AI人工智能結合運動非新鮮事，從大數據（Big Data)、虛擬實境（VR）、人工智慧融入生活後，AI人工智能不再是體育運動的附帶品。運動與科技結合，透過AI演算法提供即時且準確的分析，助長運動員表現，各個環節都更加精準。AI已是必需品，且顛覆了運動界，他日一場賽事的勝負，也起決於團隊科技成本分野。
AI在運動科技的4大應用
運用AI科技改善頂尖運動員表現已是全球趨勢，然而數位化的運動產業，AI在運動科技的主要應用，包含人才招聘、策劃訓練、傷患防預及虛擬裁判。
1. AI分析球員資料成為高智能球探
若然大家玩過電玩《NBA2K》或《Football Manager》，相信對AI的高智能球探表現也不陌生 。AI蒐集球員資料為基礎，並整合球員歷來數據，提供各樣的分析數據。AI除了能以數字顯示球 員能力值，AI亦能為球會估計目標球員的潛能值，以及市場價值。
《Synergy》就是AI高智能球探的佼佼者，這企業以影像追蹤為基礎，蒐集NBA球員們在特定動 作下的表現數據，包括投籃方式以及使用頻率，從而分析數據。德甲球隊雲達不萊梅（Werder Bremen）就在2019年也採用了德國初創公司《Just Add AI》的AI球探，其AI蒐集大量報告，並 抽出相關球員資料分析，助球隊更容易搜尋和圖像化，然而門將Jiri Pavlenkasing成為球會首個AI 球探建議簽入的球員。
再者，AI扮演球探的角色，為人才招聘帶來更準確的分析，AI技術既保障球員受到公平審視，又 能在一些運動發展中地區，發掘新潛能。
2. AI的精密性能協助訓練工作
在為運動員制定訓練計劃及比賽戰術時，AI所提供的表現分析及預測建模具重影響力。透過可穿 戴感應器及AI驅動的鏡頭，AI已可蒐集大量運動員數據，包括傳球、入球、籃板、速度、投射準 繩度等。 蒐集起來的數據由機器學習（Machine Learning）為基礎的系統處理，從而把複雜的函數來學習 ，AI再利用演算法後結果來做預測。機器學習技術也能辨識對手作賽打法，從而提供教練團隊更 精準的分析，掌握對手的優點與弱項。
據《ResearchAndMarkets》在2019年發布的《運動產業中的AI工智能》報告指，AI技術分別有 效提升運動員個人及團隊表現17%和28%。事實上AI人工智能龍頭IBM為美國網球協會的合作夥 伴，IBM已以《Coach Advisor》「體能系統（Energy System）」的新數據評估運動員在一段時 間內的身體表現。藉助這一AI技術工具，教練能全面分析運動員的力量、耐力、靈活性、協調能 力及平衡力等數據，並指出須改進的領域。
3. AI預測受傷情況傷患防預
AI人工智慧除了可數據化運動員的即時表現，以及分析能力效能，AI智能系統也可追蹤運動員的 肌肉活動，以量化傷害的嚴重程度，以達預防之效。
按美國美式足球聯盟（NFL）為例，以AI「次世代數據」（Next Gen Stats），透過球衣上的微 晶片蒐集球員數據，包括場上位置、速度、加速值等，讓團隊可仔細追蹤及監視球員跑動速度、 轉向及碰撞時動作。此AI技術的最終目標，是辨識出聯盟賽事中導致受傷的共因。
事實其NFL也與亞馬遜雲端服務（AWS）合作，共同創立一個「數碼運動員」（Digital Athlete） 平台，以模擬美式足球員作賽時的不同情況，為教練團隊帶來比賽預視。此能助團隊及球員在賽 前已能預計作出那些阻截或跑某條路線，就能避免傷患出現。
4. AI助理裁判的支援
在不同大小的賽事裏，總會出現判決爭議，且公正道往往是討論核心。AI人工智能亦已應用在部 分賽事裁判工作，最為人熟悉該是鷹眼（Hawk-Eye）。
鷹眼系統技術2001年由英國工程師Paul Hawkins研發，透過多部高速攝影機記錄及追蹤球的飛行 軌道，由AI計算各種數據並展示球飛行路線及著地位置，因而制定出界內或界外的影像。2006年 美國網球公開賽為首個採用鷹眼技術的大滿貫賽事，至2013年英格蘭超級聯賽亦引入鷹眼技術判 定皮球是否完全越過門線。
鷹眼以外，在2019年體操世錦賽亦採用了AI評分輔助系統。由日本公司富士通（Fujitsu）研發的 立體激光感應器，追蹤着參賽者的比賽動作，其數據將自動輸入AI系統，並分析選手比賽動作的 位置、速度和角度，為裁判提供肉眼看不清的資訊參考，最終得分就結合AI和人類裁判的判斷，打出的分數。
AI技術在運動產業的廣泛性
據Pwc《Artificial Intelligence Application to The Sports Industry》報告顯示，AI技術已在運動產 業廣泛使用。無論是職業水平或是草根休閒活動，AI已是不可或缺的事。以機器學習與深度學習 制定預測模型，協助教練及球隊經理更快更準確作出決定。
AI科技在運動的應用
• 試驗階段 • 未來可能
運動項目 | 運動場地 | 主要錦標賽 | 草根運動 | 美式足球 | 澳式橄欖球 | 棒球 | 籃球 | 搏擊運動 | 賽車 | 板球 | 足球 | 高爾夫球 | 欖球 | 冰上曲棍球 | 雪上運動 | 網球 | 田徑 |
AI技術 | |||||||||||||||||
場館入場 | • | ||||||||||||||||
航拍（賽事影像／報安用途） | • | ||||||||||||||||
智能售票 | • | • | |||||||||||||||
聊天系統／智能助手 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • |
自動賽事精華 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | |
智能記者 | • | • | • | • | • | • | • | ||||||||||
穿戴式IOT感應器 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | ||
視像裁判 | • | • | • | • | • | • | • | ||||||||||
AI教練輔助 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | |||
電腦視覺 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | |||
人才選拔 | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • | • |
*據Pwc《Artificial Intelligence Application to The Sports Industry》報告
資料來源：Itransition、PwC
AI科技在運動業的價值
據《Statista》數據顯示，全球運動產業的產值於2018年已達4710億美元，然而在這發展相當 蓬勃的市場，AI技術從中的價值同樣有所增長。
《MarketsAndMarkets》報告*顯示AI技術於2018年於運動產業中產值已達89億美元，按估計到 2024年其產值會大幅度增長至311億美元，複合年均增長率更達20.63%。相當驚人。
*Sports Technology Market—Global Forecast to 2024
