復活節將至，對於許多人來說，四月是春暖花開，屋外的陽光誘惑著人們從冬天裡走出來，跑進春天。對於英國的運動健將而言，四月不僅是愛、溫暖與希望，恐怕還有倫敦馬拉松。
Rich Howarth也正是其中的一員，作為一位馬拉松愛好者和IBM Watson Data Platform工程部的副總裁，他深諳如何利用物聯網技術（IoT，internet of things）訓練自己的體能，為即將到來的馬拉松做準備。
頭痛、傷病、和有所不足的訓練教材
Rich Howarth已經參加過數年的馬拉松賽事，其中包括在上年11月6號進行的，有51,387人參與的紐約馬拉松，而多數參賽者參加的理由都和他一樣，是出於樂趣。
Rich也像其他許多參賽者一樣，閱讀過大量馬拉松訓練的書籍，這些書大部分由天賦型專業選手，根據他們跑步和訓練他人的經驗而寫，通常目標都是要達成某個自己的最短時間記錄。
問題是，這些書並沒有考慮普通參賽者的數據，同時也忽略了一般參賽者最想達成的小目標：一個可行的訓練計劃，能讓他們毫發無損且愉悅地跑完馬拉松。Rich的兩位IBM同事也參與了紐約馬拉松，但不幸的是，以受傷結束。這可不是個例，太多業餘選手都會經歷這個令人心痛的過程。他們在一群報名者中被抽中參賽，花了數個月訓練，跑了千萬里路，最後卻在劇痛中受傷，有些甚至沒能完成馬拉松。看到這些，Rich坐不住了，他非常想知道IoT和數據分析是否能幫上忙。
千里之行，始於收集實時數據
幾乎所有的馬拉松愛好者都會有GPS手錶或者手機，能計量跑上每千米/裡所需要的時間、心率、或者一些更先進的設備，來捕捉例如跑步節奏（每分鐘的步數）和血壓等。一些跑步者的衣服或者鞋子上會有傳感器。去年的紐約馬拉松就選擇在10位運動員的衣服上放上測試的生物計量傳感器（biometric sensors），能實時捕捉心率、跑步節奏、呼吸頻率等等數據。這還只是開始，我們能做的更多！
假如大量運動員的賽時數據都能被收集，同時加上之前3-6個月的訓練數據，以及個人的身高、體重、經驗等級、傷病情況等數據，就能幫助我們了解不同類型的跑步者需要怎樣的訓練計劃，哪樣的跑步距離最適合該運動員。
實例：美國女子自行車隊和Watson IoT
這種將物聯網和實時數據分析與運動員的訓練相結合的想法，可不是天方夜譚。它已經被付諸實踐。去年的奧運會，美國的女子自行車隊Pursuit就採用了Watson IoT、IBM Analytics 和jStart來捕捉每位騎行運動員的個人表現數據。通過數據分析，這些運動員能訓練得更智能，恢復得更好，更有信心做短時間決策。
基於數據裡的觀點，Pursuit隊將訓練成績減少了整整2秒，並贏得了2016年夏奧會的銀牌。
跑步App能帶我們跑去多遠？
到目前為止，還沒有能給個人運動員使用的精密工具，但是，幾款跑步App已經是很好的起步。Runkeeper或者Mapmyrun或者其他應用程式，能收集數據，並顯示每週你所跑的公里數和預測的馬拉松完成時間之間的關聯性。然而，更多能減少受傷情況的細節信息還未能被收集。
例如，馬拉松教練爭論不休，有些認為理想的跑步距離是16英里以內，有些則認為20英里以上更佳。對於多數人來說，20英里意味著超過3個小時的跑步時間，一些專家認為這會致使傷病，應當避免；另一些則說這樣可以讓身體適應馬拉松。兩個觀點目前都還未得到數據的支持。
物聯網和分析類解決方案是大勢所趨
一個應用了認知能力的物聯網及數據分析解決方案，可以收集並整合訓練和比賽數據（確保匿名），然後得到不可思議的視角和觀點，讓馬拉松少一些受傷的選手。這些數據能用於改善馬拉松體驗，為個體參賽者訂製私人訓練方案。甚至也可以建立一個預測型模型，幫助人們了解他們準備得怎麼樣，可以對參賽當天懷有怎樣的期待，無論他們是追隨Pheidippide在雅典的步伐，參加倫敦馬拉松，還是跑在世界任何一個角落。
物聯網也能幫助殘疾運動員
馬拉松對於身體健全的選手也是一項不小的挑戰，對於殘疾人運動員，艱難可想而知。物聯網能幫到什麼嗎？
去年IBM Bluemix與超長距離馬拉松（ultramarathon）盲人運動員Simon Wheatcrof合作，開發了一款能指引他安全跑完整個超長距離馬拉松的應用程式。這款程式叫做eAscot（根據Simon的導盲犬命名），運用了傳感器和衛星導航來規劃最佳路徑，同時在Simon偏離路徑時，將發出一系列嗶嗶聲提示他。
如果能將這款App與具體的地理數據（比如倫敦馬拉松路徑地圖）結合，那麼那些盲人運動員或者弱視運動員就不需要人類輔助員了。
有聲地圖也可以與之結合，用聲音提示運動員下一處飲水點的位置，或者讓他們的親友和支持者與運動員共享他們地理位置，運動員就能知道某個跑過的轉角有著愛他們的人。
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