教練通過測量運動員的身體指標變化來制定訓練計劃，足球賽場引入門線技術幫助球證判斷是否進球，採用各類新技術的跑鞋、泳衣等幫助運動員提高成績……科技進入體育訓練和賽場早已不是新鮮事，在萬眾矚目的奧運賽場上更是如此。
自2012年倫敦奧運會以來，以數據分析技術為首的前沿科技在體育競技中發揮的作用越來越大。即將在當地時間8月5日開幕的巴西里約奧運會，又有哪些值得一提的高科技，將幫助運動員向金牌發起挑戰呢？
（體育競技中的）實時數據分析從創新性角度而言，並非巨大的技術突破，但它具有幫助運動員在里約奧運中打破世界紀錄的潛力。
拳擊軟件助力拳手「拆招」
奧運史上首位女子拳擊冠軍（女子拳擊於2012年倫敦奧運首次進入正式比賽項目）、英國拳手 Nicola Adams 將在里約拼盡全力衛冕蠅量級（Flyweight）冠軍寶座，而她的新「教練」是一套數據分析系統，這套軟件能幫她選用戰術以確保贏下每場搏鬥。
事實上，整個英國拳擊隊的選手都將從數據分析技術中受益。英國雪菲爾哈倫大學（Sheffield Hallam University）開發出的分析系統 iBoxer，通過大規模收集拳手之間比賽時的出拳數據，並進行詳細的對戰分析，為英國拳手提供危險和機會提示，來幫助拳手制定更精確的戰術。
擴增實境（AR）眼鏡讓車手掌握實時數據
美國自行車隊的選手在訓練時，已經開始佩戴智能眼鏡公司 Solos 開發的擴增實境（AR）眼鏡，來獲取現場數據。當車手在騎行時，裝在自行車上的傳感器可將收集到的力量、速度、踏板旋轉等參數，通過 IBM 公司的雲平台實時傳輸到車手佩戴的 Solos 眼鏡上——他們的視野中除了有賽道、其他車手等真實環境外，還能看到自己的關鍵體徵等數據。
Solos 公司主管 Ernesto Martinez 表示，通過 Solos 智能眼鏡實時接收反饋對車手非常重要，因為他們可以及時進行戰術調整。
例如，車手在比賽過程中若要對具體的單圈時間或力量進行調整，Solos 眼鏡的實時反饋數據就能提供極大的幫助。不過，這種智能眼鏡目前僅能用於訓練，車手在正式比賽時不允許佩戴。
自2000年以來就與英國體育局合作的雪菲爾哈倫大學教授 Steve Haake 表示，在自行車比賽中，他們不再專注於機械方面的研究，因為自行車結構已經非常優化——軸承和齒輪組發揮的實際效率可達99%。Haake 團隊目前的主要工作也集中於車手在場地內的數據採集及表現分析（Performance Analysis）。
潮汐模型讓帆船隊制定精準策略
德國帆船隊自2011年起與企業軟件公司 SAP 合作，同樣依靠數據分析，得到不斷變化的水流、風力等自然條件的數據並建立模型，來幫助帆船運動員提高成績。德國帆船隊技術負責人 Marcus Baur 表示：「我們的目標是開發能夠幫助運動員更好訓練、更好表現、更快學習的技術。」
Baur 指出，里約奧運帆船比賽場地瓜納巴拉灣（Guanabara Bay）有潮汐現象，因此會產生重複的模式，這給分析和預測帶來便利。德國帆船隊已經在當地進行了3000多次測量，並建立了潮汐模型，可直接用於奧運比賽。
值得一提的是，在2014年的帆船世錦賽決賽中，由於德國隊教練不相信潮汐模型提供的方向建議，而選擇了其他方向，最終輸掉了比賽。Baur 希望，教練和運動員在里約奧運能夠更信任數據。
運動耳機提升運動員訓練效果
神經科學公司 Halo Neuroscience 開發了一款名為 Halo Sport 的運動耳機，能夠通過刺激大腦來提高運動員的學習技能。這間公司已經與數名將參加里約奧運的美國田徑選手合作訓練。
Halo Sport 耳機利用神經康復領域的一項無創性腦部刺激技術 tDCS（Transcranial Direct Current Stimulation，經顱直流電刺激），通過恆定、低強度直流電來調節大腦皮層神經元活動，並專門針對專業運動員做了改進。
Halo Neuroscience 表示，當運動員在訓練中感到疲憊時，從大腦發射至肌肉的神經信號會嚴重衰減，導致訓練效果不佳。而這款耳機可以增強運動神經元的興奮性，建立更強的神經連接來刺激肌肉纖維組織，得到更好的訓練效果。
該公司曾與美國滑雪隊合作，發現使用了 Halo Sport 耳機訓練的跳台滑雪運動員跳躍力提高了31%，而沒有使用耳機訓練的選手跳躍力僅提高18%。不過，目前針對這款耳機的案例研究樣本量都較小，因此還需要更多運動員的研究數據才能確認其真實效果。
聲音
在運動員群體中，有相當高的數據參與度，我們能夠在訓練負荷方面為教練員提供建議，以減少運動員的受傷和疾病困擾。這個解決方案的關鍵是數據庫、智能數據分析等技術，有時候還需要使用可穿戴傳感器用以收集訓練數據。
體育競技的目的就是創造公平的競爭環境，讓不同的人參與競爭。如果花費巨資打造技術優勢，那就去了公平競技的意義。