運動科學在台灣：從土法煉鋼，到 AI 棒球等數據驅動的轉型之路

這套方法不是不好，只是——它很難被複製，也很難被驗證。同一個動作，換一個教練來看，結論可能完全不同。

這就是台灣運動科學過去長期面對的處境：經驗很豐富，但數據很稀缺。每一位教練心中,都有一套自己的判斷邏輯，卻很難系統化地傳承給下一代，也很難跨球隊、跨單位互相比對。

• 同一個動作，不同教練的評估結果不一致

• 選手的進步幅度,很難用具體數字量化與追蹤

• 經驗傳承高度依賴師徒制，難以規模化複製

這幾年開始不一樣了。

隨著感測器、高速攝影與 AI 技術逐漸成熟，運動科學不再只是少數專家腦中的經驗，而是逐漸變成一套可以累積、可以共享的數據資產。

這代表什麼？

代表選手的動作分析，不再只存在某位教練的筆記本裡，而是可以被記錄、被追蹤、被長期比對。代表今天在北部訓練的選手，和南部訓練的選手，未來有機會用同一套標準被檢視與比較。

• 訓練現場開始導入感測器與影像分析設備，取代單純的肉眼觀察

• 數據逐漸成為教練與選手溝通時的共同語言

• 運動科技新創與研究單位，正合力把技術從實驗室推向日常訓練場域

在眾多運動項目中，棒壘球是最早、也最完整地把運動科學導入日常訓練的項目之一。從業餘打擊場到職業球隊，AI 棒球分析系統的出現，讓原本只存在於職業賽場的技術，開始走進一般人也能接觸到的訓練場域。

這股趨勢背後,反映的正是運動科學在台灣持續深化的過程:技術門檻降低、設備成本下降、資料處理能力提升，讓過去屬於少數人的分析能力，逐漸變成更多人可以使用的工具。

過去，訓練的調整,常常仰賴一句「感覺不對」；現在，透過系統化蒐集的動作數據，這句「感覺不對」，開始有機會被拆解成具體的數字與指標。

這正是台灣運動科學從「土法煉鋼」走向「數據驅動」的關鍵一步——把散落各地的經驗，逐漸整合成一套可以共享、可以驗證的知識體系。

運動科學在台灣的轉型，不是一夕之間發生的，而是從一台感測器、一次數據紀錄開始累積。AI 棒球正是這波轉型中,最貼近一般大眾生活的具體案例，也是運科（運動科學）能否真正落地,最關鍵的基礎工程。