「CoachAI： 『金』準羽球」（以下簡稱CoachAI）計畫是國科會「精準運動科學研究專案計畫」的計畫之一。以羽球的大數據資料為基礎，發展出各式各樣的延伸應用。計畫主持人、同時也是國立陽明交通大學資訊科學與工程研究所所長的易志偉教授解釋：「整個CoachAI的出發點是要蒐集大數據，然後利用這個大數據來推動相關後續的數位經濟！」然而要建立羽球的大數據資料庫，靠傳統的人工蒐集方法可沒辦法做到。

自動化標記，建立羽球情蒐大數據

在各項競技運動中，資料蒐集都是很重要的部分，在羽球、網球、桌球、棒球等與對手直接針鋒相對的運動當中更是如此。分析自己選手的擊球習慣、反應……就能針對弱項加以精進；建立對手的資料庫，更能在迎戰時安排戰術，甚至在備戰時為選手進行模擬訓練。

過去在羽球的情蒐基本上得靠人力進行，將比賽中的資訊記錄下來，包括擊球種類等。然而由於種種限制，不但能蒐集的資料類型十分有限、精準度也不高，甚至在花費了大量時間以後，也只夠蒐集最重要的「前三拍」或「末三拍」資料。若能藉由電腦的協助，自動標記每一球的資料，就能夠大幅度增加資料蒐集的效率。

「CoachAI」計畫就是在這樣的背景下誕生，易志偉教授表示：「我們在這個計畫裡面，第一個動機是想要把羽球的情蒐擴充、數據化，讓羽球的比賽可以用科學化的角度來評估！」藉由開發出來的軟體「Shot-by-Shot Labeling Tool」（又稱拍拍標記程式），直接用電腦分析錄下來的比賽影片，自動標記每一拍的資料。一方面可以縮短人工標記時數，另一方面標記的資料也變得更加多元、細微，甚至可以包含擊球時間、球員站位變化、揮拍姿態等！

不過為了方便完整呈現整個賽場，絕大多數的羽球影片都只有一種由上往下的拍攝角度，這種情況下要從影片建構出立體模型並不容易。因此目前的標記系統還是需要人工協助判讀，還沒有達到全自動的目標。研究團隊接下來會與教育部主辦的「AI CUP 全國大專校院人工智慧競賽」合作，讓來自其他學界、業界的團隊都能夠一起投入升級。

來自各界的支持，讓羽球大數據情蒐得以實現

CoachAI計畫的構想其實是由一群學生開始的。易志偉教授笑著解釋：「很湊巧的，我的實驗室在那幾年很多的學生都是打羽球的。」因為學生的興趣，易志偉教授的研究團隊就開始以「羽球」為目標，從事「運動影像處理」的研究。而國立陽明交通大學雖然是以學術研究為主軸的學校，其羽球隊也是頗負盛名。在校隊教練王志全教授的支持下，研究團隊也能直接獲得來自羽球運動觀點的專業回饋。突破初期的一些技術門檻以後，剛好遇到國科會在2019年推動的「精準運動科學研究專案計畫」，讓整個計畫得以順利實現。

初期規劃時，研究團隊嘗試將分析的結果直接給選手參考。然而後來卻發現，賽場上的選手恰恰是最不應該看到分析結果的人。由於在比賽時，許多的反應都是靠瞬間的反射動作完成。若選手看了分析結果後打算調整自己，因而在賽場上多猶豫了一下，哪怕只是一瞬間，都可能都會延誤擊球時機。因此後來就改為將分析結果提供給教練，依照教練的專業去調整選手的訓練或戰術。

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