教练通过测量运动员的身体指标变化来制定训练计划，足球赛场引入门线技术帮助球证判断是否进球，采用各类新技术的跑鞋、泳衣等帮助运动员提高成绩……科技进入体育训练和赛场早已不是新鲜事，在万众瞩目的奥运赛场上更是如此。
自2012年伦敦奥运会以来，以数据分析技术为首的前沿科技在体育竞技中发挥的作用越来越大。即将在当地时间8月5日开幕的巴西里约奥运会，又有哪些值得一提的高科技，将帮助运动员向金牌发起挑战呢？
（体育竞技中的）实时数据分析从创新性角度而言，并非巨大的技术突破，但它具有帮助运动员在里约奥运中打破世界纪录的潜力。
拳击软件助力拳手“拆招”
奥运史上首位女子拳击冠军（女子拳击于2012年伦敦奥运首次进入正式比赛项目）、英国拳手 Nicola Adams 将在里约拼尽全力卫冕蝇量级（Flyweight）冠军宝座，而她的新“教练”是一套数据分析系统，这套软件能帮她选用战术以确保赢下每场搏斗。
事实上，整个英国拳击队的选手都将从数据分析技术中受益。英国雪菲尔哈伦大学（Sheffield Hallam University）开发出的分析系统 iBoxer，通过大规模收集拳手之间比赛时的出拳数据，并进行详细的对战分析，为英国拳手提供危险和机会提示，来帮助拳手制定更精确的战术。
扩增实境（AR）眼镜让车手掌握实时数据
美国自行车队的选手在训练时，已经开始佩戴智能眼镜公司 Solos 开发的扩增实境（AR）眼镜，来获取现场数据。当车手在骑行时，装在自行车上的传感器可将收集到的力量、速度、踏板旋转等参数，通过 IBM 公司的云平台实时传输到车手佩戴的 Solos 眼镜上——他们的视野中除了有赛道、其他车手等真实环境外，还能看到自己的关键体征等数据。
Solos 公司主管 Ernesto Martinez 表示，通过 Solos 智能眼镜实时接收反馈对车手非常重要，因为他们可以及时进行战术调整。
例如，车手在比赛过程中若要对具体的单圈时间或力量进行调整，Solos 眼镜的实时反馈数据就能提供极大的帮助。不过，这种智能眼镜目前仅能用于训练，车手在正式比赛时不允许佩戴。
自2000年以来就与英国体育局合作的雪菲尔哈伦大学教授 Steve Haake 表示，在自行车比赛中，他们不再专注于机械方面的研究，因为自行车结构已经非常优化——轴承和齿轮组发挥的实际效率可达99%。Haake 团队目前的主要工作也集中于车手在场地内的数据采集及表现分析（Performance Analysis）。
潮汐模型让帆船队制定精准策略
德国帆船队自2011年起与企业软件公司 SAP 合作，同样依靠数据分析，得到不断变化的水流、风力等自然条件的数据并建立模型，来帮助帆船运动员提高成绩。德国帆船队技术负责人 Marcus Baur 表示：“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。”
Baur 指出，里约奥运帆船比赛场地瓜纳巴拉湾（Guanabara Bay）有潮汐现象，因此会产生重复的模式，这给分析和预测带来便利。德国帆船队已经在当地进行了3000多次测量，并建立了潮汐模型，可直接用于奥运比赛。
值得一提的是，在2014年的帆船世锦赛决赛中，由于德国队教练不相信潮汐模型提供的方向建议，而选择了其他方向，最终输掉了比赛。Baur 希望，教练和运动员在里约奥运能够更信任数据。
运动耳机提升运动员训练效果
神经科学公司 Halo Neuroscience 开发了一款名为 Halo Sport 的运动耳机，能够通过刺激大脑来提高运动员的学习技能。这间公司已经与数名将参加里约奥运的美国田径选手合作训练。
Halo Sport 耳机利用神经康复领域的一项无创性脑部刺激技术 tDCS（Transcranial Direct Current Stimulation，经颅直流电刺激），通过恒定、低强度直流电来调节大脑皮层神经元活动，并专门针对专业运动员做了改进。
Halo Neuroscience 表示，当运动员在训练中感到疲惫时，从大脑发射至肌肉的神经信号会严重衰减，导致训练效果不佳。而这款耳机可以增强运动神经元的兴奋性，建立更强的神经连接来刺激肌肉纤维组织，得到更好的训练效果。
该公司曾与美国滑雪队合作，发现使用了 Halo Sport 耳机训练的跳台滑雪运动员跳跃力提高了31%，而没有使用耳机训练的选手跳跃力仅提高18%。不过，目前针对这款耳机的案例研究样本量都较小，因此还需要更多运动员的研究数据才能确认其真实效果。
声音
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。
体育竞技的目的就是创造公平的竞争环境，让不同的人参与竞争。如果花费巨资打造技术优势，那就去了公平竞技的意义。