文／工研院中分院組長黃天佑

棒球一直是台灣的國球，與許多台灣人之間有著深厚的情感連結。隨著科技的發展，許多國家陸續導入科技化的訓練輔助系統，協助進行球員訓練。然而，相較於美國棒球每年新台幣4000億元、日本職棒每年新台幣450億元的市場規模，台灣棒球每年市場規模僅新台幣10～20億元；因受市場規模限制，無法投資數據應用發展，僅能靠少數菁英教練與短期外聘專家來協助訓練。近年來，台灣雖也引進科技設備如Trackman、Rapsodo，但因為各球團最多只能聘請1～2名資料數據分析工程師，因此缺乏人力將這些科技設備系統性地分析應用。

精準球體 偵測分析



工研院透過與國內棒球球團進行需求探討，了解到球團對於科技化球員訓練，以及自動化情蒐，有極大的需求，因此結合場館、球團與數位科技進行跨業整合，打造結合電腦視覺AI演算法模型，與球團現有系統整合的解決方案。

這項技術的核心，是在高速攝影機影像處理與電腦視覺技術上，工研院團隊在棒球場的不同位置，分別安裝高速工業相機，包括本壘後方、一壘與三壘側方，以及中外野上方，使用四面相機布局，加入深度學習與多視角立體匹配技術，進行三維動作重建，並完整記錄投球時的進壘位置、球速、轉速、轉軸及投手關節角度數據加以應用。

這些數據可以在不同的應用場景中創造創新服務，工研院透過數據分析與視覺化工具，找出影響球員表現的關鍵因子，再比對動作差異，提供最科學且有效的建議，協助教練提升訓練效率並掌握比賽資訊。另外，對於國際賽與職業棒球賽事，這些數據都可以協助國家代表隊與職業球隊情蒐訓練、提升戰績。

多元加值 串聯應用



工研院目前已在台中洲際棒球場、台北大巨蛋布建這套系統，收集超過4000球的真實比賽數據，未來也將依照不同球員技術層級，發展不同規格之數據與分析服務，加速推廣。透過串聯各層級棒球球隊與運動科技系統整合業者，發展台灣研發之棒球影像數據平台與加值應用創新服務。