運科（運動科學）是什麼？
AI 棒球訓練如何透過高速攝影與邊緣運算分析揮棒｜SWING X

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從一顆像麻糬般變形的棒球，到一支像仙女棒光軌般高速揮動的球棒，AI 如何看懂人眼看不見的世界？

很多人第一次聽到運科（運動科學），總以為那是奧運國手、職業球隊或國家級實驗室才會接觸的技術。

但事實上，運科離我們並沒有想像中遙遠。

每一次棒球打擊練習、每一次壘球打擊練習，甚至只是到打擊場揮幾棒，其實都充滿了值得分析的運動科學。

差別只在於：

過去，我們看不見。

如今，透過高速攝影、AI 電腦視覺、人體姿態辨識與邊緣運算（Edge AI），原本只有運科實驗室才能做到的分析，已經可以走進球場、打擊場與日常訓練。

由鉅碼科技（Gimmatek）自主研發的 SWING X AI 棒球訓練系統，正是將運科、AI 棒球、AI 教育與智慧打擊結合的代表性應用，讓每一位球員都能擁有自己的 AI 棒球教練，真正理解自己的揮棒品質（Swing Quality）。

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什麼是運科（運動科學）？

運科（Sports Science），就是利用科學的方法分析人體動作，找出最有效率、最安全、最容易持續進步的訓練方式。

它結合了許多不同領域，包括：

• 人體生物力學（Biomechanics）

• 運動生理學

• 人體姿態辨識（Pose Estimation）

• AI 人工智慧

• 電腦視覺（Computer Vision）

• 高速攝影

• 數據分析

• 邊緣運算（Edge AI）

過去，這些技術大多應用於職業球隊、國家代表隊或研究機構。

如今，AI 的進步讓運科逐漸普及，無論是專業球員、學生、社會球隊，甚至第一次體驗棒球的孩子，都有機會接觸科學化訓練。

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人眼看到的是結果，運科分析的是過程

如果你站在打擊區，看著一顆時速超過 100 公里的棒球迎面飛來。

你的大腦幾乎沒有時間思考。

揮棒。

擊球。

結束。

整個過程不到 0.2 秒。

對人眼來說，它就是短短的一瞬間。

但對運動科學而言，這 0.2 秒，卻蘊藏著數百個值得分析的細節。

例如：

• 身體何時開始啟動？

• 前腳何時踩穩？

• 髖部何時開始旋轉？

• 核心是否有效帶動肩膀？

• 力量是否順利透過動力鏈傳遞？

• 球棒何時進入擊球區？

• 是否在最佳時機擊中球？

這些動作之間，往往只相差幾毫秒。

而幾毫秒的差異，就可能決定擊球品質的好壞。

因此，運科真正分析的不是姿勢，而是動作的時序（Timing）與揮棒品質（Swing Quality）。

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為什麼運科需要高速攝影？

很多人會問：

現在手機都可以錄影了，為什麼還需要高速攝影？

因為一般手機錄影，大多是 30 FPS 或 60 FPS。

也就是：

• 30 FPS：約每 33 毫秒拍一張畫面

• 60 FPS：約每 16.7 毫秒拍一張畫面

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對生活紀錄已經足夠。

但對只有約 0.2 秒 的揮棒而言，真正重要的細節，很可能發生在兩張畫面之間。

高速攝影最大的價值，就是把這些遺失的細節補回來。

讓 AI 不只是看到「結果」，而是真正理解整個過程。

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原來，棒球真的會變成麻糬

如果有一天，你能用高速攝影機觀看擊球瞬間，你可能會懷疑自己的眼睛。

那顆原本又硬又圓的棒球，在碰到球棒的瞬間，竟然會像麻糬一樣，被瞬間壓扁、拉伸、變形。

接著，又迅速恢復原本的形狀，把累積的能量全部釋放出去。

這整個壓縮與回彈過程，只持續短短幾毫秒。

快到人眼完全無法察覺。

但對運科來說，這幾毫秒正是研究擊球效率、能量傳遞與球棒性能的重要資訊。

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球棒，也不像你想像中那麼「硬」

再把目光放到球棒。

我們一直以為球棒是一根筆直又堅硬的木棒或金屬棒。

但在高速攝影下，你會發現另一個世界。

高速揮棒時，球棒會因為高速加速與擊球瞬間產生細微彎曲、震動與回彈。

如果把高速攝影每一幀畫面全部疊加起來。

球棒留下的軌跡，就像夜晚揮舞仙女棒留下的一道道光軌。

看似只有一支球棒。

其實，是一條高速移動、不斷變化的運動軌跡。

而 AI 的工作，就是要在這條光軌中，持續找到球棒的位置，分析：

• 揮棒路徑

• 揮棒速度

• 揮棒角度

• 加速度變化

• 擊球位置

• 擊球時機

這遠比辨識一張照片困難得多。

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為什麼還需要邊緣運算（Edge AI）？

高速攝影每秒會產生大量影像。

如果每一次揮棒都把所有影片上傳到雲端分析，不僅需要等待，也容易受到網路速度影響。

因此，SWING X 採用**邊緣運算（Edge AI）**架構，直接在場館設備完成 AI 推論。

高速影像不需要全部送往遠端伺服器，而是在本地端即時完成：

• 人體姿態辨識（Pose Estimation）

• 球棒追蹤（Bat Tracking）

• 揮棒事件判定（Swing Event Detection）

• AI 揮棒分析

• 動力鏈分析

• AI 打擊分析

分析完成後，只需輸出分析結果與個人報告，因此球員完成揮棒後，很快就能獲得分析與建議。

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AI 真正分析的，不只是揮棒，而是揮棒品質（Swing Quality）

很多人以為 AI 揮棒分析，就是看看姿勢漂不漂亮。

其實，那只是第一步。

真正困難的是：

分析整體的揮棒品質（Swing Quality）。

SWING X 並不是分析某一張照片，而是分析整整 0.2 秒內，每一幀畫面之間的關係。

AI 必須知道：

• 前腳何時踩穩？

• 髖部何時開始旋轉？

• 核心何時開始發力？

• 力量是否順利透過動力鏈傳遞？

• 球棒是否在最佳時機進入擊球區？

• 揮棒節奏是否穩定？

• 每一個動作是否彼此協調？

當這些資訊整合起來，AI 評估的不再只是姿勢，而是整體的揮棒品質。

真正好的揮棒，不只是揮得快。

而是在正確的時間、正確的路徑，以正確的力量完成擊球。

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為什麼甜蜜點（Sweet Spot）如此重要？

許多球員都知道球棒有甜蜜點（Sweet Spot）。

但真正重要的，不只是球有沒有打到甜蜜點。

而是：

球是否在正確的時間、正確的位置，擊中球棒最有效率的區域。

如果：

• 揮棒節奏太快

• 動力鏈沒有順利傳遞

• 重心轉移不足

• 提早出棒

• 延遲擊球

即使擊中球，也未必能真正發揮甜蜜點的效果。

因此，SWING X 不只是分析是否擊中甜蜜點，而是進一步找出原因。

例如：

• 是否因為髖部啟動太慢？

• 是否因為揮棒路徑偏移？

• 是否因為擊球時機不對？

• 是否因為重心沒有順利轉移？

透過 AI 揮棒分析，球員不再只是知道「沒打好」。

而是真正知道：

為什麼沒打好，以及下一次該如何改善。

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AI 教育，也可以從一支球棒開始

當孩子完成一次棒球打擊練習。

他看到的不只是揮棒。

而是

• AI 如何辨識人體？

• AI 如何追蹤球棒？

• AI 如何理解動作？

• AI 如何分析揮棒品質？

• AI 如何找出甜蜜點？

這些原本屬於人工智慧、電腦視覺與運動科學的技術，不再只是課本上的知識，而是在每一次揮棒中親身體驗。

因此，SWING X 不只是 AI 棒球教練，也是一種結合 AI 教育、運動教育與運動科學的新型態學習體驗。

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從傳統打擊到智慧打擊

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傳統打擊場提供的是：

投球 → 揮棒 → 結束

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SWING X 帶來的是：

投球 → 揮棒 → AI 揮棒分析 → 揮棒品質分析 → 動力鏈分析 → AI 建議 → 再次練習

每一次揮棒，都能累積成自己的運科數據。

每一次分析，都讓下一棒更接近最佳的揮棒品質。

這就是智慧打擊。

不是讓 AI 代替人打球。

而是讓 AI 幫助每一位球員，更了解自己的身體、更理解自己的動作，並透過運動科學持續進步。

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結語：真正值得留下的，不只是擊球結果，而是每一次揮棒品質的進步

高速攝影，讓 AI 看見肉眼看不到的細節。

邊緣運算，讓 AI 在最短時間完成分析。

運動科學，則將這些高速影像重新組織成完整的時序、動力鏈與揮棒品質分析。

SWING X 真正分析的，不是一張照片，也不是一支球棒。

它分析的是每一次揮棒背後的時序、節奏、力量傳遞、甜蜜點掌握，以及揮棒品質。

因為真正的進步，不是今天揮了幾百棒。

而是——

每一棒，都比上一棒更接近自己的最佳揮棒品質。