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文/李政崇

上月份剛剛結束的CES國際消費電子展,新創公司Zepp大放異彩。它賣的不是手機、不是平板,而是能裝在棒球球棒、高爾夫球桿、網球球拍上的感測器。搭配專用app即時分析數據,記錄揮棒角度、速度,還可將選手的動作化為3D影像,與頂尖球員作對比。無獨有偶,《時代》雜誌2014年度25大最佳發明之一,也包含「智慧籃球」。他看來與一般籃球無異,但球體內建9枚感應器。球員只要一碰球,運球速度、投籃出手速度、力度、出手時籃球的轉動速率等,統統被紀錄起來。透過專用app即時評測,球員就能改善自己的運球和出手姿勢。大數據年代來臨,職業運動的生態,即將掀起一場劇變……。

前微軟執行長史蒂夫鮑爾默(Steve Ballmer)離開微軟之後,不甘寂寞,花了20億美金入主NBA洛杉磯快艇隊,並且和加州新創公司 Second Spectrum合作,希望用即時數據提高球迷的參與度。中場休息的時候,球迷可以進入一個網站,選擇想看的精采畫面重播,而主場的大螢幕就會重播該段畫面,並且秀出該球迷的名字。不僅如此,當某位球員拿到球,可以立刻顯示同隊球員的投籃機率,球出手以後,會立刻轉成球員所站位置搶到籃板的機率。著名的籃板王羅德曼(Dennis Rodman)自述他之所以可以比別人搶到更多籃板的原因之一,就是他會仔細觀察球員在不同位置出手時,籃板球的反彈角度和力道,然後比對手早一步卡位。現在這樣的數據不用再靠人腦記錄,透過電腦分析,不僅隨手可及,而且更快更準確。

梅西跑得少?

有現場看過NBA的人都知道,在球場長邊上方,有一條電纜。我們平常在電視上看到的畫面,主要就是攝影機隨著球員的跑動,在電纜上來回滑動所拍下來的畫面。這樣的技術在足球場上被發揚光大。賽場上裝有8部具有熱成像功能的高級攝像機,球場上的一舉一動,都被鉅細靡遺的記錄下來,變成一部巨大的資料庫。透過精確的分析,即可充分了解球員的個人數據以及戰術的運用。舉例來說,根據國際足總官方統計,梅西(Lionel Messi)在某四場比賽跑動距離總計為33公里,平均每場只跑了8.25公里,跟一般球員動輒10公里比起來,可謂在「散步」。但是梅西還是阿根廷的主力,而且阿根廷去年也踢進世足總冠軍戰,這代表跑得多不代表踢得好。而且另一項數據顯示,當梅西持球時,跑動距離會大幅增加,奮不顧身地衝入敵營。這代表梅西十分懂得珍惜自己的體力,不會在場上瞎跑,需要的時候才跑。而梅西的個人數據也和阿根廷的打法有關,在騰訊體育數據庫中,阿根廷控球率以65.05%排名所有球隊首位,傳球總數第二,僅次於德國隊。這代表阿根廷隊持球時間久又喜歡傳球,球員當然比較不需要跑。

投一顆球,產生20種數據

棒球因為同時有九個守備位置,而且每個棒次又依照功能性有所不同,早就發展出複雜的統計方式來衡量球員的價值,最為人所知的就是MLB奧克蘭運動家隊的魔球傳奇了。隨科技發展,現在的棒球賽場上,高速影機和都卜勒雷達都已經是標準設備,光是投手投球的動作,就可以產生出20種數據,除了球速和進壘點以外,手臂和身體的擺動角度也會被記錄下來。一場比賽產生的數據可能高達1TB!要分析打者擊球的機率還有落點也不是難事,事先知道球的落點,教練就可以指導防守員事先移動到適當的位置(稱為defensive shift)。

除此之外,在2014年於德州舉行的一級方程式賽車大獎賽,所有與賽的車輛產生的數據多達243TB,比美國國會圖書館總數據量235TB還要多。這些數據除了行車軌跡、駕駛者的生理狀態,還包含了胎壓以及燃油效率等。所有的數據經由AT&T的光纖骨幹,可在0.25秒內傳送到數千英哩外的英國資料分析總部進行即時分析。有了這些巨大的資料,資料分析師可以詳細模擬行進路線以及各種可能的突發狀況,然後擬定比賽對策。有了高速電腦的輔助,詳細的模擬只要花幾小時就可以完成,即使比賽中有突發狀況,也可以在幾秒鐘內就可以找出新方法。

烏龍判決

「這球打擊出去,球飛得又高又遠,正好從全壘打標竿旁邊切過去!」主播按捺不住情緒大叫:「這球到底有沒有切到標竿呢?如果有,那就是逆轉的再見滿貫全壘打﹔如果沒有,就是界外球。」主審無法在第一時間做出判決。這時候所有的裁判都圍在即時重播前面,球迷也都在等待裁判的判決。「判決出來了!主審做出全壘打的手勢!這是全壘打!中職30年的總冠軍誕生了!」。你以為裁判只靠重播畫面做出判斷,其實球裡面的定位晶片和標竿上的感應晶片才是決定的關鍵。有了高科技輔助,球場上不容易有烏龍判決(blown call)出現。可以想見,運動產業與大數據的關係,只會越來越緊密。這也拋出一個問題:以後的運動員還是運動員嗎?還是越來越像電玩遊戲中的avatar,所有動作都是精密計算後的結果?如果掌握數據等同於掌握勝利,那麼未來的運動賽事,會不會成為眾家球隊比拼高科技儀器的裝備大戰呢?■

本文收錄於英語島English Island 2015年2月號
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