人工智慧什麼都難不倒它 ? 要應援 , 要組隊都可以 !
新冠肺炎疫情嚴重影響了全球的政治與經濟——包含了因疫停賽的美、日、韓等國家職棒；卻也激發各產業的創意，設法推出應變奇招。中華職棒突破萬難，於 4 月 12 日領先全球，在桃園閉門複賽，為世界棒壇注入一針強心劑！
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▲日前（4月12日）中華職棒在桃園閉門複賽，派出 AI 機器人樂團應援與人形立牌充當觀眾，廣獲中外媒體注意、報導 。
雖然複賽仍以閉門的模式——不開放觀眾到場，少了擊鼓應援、加油的吶喊聲，恐會讓比賽冷場走味。但俗話說「養兵千日，用在一時」，這不就是那些機器人們「神救援」的好時機嗎？職棒界的「點子王」——主場位於桃園的樂天桃猿隊，除了在觀眾席設下靜態人形立牌、人偶充當觀眾之外，還增設桃園在地祥儀機器人夢工廠的機器人應援團「
AI 精靈樂團」，擊鼓替球員加油，增添看球趣味性。
機器人都能應援球賽了，那AI是否能上場打球？
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▲交大電機教授蕭得聖於 2014 年研發的「會打棒球的機器人2.5代」，已能精準判斷球路、好球、壞球，並能判斷打擊後球的落點，自主決定是否揮棒。
現實世界中，一位職棒選手的養成，可說是經歷千辛萬苦。台灣職棒選手前往美國挑戰大聯盟，多是年輕時就從小聯盟開始訓練（除了從日職轉戰大聯盟的陳偉殷之外）。小聯盟又分成六級別，所以一待就是好幾年，也不一定能打到大聯盟。
除了需要長年經驗，棒球的技巧也是千變萬化。投手不可能只是丟個直球而已，還會隨機出現卡特球、伸卡球、滑球、螺旋球等出其不意的球路，加上僅僅只有零點幾秒的速度……
人工智慧 機器人是否有能力打到球呢？
交通大學電控所蕭得聖教授所領導的團隊，長期鑽研打棒球的機器人。他們的目標不只是要讓 AI 機器人打得到球，還要擊出安打！針對打造此類「安打機器人」，蕭教授提到了四個關鍵點：
四關鍵點 成就人工智慧 棒球員「安打機器人」
首先，機器人要能「看」得準個是來球！為能讓機器人能即時測量球體在三度空間中的飛行軌跡，超高速雙眼攝影機是必須配備。以現今的技術來說是可行的，預算充足的話，連球的縫線都能看得清清楚楚！
只看得到球還不夠，還要能把球打出去！此時就要依照球的質量、慣量、球速等數值，估算出球衝擊到球棒時的動量（描述物體「運動狀態與慣性大小」的空間向量）。這影響到機器人手臂的材質、馬達必須輸出多少力距等等。
若以上兩條件都實現了，就夠了嗎？不！還要經過「磨合」的階段，彼此校正，讓攝影機與機器手臂間的訊息傳遞同步、協調，避免眼手「各行其事」不同調。
現在能看能打的機器人出來了！前面提到，蕭教授的目標是機器人「每打必能擊出安打」，所以除了「眼明手快」的條件達成之外，還要「精準地預測球通過本壘板時的位置與速度」，因此需要能「精準預測球體飛行軌跡的模型」。這個模型決定了棒球機器人的成敗。
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▲棒球比賽中，投手常隨機投出難以預測的球路。影片為伸卡球、滑球與指叉球介紹。
快速球、選轉球……每位投手投球時各有獨門祕技，甚至還會妙用球的縫線做變化。因此要打造球體飛行軌跡的預測模型，必須考慮到重力、空氣阻力等來自四面八方的外力以及其他的複雜狀況，對於各式球路所造成的影響。這套精準模型其中的秘辛，都是蕭教授的 know-how 。
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