**AI精準助攻！真理大學舉辦運動科學體驗營，揭密人工智慧如何顛覆職棒與高球訓練**

隨著科技與人工智慧（AI）的飛速發展，競技運動的勝負不再僅憑教練的經驗與選手的「感覺」，而是仰賴精準的數據解析與AI運算。為培育新世代運動科學人才，真理大學運動管理學系結合「115年真理大學高等教育深耕計畫」，於2026年10月22日在校內932教室暨體育館棒球練習場，盛大舉辦「棒球與高爾夫球運動科學 AI儀器介紹＆實務體驗」活動。本次活動攜手成茂實業有限公司與鉑雷國際有限公司共同協辦，透過一系列實務操作，帶領學員一窺AI如何成為現代運動訓練與實戰情蒐的最強後盾。

**引進頂尖AI儀器，打造一對一沉浸式體驗**
本次實務體驗活動分為上、下午兩大場次。上午時段（08:00-13:00）專注於「棒球運動科學」，現場不僅介紹了先進的打擊與投球軌跡追蹤技術，更開放學員親自體驗3D動作捕捉與分析、擊球與投球數據偵測，以及AI智能教練回饋系統，主打「科創未來，精準訓練」。下午時段（13:00-17:00）則將焦點轉向「高爾夫球運動科學」，提供AI智能彈道分析、擊球與牌面數據偵測等一對一儀器實務操作體驗，藉由科技助力幫助選手達成擊球升級的目標。

**AI影像辨識成為球探利器：抓出投手致命「小動作」**
在配套的專題講座中，專家深入剖析了AI在現代棒球中的核心應用：「影像作為數據來源」。過去，分析師若想研究投手的揮臂角度（Arm Angle）、出手點（Release Point）或是跨步時序，只能依賴教練人工逐格比對大量影片，極度耗時且容易產生視覺盲點。如今，AI技術完美補足了這項缺口。

講座中特別引述了美國職棒大聯盟（MLB）球星Max Muncy的說法，指出大聯盟目前已有多支球隊導入AI技術來「抓投手的小動作」。例如，知名投手Tyler Glasnow曾因投不同球種時「手套高低位置不同」而洩漏球種；或是像Matthew Boyd在用球數破百時，未自覺地出現揮臂槽位下降的疲勞現象。現在，透過AI將不同球種、無數次投球的影像對齊並進行比對，能瞬間抓出手套位置、手臂方向以及時間差的微小變化。這讓以往容易被漏看的疲勞現象或球路洩漏（Pitch Tipping）無所遁形。

**「AI找線索，數據做驗證」的全新訓練邏輯**
這套結合AI的分析流程為球隊建立了全新SOP：先由AI比對大量影片找出動作產生差異的時段與線索，接著分析師再回頭交叉比對TrackMan等雷達設備測得的「出手球速」與「出手點（高度/水平位置）」數據，最後再由人類教練進行解讀與決策。

除了投球，數據分析在打擊上的應用同樣精準。講座以大聯盟球星Fernando Tatis Jr.的2026年球季為例，他在四月份全壘打掛零，直至五月底才敲出首轟。透過Baseball Savant等資料庫，分析師能清楚看到他球季後半段的拉打飛球率（Pull Air%）、擊球初速（Avg EV）與長打率（SLG）大幅躍升。將數據結合影像後發現，他長打火力的復甦，與五月中旬後打擊站姿開放角度的調整有著密切的因果關聯。

**科技增加方法，分析始終源於「問題」**
儘管AI強大，但講座最後傳達了一個至關重要的核心數據素養：「科技增加了方法，分析始終從問題開始」。無論是BLAST測量揮棒、TrackMan觀測球體飛行，或是AI比對影像，不同儀器量測的是不同的指標，數據之間可以互補，但不能直接畫上等號。專家強調，體育界不該「為了使用AI才去尋找問題」，而是應該先明確想解決的問題，再讓AI成為大海撈針找線索的輔助工具，最終的判斷與驗證，依然掌握在具有專業知識的人類手中。