AI幫運動員量揮桿、追球

（媒角抵加／林承志綜合報導）

AI 進入運動場後，可量出球速與球路、修正高速動作的關節位置，並整理多次練習紀錄。工研院 2 日公布，HoleInOne 智慧高爾夫服務系統獲世界創新科技與服務聯盟（WITSA）2026 全球 AI 大獎 Data（數據）類獎項；系統以雙目攝影、毫米波雷達與邊緣 AI 擷取擊球和人體動作資料。

關鍵資訊

• 量揮桿：HoleInOne 記錄球速、球路、揮桿動作與重心相關資訊。
• 現場使用：WITSA 列出設備約 2.5 公斤、部署約 3 分鐘；工研院已在揚昇與霧峰兩座球場進行驗證。
• 修正姿勢：臺北市立大學以生成式 AI 修正跆拳道高速動作的關節點。
• 追蹤球路：中央大學原型以 8 台高速攝影機辨識羽球的發球、擊球與落點。
• 成熟度：HoleInOne 已在球場驗證；跆拳道為研究；羽球為競賽公開原型。

一記開球，變成球速、球路和揮桿紀錄

HoleInOne 把過去由多項設備取得的量測資訊，整合在可攜式一體機中。雙目攝影與毫米波雷達同時讀取球與身體動作；邊緣 AI 在設備端處理部分資料，讓球員完成一桿後即可取得回饋。

工研院英文技術頁列出，系統使用光學感測、壓力感測與邊緣運算，分析動作、軌跡與重心。WITSA 得獎介紹列出的設備重量約為 2.5 公斤，現場部署約需 3 分鐘。這類設備讓高爾夫課程把揮桿畫面和擊球結果一併列入訓練紀錄。

工研院已在揚昇高爾夫球場進行選手訓練課程與服務驗證，也在霧峰高爾夫球場進行高爾夫體能訓練驗證。球場上的資料會連結到球員當次的擊球與動作，教練可從球路變化回看揮桿節奏、身體位置與重心移動。

姿勢辨識先把關節位置畫準

跆拳道的踢擊與轉身速度快，影片中的手肘、膝蓋與腳踝位置是動作分析的起點。臺北市立大學團隊 8 月發表的研究，先用電腦視覺標出關節點，再以結合檢索資料的生成式 AI 修正異常點。

研究涵蓋 8 位菁英選手與 12 週訓練週期。原始姿勢資料中，10.37% 的關節點被判為異常；經修正後，多個動作指標的準確率提高 5.69% 至 13.24%。AI 在這個流程中的工作，是把畫面裡的人體位置整理得更準，讓教練後續能比較出腿角度、轉身時機與動作穩定度。

多鏡頭追球，整理一個回合的節奏

羽球的小球飛得快，鏡頭需要持續抓到球的位置，才能還原一個回合的攻防節奏。中央大學團隊在資訊應用競賽公布的智慧羽球技術說明中，以 8 台每秒 120 幀的攝影機追蹤球路，辨識發球、擊球與落點，也計算來回拍數與球速。

這種追蹤資料可把一次回合拆成可比較的事件：球從哪裡發出、落在何處、雙方連續擊球多少次。教練可依這些紀錄回看球員的落點選擇、移動路線與回合節奏，讓戰術討論有具體畫面和數字可對照。

穿戴裝置把訓練負荷畫成趨勢線

AI 也會讀取穿戴裝置長時間累積的心率、睡眠、恢復與動作資料。2026 年一篇運動穿戴式 AI 綜述指出，這些資料可用於表現管理、訓練負荷與傷害風險估計，並由教練、運動防護與醫療人員整合到選手管理流程。

連續資料能顯示同一位選手在多週訓練裡的變化。教練安排課表時，可同時比較當天動作資料、近期負荷與恢復紀錄，判讀訓練量與身體反應。

場館導入前，先寫清楚資料怎麼用

AI 設備開始記錄影像、動作與身體資料時，球場和訓練單位可先寫清楚三件事：量測要回答球路、動作或體能中的哪個問題；哪位人員依據資料安排下一次訓練；影像與動作資料由誰保存、保存多久、可由誰使用。

HoleInOne 的獲獎呈現臺灣運動科技把感測、運算與資料服務帶進球場的方式。從高爾夫揮桿、跆拳道姿勢到羽球球路，AI 的工作正在擴大為量測、整理與回看每一次訓練的工具。

常見問答

AI在高爾夫課能做什麼？

AI 可記錄球速、飛行軌跡、揮桿動作與重心資訊，讓教練把擊球結果與動作畫面並列查看。

AI怎麼讀懂跆拳道動作？

攝影畫面先標出人體關節位置，再由模型找出異常點並修正。研究中的教練可據此比較踢擊角度、轉身時機與動作穩定度。

場館選設備時先問什麼？

先確認設備要量的運動問題、資料將由誰用於安排訓練，以及影像與動作資料的保存和存取規則。

資料來源與更新紀錄

1. 工研院：HoleInOne 智慧高爾夫服務系統獲 2026 WITSA 全球 AI 大獎
2. WITSA：2026 Global AI Awards 得獎名單
3. 工研院英文技術頁：HoleInOne Smart Golf Service System
4. PubMed：跆拳道選手生成式 AI 姿勢修正研究
5. 中央大學資訊應用競賽：智慧羽球技術說明
6. Frontiers in Artificial Intelligence：AI 與穿戴式裝置在運動表現、傷害與福祉的綜述

更新紀錄：2026 年 9 月 3 日。