AI 讓羽球訓練更聰明！智慧球拍上手，揮拍「爆發力」一測就知道

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

最近用了跟 Suno 類似的音樂生成服務 Udio 才讓我理解歌曲生成的 prompt 要怎麼寫，然後配合 sonoteller 這個神器，讓你聽到什麼就能生出什麼！

所以我們這集就來講講：

1. AI 音樂生成 prompt 的規則
2. 抄音樂 prompt 的好幫手 sonoteller
3. suno 跟 udio 的差異

提醒一下，這集沒有詳細的 Suno 操作，重點會放在怎麼寫 prompt 上。

這邊整理一下你看這集必須要知道的事，可以暫停看一下：

那如果想看詳細的 Suno 操作，可以到這支影片：

好啦，讓我們開始吧。

輸入 Suno 的 prompt 只要關鍵字就好？

一開始用 Suno 時，我一直很困惑，到底要怎麼打 prompt 才能有效控制生成的音樂？

自從最近用了 Udio，它有 prompt 隨機生成，研究了一下 Udio 的 prompt，規則大概是「一句有情緒的故事梗概，加上多個曲風或歌曲細節詞彙」。

然後我把 Udio 的 prompt 拿到 Suno 上跑，也能跑出不錯的東西。

所以，前面應該是指定整首歌的情境？

例如情境換成悲慘命運，聽起來就會變悲傷。

然後我在後面加上輕快 (Brisk)⋯⋯欸？悲傷去哪了？前面那串根本消失啦！

那如果把前面那句話，拆解成情緒與事件關鍵字輸入也行嗎？

畢竟字數有限，這樣就能下更多 prompt 了！

嗯，事實是沒差，只要關鍵字就好。

所以結論是，音樂生成的 prompt 跟 Stable Diffusion 差不多，一個一個單詞輸入就好。

四大規則！

在多次測試之後，我認為有效的 prompt 可以分為這四類：

1. 曲風類：funk、rock、pop、classical 之類的特定曲風。

這些詞最重要，會最大幅度限制歌曲的走向，通常會放多個有關聯的曲風，例如 city pop 跟 funk 還有 Disco 有關，我前面的 prompt 就選了 city pop 跟 funk，不用 Disco 單純是出來之後更有電音舞曲感，我不喜歡。

2. 歌曲控制類：B 小調、brisk、BPM 之類的名詞。

這類名詞只能做到修飾，例如前面的 prompt 加個 BPM 200，也不可能演奏出 BPM 200 的 city pop，只是稍微加快，但如果我把曲風換成 rock, metal，就能接近我要求的 BPM 200。

3. 情緒、狀態類：miserable, adventure 這些日常生活中會出現的詞彙，能提供整首歌曲的旋律、節奏，但效果極弱。

例如前面放了輕快 brisk，悲傷感就消失了。

4. 樂器類：歌曲中有出現什麼樂器。

你在選曲風的時候，就已經有樂器配置了。像上面的 city pop，就已經預設會有效果器 (Synthesizer)，因此就算輸入民謠吉他 (Acoustic Guitar)，也聽不到民謠吉他的原聲，滿滿的效果器。

我把上面的重點總結在這裡，有需要的可以停下來看，總之，先找對曲風，才能生出你想要的音樂。

怎麼知道喜歡的歌是什麼曲風？

那這時你可能會問啦，我哪知道自己想生的曲風是什麼啊？

這時就輪到 Sonoteller 登場啦！

Sonoteller 是分析歌詞與曲風的 AI 工具，只要給他 Youtube 網址就會幫你分析啦。

這樣你就可以在 Youtube 上先找一首參考的歌曲，再丟到 Sonoteller 分析，瞬間就有曲風的 prompt 啦。不過近期 Sonoteller 的伺服器不堪負荷，常會遇到拒絕分析歌曲的情況。

但如果是超流行的歌，例如 Ado 的 Show，因為已經有人分析過，就會直接調之前分析的資料給你。

畫面的左半邊是歌詞分析，因我沒有生成歌詞的需求，這裡就不詳細說，

不過我自己截一些 summary 中的字當 prompt。

右半邊是曲風分析，Genres 就是我們的曲風啦，也有提供副曲風、情緒、樂器、BPM、key 之類的資訊，都可以複製回去當 prompt 用。

後面的數字是相似程度，參考就好，畢竟曲風、情緒感受是很主觀的，

好啦，讓我們聽聽用 ado show 的曲風做出來的歌長怎樣吧。

好像不太對勁，加個 J-pop 進去看看，這個感覺比較對，就先到這邊吧。

也提醒一下，我們不太可能只複製一首歌的 prompt 就得到想要的歌，多放幾首你覺得類似的歌到 sonoteller 分析是個好方法！

配合 ChatGPT 之類的工具來生成額外 prompt 也可以。不過我覺得門檻比 sonoteller 高，而且也不容易搞懂那些詞彙到底代表了什麼。

等等，Udio 和 Suno 到底哪一個好用？

再來說說前面有提到的 Udio 和 Suno 有什麼差吧！

基本邏輯是相同的，但 Udio 的操作更直覺，Udio 有提供 prompt 提示，不僅給我靈感，讓我學到很多新名詞，真的超級多，可能我在學校音樂課學的詞彙都沒有這幾個禮拜學到的多。

還有 Udio 每次生成歌曲只有 30 秒，更容易修改或擴充，它的擴充還可以選擇 intro outro 來生成音樂的開頭結尾，比起suno用起來更順手。

然後現在 udio 完全免費，一個月能生成 600 首，超適合拿來練 prompt！

蛤？你說這集為什麼沒有 Udio 生成的歌？

因為現在 udio 免費生成的音樂不能商用！

所以這支影片，就還是以 Suno 為主啦。

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，也可以留言告訴我們～

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你在尋找免費的繪圖 AI 嗎？

自從 Stable Doodle 要收費後，我就一直在找類似的替代品，正好前陣子 Leonardo AI 也更新了Realtime Canva 功能，不是那個 Canva，是他們推出的塗鴉功能叫 Canva，試用之後驚為天人！

新增加的 inpaint 功能，能用 prompt 指定畫上去的色塊代表什麼，也有圖層跟透明度功能，大幅降低修整圖片的難度。

重點是，免費可用啊，付費只多了 realtime 及時生成，但免費的速度也不會太慢，你問我為什麼會知道？當然是花了錢之後發現根本沒差啊！

而且及時生成的圖都不用扣點，直到你按下輸出鍵才扣，修改次數無限，可以免費白嫖玩到爽，所以今天，就來教一下怎麼用 Leonardo Canva 啦，大概會說這三件事情：

1. 從無到有快速生成人物：這邊就簡單介紹基本操作。
2. 在不影響生成人物的狀況下，加上背景：這邊會用到圖層、去背、AI 元素生成等功能。
3. 最後微調：介紹 inpaint 功能怎麼用。

好啦，讓我們開始吧！

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，也可以留言發問。如果喜歡這支影片的話，也別忘了按讚、訂閱，加入會員，我們下集再見～掰！

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• 本文轉載自科技大觀園，原文為《人工智慧讓羽球訓練更聰明！》
• 作者／郭雅欣｜科技大觀園特約編輯

「啪！」「啪！」在臺南新豐高中的羽球場上，球拍強力揮擊的聲響不絕於耳，幾位選手正奮力廝殺著。但這場羽球賽有點不同，因為旁邊還架著一具電視螢幕，而選手手上的球拍也不太一樣。練習賽結束後，教練與選手聚集在螢幕前，對著螢幕上的揮拍速度、爆發力指數等數據，熱烈地討論了起來。

會出現這麼特殊的景象，是因為新豐高中的羽球隊從去年（2019年） 5 月起，開始做為科技部計畫「從中樞系統建構雲端 AI 運動訓練歷程分析與疲勞診斷系統：以羽球項目為例」（以下簡稱「AIOT 智能羽球訓練模式」）的實驗基地，而這個計畫由成功大學體育健康與休閒研究所特聘教授蔡佳良領軍，希望利用人工智慧，將羽球的訓練科學化，達到最有效精準的訓練效果。

這項計畫包含五個部分，包括智能球拍、智能手錶、高速攝影動作捕捉，以及雲端 AI 運算中心和顯示各項運動與生理數值的 APP。智能球拍、智能手錶、高速攝影負責收集運動資訊，將資訊以 Wifi 網路上傳到雲端的 AI 運算中心計算後，結果呈現在電腦螢幕及專用的手機 APP 上，讓教練與選手一目了然。 

 計畫中使用的雲端計算中心是成大電機系教授王振興所主持的人工智能數位轉型研究中心 ，智能球拍、手錶等裝置不斷上傳的資料，會持續訓練 AI 演算法自身，讓演算法變得愈來愈精準。

為了讓訓練過程面面俱到，蔡佳良組了一支跨領域的「黃金陣容」，除了專研腦波與眼動的自己外，還找了工程專業的成大電機系教授王振興、負責 AI 演算法的逢甲大學自動控制工程學系副教授許煜亮、專研運動傷害的成大物理治療系副教授蔡一如，每位成員的專業領域都不一樣，在計畫中各司其職。

聰明的智能球拍

計畫中的一大重點，就是選手手上那支「智能球拍」，它可以收集選手的揮拍力道、轉動角度等數值，經過計算後，能知道揮拍速度、軌跡，還能分辨出九個不同的球種，這是因為球拍的握把中藏了一個感測晶片。

在握把中放入感測晶片就能做到，聽起來很容易，但在羽球拍上卻沒那麼簡單。蔡佳良說：「羽球選手對球拍的重量可是很要求的，一般選手使用的球拍大約 80 幾克，重一點輕一點，手感就差很多了。」而一個晶片動輒 10 幾克，直接放上球拍，不但影響重量，還改變了球拍的重心位置，「這樣的球拍沒有人會想用。」蔡佳良說。

後來，蔡佳良找了勝利體育公司合作，在以碳纖維為材料的握把中納入晶片，並盡量減少晶片重量，才做出了目前的智能球拍。蔡佳良說：「不過我們還是想再縮小晶片的重量，看看是否能讓晶片的電池小一點，希望能將球拍再減少 5 公克左右。」

你累了嗎？疲勞狀態對訓練來說很重要！

有了能收集選手打球狀況的智能球拍還不夠，蔡佳良還希望能將選手的「疲勞狀態」也納入訓練的參考，這也是接下來 AIOT 智能羽球訓練模式的發展重點。

蔡佳良與蔡一如指出，疲勞分成「中樞神經疲勞」與「周邊神經疲勞」，中樞神經疲勞反應在腦的專注力、心理上的鬥志等，例如比賽時間過長，或是選手心態上已經認輸等，這可以從選手的腦波及眼動訊號來判斷；而周邊神經疲勞則反應在肌肉的動作，例如選手的移動腳步可能變慢、揮拍動作變小等。此外，長時間受訓練的選手也可能慢性疲勞，儘管身體好像沒怎麼樣，但可能一早起床就覺得特別累，不想練球等。

分析選手的疲勞狀態，還可以進一步預防選手受傷，在選手有一點點受傷徵兆時，例如動作稍微改變時，就及時察覺，讓選手休息或就醫，這對於延長選手的運動生涯來說是很重要的。

你的疲勞，AI 比你先發現

為了偵測選手的肌肉疲勞狀況，重建選手的動作也是這次計畫的重點之一。蔡佳良說：「一般來說，我們是用『光學式動作捕捉系統』來重建選手的運動姿態。」這是一套專門的系統，選手的身上會貼滿光點，由四面八方的攝影機拍攝光點的移動，來重建選手動作。「不過這套系統太昂貴了，」蔡佳良說：「因此我們希望用一般的高速攝影機來取代。」方法是先以光學式動作捕捉系統找出界定選手疲勞與否的標準（稱為黃金標準），再將黃金標準與高速攝影機的影像共同輸入電腦，訓練電腦以高速攝影機的影像重建選手動作，並判別選手疲勞狀態。

 蔡佳良補充說：「等到我們把高速攝影機這一塊做起來，就會推廣到一般球館。」換句話說，未來一般民眾在運動中心等球館打球時，或許就能透過場館附設的高速攝影機，看見自己的動作及打球狀態，雖然不是職業選手，也可以研究自己的動作，享受運動科技帶來的好處。

智能手錶則由選手整天佩戴著，記錄選手日常的心跳及睡眠狀態，教練可以據此觀察選手生理狀況，也能輔助判斷疲勞狀態。計畫中使用的智能手錶由王振興研發，蔡佳良表示：「我們自己研發而不採用市面上的手錶，這樣可以依據我們的需求來收集資訊，也可以避免個資外洩的問題。」 

至於中樞神經的疲勞，可以透過腦波與眼動的狀態來發現，這也是蔡佳良的研究專長。但是蔡佳良說：「我們若要收集這些訊號，得讓選手戴上特製眼鏡，並在頭上貼特殊的貼紙，這會對選手打球造成影響。」因此，蔡佳良希望先將腦波及眼動的訊號，和智能球拍的感測訊號做連結，找出彼此的關聯，建立一個演算法，再將這個演算法寫入智能球拍的晶片中，「如果我們的演算法夠強，球拍感測訊號與腦波、眼動的關聯準確性夠高，就能直接從球拍的訊號，計算出選手的中樞神經疲勞狀況。」

學術與運動的跨領域溝通

AIOT 智能羽球訓練模式發展到目前的階段，已經可以從智能球拍的訊號，計算出個別選手的最快揮拍速度、最大擊球力道，以及爆發力、攻擊力、反應力等指數，蔡佳良笑說：「我們和教練也有一段磨合的過程，因為我們做研究的，想的都是怎樣的數據合適發表，卻不一定是教練真正需要的。」

 新豐高中羽球隊的教練李宜勳也對此舉例：「一開始蔡教授的團隊提供過一個數據叫做『積極度』，判別的方式就是一場雙打比賽中擊球次數多的，就是比較積極。可是事實上，我們比賽的時候，會故意將球打給比較弱的選手，所以他們的擊球次數自然比較多，這不代表他們比較積極。」

不過，李宜勳認為將 AIOT 智能羽球訓練模式納入訓練，對選手的練習的確有幫助，「有時候教練說破了嘴，還不如數據直接攤開來看。」李宜勳笑說。看到明確的數據，選手之間也會有正向競爭，覺得不想輸給同儕，對於自己的動作或缺點也有更明確的認識。

運動訓練科學化

儘管 AIOT 智能羽球訓練模式還未真正完成，但蔡佳良對於這項研究的未來發展深具信心，他說：「我們的研究成果在其他有球拍的運動上都可以應用，例如網球。」

蔡佳良並且認為，運動科技的蓬勃發展下，未來的運動訓練一定也都會走向科學化。「其實我一開始做運動科學時，接觸過一些國家級的教練，他們對運動科學有點排斥，認為運動科學發展起來之後，會搶了他們的教練工作。但其實運動科學只是用數據輔助訓練，真正的訓練專業還是在教練身上。」蔡佳良希望現在還在起步階段，就有機會經歷科學訓練的選手，未來若是成了教練，可以經由自己的經驗，明白如何運用科技，讓訓練變得更有效率。

「我們還希望我們的成果也能普及到一般民眾，因為運動科學的市場是很大的。」蔡佳良希望將智能球拍研發完整後，普及到一般運動用品店，讓民眾也能買來使用。他說：「即使是一般民眾，若能看看自己今天打球的狀況，也是很好玩、很有趣的事情。我相信會有人想買這種智能球拍的。」