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在萬物皆可AI的當下，能利用AI的力量來改善自行車運動嗎？

AI(人工智能)可以快速處理大量數(shù)據(jù)來探尋變化趨勢，能在一定程度上預測未來，并且它正在滲透到我們生活的各個領域，自行車運動也避免不了它的進入。

自行車運動員或者愛好者可以利用這一新興技術來提高他們的表現(xiàn)，享受更加舒適的騎行，或者只是為了讓騎行更安全，或許你已經(jīng)在不知不覺中應用到了AI技術。

一．深入研究數(shù)據(jù)

一些騎行應用程序通過AI可以快速分析從碼表、心率帶、智能手表等可穿戴設備收集的性能數(shù)據(jù)，例如速度、心率和血氧水平生成個性化的見解，以幫助騎行者提高他們的表現(xiàn)。

可穿戴技術專家Chris Ruddock表示：“人們一般認為只有職業(yè)車手才使用AI技術，但越來越多的消費產(chǎn)品使用AI來為普通用戶提供個性化指導建議，并努力挖掘普通數(shù)據(jù)中的新見解�！薄案�多公司還將AI功能直接融入UI界面，使數(shù)據(jù)比以往更簡單、更有吸引力�！�

Ruddock引用了TrainerRoad自適應訓練平臺作為例子。“這款平臺會根據(jù)你之前完成訓練的方式推薦訓練計劃。通過數(shù)據(jù)分析補償基于你對每項努力的反應，理論上消除了在一段時間需要測量FTP來重新校準訓練強度的需要”

另一個例子是可穿戴式WHOOP追蹤器，其用戶包括知名車手范·阿爾特。WHOOP推出了由OpenAI（以ChatGPT聞名）支持的教練功能，該功能根據(jù)用戶獨特的生物識別數(shù)據(jù)生成針對用戶健康和健身問題的個人訓練目標。例如當你提問：“你能為我制定一個100km的自行車訓練計劃嗎？”結論顯然是可以的。

二．優(yōu)化你的能量表現(xiàn)

Jumbo-Visma車隊（現(xiàn)在的Visma-Lease a Bike）設計了一個AI模型，通過數(shù)據(jù)訓練可以預測車手的熱量需求。

車隊的營養(yǎng)師Martijn Redegeld解釋說，為了準備2023環(huán)西班牙，車隊將例如功率和GPX文件的核心數(shù)據(jù)輸入模型進行訓練，模型本身自帶天氣等其他數(shù)據(jù)因素。有了這些數(shù)據(jù)，模型幾分鐘便得出結果，準確預測了21個賽段中每位車手的每日熱量需求。

“這些數(shù)據(jù)預測生成的數(shù)據(jù)是車手個性化營養(yǎng)計劃的重要基石，位車手、營養(yǎng)師、廚師在比賽期間提供重要建議。”

現(xiàn)在不僅僅是精英運動員可以享受這樣的技術，另一款產(chǎn)品AI Endurance可以計算每日能量建議，維持能量平衡，并優(yōu)化下一步營養(yǎng)補給、能量補充和訓練恢復。

三．提高安全性

如今駕駛輔助系統(tǒng)在汽車中很常見，但AI也可用于預防自行車事故、分析交通數(shù)據(jù)和識別危險。

例如，Copilot是一款自行車燈和攝像頭，可以使用AI來檢測接近的車輛，用以監(jiān)控道路減少事故風險。這款設備用聲音來提醒用戶，例如有人試圖從背后超車，它可以與移動程序同步數(shù)據(jù)，讓用戶能夠看到身后和身旁發(fā)生的事。

生產(chǎn)Copilot的公司Velo.ai創(chuàng)始人克拉克·海恩斯(Clark Haynes)表示，此款產(chǎn)品相較于普通被動式提醒式車燈，有以下優(yōu)勢：“Copilot上的燈會對用戶的行為做出反應，當車輛更快地接近用戶時，燈光會快速閃爍作為響應，增加光亮強度并改變顏色，以盡可能地吸引用戶的注意力�！�

后置攝像頭記錄騎行過程，自動提取險情或碰撞的視頻片段�！八�可以立即訪問已經(jīng)下載到手機上騎行事故剪輯庫并加以分析，這是一項巨大優(yōu)勢。”

四．變得舒適

MyVeloFit和Bike Fast Fit EZ等多個自行車健身應用程序正在使用AI來處理必要的數(shù)據(jù)。與去線下拜訪fitting專家相比，這是一個更方便，也許更經(jīng)濟的解決方案。不過你需要有可以固定訓練的騎行臺或者其他設備，以及基本的機械維修技能。

MyVelo使用AI的計算機視覺和姿勢預測來分析視頻片段中你的騎行姿勢。

MyVeloFit創(chuàng)始人Jesse Jarjour說道：“我們特別關注車手在自行車上現(xiàn)在的關節(jié)位置和角度，以及他們的重心和重量分布�！薄叭缓�，我們將這些信息與他們既定的騎行目標和運動機能進行交叉引用，對車手應該對自行車進行哪些改變提出建議�！�

Jarjour補充道，遠程AI fitting的優(yōu)勢包括能夠定期監(jiān)測適配情況�！斑@也意味著，如果你最終親自去線下找fitter，有前期數(shù)據(jù)積累會變讓接下來的對話變得更容易，”

五．動態(tài)訓練

CAROL和Renpho等AI訓練工具使用生物識別數(shù)據(jù)，根據(jù)功率輸出、目標和節(jié)奏來個性化我們的訓練計劃。

例如，Renpho使用AI生成訓練算法，通過自動調(diào)整阻力水平來個性化訓練。還可以動態(tài)測試功率來測量用戶的FTP并確定正確的訓練強度區(qū)域。

AI還被用來創(chuàng)建虛擬路線。例如，Wahoo的RGT Magic Roads應用程序使用戶能夠上傳任何一條世界上的GPX路線，并通過RGT構建準確的虛擬版本。

上文提到的可穿戴技術專家Ruddock表示，這種功能與生成式AI有相似之處，可以根據(jù)輸入路線或提示創(chuàng)建新穎的虛擬騎行路線。“我認為生成式AI技術可以更加緊密地與此類功能集成在一起，使這種技術更進一步，根據(jù)你當前的表現(xiàn)和目標構建新的、獨特的虛擬世界，與你的訓練類型和強度相匹配”。

責任編輯：Ting