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在萬(wàn)物皆可AI的當(dāng)下，能利用AI的力量來(lái)改善自行車運(yùn)動(dòng)嗎？

AI(人工智能)可以快速處理大量數(shù)據(jù)來(lái)探尋變化趨勢(shì)，能在一定程度上預(yù)測(cè)未來(lái)，并且它正在滲透到我們生活的各個(gè)領(lǐng)域，自行車運(yùn)動(dòng)也避免不了它的進(jìn)入。

自行車運(yùn)動(dòng)員或者愛(ài)好者可以利用這一新興技術(shù)來(lái)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(jué)中應(yīng)用到了AI技術(shù)。

一．深入研究數(shù)據(jù)

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

可穿戴技術(shù)專家Chris Ruddock表示：“人們一般認(rèn)為只有職業(yè)車手才使用AI技術(shù)，但越來(lái)越多的消費(fèi)產(chǎn)品使用AI來(lái)為普通用戶提供個(gè)性化指導(dǎo)建議，并努力挖掘普通數(shù)據(jù)中的新見(jiàn)解�！薄案�多公司還將AI功能直接融入U(xiǎn)I界面，使數(shù)據(jù)比以往更簡(jiǎn)單、更有吸引力�！�

Ruddock引用了TrainerRoad自適應(yīng)訓(xùn)練平臺(tái)作為例子�！斑@款平臺(tái)會(huì)根據(jù)你之前完成訓(xùn)練的方式推薦訓(xùn)練計(jì)劃。通過(guò)數(shù)據(jù)分析補(bǔ)償基于你對(duì)每項(xiàng)努力的反應(yīng)，理論上消除了在一段時(shí)間需要測(cè)量FTP來(lái)重新校準(zhǔn)訓(xùn)練強(qiáng)度的需要”

另一個(gè)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(dú)特的生物識(shí)別數(shù)據(jù)生成針對(duì)用戶健康和健身問(wèn)題的個(gè)人訓(xùn)練目標(biāo)。例如當(dāng)你提問(wèn)：“你能為我制定一個(gè)100km的自行車訓(xùn)練計(jì)劃嗎？”結(jié)論顯然是可以的。

二．優(yōu)化你的能量表現(xiàn)

Jumbo-Visma車隊(duì)（現(xiàn)在的Visma-Lease a Bike）設(shè)計(jì)了一個(gè)AI模型，通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練可以預(yù)測(cè)車手的熱量需求。

車隊(duì)的營(yíng)養(yǎng)師Martijn Redegeld解釋說(shuō)，為了準(zhǔn)備2023環(huán)西班牙，車隊(duì)將例如功率和GPX文件的核心數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行訓(xùn)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(jié)果，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了21個(gè)賽段中每位車手的每日熱量需求。

“這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)生成的數(shù)據(jù)是車手個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)計(jì)劃的重要基石，位車手、營(yíng)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(yùn)動(dòng)員可以享受這樣的技術(shù)，另一款產(chǎn)品AI Endurance可以計(jì)算每日能量建議，維持能量平衡，并優(yōu)化下一步營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)給、能量補(bǔ)充和訓(xùn)練恢復(fù)。

三．提高安全性

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

例如，Copilot是一款自行車燈和攝像頭，可以使用AI來(lái)檢測(cè)接近的車輛，用以監(jiān)控道路減少事故風(fēng)險(xiǎn)。這款設(shè)備用聲音來(lái)提醒用戶，例如有人試圖從背后超車，它可以與移動(dòng)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(dòng)式提醒式車燈，有以下優(yōu)勢(shì)：“Copilot上的燈會(huì)對(duì)用戶的行為做出反應(yīng)，當(dāng)車輛更快地接近用戶時(shí)，燈光會(huì)快速閃爍作為響應(yīng)，增加光亮強(qiáng)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(guò)程，自動(dòng)提取險(xiǎn)情或碰撞的視頻片段�！八�可以立即訪問(wèn)已經(jīng)下載到手機(jī)上騎行事故剪輯庫(kù)并加以分析，這是一項(xiàng)巨大優(yōu)勢(shì)�！�

四．變得舒適

MyVeloFit和Bike Fast Fit EZ等多個(gè)自行車健身應(yīng)用程序正在使用AI來(lái)處理必要的數(shù)據(jù)。與去線下拜訪fitting專家相比，這是一個(gè)更方便，也許更經(jīng)濟(jì)的解決方案。不過(guò)你需要有可以固定訓(xùn)練的騎行臺(tái)或者其他設(shè)備，以及基本的機(jī)械維修技能。

MyVelo使用AI的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和姿勢(shì)預(yù)測(cè)來(lái)分析視頻片段中你的騎行姿勢(shì)。

MyVeloFit創(chuàng)始人Jesse Jarjour說(shuō)道：“我們特別關(guān)注車手在自行車上現(xiàn)在的關(guān)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(biāo)和運(yùn)動(dòng)機(jī)能進(jìn)行交叉引用，對(duì)車手應(yīng)該對(duì)自行車進(jìn)行哪些改變提出建議�！�

Jarjour補(bǔ)充道，遠(yuǎn)程AI fitting的優(yōu)勢(shì)包括能夠定期監(jiān)測(cè)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(huì)變讓接下來(lái)的對(duì)話變得更容易，”

五．動(dòng)態(tài)訓(xùn)練

CAROL和Renpho等AI訓(xùn)練工具使用生物識(shí)別數(shù)據(jù)，根據(jù)功率輸出、目標(biāo)和節(jié)奏來(lái)個(gè)性化我們的訓(xùn)練計(jì)劃。

例如，Renpho使用AI生成訓(xùn)練算法，通過(guò)自動(dòng)調(diào)整阻力水平來(lái)個(gè)性化訓(xùn)練。還可以動(dòng)態(tài)測(cè)試功率來(lái)測(cè)量用戶的FTP并確定正確的訓(xùn)練強(qiáng)度區(qū)域。

AI還被用來(lái)創(chuàng)建虛擬路線。例如，Wahoo的RGT Magic Roads應(yīng)用程序使用戶能夠上傳任何一條世界上的GPX路線，并通過(guò)RGT構(gòu)建準(zhǔn)確的虛擬版本。

上文提到的可穿戴技術(shù)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(rèn)為生成式AI技術(shù)可以更加緊密地與此類功能集成在一起，使這種技術(shù)更進(jìn)一步，根據(jù)你當(dāng)前的表現(xiàn)和目標(biāo)構(gòu)建新的、獨(dú)特的虛擬世界，與你的訓(xùn)練類型和強(qiáng)度相匹配”。

責(zé)任編輯：Ting