AI人工智能结合运动非新鲜事，从大数据（Big Data)、虚拟实境（VR）、人工智慧融 入生活後，AI人工智能不再是体育运动的附带品。运动与科技结合，透过AI演算法提供即时且准确的分析，助长运动员表现，各个环节都更加精准。AI已是必需品，且颠覆了运动界，他日一场赛事的胜负，也起决於团队科技成本分野。
AI在运动科技的4大应用
运用AI科技改善顶尖运动员表现已是全球趋势，然而数位化的运动产业，AI在运动科技的主要应用，包含人才招聘、策划训练、伤患防预及虚拟裁判。
1. AI分析球员资料成为高智能球探
若然大家玩过电玩《NBA2K》或《Football Manager》，相信对AI的高智能球探表现也不陌生 。AI蒐集球员资料为基础，并整合球员历来数据，提供各样的分析数据。AI除了能以数字显示球 员能力值，AI亦能为球会估计目标球员的潜能值，以及市场价值。
《Synergy》就是AI高智能球探的佼佼者，这企业以影像追踪为基础，蒐集NBA球员们在特定动 作下的表现数据，包括投篮方式以及使用频率，从而分析数据。德甲球队云达不莱梅（Werder Bremen）就在2019年也采用了德国初创公司《Just Add AI》的AI球探，其AI蒐集大量报告，并 抽出相关球员资料分析，助球队更容易搜寻和图像化，然而门将Jiri Pavlenkasing成为球会首个AI 球探建议签入的球员。
再者，AI扮演球探的角色，为人才招聘带来更准确的分析，AI技术既保障球员受到公平审视，又 能在一些运动发展中地区，发掘新潜能。
资料来源：Synergy、BremenInvest、Sport Performance Analysis
2. AI的精密性能协助训练工作
在为运动员制定训练计划及比赛战术时，AI所提供的表现分析及预测建模具重影响力。透过可穿 戴感应器及AI驱动的镜头，AI已可蒐集大量运动员数据，包括传球、入球、篮板、速度、投射准 绳度等。 蒐集起来的数据由机器学习（Machine Learning）为基础的系统处理，从而把复杂的函数来学习 ，AI再利用演算法後结果来做预测。机器学习技术也能辨识对手作赛打法，从而提供教练团队更 精准的分析，掌握对手的优点与弱项。
据《ResearchAndMarkets》在2019年发布的《运动产业中的AI工智能》报告指，AI技术分别有 效提升运动员个人及团队表现17%和28%。事实上AI人工智能龙头IBM为美国网球协会的合作夥 伴，IBM已以《Coach Advisor》「体能系统（Energy System）」的新数据评估运动员在一段时 间内的身体表现。藉助这一AI技术工具，教练能全面分析运动员的力量、耐力、灵活性、协调能 力及平衡力等数据，并指出须改进的领域。
资料来源：IBM、Forbes
3. AI预测受伤情况伤患防预
AI人工智慧除了可数据化运动员的即时表现，以及分析能力效能，AI智能系统也可追踪运动员的 肌肉活动，以量化伤害的严重程度，以达预防之效。
按美国美式足球联盟（NFL）为例，以AI「次世代数据」（Next Gen Stats），透过球衣上的微 晶片蒐集球员数据，包括场上位置、速度、加速值等，让团队可仔细追踪及监视球员跑动速度、 转向及碰撞时动作。此AI技术的最终目标，是辨识出联盟赛事中导致受伤的共因。
事实其NFL也与亚马逊云端服务（AWS）合作，共同创立一个「数码运动员」（Digital Athlete） 平台，以模拟美式足球员作赛时的不同情况，为教练团队带来比赛预视。此能助团队及球员在赛 前已能预计作出那些阻截或跑某条路线，就能避免伤患出现。
资料来源：Forbes、NFL
4. AI助理裁判的支援
在不同大小的赛事里，总会出现判决争议，且公正道往往是讨论核心。AI人工智能亦已应用在部 分赛事裁判工作，最为人熟悉该是鹰眼（Hawk-Eye）。
鹰眼系统技术2001年由英国工程师Paul Hawkins研发，透过多部高速摄影机记录及追踪球的飞行 轨道，由AI计算各种数据并展示球飞行路线及着地位置，因而制定出界内或界外的影像。2006年 美国网球公开赛为首个采用鹰眼技术的大满贯赛事，至2013年英格兰超级联赛亦引入鹰眼技术判 定皮球是否完全越过门线。
鹰眼以外，在2019年体操世锦赛亦采用了AI评分辅助系统。由日本公司富士通（Fujitsu）研发的 立体激光感应器，追踪着参赛者的比赛动作，其数据将自动输入AI系统，并分析选手比赛动作的 位置、速度和角度，为裁判提供肉眼看不清的资讯参考，最终得分就结合AI和人类裁判的判断，打出的分数。
资料来源：The New York Times、Hawk Eye Innovation
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据Pwc《Artificial Intelligence Application to The Sports Industry》报告显示，AI技术已在运动产 业广泛使用。无论是职业水平或是草根休闲活动，AI已是不可或缺的事。以机器学习与深度学习 制定预测模型，协助教练及球队经理更快更准确作出决定。
AI科技在运动的应用
• 试验阶段 • 未来可能
运动项目 | 运动场地 | 主要锦标赛 | 草根运动 | 美式足球 | 澳式橄榄球 | 棒球 | 篮球 | 搏击运动 | 赛车 | 板球 | 足球 | 高尔夫球 | 榄球 | 冰上曲棍球 | 雪上运动 | 网球 | 田径 |
AI技术 | |||||||||||||||||
场馆入场 | • | ||||||||||||||||
航拍（赛事影像／报安用途） | • | ||||||||||||||||
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自动赛事精华 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | |
智能记者 | • | • | • | • | • | • | • | ||||||||||
穿戴式IOT感应器 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | ||
视像裁判 | • | • | • | • | • | • | • | ||||||||||
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电脑视觉 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | |||
人才选拔 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • |
*据Pwc《Artificial Intelligence Application to The Sports Industry》报告
资料来源：Itransition、PwC
【H2】AI科技在运动业的价值
据《Statista》数据显示，全球运动产业的产值於2018年已达4710亿美元，然而在这发展相当 蓬勃的市场，AI技术从中的价值同样有所增长。
《MarketsAndMarkets》报告*显示AI技术於2018年於运动产业中产值已达89亿美元，按估计到 2024年其产值会大幅度增长至311亿美元，复合年均增长率更达20.63%。相当惊人。
*Sports Technology Market—Global Forecast to 2024
资料来源：Statista、MarketsAndMarkets
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