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VBT訓練基礎：以速度為基礎的訓練實現高效肌力提升

  • 4月9日
  • 讀畢需時 6 分鐘

什麼是VBT？

昨天臥推80kg輕鬆愉快，今天同樣的重量卻感覺特別沉重，你有過這樣的經歷嗎？睡眠、營養、壓力等眾多變數每天都在變化，卻只固定訓練重量，這樣真的合理嗎？事實上，研究表明同一位選手的1RM在一天之內可能波動高達18%。

VBT（Velocity Based Training，速度為基礎的訓練）正是為了解決這個問題。透過即時測量槓鈴或啞鈴的移動速度，找出當天身體狀態對應的最佳訓練強度。傳統的百分比訓練（1RM的70%、80%等）是以「昨天的我」為基準，而VBT則是以「今天的我」為基準進行訓練。

這個概念從1960年代就開始被研究，González-Badillo等研究團隊證明了負荷-速度關係的線性特性後，成為實用的訓練方法。

重點一覽 透過槓鈴速度可以即時調整符合當天狀態的訓練強度 追蹤速度損失可以客觀管理組內疲勞度 依據速度區間（Zone）可以將爆發力、肌力、肌肥大等訓練目標細分化 只需一個Point Go感測器即可在智慧型手機上開始VBT

為什麼VBT有效？

1. 個人化的訓練強度

傳統百分比訓練最大的問題是無法反映當天的身體狀態。Jovanović & Flanagan（2014）的研究指出，同一位選手的1RM每天可能波動±18%。睡眠不足、壓力、疲勞累積等因素會導致相同重量的感受強度不同。

VBT透過測量實際槓鈴速度來解決這個問題：

  • 速度比平常慢 → 疲勞狀態，建議降低重量

  • 速度比平常快 → 狀態良好，可以增加重量

2. 疲勞度監控與速度損失

在進行組訓練時追蹤速度下降的程度，可以客觀測量組內疲勞度。Sánchez-Medina & González-Badillo（2011）的研究明確指出了速度損失與肌肉疲勞之間的關係。

速度損失

疲勞程度

訓練目的

完成反覆率

0-10%

低

最大肌力、爆發力

~50%

10-20%

中等

肌力-肌肥大平衡

~65%

20-30%

高

肌肥大

~80%

30%+

非常高

肌耐力

~90%+

Pareja-Blanco et al.（2017）的研究中，20%速度損失組比40%損失組在跳躍高度和衝刺表現上呈現更大的提升。這表明即使不累積過度疲勞，也能進行有效的訓練。

3. 即時回饋

Randell et al.（2011）的研究發現，即時速度回饋能顯著提升執行速度。選手可以在每一下反覆中確認自己的執行速度，這對動機激勵和專注力提升有很大幫助。

理解VBT速度區間（Zone）

根據槓鈴速度，訓練效果會有所不同。此分類基於González-Badillo的研究：

速度範圍

訓練區間

相對1RM

主要效果

1.0+ m/s

速度-力量

<50%

爆發性力量、RFD

0.75-1.0 m/s

爆發力

50-65%

力量-速度

0.50-0.75 m/s

力量-爆發力

65-80%

加速肌力

0.35-0.50 m/s

肌力

80-90%

最大肌力

<0.35 m/s

最大肌力

90%+

絕對肌力（接近1RM）

各動作的MVT（最低速度閾值）

MVT是在1RM時出現的最低速度。根據動作特性而有所不同：

動作

MVT (m/s)

來源

背蹲舉

0.30

Conceição et al., 2016

臥推

0.17

González-Badillo & Sánchez-Medina, 2010

硬舉

0.15

Lake et al., 2017

肩推

0.20

García-Ramos et al., 2018

俯身划船

0.25

Sánchez-Medina et al., 2014

使用Point Go感測器開始VBT

使用Point Go感測器可以在智慧型手機或網頁儀表板上即時確認槓鈴速度。

基本使用方法

  1. 安裝感測器：將Point Go感測器安裝在槓鈴端部

  1. 連接應用程式：透過藍牙與Point Go Coach應用程式連接

  1. 開始測量：選擇VBT測量模式並開始運動

  1. 確認數據：即時確認每一下反覆的速度、ROM、功率

在Point Go應用程式中讀取速度數據

測量開始後，了解螢幕上即時顯示的核心數值非常重要：

  • 平均速度（Mean Velocity）：整個反覆區間的平均槓鈴速度。作為判斷訓練強度的基本指標使用。

  • 最高速度（Peak Velocity）：反覆中最快的瞬間速度。用於評估爆發力時參考。

  • 速度損失（Velocity Loss）：與組內第一下相比，當前反覆的速度下降率（%）。是疲勞管理的核心指標。

  • ROM：槓鈴移動的距離（cm）。可以確認動作範圍的一致性。

小提示：隨著組訓練的進行，當速度損失超過目標範圍（例如20%）時，應用程式會顯示視覺警告。此時結束該組可以在不累積過度疲勞的情況下進行有效訓練。

推薦動作

VBT在以下動作中特別有效：

  • 深蹲（背蹲舉、前蹲舉）

  • 臥推

  • 硬舉

  • 肩推

  • 上搏挺舉

實戰應用：自動調節

VBT的核心優勢是自動調節（autoregulation）。不是依據預先設定的重量，而是根據當天的速度數據來調整訓練負荷。

範例流程：

  1. 在暖身組測量速度

  1. 選擇符合目標速度區間的重量

  1. 當組內速度損失超出目標範圍時結束該組

  1. 如果速度急劇下降，考慮結束訓練

初學者VBT訓練範例

如果您是VBT新手，請使用以下流程進行4週適應期。

4週適應計畫（每週2-3次）

第1-2週：培養速度感覺

  • 動作：背蹲舉或臥推擇一

  • 重量：感受RPE 6-7（感覺輕鬆的重量）

  • 組 x 次：4 x 5

  • 目標速度：0.6-0.8 m/s（爆發力區間）

  • 速度損失限制：10%以內

  • 重點：每一下都確認速度，以「快速舉起」的意圖執行

第3-4週：導入自動調節

  • 動作：背蹲舉 + 臥推

  • 暖身：空槓 x 10 → 50% x 5 → 65% x 3

  • 工作組：根據目標速度選擇重量（非固定重量）

  • 目標速度 0.5-0.6 m/s → 約75-80% 1RM強度

  • 組 x 次：4 x 3-5（速度損失達15%時結束該組）

  • 組間休息：2-3分鐘

進步標準：在相同速度區間內重量逐漸增加，表示肌力有所提升。

常見錯誤與解決方法

在導入VBT時，提前了解常見錯誤可以減少試錯。

1. 「隨便」舉

這是最常見的錯誤。在VBT中，每一下反覆都必須以最大速度意圖執行。即使是輕重量，如果沒有「盡可能快速舉起」的意圖，測量到的速度會比實際能力慢，導致強度被低估。

解決方法：在每一下反覆前有意識地告訴自己「這一下要盡可能快地舉起來」。

2. 感測器安裝位置不一致

每組感測器位置不同會降低數據一致性。如果安裝在槓鈴中間而非端部，或每次安裝在不同位置，速度數據就難以比較。

解決方法：始終安裝在槓鈴的同一側端部、相同位置。

3. 忽視速度損失

即使速度在下降，仍反覆「再來一下」會使VBT失去意義。預先設定速度損失限制，達到該點時果斷結束該組。

解決方法：初期保守地在10-15%速度損失時結束該組，隨著經驗累積根據訓練目標進行調整。

4. 關注太多指標

雖然有速度、功率、ROM、速度損失等多種指標，但從一開始就試圖管理全部反而會造成混亂。

解決方法：前4週只專注於平均速度和速度損失兩個指標。其餘的在熟悉後逐一添加。

下一步

掌握VBT基礎後，接下來的文章將介紹1RM推估和**LVP（負荷-速度曲線）**的活用方法。

常見問題（FAQ）

Q. 開始VBT一定要知道1RM嗎？

不需要。VBT的一大優勢就是不需要1RM也能設定訓練強度。因為槓鈴速度本身就是強度的指標，只需參考速度區間（Zone）表格，找到符合目標速度的重量即可。不過如果知道1RM，就可以利用LVP（負荷-速度曲線）進行更精準的課表設計。

Q. VBT只適合高階者嗎？

反而對初學者可能更有用。經驗不足的初學者難以準確判斷「RPE 8」或「1RM的80%」這類主觀/相對強度。而速度數據是客觀且即時的，可以馬上確認是否在適當的強度下訓練。

Q. 所有動作都可以應用VBT嗎？

理論上可以，但實際上在使用槓鈴或啞鈴的多關節複合動作中最為有效。深蹲、臥推、硬舉、肩推等是代表性動作。機械式訓練或纜繩訓練因摩擦力和導軌的影響，速度數據的意義可能會有所不同。

Q. 如何設定速度損失標準？

根據訓練目標而有所不同。如果目標是最大肌力或爆發力，以10-15%為標準；如果目標是肌肥大，以20-30%為標準。賽季中的選手建議保守地控制在10%以內，將不必要的疲勞降到最低。初期從20%開始，逐漸找到適合自己的標準。

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參考文獻

  1. González-Badillo, J.J., & Sánchez-Medina, L. (2010). Movement velocity as a measure of loading intensity in resistance training. International Journal of Sports Medicine, 31(5), 347-352. DOI

  1. Jovanović, M., & Flanagan, E.P. (2014). Researched applications of velocity based strength training. Journal of Australian Strength and Conditioning, 22(2), 58-69. PDF

  1. Sánchez-Medina, L., & González-Badillo, J.J. (2011). Velocity loss as an indicator of neuromuscular fatigue during resistance training. Medicine and Science in Sports and Exercise, 43(9), 1725-1734. DOI

  1. Pareja-Blanco, F., et al. (2017). Effects of velocity loss during resistance training on athletic performance, strength gains and muscle adaptations. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 27(7), 724-735. DOI

  1. Randell, A.D., et al. (2011). Effect of instantaneous performance feedback during 6 weeks of velocity-based resistance training on sport-specific performance tests. Journal of Strength and Conditioning Research, 25(1), 87-93. DOI

  1. Conceição, F., et al. (2016). Movement velocity as a measure of exercise intensity in three lower limb exercises. Journal of Sports Sciences, 34(12), 1099-1106. DOI

用速度數據更聰明地訓練吧。VBT不是單純的趨勢，而是經過科學驗證的訓練方法論。
 
 
 

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