揭秘那些由大數據生成的奧運會「黑科技」

奧運賽場，大數據派上大用場。以IBM為首的全球頂尖數據分析公司，通過雲端數據共享和事實數據分析，使得遠在美國紐約、印度班加羅爾、德國慕尼黑的全球數據分析專家共同擔負起此次奧運會的賽況轉播、安全保衛、物流運輸、公共交通等方方面面的工作，致力為本次奧運會提供完整的共享式數據解決方案。

一 些公司對短時間內或實時收集和分析大量數據有所不同。作為巴西獨木舟聯合會贊助商之一，通用電氣一直採用大數據技術幫助運動員提高他們的技術並以此提升其 體能表現。在訓練期間，該公司在獨木舟上安裝了感測器，運動員身上安裝了心臟監測儀，以便測試運動員和獨木舟兩方表現。

在皮艇賽中，系統的主要特點是加速器，迴轉儀，磁力儀和GPS——所有這些都是用於測量賽艇的頻率與強度，以及檢測賽艇的位置，速度和方向。另外，運動員會採用一個心率監測器以便通過藍牙將信息傳輸到安裝在船上的感測器。

英國國家拳擊隊 GB（Great Britain Boxing）便利用一個稱作「iBoxer」的軟體，並與 Sheffield Hallam University 大學合作，來追蹤選手的身體數據。這套系統的資料包括選手的健康情形，所有對手的狀況，以及出招解析。最終這個系統可以用來揭露選手的利基與缺陷，幫助改善場上的策略。

Nicola Adams 大概很清楚這套系統的優勢。她在 2012 年代表英國在倫敦奧運奪金，並希望在里約衛冕。當她上場前，系統會即時精算出一套搏擊策略，幫助她在需要專註出招時，不用多想細節。

澳 洲體協（Australian Institute of Sport，AIT）則建構了一個巨大的資料庫，可以每周追蹤約 2,000 名全國運動員的數據。AIS 表示，在這套系統下從事訓練，可以提供教練更多資訊，以避免不夠精確的訓練計劃，徒增受傷風險。AIT 也有自己的穿戴式設備，可以探測特定的生理數據。

在 西班牙世錦賽上，運動員已經通過系統模型提前獲知了潮汐的方位流向，但教練並不信任這種技術，他的判斷使得運動員逆流前行，結果輸了比賽。在德國帆船隊技 術總監馬庫斯·布魯爾眼中，里約奧運會對整支隊伍來說是一次「雪恥」的好機會，也是為他們的大數據分析模型正名的時機。

早 在5年前，因為未能在前一年的悉尼奧運會上斬獲佳績，德國帆船隊和知名軟體公司SAP聯手，為比賽定製航線模型。基於真實的氣象數據和3000海灣的測量 值，這款大數據智能模型在分析潮汐、氣流、風力之後，能為運動員提供最佳航行線路，幫助他們在瞬息萬變的、棘手情況層出不窮的碧海之中掌握先機。之前，有 媒體報道，一旦下水，德國帆船運動選手菲利普·布爾就能精確地預測里約瓜納巴拉灣的洋流對他的船隻競逐會產生何種影響。如此看來，此消息絕非空穴來風。

Sheffield Hallam University 除了與英國的 GB 合作，還與 UK Sport──負責支持英國所有運動項目的協會──合作，參與了公路自由車的科學改進計劃。計劃總監 Steve Haake 表示，其實目前的自行車比賽重點已經不是車身，因為幾十年發展下來機械效率已經改進得差不多，邊際效益變窄，因此近兩屆奧運，選手們關注的反而是從比賽收 集數據，好修正自己的比賽與訓練方式。

美 國奧運隊也這麼做。為了收集更多數據，美國人甚至讓選手戴上特殊的眼鏡，在 AR 增強現實下騎車。這批收集來的數據包括踩飛輪的力量，速率，腳踏板的狀況，並由 IBM 的雲端系統支持。系統 AR 也會即時出現相關的生理數據，就像《鋼鐵人》充滿圖表的面罩，讓選手結合身體感受與實際數據，調整出最好的模式。

不過在比賽中，選手並不能攜帶這種特製的鏡片。

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