Title：AI 在運動中的應用：從數據決策、智慧觀賽到人人可用的個人教練
Date：2026/10/02 15:40-17:00
Location：R102, CSIE
Speaker：陳彥光執行長, 全球台灣科技及外交聯盟（GATTD）
Host：Prof. Hsin-Mu (Michael) Tsai
Abstract:
AI正在重新定義運動產業的各個環節。本演講將介紹 AI 如何協助球隊進行球員評估、球探分析與比賽策略制定，包括 Moneyball 所代表的數據驅動決策、球員價值發掘、勝率預測與比賽情境模擬。同時，也將探討 AI 在提升賽事公平性與球迷參與上的角色，例如自動好球帶系統、Hawkeye 挑戰與判決回放、擴增實境轉播資訊。
本演講的核心案例聚焦於投手動作監測與傷害風險管理。系統以一般智慧型手機拍攝的影片為資料來源，不需穿戴式感測器、高階攝影設備或人工同步，即可追蹤投球動作的一致性、疲勞造成的機制變化，以及可能與受傷風險相關的訊號。為處理實際拍攝環境中的鏡頭晃動、縮放比例不同、拍攝角度傾斜、影片時序不一致與姿態估計雜訊，系統整合相機穩定化、比例校正、傾斜校正、空間對齊與時間對齊等技術，使不同投球局數甚至不同比賽的影片能夠進行可靠比較。
AI 的價值不應侷限於擁有大量資料、專業設備與龐大預算的職業球隊。透過低成本、可自動化且可長期追蹤的影像分析技術，個別運動員、家長與業餘運動團隊也能取得更接近專業等級的運動分析與回饋工具。然而，可信賴的運動 AI 不只是電腦視覺或機器學習模型的問題；它必須結合運動專項知識、生物力學，以及能夠被教練與選手理解的可解釋分析。展望未來，這類技術除了能改善競技表現與傷害預防，也可擴展至高齡運動復健與照護等健康應用。
Bio:
陳彥光博士為全球台灣科技及外交聯盟（GATTD）執行長。陳博士於 1992 年取得國立臺灣大學電機工程學系學士學位，並於 1998 年獲得美國普林斯頓大學電機工程博士學位。陳博士擁有逾 25 年的研發經驗，職涯橫跨 Intel 與阿里巴巴，長期致力於高效能運算、人工智慧、多媒體及物聯網等相關技術的研究與開發。他曾參與 Intel SSSE3 與 AVX 指令集的研發，相關技術已廣泛部署於全球數十億顆處理器中。陳博士已發表超過 100 篇技術論文，並擁有超過 125 項美國專利。2012 年，他因在多媒體訊號處理之演算法—架構協同設計領域的傑出貢獻，獲選為 IEEE Fellow。