7月30日消息，据英国BBC报道，当奥运会轻量级拳击冠军尼古拉·亚当斯（Nicola Adams）登上2016年里约奥运会的拳坛时，她将会立即知道利用何种战术以确保赢得每次比赛。无独有偶，当德国帆船运动员菲利普·布尔（Philipp Buhl）入水时，他将可以精确预测里约州瓜纳巴拉湾的水流对其帆船造成的影响。

自从2012年伦敦奥运会以来，各种技术在体育竞技中发挥的作用越来越大，特别是数据分析技术。机械工程师协会医疗负责人海伦·米斯（Helen Meese）说：“尽管实时数据分析不是创新技术，但其却可能帮助2016年奥运会打破更多世界纪录。”收据收集和分析几乎对所有比赛都在产生影响。

举例来说，英国拳击队的选手已经从数据分析技术中受益。设菲尔德-哈勒姆大学已经开发出性能分析系统iBoxer，通过收集英国拳击队成员与对手的大量数据，并进行详细的战斗分析，它将可以为英国拳击手提供危险和机会提示，帮助他们制定更精确的战术。

澳大利亚体育学院(AIS)开发出特别的数据库，可供澳大利亚国家体育组织每周密切监督2000名运动员的训练情况。AIS负责性能科学与创新的副主管尼克·布朗（Nick Brown）说：“在运动员群体中，有相当高的数据参与度，我们能够在训练负荷方面为教练员提供建议，以减少运动员的受伤和疾病困扰。这个解决方案的关键是数据库、智能数据分析等技术，有时候还需要使用可穿戴传感器用以收集训练数据。”

自从200年以来，设菲尔德-哈勒姆大学高级健康研究中心主任史蒂夫·哈克教授（Steve Haake）就与英国体育局合作。他说，他的团队正日益倾向于这种数据驱动的性能分析。举例来说，在自行车比赛中，他们不再专注于机械方面，因为自行车已经优化，它们的轴承和齿轮组可以发挥出99%的效率。相反，在过去2届奥运会中，他们的大多数工作集中于在场地上的实际表现。哈克说：“这与数据采集和复杂的数据库有关，我们可以从很多地方获得信息。”

美国自行车队选手在训练期间，甚至使用Solos开发的增强现实眼镜分析现场数据。自行车传感器收集力量、速度、踏板旋转等数据，并通过IBM的云平台无线传输到骑车者的眼镜上。当运动员疯狂地脚蹬自行车踏板时，他们依然可查看自己的关键体征，眼睛无需离开赛道。

Solos主管欧内斯托·马丁内兹（Ernesto Martinez）表示：“对于运动员来说，通过Solos智能眼镜能够实时接收反馈非常重要，他们可以在全速状态下进行调整。举例来说，如果自行车选手萨拉·哈默尔（Sarah Hammer）或凯利·卡特琳（Kelly Catlin）能在比赛过程中可以对具体的单圈时间或力量进行调整，这种实时反馈和调整能力将为他们提供更高效率。”但在比赛期间，自行车选手将不能佩戴眼镜。

世界各地的体育运动都在从其他行业吸收灵感，至少从科技和工程部门。举例来说，德国帆船队2011年曾与企业软件公司SAP合作，努力应对2000年悉尼奥运会后该国体育衰落的趋势。德国帆船队技术负责人马库斯·鲍尔（Marcus Baur）说：“我们的目标是开发能够帮助运动员更好训练、更好表现、更快学习的技术。”

为了依据真实数据、棘手而不断变化的条件（比如水流和风力）建立虚拟模型，最重要的元素就是数据分析。鲍尔说：“里约瓜纳巴拉湾有潮汐现象，那会产生重复模式，我们据此可以进行分析和预测。我们已经对这里进行过3000多次测量，并建立了潮汐模型，现在可以将其用于奥运比赛中。”

但鲍尔认为，教练员和运动员必须学会信任数据。他说：“在2014年西班牙举行的世锦赛决赛上，德国选手菲利普·布尔已经获得分析数据，但教练不相信它们。我们的潮汐模型曾为其提供方向建议，但他选择了其他方向，最终输掉了比赛。这次奥运会上，运动员们将会更加信任模型。”

技术也在对残奥会产生影响。举例来说，更多参与航空航天活动的BAE Systems公司也在与英国体育局合作，以帮助英国乘坐轮椅的运动员通过占据不同的比赛位置增速20%。

美国设计软件公司Autodesk正与德国山地自行车冠军丹尼斯·辛德勒（Denise Schindler）合作，开发3D打印的碳酸聚酯假肢，以便在2016年里约奥运会上提高选手的力量。Autodesk的英国产品设计师保罗·索菲（Paul Sohi）说：“我们已经能够设计出质量更轻、更符合空气动力学原理的假肢。”