東京奧運賽事即將閉幕，透過轉播，螢幕後的觀眾為選手歡呼慶祝，但多數人不知道的是，競技場上除了紮實、令人激動的技術較量外，背後隱藏的更是一場無聲的科技戰，數據就像幫教練打開「第三隻眼睛」，精準掌握對手狀態。
舉重好手郭婞淳在東京奧運奪下台灣首面金牌。郭婞淳在東京完成動作當下，其實遠在台灣的運動科學團隊也能運用AI教練系統分析轉播畫面，接近無時差在65秒內完成高速運算，自動化建立出人體棒狀圖，回饋郭婞淳的身體角度、槓鈴速度等資料，並立即回傳給現場教練參考。
事實上，這個AI教練系統早已默默進行多年，協助教練做戰術調整，過去郭婞淳參與國際大賽時，在中國寧波舉行的2019年亞洲舉重錦標賽、在泰國舉行的2019年世界舉重錦標賽都曾派上用場。
科技部「精準舉重」計畫共同主持人、台北市立大學運動器材科技所教授何維華接受中央社採訪時解釋，完成舉重動作有提鈴期與發力期2階段，提鈴期力求平穩，發力期則要瞬間產生很高的加速度，透過系統中的槓鈴軌跡追蹤功能，觀察槓鈴高度跟加速度2個參數的變化。「選手到底是憑實力還是蠻力，數據一清二楚」。
科技部精準舉重計畫運用影像辨識與AI技術，分析北韓對手崔孝辛舉重過程的力學參數，進一步了解對方強弱點。
團隊透露，由於大會只有轉播特定角度畫面，為了能讓AI教練系統拍到側面影像，即時把分析結果提供教練參考，運科團隊還提前「場勘」尋找合適位置，以秘密拍攝北韓選手崔孝辛的舉重畫面。即時分析發現，崔孝辛舉重過程高度跟加速度參數非常驚人，加上下降到跟郭婞淳同一量級，原本認為是郭婞淳在東京奧運最大勁敵。
台灣團隊做足功課準備應戰，結果因為疫情關係，北韓沒有報名參加比賽。
擔任郭婞淳教練的林敬能接受中央社採訪時表示，現場觀察跟AI系統即時影像分析，如同肉眼跟顯微鏡的差別。數據支持原有推論，幫助團隊吃下定心丸，選手也能更安心去舉下一把。
不過，選手舉完一把的休息時間只有不到2分鐘，教練更得在30秒內決定下一把的舉重重量，AI教練系統必須在短短2分鐘內產出分析，不然如果1個小時才分析完回饋給教練，比賽也已經結束。
至於科技如何幫助調整戰術，林敬能舉例，如果今天現場觀察有對手表現怪怪的，透過AI教練即時的數據分析，可以知道對手可能有哪塊傷勢、動作應該發揮不出來，也許在自家選手能力範圍內，「下一把可以開出高一點的重量嚇嚇對方」。在壓力更大下，對手要能表現得跟平常一樣，難度也會大大提高。
林敬能直言，經驗累積固然重要，但是運科團隊是讓選手、教練在比賽中更有所依靠，「人有依靠時就會無懼，愈能把平時訓練成果發揮出來」。
此外，舉重比賽時的抓舉與挺舉分別都有3次試舉機會。林敬能表示，團隊也會運用數據分析，蒐集各國選手每次試舉重量，掌握重量間距、選手習慣等，不僅有助於掌握敵情，也能在重量選擇上更精準。
運用鏡像理論牢記每個動作
不過，運動競賽的科技戰並不只限於比賽現場，平時訓練過程中也能透過設備與系統幫助選手進步。
例如，舉重是非常講求身體肌肉的平衡的運動，林敬能會督促舉重選手每天要在鏡子前反覆練習，背後用意其實是運用「鏡像理論」，讓選手一邊訓練、一邊用眼睛檢查自己身體每個關節的動作，目的就是把動作烙印在身體記憶中，並加深神經細胞的連結。
團隊也開發出智慧舉重訓練鏡，兼具鏡子與數位顯示器功能，運用已經成熟的開放人體骨架辨識技術，即時分析人體骨架，選手手肘、膝蓋關節角度一目了然，提供教練更精確的指導。
林敬能指出，情蒐不分項目，各國都是卯足精力互相情蒐、盼望破解對手技術，台灣頂尖選手像是郭婞淳自然也是被重點情蒐對象。他認為，台灣具備科技島優勢，未來如果更長期投入技術資源在競技體育，相信可以期待更亮眼的表現。
