賽事倚賴新科技已是趨勢

鼎新電腦林隆潤策略長在「看魔球學策略規劃」的課程中，說明美國職棒大聯盟運動家隊，如何利用數據分析，篩選最能創造價值的球員，以小博大，連續20勝場，打破大聯盟百年紀錄。現今，人工智慧與大數據等技術的持續進步，運動賽事更加倚賴數據、新科技來提升球員技巧、球隊勝率。例如:2014年世界足球盃，德國隊利用大數據分析系統，透過攝影機、感測器等工具捕捉球員跑動速度、位置、控球時間、防禦範圍、動作細節等大量數據，讓教練可以迅速評估比賽狀況、每個球員的特點和表現等，進行戰術分析與球員調度，提高球隊能力。在後疫情時代，更多觀眾將會透過數位電視、賽事平台轉播觀看賽事，也強化人工智慧與大數據等技術在運動賽事上的應用發展。

AI賽事的應用方向

那麼，AI如何幫助賽事? 又有甚麼樣的應用趨勢呢? 可以從以下幾點進行說明:

1. 協助球員招聘

現在科技的進步，不僅可以利用數據分析球員的打擊率、上壘率的表現結果，更可以分析球員在球場上防守、進攻、跑步等臨場狀況，客觀地進行球員表現評估、招募等。Wyscout 足球賽事專業平台，可以每周紀錄250個賽事的球員表現統計與影像分析資料，提供球隊分析每個球員現場表現狀況與結果，更進一步分析球員的臨場心理素質。Wyscout 平台已提供許多足球俱樂部進行球員的篩選評估。

圖、Wyscout 足球賽事平台(資料來源: Wyscout)

2. 協助教練指導球員

利用高速攝影機、穿戴式設備、感測器等，可以協助教練了解練習或比賽時，球員的比賽狀況、戰術實施的效果、球員訓練的效益等，協助教練評估最適合戰術與訓練方式。例如:PlaySight 運用多角度攝影機、智慧追蹤技術，可以追蹤30種運動(如:棒球、排球、跳舞)的球員、球的移動軌跡、速度、旋轉狀況，協助教練分析戰術。

3. 改善球員績效

利用穿戴式科技、感測器以及機器學習等技術，可以協助球員了解自己在訓練時的姿勢、速度、肌肉運用狀況，提高自己的技巧。例如:PrecisionWEAR新創公司發展了穿戴式偵測服，可以偵測球員運動時的速度、肌肉運用狀況及心律等生理特徵，並能提出改進方向建議。

圖、PrecisionWEAR穿戴式運動偵測服(資料來源: PrecisionWEAR)

4. 提升觀眾體驗

利用高速攝影機、3D影像技術、感測器以及機器學習等技術，可以協助賽事的現場轉播更精彩，並減少轉播所花費的人力。例如:Pixellot新創公司利用多角度攝影機記錄賽事的影像，並利用機器學習技術可以自動剪輯精彩畫面、標記某個球員及不同角度賽事攝影，可以更快速製作轉播也提供觀眾即時賽事體驗。

5. 幫助裁判判斷

在重要的賽事中，裁判不精確的判決常會引起糾紛，甚至讓觀眾對賽事沒有信心及興趣。現在許多賽事單位已經利用人工智慧、機器學習等技術來輔助裁判判決。例如:富士通公司利用三維雷射感測器追蹤選手的身體、手腳的移動與姿勢，協助裁判分析體操選手身體位置、速度、角度，減輕裁判的負擔並減少誤判。

圖、富士通公司體操動作分析(資料來源: Fujitsu )

6. 預測賽事結果

事先預測賽事不僅可以讓球迷更好的期待，也可讓球迷從賽事中贏得賭盤，許多新聞機構、新創企業採用大數據分析、人工智慧等技術來預測賽事。例如:Swarm AI公司結合專家智慧與機器學習技術，預測足球、棒球、美式足球、曲棍球等賽事結果。WinnerOdds公司則進一步協助針對網球比賽的得勝機率進行下注，協助投資者獲得彩金。

圖、WinnerOdds協助網球賽事投注(資料來源: WinnerOdds)

電腦視覺、物聯網、大數據分析、人工智慧等技術的進步，協助賽事能更有效地進行球員招聘、訓練以及公平裁判等，亦能進行更精彩的轉播及提供球迷更好的體驗。在後疫情時代，線上賽事轉播的服務應該會更蓬勃地發展，將可期待更多的新興科技運用在賽事上。