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2022/05/06

用科技翻轉體育,運動科技產值2030上看兆元,運動科技該如何發展?商機又在哪裡呢?圓桌體育大會

運動科技的使用,已經擴展到更廣大的領域,無論是觀賞型、參與型;是專業比賽用還是休閒娛樂用,在未來,擁有怎樣能力的人才會是運動科技蓬勃發展的時代最需要的人才呢?運動科技的應用關鍵在於技術嗎?台灣運動科技的限制在哪裡?該如何發展?若想要投入運動科技又該怎麼開始呢?這集圓桌體育大會就要跟大家來聊聊唷!

今天台灣疫情單日破 3 萬人確診,仍未達疫情高峰,但職棒例行賽事、大專盃等活動仍沒停歇,因此圍繞在賽事周邊的運動科技應用,大家應該或多或少有注意到,像 4 月中下旬在天母球場提供的投手投球轉速數據服務,就是由科技部精準運動科學計畫研究團隊,以高速攝影機影像計算出投球轉速的模型,今年終於在比賽中亮相 (請參考泰迪變速球畫面分析),此外,台灣企業中華電信第四屆5G加速器徵件,今年也以運動科技應用成為三大評選主題之一 (新聞),經濟日報報導也指出,工研院服務系統科技中心執行長鄭仁傑預估:「以台灣運動科技的成長速度,2030年前可望成為兆元產業。」(新聞)可見運動科技的未來是商機勃勃,機會無限,今天圓桌體育大會就要來跟大家聊聊,台灣運動科技該如何發展?商機又在哪裡呢?我現在要投入從哪裡開始呢?

台灣的運動產值有有85%來自運動設備製造,與歐美以運動服務業為主大不相同
台灣的運動產值有有85%來自運動設備製造,與歐美以運動服務業為主大不相同,資料來源 經濟日報

生活中能接觸到的運動科技有哪些?

運動科技應用的範圍很廣,從智慧運動場館、AI 全視野多視角高畫質 3D 回放技術、鷹眼、行動穿戴式裝置、智慧鞋等,隨著疫情全球擴散跟居家的時間延長,線上運動開始盛行,運動科技也逐漸的融入我們的日常生活中。蒞臨本週圓桌體育大會的國體大王凱立副教授分享:「運動科技可以從運動參與的情境跟場域區分成兩大類:一種是觀賞型,像是比賽或是娛樂使用的運動科技,例如情蒐數據蒐集、球速計算等;另一種是參與型,像是教學應用上的運動科技,或是休閒遊憩娛樂時所使用的穿戴式裝置、智慧場館物聯網等,都是生活中的運動科技。」

根據 Crunchbase 的數據統計,結至2021年8月為止,全球運動新創科技的風險投資金額已經高達7.868 億美元 (230多億台幣),運動產業中尤其是關於數據分析、運動表現監控、虛擬實境應用和運動穿戴裝置,都是全球爭相投入的領域,不僅如此,許多科技大廠如 Google Health、Amazon 也開始針對可穿戴裝置與運動產業進行投資,國家訓練中心運動科學小組的召集人相子元教授也指出:

「運動科技的使用,已經擴展到更廣大的領域,像是健身、睡眠、營養監控等,這部分的數據涵蓋範圍更廣,更可以幫助運動員管理壓力與生物監控,也可以幫助一般人維持健康,非常具有市場性。」

根據 Crunchbase 的數據統計,結至2021年8月為止,全球運動新創科技的風險投資金額已經高達7.868億美元(230多億台幣),運動產業中尤其是關於數據分析、運動表現監控、虛擬實境應用和運動穿戴裝置,都是全球爭相投入的領域
資料來源:Crunchbase 的數據統計

根據權威機構美國運動醫學會 (ACSM) 每年訪問全球運動、醫學、健身等領域中的專業人士所做的「2022世界健身趨勢調查」中預測2022到2023年,全球健身趨勢的前20名統計,因為疫情導致健身房歇業,居家健身風氣的盛行,2022年「居家健身」進步一名躍升到世界第二,且從2016年開始運動科技智慧穿戴裝置已經連續7年排在健身趨勢的前3名,今年更是穩居世界第一,可見運動科技產業是科技界、體育界共同投入的大趨勢。

美國運動醫學會(ACSM)2022年全球健身趨勢調查報告
美國運動醫學會(ACSM)2022年全球健身趨勢調查報告。資料來源2022世界健身趨勢調查

運動科技對運動員真的這麼重要嗎?是必要工具還是輔助工具?

2021年台灣運動員在東京奧運會上大放異彩,同時也向市民們展現了台灣科技力量助攻的好結果。從智慧化訓練的智慧桌球拍、舉重使用的避震減噪地墊等將訓練的歷程記錄、做好疲勞的監控、營養控制,到情報化分析的戰術開發建議與戰情資料蒐集等,在提升運動表現跟降低運動傷害上,都可以看到運動科學的影子。

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運動科技,智慧未來,這個未來已經是現在。資料來源:Sponsored影片

如果科技是放大運動表現的工具,那麼解讀工具的跨領域運動科技人才,才有能力將運動數據點石成金。王凱立副教授更進一步解釋:「跨領域必須要是能跟不同領域溝通的人,既是懂科技的專案管理人才,又懂體育,還會寫電腦程式的人才,就是我們想要的。」

位在加州矽谷的Zone7,透過運動科技,會對於運動員的受傷趨勢進行有價值的數據分析,Zone7的首席執行官兼聯合創始人Tal Brown解釋說:「Zone7可以透過已經記錄、分析超過1億小時的數據資料,數千名運動員表現和身體狀況的數據。他們經過人工智慧分析找出隱藏在數據背後會導致運動員受傷或最佳表現的模式,然後幫助決策者做好戰術預測,並且降低運動員傷害的風險,用數據評估下一次的加強訓練是增進球隊的表現,還是只是增加風險。」

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