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2012年倫敦奧運(yùn)，讓世人看見英國深厚的文化底蘊(yùn)，重溫她每回驅(qū)動世界前進(jìn)的歷史，不論從社會、文化、科技等方面來看，英國帶動了好幾次人類文明的創(chuàng)新。

事實(shí)上，2012年的倫敦奧運(yùn)也揭開了影響人類未來的革命，帶來的改變不亞于18世紀(jì)的英國工業(yè)革命。此次倫敦奧運(yùn)，被譽(yù)為有史來運(yùn)用最多社交媒體的運(yùn)動盛典，無論對旅客、運(yùn)動員，或是奧運(yùn)迷來說，都是全新的奧運(yùn)體驗(yàn)。

光是開幕式就有966萬則推特(Twitter)，比起2008年北京奧運(yùn)整個(gè)賽事的推特總數(shù)更多，Instagram上每天分享超過十萬張關(guān)于倫敦奧運(yùn)的照片，哪位選手破紀(jì)錄，社交媒體絕不會漏消息。

不只是社交奧運(yùn)，更是B ig Data 奧運(yùn)

不過，真正精彩的是，背后讓一切事物井然有序的Big Data技術(shù)，可以說它不只是社交奧運(yùn)，更是Big Data奧運(yùn)。

舉例而言，賽事期間的倫敦交通網(wǎng)。根據(jù)倫敦市的交通資料，每位駕駛一年平均花三天的時(shí)間在塞車上;倫敦交通局(Transport for London, TFL)也指出，在英國，一天平均會發(fā)生300起交通所引發(fā)的相關(guān)事故。

對一位奧運(yùn)迷來說，等待已久的倫敦奧運(yùn)終于來臨了，想要到倫敦親身感受嘉年華會般氛圍的期待之情可想而知。只是，該如何讓觀賽行程暢行無阻，穿梭在奧運(yùn)各場館間，有效率地抵達(dá)目的地，同時(shí)，又要與超過十萬人次的游客在霧都中探訪知名景點(diǎn)?

對英國政府來說，不但要保持34個(gè)運(yùn)動場館、50個(gè)訓(xùn)練場、20個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作中心、奧運(yùn)村等重要場館的暢行交通，還要安排50多國的運(yùn)動員、工作人員的交通路徑，以及因應(yīng)約十萬人次游客涌入售票亭、知名景點(diǎn)的大量人潮。

聽起來就像是一場動彈不得的災(zāi)難，如何使這場全球矚目的運(yùn)動盛典成為美好回憶，而不是可怕的混亂記憶，英國政府以(Big Data)應(yīng)戰(zhàn)!

倫敦交通局(Transport for London, TFL)為了倫敦奧運(yùn)的舉行，除了啟用奧運(yùn)聯(lián)合路網(wǎng)(Olympic Route Network)之外，還利用Big Data來協(xié)調(diào)大批人流的行動。

精密的電腦運(yùn)輸管理系統(tǒng)(Split Cycle Offset Optimisation Technique(Scoot))在2100個(gè)重要路段應(yīng)用，并將1300個(gè)路段的紅綠燈重新設(shè)定，感應(yīng)即時(shí)交通流量，監(jiān)測與控制倫敦交通系統(tǒng)，立即做出疏通的方案。例如，奧運(yùn)主要干道若需要疏通，紅燈在某些匯集路段會延長。

各路段CCTV影像也隨時(shí)利用軟體分析各類元素，比方，追蹤奧運(yùn)期間人們的流動資料。(Oyster Card)智慧卡就是其中一個(gè)資料來源，它提供人流的動向資料，幫助倫敦交通局預(yù)測人們通勤的高峰與旅行的動態(tài)，直接對路人提供路況預(yù)報(bào)，如在未來的幾小時(shí)內(nèi)，某路段的通行狀況是否良好。

(交通專家)出動，確保奧運(yùn)暢行無阻

系統(tǒng)整合更是復(fù)雜賽事能夠順利進(jìn)行的重要關(guān)鍵。因應(yīng)激增的通訊傳輸需求，英國電信集團(tuán)(BT)在奧運(yùn)期間提供50萬個(gè)Wi-Fi熱點(diǎn)，在訊息尖峰時(shí)段與地段委托英國電信業(yè)者O2提供移動式無線熱點(diǎn)，疏通資訊流，思科(Cisco)則幫忙傳送大量的聲音、影像與交通訊息，讓政府部門得以訊息即時(shí)流通，也讓民眾更能享受賽事。

(科技)扮演整個(gè)盛典最重要的角色。倫敦奧運(yùn)被視為最高科技的奧運(yùn)，像是行動裝置科技與資料搜集等技術(shù)，都達(dá)到了前所未及的境界，比起前屆的北京奧運(yùn)，可說是遙遙領(lǐng)先。

奧運(yùn)迷只要拿出智慧型手機(jī)，運(yùn)用免費(fèi)的(Inrix)交通App就能讓自己搞定觀賽與觀光大小事。Inrix是研究交通資訊的Big Data專家，在奧運(yùn)期間提供即時(shí)交通訊息。它利用多重資料來源，整合交通資訊，協(xié)助駕駛?cè)艘?guī)劃最有效率的路徑，幫助旅客了解路況，避開壅塞路段，做出旅行路線的最佳選擇。

為了確保全體賽事進(jìn)行順利且有效率，以倫敦的奧林匹克公園為中心，延伸出聚合的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，透過科技的進(jìn)步，能夠傳送與轉(zhuǎn)變不同的奧運(yùn)體驗(yàn)給全世界的奧運(yùn)迷。#p# 

不僅是交通，Big Data分析工具亦成為運(yùn)動員在運(yùn)動場上一爭高下的利器。

海登(Brent Hayden)是加拿大籍自由式頂尖游泳選手，他在前兩屆的奧運(yùn)可謂失之毫厘。以2008年北京奧運(yùn)成績?yōu)槔悄臧闹捱x手蘇利文(Eamon Sullivan)只比海登早了10分之2秒抵達(dá)終點(diǎn)。

用Big Data贏得0.01 秒競爭

百秒分之一的瞬間差距，就會讓海登錯(cuò)失第三次的奧運(yùn)獎牌。他的團(tuán)隊(duì)采用全世界最精密的游泳分析軟件(Swim Analyzer)，發(fā)現(xiàn)了他的致命缺點(diǎn)，讓海登贏得男子100米自由式銅牌。

(Swim Analyzer)由愛沙尼亞塔林大學(xué)生物力學(xué)教授Rein Haljand設(shè)計(jì)，可擷取16分之1秒的影像紀(jì)錄，做為分析的資料來源。影片從一開始的跳水直到最后碰到墻壁，軟體可以辨別準(zhǔn)確的時(shí)間差，分析手臂的揮動以及計(jì)算生物力學(xué)的資料，像是每次的踢水可以提供多少的加速等。

生物力學(xué)家魏格禮(Allan Wrigley)與加拿大奧運(yùn)選手共事六年，(海登的游泳轉(zhuǎn)身很完美，但減速的時(shí)間過多，Big Data已經(jīng)告訴我們怎么做才得以保持速度，其它就是天賦了。)他指出，海登的起步做得非常好，是世界上前五個(gè)游泳好手之一。

運(yùn)動員與團(tuán)隊(duì)使用相機(jī)與感應(yīng)器偵測全身，盡可能收集到所有資料，再利用iPad等行動裝置分析即時(shí)表現(xiàn)，終極目標(biāo)是如何在下一個(gè)動作前不要減速。簡單來說，用(Swim Analyzer)的分析系統(tǒng)測量持續(xù)速度與每次揮臂、每只腳踢水的間隔，起始、滑水，一直到抵達(dá)終點(diǎn)，找出整體動作的協(xié)調(diào)性。

過去，海登不斷被教練提醒要保持腳平行;但根據(jù)分析結(jié)果，他反而應(yīng)該要保持四邊形，因?yàn)榭梢则?qū)動踢腿的力量，讓腿的上半部更用力踢水，而不是讓腳踝、膝蓋保持貼近。(這是科技幫助我的開始，讓踢水更有力量，并且符合力學(xué)，現(xiàn)在我突破了，游得更快。)他說。

勝利=(技能)+(科技)的完美組合

另外，科學(xué)家也透過測量與追蹤跨欄選手的每一個(gè)步伐，幫助運(yùn)動員的表現(xiàn)趨近于完美。

美國跨欄選手瓊斯(Lolo Jones)的訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)共有22個(gè)科學(xué)家與技術(shù)人員，為了在倫敦奧運(yùn)求取更好的成績，她在訓(xùn)練時(shí)，身上黏著39 只感應(yīng)棒，加上40個(gè)Vicon運(yùn)動捕捉系統(tǒng)的攝影機(jī)，每秒可記錄2000個(gè)資訊組。

(看似百秒分之一的些微差距，其實(shí)意義重大，關(guān)系著最后的結(jié)果是贏還是輸。)瓊斯從觀看影片與科學(xué)家的分析發(fā)現(xiàn)，她并不是要盡力踢動前腿，而是要試著在跨過每個(gè)跨欄時(shí)，能夠更快落地。也許是每個(gè)步伐之間縮短一英吋，跨過十個(gè)跨欄，就能有十英吋之差。

另一個(gè)在倫敦奧運(yùn)應(yīng)用Big Data的實(shí)例是德國軟體與IT系統(tǒng)公司SAP。專業(yè)團(tuán)隊(duì)使用資料分析技術(shù)幫助德國劃船隊(duì)，以行動追蹤器與感應(yīng)器記錄每次比賽，單場比賽可獲得1250萬筆資料，除了過往的表現(xiàn)分析，劃船隊(duì)也藉由風(fēng)速、洋流等即時(shí)資料，隨時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略。

從這次的倫敦奧運(yùn)之后，也代表著日后運(yùn)動員獲得金牌的準(zhǔn)則不僅要堅(jiān)忍、付出與熱情，還需要(Big Data)的力量。

21世紀(jì)運(yùn)動場上的挑戰(zhàn)已經(jīng)轉(zhuǎn)變，任何進(jìn)步都可能發(fā)生，勝利之間的差距相當(dāng)微小，勝利已經(jīng)是(技能)與(科技)的完美結(jié)合。對一位頂尖運(yùn)動選手來說，傳統(tǒng)的訓(xùn)練已經(jīng)不足以使其成為第一，而是要讓每一次的表現(xiàn)最優(yōu)化。

除了仰賴教練，還要求助生物力學(xué)家、生理學(xué)家、心理學(xué)家、營養(yǎng)學(xué)家、力學(xué)指導(dǎo)員、復(fù)健員與統(tǒng)計(jì)學(xué)家。整體而言，科學(xué)成為創(chuàng)造運(yùn)動員最佳表現(xiàn)的推手，透過Big Data萃取有用資訊，擬定對應(yīng)策略，善用在每位運(yùn)動員身上，求取更優(yōu)秀的表現(xiàn)。

運(yùn)動科學(xué)家利比(Giuseppe Lippi)曾形容，未來，運(yùn)動員的表現(xiàn)取決于天生技能的比重將會減少，愈來愈多是根據(jù)科學(xué)與科技的分析。會不會在不久的將來，若想組織好的運(yùn)動團(tuán)隊(duì)，招募好的科學(xué)家恐怕要比運(yùn)動員來的重要?