國際運動科學發展趨勢：當 AI 棒球與全世界都在用數據說話

美國職棒（MLB）球隊，早已把數據分析當成日常工作的一部分——不只是打擊率、防禦率這種傳統數字，而是揮棒角度、出手轉速、擊球初速這些過去看不見的細節，都被完整記錄下來，變成球隊選才與訓練的依據。

這代表一件事：在國際賽場上，「感覺很準」的教練，正在被「數據判斷力很強」的教練取代——或者更準確地說，是被兩者兼具的教練取代。

• 球探選才時，透過數據比對候選球員的動作效率與潛力

• 賽季中，透過持續蒐集的揮棒數據，監測選手的狀態變化

• 傷後復健階段，用動作數據追蹤恢復進度，降低復發風險

國際運動科學的演進，大致可以歸納成三個階段：

1. 經驗導向階段：教練與選手仰賴長年累積的觀察與直覺

2. 數據輔助階段：導入基礎統計數字，作為經驗判斷的輔助參考

3. 數據驅動階段：透過感測器、高速攝影與 AI 分析，數據本身成為訓練與選才決策的核心依據

台灣的運動科學，正處於從第二階段邁向第三階段的轉折點上，而 AI 棒球正是帶動這個轉折最明顯的推手之一。

國際運動科學發展的另一個重要趨勢，是技術逐漸從職業賽場向下擴散。過去只有頂級球隊才用得起的高速攝影與感測設備，如今已經逐漸出現在大學球隊、業餘聯盟，甚至一般打擊場之中。

這個擴散過程，某種程度上也是 AI 棒球商業化與普及化的過程——當設備成本下降、演算法逐漸成熟，運動科學的門檻，自然會持續降低。

當 AI、感測器、高速影像技術越來越成熟，運動科學的下一步，會走向哪裡？跨領域應用，又會怎麼發生？

例如，原本只用在棒球的動作分析技術，正逐漸延伸應用到壘球、田徑，甚至一般民眾的健康促進與日常運動場館——這正是國際運動科學發展趨勢中，值得持續關注的方向。

當全世界都在用數據說話，能同時看得懂數據、也看得懂運動的人才與技術，正是這場轉型中最稀缺、也最有價值的資源。AI 棒球正走在這波浪潮的最前線，這正是運動科學（運科）持續受到關注的原因。