入全面轉型期，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、 穿戴式與延展實境（Extended reality, XR）正推動運動科技從競賽表現到健康管理的全面 升級；近年投資動能走強，北美著重內容創新、歐洲偏運動員解決方案、亞太以管理工具 與大健康應用崛起。臺灣運動科技產業快速崛起，分析臺灣運動科技產業的發展潛力，工 研院產業科技國際策略發展所指出，利用臺灣現有的運動健身器材供應鏈和資訊與通訊技 術（Information and Communication Technology, ICT）產業優勢，臺灣的運動科技產業在智 慧場館、智慧運動與健身、智慧訓練規劃及電子競技等領域，具有國際競爭力。 全球運動科技發展趨勢 依據Precedence Research與Grand View Research資料顯示，2025年運動科技產業以「數 據驅動的表現優化」和「沉浸式體驗變現」雙主軸推進。以數據驅動的表現優化為例，國 際足球總會（Fédération Internationale de Football Association, FIFA）賽事與美國職業籃球 聯盟（National Basketball Association, NBA)競賽已普遍導入AI光學追蹤與即時運算，協助 運動團隊根據動作數據進行動態戰術調整、精準評估運動員表現。高階生理穿戴設備持續
體育用品專刊 • 市場動態 19 創新，不僅支援心率、睡眠、活動量等指標監 控，更結合AI進行疲勞分析、傷害風險預測以 及個人化健康規劃，讓運動從預防、訓練到恢 復形成智慧循環。 而在沉浸式體驗方面，全球頂尖賽事已廣 泛佈建XR與3D動畫即時重播、AI語音解說、 賽事互動大數據服務，提升現場與虛擬觀賽的 參與度。美國職業棒球大聯盟（Major League Baseball, MLB）、美國網球公開賽（US Open Tennis Championships, US Open）、美國國家美 式足球聯盟（National Football League, NFL） 皆以數位判決和AI分鏡強化比賽判定流程，推 動場館全面走向虛實整合、數位社群變現。娛 樂、賽事、訓練、健康管理同步升級，平台化 技術串聯多元場域，帶動智慧器材、內容延伸 與粉絲經濟新模式蓬勃生長。 臺灣技術實力與國際合作推進 臺灣在ICT具備完整產業鏈優勢，從硬體 製造、感測元件、無線通訊（5G/專網）、邊 緣運算（Edge Computing）至雲端服務（Cloud Services），完整串聯各項關鍵環節。如伍碩 科技（5Voxel）以深度學習和3D影像技術， 協助運動場館即時動作姿態分析及智慧管理； 晶瑞光電 （ KingRay Technology ） 專精 Edge Computing 光學感測模組與熱 成像技術，廣泛應用於健康監 控與智慧運動環境；精誠資訊 （SYSTEX）架構雲端和AI數 據平台，整合生理與運動數據 並提供個人化建議；喬山健康 科技（Johnson Health Tech） 將AI生理量測結合於跑步機、 划船機等設備，實現雲端個人 化訓練及遠距健康管理；紐因 科技（NeuinX）應用AI判讀 賽事影片，協助運動科學訓練 量化升級；宇康醫電（uCare Medical Electronics）整合醫 圖片來源 / https://www.freepik.com
20 SPORTS IMPACT 市場動態 療級感測與AI運算，打造健康運動平台支援復健與活力促進等，這些業者 紛紛導入AI、大數據、感測技術，實現自動化訓練監控、專業數據即時回 饋、個人化運動建議及遠端健康管理，顯示臺灣運動科技從基層普及到專 業應用均有解決方案。 而在國際合作上，近年來臺灣運動科技積極拓展國際合作與場域驗 證。如宏達電（HTC）攜手MLB推出官方授權的《MLB Home Run Derby VR》，讓球迷能在虛擬實境（Virtual Reality, VR）中體驗擊球樂趣，並持 續與F1等國際賽車隊合作，推展沉浸式賽車VR訓練。在智慧場域方面，日 本電信電話株式會社（Nippon Telegraph and Telephone Corporation, NTT）與 桃園樂天桃猿聯手於桃園國際棒球場導入超實境遠距觀賽技術及智慧場館 App，實現12K影像即時轉播與多元互動服務，大幅提升現場與線上觀眾體 驗。器材創新方面，以臺灣新創傳接球實驗室（Keep Tossing Lab）為例， 該團隊利用AI視覺辨識與生物力學分析技術，開發b4-app讓用戶只需手機 與三腳架，即可即時取得揮棒仰角、球速、骨架動態等專業數據，近年積 極推進北美市場，與當地教練團、球隊策略合作，推動科技棒球於青少年 及業餘層級落地實證。此等案例顯示臺灣憑藉供應鏈、技術實力與場域應 用，具備與國際大廠合作的實力。 結語 全球運動科技正沿著「數據驅動 × 沉浸體驗 × AI平台化」三股主軸加 速擴張，應用場景日趨多元；臺灣憑藉ICT優勢產業的深厚基礎、完整製造 與系統整合能量，足以能將感測、通訊、邊緣運算到雲端服務串成可複製 的解決方案，並透過場域實證連結到XR內容、智慧場館與運動科學器材等 高值化應用。
體育用品專刊 • 市場動態 21 走出實驗室的運動科學儀器 資料來源 / 運動科學 www.sportscience.com.tw 作者 / 相子元、李尹鑫 前言：運動科技從實驗室走入日常生活 由近年的國際學術研討會的儀器設備展示，可看到運動科學儀器的發展與趨勢演進，以往那些 僅存在於實驗室的精密設備，正逐步走向更貼近真實環境的應用，從傳統固定式的裝置轉向穿戴式 系統、從依賴反光記號的有標記技術轉向無標記動作捕捉，同時人工智慧的引入讓生物力學分析變 得更快速、更個人化，技術主題明顯地從「如何更精準地量測」，延伸到了「如何更方便地量測」 以及「如何更智慧地解讀」，也就是說，精度仍然重要，但便利性和智慧化成了目前的關鍵字，各 國際學術研討會的儀器設備展示 種新技術的發表，預示著運動科學工 具正變得更智慧、便利，也更「接地 氣」，本文將介紹近年來幾項關鍵的 運動科學儀器創新趨勢，讓您了解這 股新潮流如何逐步讓運動科學儀器從 實驗室走向真實世界，無論是在球 場、健身房還是家裡，人人都能使用 這些裝置了解自己的動作。 無標記動作捕捉：揮別繁瑣設 備，自然記錄每個動作 想像一下，只要在一般環境中走 上幾步路，就能完成動作數據採集，
22 SPORTS IMPACT 資 訊 動 脈 不需要在身上貼滿反光球或穿緊身感測衣，只 用幾台攝影機和電腦就能「看見」你的骨骼 動作。這聽起來像科幻，但無標記動作捕捉 (markerless motion capture) 正在實現這一點，無 標記動作捕捉不需要受試者配戴任何標記物， 就能透過多攝影機的影片來取得運動數據，傳 統上像 Vicon 這類光學動作捕捉系統需要選手 全身貼滿小反光球，再用多台高速攝影機在實 驗室裡捕捉，如今新一代系統利用電腦視覺和 深度學習等AI技術，即使用普通相機也能精 準地重建人體動作，例如，加拿大新創Theia Markerless 開發的系統運用深度學習模型來追蹤 超過百餘個人體關鍵點，效果已接近傳統實驗 室等級，更令人驚豔的是，減少了收集與處理 資料的時間，大幅加快了動作分析流程，也就 是說，過去可能得花上數小時才能完成的採集 與分析工作，如今幾十分鐘就可搞定，無標記 技術的最大優點就在「便利」與「自然」，受 試者只需在鏡頭前自然地跑跳動作，不受設備 拘束，系統即可在幾分鐘內算出關節角度、速 度等運動學資訊，教練甚至可以帶著攝影裝置 直接到球場或戶外，捕捉運動員在實戰情境中 的動作，不再侷限於實驗室環境，無標記動作 捕捉不僅讓專家能在真實世界中獲得擬真的數 據，也降低了技術門檻，讓一般人也有機會在 日常訓練中運用這項科技。 另外，除了商業系統，學術界也在 推動低成本的無標記動作捕捉方案，例 如2023年史丹福大學的研究團隊發布了 OpenCap開源平台，只需兩支同步錄影的 智慧型手機，就能完成三維人體動作分 析，幾分鐘內產出關節角度、速度等資 訊，這樣的工具成本不到傳統實驗室系統 的1%，卻將計算步態分析的時間從過去的 數天縮短到幾分鐘，「用手機就能做運動 分析」的時代正快速逼近！而市場上老字 號的廠商也不甘落後：Vicon近年來投入大 量研發，終於在2023年展示了整合機器學 習的無標記動作捕捉原型，Vicon執行長甚 至形容這標誌著動作捕捉邁入新紀元，未 來捕捉動作時不需標記仍可保持業界頂尖 的精度，如今連光學動作捕捉龍頭都擁抱 AI技術，可見無標記動作捕捉已成為不可 擋的趨勢。 穿戴式感測器：隨時隨地監測身體 訊號的小幫手 走進運動場或健身房，我們經常會 看到運動員身上貼著小巧的感測器或穿戴 特殊裝置，這就是穿戴式感測器在默默發 揮功能的證據。這類設備種類繁多，包括
體育用品專刊 • 資訊動脈 23 能感知肢體運動的慣性感測器(IMU)、量測 肌肉電活動的肌電感測器(EMG)、記錄足底 壓力的智能鞋墊等等。它們可以貼附或佩戴 在身體不同部位，即時記錄動作軌跡和生理 訊號，美國Noraxon公司推出的Ultium系列 系統就是一個範例，它將IMU慣性感測器與 無線肌電感測結合成一套「隨身實驗室」套 件，讓使用者得以在幾乎任何地方捕捉高品 質的動作與生理數據，不像傳統光學攝影系 統受限於實驗室空間，運動員可以穿戴這些 無線感測器在球場、田徑場、甚至戶外進行 訓練，系統會將他們的動作即時轉換成骨架 動畫和數據圖表，提供即時回饋，這意味著 教練或運科專家當場就能在平板電腦或筆電 螢幕上看到運動員的關節動作軌跡、肌肉出 力時序等資訊，立即指出姿勢問題並調整訓 練，提高效率。 穿戴式感測技術的應用範圍非常廣泛， 荷蘭Xsens公司推出的慣性動作捕捉服裝，將 微型傳感器縫進貼身彈性衣內，運動員穿上 後幾乎沒有束縛感，激烈跑跳翻滾都不受影 響；同樣地，在肌肉監測方面，美國Delsys VICON新科技展示
24 SPORTS IMPACT 資 訊 動 脈 和義大利Cometa等公司提供的無線肌電感測貼片，只要貼在皮膚上就能量測目標肌肉的用力 程度與時機。當這些數據與同步的動作資訊結合，就能判斷動作是否使用正確的肌群，例如若 發現某位選手肌肉出力順序異常，可能需要透過訓練來優化動作，穿戴式感測器的價值正是在 於把隱藏在皮膚下的生理訊號結合動作訊號，並讓運動科學真正走出實驗室，從跑者的步態分 析、投手的投球動作，到一般人健身時的姿勢調整，現在都可以透過這些輕便的裝置取得科學 依據進行優化。 AI輔助生物力學分析：智慧數據教練找出潛在問題 大量的動作數據收集之後，下一步就是如何轉化為有意義的資訊，而現在人工智慧(AI)正 成為運動科學分析的大功臣，好比身旁多了一位無形的「數據教練」，以往生物力學專家需 要花許多時間肉眼反覆觀看影片、計算關 節角度或分析結果，如今透過機器學習演 算法，電腦可以協助完成許多繁瑣的分析 工作，甚至發現人眼難以察覺的細節與模 式，例如，AI模型能從穿戴感測器或動作 捕捉的大量資料中自動辨識出異常動作模 式，如果一名跑者每次左腳落地時膝蓋角 度總是偏大，AI可以偵測到這種不對稱並 提示教練注意，因為這種動作可能潛藏膝 關節受傷風險，事實上，AI在運動傷害預 防上的應用正快速發展，透過讓電腦學習 大量運動員受傷前的動作特徵，不久的將 來有望在傷害發生前就發出預警信號；除 了預防傷害，AI對提升運動表現也很有幫 助，它能精細分析運動員的技術動作並給 出量化評價，例如高爾夫球揮桿軌跡是否 MotionMetrix新型即時數據顯示跑步機
體育用品專刊 • 資訊動脈 25 穩定，基於這些分析，AI還可以進一步客製化訓練計畫，針對每個人的弱點與優勢，調整 訓練內容和強度，這彷彿替每位選手配備了一名隨身的數據訓練師，量身打造最適合的進 步路徑。 目前，多家運科儀器公司都把AI技術融合進自家產品中。前述 Theia Markerless 的系 統本身就靠深度學習模型來重建人體動作；新創公司如 RayKnot.ai 則強調他們的臨床級無 標記動作捕捉平台能自動算出生物力學指標並快速生成專業報告，就連業界老將 Vicon 也 在最新軟體中加入機器學習功能，讓部分分析流程自動化，重點是，AI 讓運動科學分析變 得更快也更聰明！電腦可以同步處理多組感測資料，即時給出結果，教練和運科人員據此 能更有效地做決策，對運動員而言，這代表訓練調整能更精準地切合個人需求，對傷後復 健者而言，AI可以監控每次動作的復原品質，即時提醒需要注意的細節，在AI的助攻下， 我們離「即時、精準、個人化」的運動指導又更近一步，值得注意的是，這一波AI風潮不 僅存在於生物力學領域，更是運動科技產業的大趨勢，AI 驅動的即時動作分析和預測模型 正在徹底改變選手的訓練方法與安全防護措施，而智慧穿戴裝置提供的即時回饋也已成為 個人化健身和健康管理的核心。 結語：科技讓運動科學融入你我的生活 過去，精密的運動科學儀器似乎只屬於實驗室和頂尖運動隊伍，但透過上述的無標 記動作捕捉、穿戴感測和AI分析等趨勢，我們正見證運動科學逐漸融入日常訓練與健康生 活，這些技術背後的公司，從 Vicon、Noraxon 這樣的業界老將到 Theia、RayKnot 這樣的 新創先鋒，共同推動著一場「用科技看懂身體運動」的革命，這意味著未來我們可以更科 學地訓練，透過攝影機和感測器即時掌握自己的動作細節，讓AI幫忙找出改進空間，並用 數據驗證訓練效果或提早預防傷害發生，運動科學的新式工具正變得更精準、更方便也更 貼近一般人，也改變了一般大眾了解人體運動的方式，讓更多人能享受到科學化訓練與健 康運動的好處，隨著未來科技的發展，這股結合運動與科技的浪潮勢必持續蓬勃，為運動 表現提升和傷害防護開啟嶄新的可能性。
26 SPORTS IMPACT 資 訊 動 脈 只用手機也能做跑步分析？ AIot智慧步態分析 資料來源 / 運動科學 www.sportscience.com.tw 作者 / 何宜雋、相子元 隨著智慧手機的進化與人工智慧運算力 的提升，運動科技也進入了一個嶄新的階段。 如今只要用手機拍攝一段影片，就可能分析一 位跑者的動作細節。這聽起來或許有些不可思 議，但根據《Sensors》期刊最新的一項研究， 這項技術正快速成真。 這篇由英國Northumbria大學團隊發表的研 究，透過智慧型手機攝影，搭配AI人體骨架， 能精確地測量跑步表現。它的特點是：無需在 身上貼反光標記、無需穿戴感測器，只需要手 機錄影，即可自動辨識關鍵關節點並進行姿勢 評估。 傳統跑步分析的痛點 過去若想精準分析跑步姿勢，往往需仰賴 高階的實驗室設備，例如Vicon動作捕捉系統、 穿戴式感測器等。這些裝置價格昂貴、操作繁 複，而且使用者必須進入特定環境，才能 得到精準資料。 這不僅提高了使用門檻，也限制了應 用普及化。例如教練可能無法即時掌握選 手在比賽或訓練中步態變化，而一般民眾 更難獲得個人化的建議。 因此，研究團隊提出一項重要問題： 是否可以利用現有手機錄影與人工智慧模 型，直接進行步態分析？ 手機錄影，雲端分析 本研究使用兩隻手機側錄與後錄跑 步者的動作影片，搭配開源深度學習模型 OpenPose辨識幾處關節點。這些影像資料 經處理後，上傳至雲端伺服器進行分析， 系統會自動計算下列參數： • 關節角度變化（髖、膝、踝）
體育用品專刊 • 資訊動脈 27 • 步幅與步頻 • 時間參數 ( 著地時間、騰空時間、一步時間 ) • 著地方式（前腳掌或後腳跟） • 步態對稱性與穩定性 所有資料最終會匯整為報告，供訓練參考，並同步回傳至使用者端手機 App 顯 示結果。 評估準確度與效能表現 研究團隊將這套系統與傳統的三維動作捕捉結果相比較。實驗中包含超過60位受 試者，測試條件涵蓋兩種跑速，分析結果顯示： 分析項目 智慧手機系統 傳統 3D 系統 關節角準確度誤差 平均 < 5° 標準值 步幅誤差 低於 6% 標準值 著地方式辨識率 約 90% 幾近 100% 這項結果證明，即便是非專業器材，只要搭配適當演算法與擺設攝影位子，也可 達到相當程度的運動技術分析效果。 圖片來源 / https://www.freepik.com
28 SPORTS IMPACT 資 訊 動 脈 實際應用在哪些場景 這套系統的最大優勢，在 於「便利性」與「低成本」。未 來，它可能應用於以下情境： • 一般跑者在公園練習時自 我紀錄 • 健身房或田徑隊教練做初 步技術檢視 • 醫療康復期患者居家步態 監測 • 企業健康促進方案整合 換言之，每個人手機裡可下 載的應用軟體，再搭配運動科學 家的分析與運用，使用戶效能提 升、事半功倍！ 結語 這篇研究顯示，只要手機錄一段錄影，加上一點AI的力量，我們就能擁有以往需上萬元設備 才能進行的運動分析。雖然目前仍需進一步優化準確度與自動化程度，但它為一般人打開了一條 親近運動科技的道路。未來，也許我們只需在手機架好角度、按下錄影鍵，就能開始為自己的跑 姿做全面體檢！ 參考文獻 Young, F., Mason, R., Morris, R., Stuart, S., & Godfrey, A. (2023). Internet-of-things-enabled markerless running gait assessment from a single smartphone camera. Sensors, 23(2), 696. https://doi.org/10.3390/ s23020696 圖片來源 / https://www.freepik.com
體育用品專刊 • 資訊動脈 29 臺灣體育用品工業同業公會 榮獲「全國職業團體優等」表揚 第79屆工業節慶祝大會隆重舉行，產業典範備受肯定 【本會訊】第79屆工業節慶祝大會於114年11月11日下午假台北圓山大飯店隆重舉行，來自全國各地 之職業團體代表齊聚一堂，場面莊嚴隆重，氣氛熱烈。大會由全國工業總會潘俊榮理事長親自主持，並 恭迎中華民國總統賴清德蒞臨致詞，肯定工業界在促進國家經濟發展、推動技術創新及強化社會責任等 方面的重大貢獻，充分展現政府對我國工業發展的高度重視與堅定支持。 本次典禮中，臺灣體育用品工業同業公會榮獲內政部「114年全國職業團體優等」殊榮，表彰本會 在推動產業升級、促進會員服務、強化社會責任等多方面的卓越表現。由陳穗榮理事長代表本會上台受 獎，接受內政部董政務次長親自頒獎，獲得與會貴賓一致肯定與熱烈掌聲。 臺灣體育用品工業同業公會長期致力於提升國內體育用品製造技術，積極參與國際交流與標準制 定，並推動永續發展與青年培育，展現高度的產業領導力與社會影響力。此次獲獎不僅是對本會多年努 力的肯定，更彰顯我國體育用品產業在全球市場中的堅實實力與前瞻視野。 除團體獎項外，工業總會亦於大會中表揚優良理監事，本會林義雄常務理事榮獲「優良理監事」殊 榮，肯定其在推動會務發展、政策倡議及產業服務上的傑出貢獻。林理事多年來積極參與公會運作，深 獲業界敬重。 同時，內政部亦表揚優良工作人員，張鳳嫚女士榮獲「優良工作人員」肯定，表彰其於行政執行、 服務品質及專業表現方面之卓越表現與敬業精神。 本會此次榮獲多項殊榮，實為全體會員共同努力之成果，亦為我國體育用品產業發展歷程中的重要 里程碑。未來，臺灣體育用品工業同業公會將持續秉持專業精神與服務熱忱，深化產業合作，為台灣工 業注入更多創新動能，共創永續未來。
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