在職業運動賽事的蓬勃發展，以及全民運動的普及化浪潮下，許多先進科技的發展，也在運動領域上嶄露頭角，根據美國運動醫學會 (American College of Sports Medicine, ACSM) 的最新趨勢報告，美國運動科學(Sports Science)目前正處於數位轉型與精準化的高度發展期，發展重點包括：數據科技與穿戴式偵測裝置、運動與醫療系統的深度結合、訓練方法的科學化演進及運動專業人員的多元角色與商業轉型等四大核心，顯見運動與科學的結合日趨成熟。其中，數位孿生(Digital Twin)技術在運動科學領域的應用，正引領一場從「經驗驅動」轉向「數據驅動」的革命，透過穿戴式感測器、高速攝影機及生理監測設備等，在虛擬世界中為運動員建立一個即時同步的「數位分身」，進行精準動作分析與技術優化、傷病預警與負荷管理及個人化裝備與戰術擬定，成為職業運動不可或缺的利器。
↑ 美國運動科學精準化革命示意圖 (科技組以NotebookLM生成並編輯內容)
數位孿生應用於運動科學之具體實例
近年來因為物聯網 (Internet of Things，IoT)、機器學習等技術發展，大幅提升機器和裝置連線、共用資料等，促使數位孿生(Digital Twins)快速發展，其遠端監控、需求預測、最佳化設計、無風險測試等優勢，使應用數位孿生模擬實體設備和環境的範例越來越多。而主要職業運動聯盟借此技術構建橫跨球員、場館與球迷三大面向的完整數位化架構，涵蓋球員生物力學、場館營運、虛擬體驗與球迷數位身份等應用，核心價值即是希望透過數位孿生技術提升競技表現與降低傷害風險、優化大型場館的營運效率與安全管理，以及創造全新的球迷參與與商業模式。
一、球員端應用
(一) NFL🏈
美國國家美式足球聯盟NFL所推動的「數位運動員(Digital Athlete)」展現目前全球最成熟的運動員數位分身系統之一，是由NFL和Amazon Web Services(AWS)合作所開發的「人體數位孿生模型」系統。此系統利用 AI 、機器學習、雲端運算與生物力學建模，結合球員在比賽、訓練與實戰中的影片資料、裝備、速度等感測器數據，與運動負荷紀錄、天氣等龐大數據，建立個體化的虛擬運動員模型，系統每週會分析數百萬筆資料，並進行大量情境模擬，瞭解不同撞擊條件、疲勞狀態與訓練負荷對身體造成的影響，用於預測受傷風險、設計訓練與恢復計畫，甚至進一步用於測試聯盟規則調整或裝備安全設計，例如2024年動態開球規則即是透過模擬數千個賽季結果，追求安全性優化的成果。這類模型讓球隊與聯盟能在「尚未發生傷害之前」就預測風險並及時介入，將運動科學帶入高度預測化與個人化的階段。
↑圖說：美國國家美式足球聯盟(NFL)建立球員數位孿生模型 (Photo Credit: NFL)
(二) NBA🏀
美國職業籃球聯賽(NBA)則有多支球隊利用多鏡頭追蹤與人工智慧建構球員動作模型，雖然並非全部都達到數位分身的等級，但實質上已具備建立「技術與動作複製體」的能力，且透過這些模型，教練團可以精確分析球員表現、投籃機制、移動效率與疲勞影響，並設計更精準的訓練與恢復計畫，使數據分析從賽後回顧進一步轉向即時優化與預測模擬。
↑ 圖說：NBA結合Genius Sports Media，根據球員的表現數據化分析與運動潛力 (photo credit：Genius Sports Media)
二、場館端應用
數位孿生技術已成為大型運動場館的核心基礎設施之一，透過尖端科技打造或轉型為「智慧場館(Smart Stadium)」，如沉浸式視覺體驗與環繞螢幕、擴增實境(AR)與結合App專屬體驗、無接觸餐飲及全數位支付、數位票務與無縫快速通關、數據驅動的營運與 AI 分析等，如透過高精度視覺定位系統在球場中建立空間模型，使球迷可以透過手機或穿戴裝置看到即時數據、互動遊戲與品牌內容疊加在真實場景之上。將現場體驗賽式的刺激感，以及網路世界的便利性完美結合，提升職業賽事的觀賽體驗與參與程度。
(一) NFL 堪薩斯城酋長隊(Kansas City Chiefs)🏈
酋長隊導入Plotly公司的一站式整合性數據分析平台Dash Enterprise，透過佈署在主場的IoT感測器，即時擷取場館的物理狀態(如人流密度、設備能耗、草坪溫濕度)，平台能將原始的底層數據與精密的 3D 空間模型整合，在網頁前端視覺化呈現出可互動的戰情儀表板。管理團隊便能直接透過即時圖表與熱點圖等數位監控模式，預判賽事期間的營運瓶頸，以應對每場超過 7 萬名球迷的進場挑戰。這套系統架構包括3D建模與地理資訊(Esri ArcGIS/Unity提供場館精確的空間坐標與3D視覺底層)；數據處理與分析(Snowflake/AWS存儲與處理數萬名球迷移動產生的巨量數據)；前端視覺化(Dash Enterprise將後端複雜的數據轉化為場館營運者能看懂的決策建議)；實時監控(Azure IoT / AWS IoT負責閘門、空調、燈光等感測器與平台之對接) ，功能如下：
▪️即時場館營運監控(GameDay Scans App)：可連接多方即時數據的程式，監控門票銷售、人潮流向、車流、交通堵塞狀況、人員配置及事件通報。
▪️整合第三方 API 與 AI 技術：系統整合了安全掃描器的 API 來監控各閘門的警報率、天氣API 顯示即時氣溫，並利用第三方 AI 廠商(CrowdIQ)來分析現場觀眾的年齡與人口統計數據。
▪️優化人力與動線：透過即時圖表與篩選功能，管理團隊可以迅速找出人力不足的區域並重新分配資源，不僅每週為分析團隊節省32小時，更大幅提升比賽當日的現場營運效率。
▪️動態票價調整：結合歷史數據與市場需求，協助銷售團隊調整門票價格。
↑ 圖說：Dash程式顯示球場之人員分析、門票銷售、車輛停放等情形 (Photo credit: Plotly)
↑ 圖說： NBA猶他爵士隊合作亦採用Dash平台產製「球員投籃分佈圖(Shot charts)」與即時戰力指標 (Photo credit: Plotly)
(二) 亞利桑那州鳳凰城太陽隊(NBA)🏀
鳳凰城太陽隊的主場 Footprint Center(原名 Talking Stick Resort Arena)在經過大規模翻新後，已成為 NBA 中科技應用最先進的智慧場館之一。以「數位孿生」(Digital Twin)結合物聯網、邊緣運算等技術，主要應用在球員表現分析、場館營運優化及虛擬球迷體驗三大面向：
1.Verizon 5G Performance Center的「生理與動作數位孿生」
▪️3D 測力板與感測器：球場地板嵌入了IoT測力板，搭配高速攝影機與穿戴式裝置。
▪️即時分身模擬：系統會為每位球員建立 3D 動作模型(數位分身)。教練團可以即時分析球員的跳躍力道、起步加速度以及投籃時的身體平衡。
▪️傷病預防：透過對比球員在疲勞狀態與巔峰狀態下的數位模型，系統能偵測出細微的動作形變，提前預警可能的受傷風險，如前十字韌帶損傷(Anterior Cruciate Ligament, ACL)或腳踝壓力)
2. 場館營運與人流模擬(Smart Venue Operations)
▪️人流熱點追蹤：透過場館的數位孿生模型，團隊可以實時監控17,000 名觀眾的移動路徑。
▪️動態資源分配：系統會預測哪些區域的廁所或餐飲櫃檯即將擁擠，並透過 App引導球迷前往較空曠的區域(Wayfinding)。
▪️環境控制 (HVAC)：場館的數位模型會根據即時的人群密度數據，自動調節空調風速與溫度，不僅提升舒適度，更達成永續減碳目標。
3. 虛擬場館 (Virtual Venue™) 與售票應用
▪️採用IOMEDIA開發的Virtual Venue™系統。
▪️虛擬行銷：贊助商可以在數位模型中測試不同看板位置的曝光效果，確保在真實物理環境安裝前達成最佳視覺衝擊。
4. 與智慧城市(Digital Phoenix)的結合
▪️鳳凰城目前正在推動跨區域的城市級數位孿生計畫(與CyberCity 3D合作)。
▪️Footprint Center作為市中心的核心建築，其數位模型被整合進大鳳凰城的數位地圖中，有助於市政府在舉辦大型賽事(如 NBA 全明星賽)時，模擬場館周邊的交通疏散、停車位管理與公共安全配置。
↑ 圖說：Verizon 5G Performance Center中的living lab設施，即時呈現運動員場上訓練及實戰的身體狀態 (Photo Credit: Verizon)
轄內數位孿生與運動科學之科研發展
本組轄區內不同州別也因其氣候特性，發展出各具特色的運動科學範疇與優勢，如科羅拉多州的高海拔與低溫低氧、亞利桑那州的高溫乾燥沙漠環境等，也因應不同的運動條件，在其科研成果及產學合作上各擅勝場：
一、科羅拉多州⛰️
科州長期以來被視為美國運動科學、高海拔訓練與戶外運動產業的核心重鎮，以科羅拉多大學(University of Colorado)及科羅拉多州立大學(Colorado State University)為代表的學術機構，運用穿戴式感測器所蒐集的心率、血氧與肌肉疲勞數據，模擬高海拔環境下運動員生理反應的數位模型，預測運動員在高海拔賽事中的耐力極限與體能崩潰點，制定更精準的補給與配速策略。同時，位於該州的美國奧運與帕運訓練中心 (U.S. Olympic & Paralympic Training Center)以及當地運動醫學機構，合作建立骨骼肌肉數位孿生模型，透過全身 3D 掃描與 MRI 影像，模擬特定動作對關節與韌帶造成的壓力，達成傷害預防的目標。
而波德(Boulder)與丹佛(Denver)一帶共同形成科州活躍的運動科技創新聚落，當地企業如Svexa與Humango等公司，透過整合歷史運動數據、生理指標與即時穿戴裝置資訊，發展個人化數位孿生模型「數位運動員護照(Athlete Passport)」，模擬數百萬種訓練與賽前準備情境，協助耐力運動員(如馬拉松或鐵人三項)制定最佳化的訓練與恢復策略。
在學術與醫療整合方面，科羅拉多大學(CU) Anschutz 分校所屬的 ACCORDS Digital Health Technology Core 與 Human Performance Lab與骨科與生物力學研究部門，以及CU體系附屬醫療機構 UC Health 的運動醫學中心合作，模擬運動動作對韌帶與關節造成的負荷，以降低如 ACL 損傷等運動傷害的風險，以及將 VO2 Max、乳酸閾值等生理測試結果導入數位模型，為精英運動員設計個人化高海拔訓練與賽事配速策略。此外，更結合CU研發優勢機器學習、高性能計算與環境模擬，與航太與氣候研究機構合作，模擬氣候變化對滑雪場雪況的影響或分析運動裝備的氣動力學特性。
↑ 圖說：Svexa利用演算法為每位運動員提供量身訂製的運動員護照 (Photo credit: Svexa)
二、亞利桑那州🌵
亞利桑那州在運動科學結合數位孿生技術的發展上，充分利用了其極端沙漠氣候與全美最密集 5G 網路部署區的地利優勢，發展出以「實時傳輸速度」與「大規模感測器集成」為核心的獨特生態系，
其中亞利桑那州立大學(ASU)是全美推動數位孿生技術最積極的大學之一，研究從工業製造擴展至運動表現，與亞利桑那大學(UA)是推動當地運動數位孿生的兩大引擎：
▪️生物力學數位孿生：ASU研究員結合 AI 與動態捕捉技術，建立個人化的生物力學模型，透過視訊與感測器數據，模擬運動員在不同環境(如高溫、疲勞)下的動作路徑，進而優化表現並預防傷病。
▪️先進防護裝備研發： ASU與密西根大學合作成立的「NSF 數位孿生製造研究中心」，將感測器與即時數據反饋技術，應用於開發更輕、更強韌的運動防護裝備與器材。
▪️生醫與輔助科技協同：ASU在 AI 智慧假肢與穿戴式機器人技術上的研究，其核心生物力學模型與職業運動員的數位孿生架構一致，能精準模擬肌肉與關節受力。
▪️底層技術與後勤支援：亞利桑那大學(UArizona)負責AI研究的部門為運動防護科技提供深厚的技術支援；其校隊(Arizona Athletics)也透過數位顯示系統與即時數據流，強化學生運動員的訓練環境與後勤協調。
▪️虛擬場館與沉浸式觀賽：ASU的Learning Futures團隊利用 ASUniverse 平台開發場館的數位孿生，針對該校Sun Devil Stadium測試VR體驗，讓學生與球迷能透過虛擬空間，模擬參與比賽日的實地感受(如沉浸式 AR 觀賽)。
↑ 圖說：ASUniverse中運動場館之數位模型 (Photo credit: ASU Enterprise Technology)
**以上資料均為科技組自行蒐整**
