Google Cloud 為奧運選手推出人工智慧生物力學平台

頂尖運動與人工智慧（Artificial Intelligence）的交匯點已達到新的高峰，Google Cloud 為美國國家隊（Team USA）推出了一款開創性的生物力學平台。透過與美國滑雪和單板滑雪協會（U.S. Ski & Snowboard）的戰略合作，Google 部署了一款由 AI 驅動的動作分析工具，可將標準智慧型手機影片轉換為實驗室等級的表現數據。這項創新旨在為美國滑雪與單板滑雪運動員在 2026 年米蘭-柯提奈（Milan-Cortina）冬季奧運會前提供決定性的技術優勢。

新平台使高性能分析的使用變得大眾化，將複雜的生物力學評估從受控的室內實驗室移至多變且高速的雪坡環境。透過利用先進的 電腦視覺（Computer Vision） 和生成式 AI（Generative AI），教練現在可以近乎即時地分析技術執行情況，從而能夠在訓練賽程之間進行調整。

從 2D 影片到 3D 精準度

該平台的核心在於 Google DeepMind 對空間智慧和電腦視覺的研究。傳統上，捕捉精確的 3D 動作數據需要運動員在專門的工作室穿著帶有標記點的侵入式套裝——這種方法對於以每小時 50 英里的速度從半管賽道起跳的滑雪者來說完全不切實際。Google 的解決方案利用了無標記動作捕捉（Markerless Motion Capture），這是一種直接從二維影片素材推斷出三維骨骼結構的技術。

該系統旨在克服冬季運動分析中最持久的挑戰之一：臃腫的衣物。DeepMind 的模型經過訓練，即使運動員穿著厚重的冬季裝備，也能準確偵測關節位置和身體對齊情況。這種能力使 AI 能夠生成運動員詳細的數位骨骼，以毫米級的精度追蹤旋轉速度、起跳角度和最大空中停留時間等關鍵指標。

數據處理透過 Google Cloud 的 Vertex AI 進行，並在幾分鐘內提供見解。這種快速的周轉對於山上訓練至關重要，使運動員能夠在乘坐纜車返回進行下一次訓練時查看表現數據。

對話式教練介面

除了原始數據視覺化外，該平台還整合了 Google Gemini，以建立一個用於分析的對話式介面。此功能將複雜的數據集轉換為可付諸行動的教練建議。教練無需手動篩選試算表或逐幀檢視影片時間軸，而是可以使用自然語言查詢系統。

例如，教練可能會問：「這次著陸時的膝蓋彎曲程度與該運動員去年的金牌賽相比如何？」或「請顯示第一次與第二次軟木塞轉體（Cork）之間的旋轉速度差異。」系統會擷取相關數據點並立即呈現對比分析。這種多模態（Multimodal）能力彌合了數據科學與體育教學法之間的鴻溝，讓教練能夠專注於策略而非數據管理。

包括單板滑雪運動員 Maddie Mastro 和自由式滑雪運動員 Alex Hall 在內的知名運動員已經開始將此工具整合到他們的訓練計劃中。早期報告指出，該系統幫助識別了細微的技術缺陷——例如在複雜的空中動作中手臂位置不當——這些缺陷以前在現場練習中是肉眼無法察覺的。

對比分析：傳統 vs. AI 驅動動作捕捉

從傳統實驗室方法向 AI 驅動現場分析的轉變，代表了運動科學的範式轉移。下表概述了傳統方法與 Google 新解決方案之間的主要運作差異。

表格 1：生物力學分析的演進

頂尖訓練大眾化

雖然目前的重點是為美國隊在 2026 年奪取金牌，但這項技術的影響遠超雪坡。Google Cloud 的倡議展示了 AI 在無需專用硬體的情況下測量人體表現的可擴展性。這種「口袋裡的實驗室」概念暗示了未來，高保真（High-fidelity）生物力學數據將可供業餘運動員、物理治療師和遠端醫療提供者使用。

美國滑雪和單板滑雪協會體育總監 Anouk Patty 強調，該工具不僅是為了競爭優勢，還關乎安全。透過了解碰撞或險些發生事故的精確機制，該組織希望降低這些本質上具有危險性的運動中的受傷風險。

隨著 2026 年冬奧會的臨近，美國滑雪和單板滑雪協會與 Google Cloud 的合作突顯了體育產業的一個更廣泛趨勢：從基於直覺的教練模式轉型為數據驅動的決策模式。憑藉著「看穿」冬季裝備並與數據對話的能力，美國隊正押注於在追求奧運榮耀的過程中，矽（Silicon）將與雪同樣重要。