2026年第44屆國際運動生物力學學會年會 (International Society of Biomechanics in Sports Conference, ISBS) 於英國羅浮堡大學 (Loughborough University) 舉行，走進會議場地，首先映入眼簾的不只是來自各國的研究者，還有動作捕捉攝影機、穿戴式感測器、無標記姿態辨識系統與各式運動科技設備，運動科學能取得的資料正以前所未有的速度增加。從今年的專題演講與發表文章可以看到，研究逐漸從高度控制的實驗室走向球場、跑道甚至實際比賽場域，同時開始處理更龐大、複雜也更接近真實運動表現的資料，這樣的轉變表示未來運動科學研究可能不再只由傳統運科研究人員獨自完成，而更需要工程師、數據分析師、運動科學家三種專業共同合作，才能從「量得到」真正走到「看得懂與如何應用」。
走出實驗室，工程師讓真實場域測量成為可能
首先，從本屆發表題目可以明顯看出，運動生物力學研究正在逐漸離開高度控制的實驗室環境，轉向更貼近真實運動情境的問題，運動生物力學走出實驗室已不再只是口號。大會設置 Field-based biomechanical testing 場次，其中包含羽球場上的 ACL 風險評估、足球員 ACL 重建後的場域分析、利用 IMU 與深度學習進行即時地形辨識，以及當 IMU 的佩戴方向稍有不同時，如何讓分析結果仍保持穩定，其他場次也出現戶外半程馬拉松、極限超級馬拉松、跳傘、足球復健與運動現場 IMU 量測等研究。但把研究帶到運動場域，並不是把實驗室儀器搬出去這麼簡單，研究者必須處理感測器位移、訊號雜訊、環境干擾、資料同步與即時運算等問題，今年也有多項無標記動作捕捉研究，比較 MediaPipe、Theia、OpenCap 與傳統 Vicon，探討較少攝影機甚至單一鏡頭能否可靠重建動作。因此，懂得感測器、訊號處理、電腦視覺與系統整合的工程人才，將是運動科學走出實驗室的重要推手。
大數據時代，數據分析師協助從資料中找到答案
當量測變得容易，一次實驗可能同時產生數十甚至數百個指標。這次 ISBS 就有研究利用資料分群觀察跑者疲勞後不同的落地型態，也有研究分析完整動作過程，而不是只比較單一最大值，甚至利用類神經網路與手機資料預測跳躍高度。問題因此從「量到了什麼」，逐漸變成「哪些資訊真正值得注意」。同樣是疲勞後動作改變，不同運動員可能採取不同調整方式，只看一個平均值很可能忽略這些差異。數據分析師的價值，不只是把資料算完，而是協助研究者從大量資訊中辨認模式，分清楚哪些變化值得解釋、哪些可能只是雜訊，資料愈多不一定代表答案愈清楚，真正重要的是能否把數字整理成有意義的資訊。
科技快速發展，運動科學家才是回答問題的關鍵
如果工程師解決的是「如何量」，數據分析師解決的是「如何從資料中找到規律」，那麼運動科學人才更重要的工作，就是先判斷什麼問題值得研究，並進一步解釋這些結果對運動員究竟代表什麼。澳洲的Julie Steele 教授強調，研究者必須先真正理解運動情境與技術動作，才能辨識值得探討的問題，進一步決定應該量測哪些變項。換句話說，研究不應該從儀器可以量什麼開始，而應該先問運動現場真正需要解決什麼。即使現在的系統可以一次輸出數百個關節角度、速度與力矩，演算法也可以把運動員分成不同類型，它仍然不知道教練真正關心的是投球速度下降、ACL 復健、比賽後半段疲勞，還是某一名運動員特有的動作問題，這也是為什麼運動科學人才無法被技術取代。而在結果的解讀上，美國的Jill McNitt-Gray 教授則提醒大家，群體平均並不等於眼前這一名運動員，即使兩名選手得到相似的結果，也可能透過完全不同的動作策略達成。因此，運動科學人才真正重要的能力，不只是理解數據，而是理解運動本身、觀察運動員、與教練溝通，再把工程得到的訊號與數據分析發現的模式，轉譯成「這名運動員現在發生了什麼，以及下一步可以怎麼做」。
結語
科技進步帶來的真正改變，或許不只是讓我們擁有更多資料，而是迫使運動生物力學重新思考研究者本身的角色。當儀器愈來愈方便、AI 模型愈來愈強，研究員最不可取代的能力反而可能回到最基本的幾件事，觀察運動、提出問題、整合不同專業，並將答案帶回真正需要它的運動員身上。這也與 ISBS 2026 官方設定的核心願景相當一致:不是讓學術研究與實務應用各自發展，而是設法真正跨越兩者之間的距離。
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