AI與大數據成為奧運選手成績提升的關鍵因子
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在2021年舉行的2020年東京奧運會上，以前所未有的方式融入了大數據和人工智慧（AI）
，這一趨勢可能改變未來訓練選手、相關體育競賽、以及強化比賽公平性的里程碑。
自奧運會正式採用電子計時設備來追踪奧運會賽事中的參賽者以來，已經過去了53年。之
後，隨著科技不斷進步也逐步成為全球體育賽事的一部分。
基本上，體育產業隱含著計算的特性，這是使其成為AI應用的理想選擇產業之一。多年來
，體育領域的AI已經被廣泛讚譽可提高運動員表現和計算運動動作的工具。這一次東京夏
季奧運會，在AI、大數據和機器學習方面取得了巨大的飛躍，也為運動員和主辦單位提供
了世界一流的體育運動之AI體驗。
例如：日本為了解決選手移動性問題，就採用自動駕駛汽車方案來達成這一目的。因此，
自動駕駛汽車成為在奧運會選手村周圍為運動員提供司機服務的交通工具。此外，機器學
習驅動的自動駕駛汽車，也被編程為在比賽期間為運動員帶回標槍、鐵餅和錘子等運動裝
備。
日本奧委會也使用AI支持的即時翻譯系統，讓不同語音的人能互相理解指令。這一翻譯機
可以安裝在智慧型手機上，當使用者用習慣性語言對著裝置說話之後，即可翻譯成任何一
種語言。其他AI的應用包含：追踪工具、雲端廣播、機器人助理和5G等。
至於各個國家，例如：美國衝浪組織採用了大數據技術來幫助運動員獲得優勢，亦可透過
機器學習選擇完美的衝浪地點。此外，這些大數據還被用於監測運動員的生理狀態，包括
：心血管輸出、睡眠模式、心跳變異性等。
此外，英特爾和阿里巴巴聯合製作了3DAT（3D Athlete Tracking）來密切監控運動員的
動作。其實，3DAT在美國奧瑞岡州舉行的美國奧運會選拔賽上就已經亮相，現在也被用在
東京奧運會中。這一個AI系統中，可以從五個特殊的軌道相機拍攝影像，將其發送阿里雲
進行轉換，這被視為發現精英運動員潛力的一種顛覆性方式。
至於日本，則是透過分析4萬多份柔道比賽錄影，協助日本選手於這一次奧運獲得多面金
牌。日本女足也從大數據中找出有效的攻擊方式和自己的弱點，讓其成績更為優異。
總之，未來幾年體育強國的定義將會改寫，因為透過涵蓋AI、機器學習、大數據等高科技
，協助選手在奧運會場上或體育賽事上獲得更佳成績，成為未來奪冠的關鍵因子。