【WIRED特刊】史上最高科技的奧運（下）：金牌運動員背後的科技秘器

不僅是交通，Big Data分析工具亦成為運動員在運動場上一爭高下的利器。

海登（Brent Hayden）是加拿大籍自由式頂尖游泳選手，他在前兩屆的奧運可謂失之毫釐。以2008年北京奧運成績為例，那年澳洲選手蘇利文（Eamon Sullivan）只比海登早了10分之2秒抵達終點。

用Big Data贏得0.01秒競爭

百秒分之一的瞬間差距，就會讓海登錯失第三次的奧運獎牌。他的團隊採用全世界最精密的游泳分析軟體「Swim Analyzer」，發現了他的致命缺點，讓海登贏得男子100米自由式銅牌。

「Swim Analyzer」由愛沙尼亞塔林大學生物力學教授Rein Haljand設計，可擷取16分之1秒的影像紀錄，做為分析的資料來源。影片從一開始的跳水直到最後碰到牆壁，軟體可以辨別準確的時間差，分析手臂的揮動以及計算生物力學的資料，像是每次的踢水可以提供多少的加速等。

生物力學家魏格禮（Allan Wrigley）與加拿大奧運選手共事六年，「海登的游泳轉身很完美，但減速的時間過多，Big Data已經告訴我們怎麼做才得以保持速度，其它就是天賦了。」他指出，海登的起步做得非常好，是世界上前五個游泳好手之一。

運動員與團隊使用相機與感應器偵測全身，盡可能收集到所有資料，再利用iPad等行動裝置分析即時表現，終極目標是如何在下一個動作前不要減速。簡單來說，用「Swim Analyzer」的分析系統測量持續速度與每次揮臂、每隻腳踢水的間隔，起始、滑水，一直到抵達終點，找出整體動作的協調性。

過去，海登不斷被教練提醒要保持腳平行；但根據分析結果，他反而應該要保持四邊形，因為可以驅動踢腿的力量，讓腿的上半部更用力踢水，而不是讓腳踝、膝蓋保持貼近。「這是科技幫助我的開始，讓踢水更有力量，並且符合力學，現在我突破了，游得更快。」他說。

勝利=「技能」＋「科技」的完美組合

另外，科學家也透過測量與追蹤跨欄選手的每一個步伐，幫助運動員的表現趨近於完美。

美國跨欄選手瓊斯（Lolo Jones）的訓練團隊共有22個科學家與技術人員，為了在倫敦奧運求取更好的成績，她在訓練時，身上黏著39 隻感應棒，加上40個Vicon運動捕捉系統的攝影機，每秒可記錄2000個資訊組。

「看似百秒分之一的些微差距，其實意義重大，關係著最後的結果是贏還是輸。」瓊斯從觀看影片與科學家的分析發現，她並不是要盡力踢動前腿，而是要試著在跨過每個跨欄時，能夠更快落地。也許是每個步伐之間縮短一英吋，跨過十個跨欄，就能有十英吋之差。

另一個在倫敦奧運應用Big Data的實例是德國軟體與IT系統公司SAP。專業團隊使用資料分析技術幫助德國划船隊，以行動追蹤器與感應器記錄每次比賽，單場比賽可獲得1250萬筆資料，除了過往的表現分析，划船隊也藉由風速、洋流等即時資料，隨時調整戰略。

從這次的倫敦奧運之後，也代表著日後運動員獲得金牌的準則不僅要堅忍、付出與熱情，還需要「Big Data」的力量。

21世紀運動場上的挑戰已經轉變，任何進步都可能發生，勝利之間的差距相當微小，勝利已經是「技能」與「科技」的完美結合。對一位頂尖運動選手來說，傳統的訓練已經不足以使其成為第一，而是要讓每一次的表現最優化。

除了仰賴教練，還要求助生物力學家、生理學家、心理學家、營養學家、力學指導員、復健員與統計學家。整體而言，科學成為創造運動員最佳表現的推手，透過Big Data萃取有用資訊，擬定對應策略，善用在每位運動員身上，求取更優秀的表現。

運動科學家利比（Giuseppe Lippi）曾形容，未來，運動員的表現取決於天生技能的比重將會減少，愈來愈多是根據科學與科技的分析。會不會在不久的將來，若想組織好的運動團隊，招募好的科學家恐怕要比運動員來的重要？

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