人工智慧也會比奧運？

臺灣世界羽球球后戴資穎所參與的奧運比賽，已大量使用 AI 進行比賽判讀。圖片來源：REUTERS1

人工智慧在這次東京奧運中有了許多突破性的運用，中華隊與各國團隊都積極運用 AI 與 AIoT來協助運動選手加強訓練、監測比賽甚至進行策略制定。2017 年之後，AI 開始從西洋棋、圍棋等以策略對決為主的比賽，走向運動賽事，進入運動科學的範疇。

無論是用影像判讀協助裁判判決比賽、預測天氣以決定比賽策略、分析對手的身體姿勢和意圖，甚至是在幕後協助導播組，進行更高畫質的轉播，人工智慧幾乎無所不能，有了更多的跨領域運用。

智慧球場 用人工智慧判讀比賽 給予策略建議

如同人工智慧已經大量運用在醫療影像的判讀上，從 2012 倫敦奧運之後，人工智慧就大量運用在對奧運比賽的判讀。在進行正式比賽前，運動員與教練會透過已經標註過的歷史影像，了解比賽的進行過程，紀錄對手的移位、攻擊和防守意圖，提前做出策略規劃。

同樣的技術也能夠協助選手和教練記錄身體的動作與肌肉運用，幫助選手調整姿勢、改變配速、調整走位等，加強移動的效率也減少受傷的機率。另外場邊的裁判也能運用人工智慧判讀的影像畫面，得知選手是否出界或得分，協助現場更快釐清比賽情況。

Nvidia 運用 cuDNN 深度神經網路 讓轉播更身歷實境

許多橫向場地型的運動項目，例如籃球、足球、橄欖球、游泳等，在過去都需要仰賴人工不斷切換攝影機的角度，才能一次關注整個比賽場地的動態。Nvidia 的科學家利用了 cuDNN 深度神經網路2,3，可以讓奧運的轉播組最少地調動攝影機，將不同角度所拍攝回來的畫面重新縫合。這在許多寬螢幕高畫質電視和曲面螢幕的普及後，更為重要。能夠讓許多球迷更加身歷其境。

中暑風險預測模型 大數據在醫學的應用

東京地鐵管理局與日本 Yahoo 合作開發了一套運用氣候大數據與醫療人工智慧的系統，用來預測奧運賽事期間的中暑機率。由於東京奧運舉辦期間，東京潮濕高溫的氣候往成為許多露天比賽項目(划船、公路自行車等)的一大挑戰，提前預測天氣變成了比賽的重要武器。

這套系統運用了日本環境省的氣溫資料庫與 Yahoo 的人群預測系統，將以每 125 平方公尺為單位進行即時的中暑風險預測，並進行圖像化。這對於保護選手與工作人員相當重要。

人流管理系統 AI 於智慧場館的應用

由於本次東京奧運正值新冠疫情期間舉辦，運用雲端影像辨識，進行跨區域、跨場館的人員管制技術成為了東京奧運相當重要的一環。以人工智慧影像辨識技術為核心的群聚預報系統，能夠運用資料(例如人數較多的代表團即將入場)與現場的攝影機畫面，即時管控各場館裡的運動員、工作人員、媒體甚至是車輛的密度，並在不同時段做出預報，向場館人員發送簡訊和提醒，引導人流從不同的出入口進入與離開，減少群聚的可能4。

深度學習與人工智慧在運動分析的應用

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參考文獻出處：

1. Badminton-Taiwan’s Tai focused on fixing mistakes, not Chen threat.
2. Creating More Engaging Sports Broadcasts With AI.
3. Unprecedented broadcast coverage and digital innovation to connect fans around the world to the magic of Tokyo 2020
4. One Year Countdown: Readying AI Security for the Tokyo 2020 Olympics.