在当今这个技术迅速发展的时代，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个行业，那么它是否也能对自行车运动带来一些改变呢？
AI的独特优势在于能够快速分析海量数据，找出潜在的趋势，甚至可以预测未来的变化。它已广泛应用于我们的日常生活，甚至连自行车运动也难以避免其影响。无论是职业运动员还是普通骑行爱好者，都可以借助这项技术来提升骑行表现，享受更加舒适的骑行体验，甚至提高骑行的安全性。你或许已经在不知不觉中使用了AI技术，下面我们来具体看看它如何在自行车运动中发挥作用。
一、数据分析与个性化训练
AI的强大之处在于它能够实时处理和分析各种数据。一些骑行应用程序利用AI技术，可以迅速分析骑行者从码表、智能手表等可穿戴设备收集到的各种数据，例如速度、心率、功率、血氧水平等，进而为骑行者提供个性化的训练建议，帮助他们更有效地提高表现。
Chris Ruddock，一位可穿戴技术专家，提到：“人们通常认为只有职业车手才需要使用AI技术，但如今越来越多的消费级产品开始使用AI来为普通用户提供定制化的训练方案。” 他举了TrainerRoad自适应训练平台的例子，这个平台能够根据骑行者过去的训练记录，智能地推荐适合他们的训练计划，甚至在无需重新测量FTP的情况下，根据数据自动调整训练强度。
另一款AI驱动的产品是WHOOP追踪器，它结合了OpenAI技术，提供定制化的健康和训练建议。例如，用户可以直接询问：“能为我制定一个100公里的自行车训练计划吗？”系统会根据个人生物数据自动生成最合适的训练计划。
二、精准预测能量需求
AI不仅能够帮助骑行者提升表现，还能在营养补给上提准的建议。Jumbo-Visma车队（现已更名为Visma-LeaseaBike）便是利用AI技术来预测车手的每日热量需求，从而制定科学的饮食计划。车队的营养师Martijn Redegeld解释说，为了应对2023年的环西班牙赛，团队通过将功率数据、GPS轨迹等信息输入AI模型，结合天气等因素，几分钟内就能得出每位车手在比赛各个赛段的热量需求，从而为车手量身定制补给方案。
这项技术不仅限于职业车手，普通骑行者也能通过AIEndurance等产品获得能量需求的建议。这款应用可以帮助用户在骑行过程中保持能量平衡，优化营养补充，并支持训练后的恢复。
三、提高骑行安全
如今，AI技术在汽车中的驾驶辅助系统已经非常普及，而它在自行车上的应用也在逐步推广。通过分析交通数据，AI可以帮助骑行者预防，减少危险。例如，Copilot就是一款结合了AI的自行车灯和摄像头，能够检测接近的车辆并提醒骑行者。当有车辆靠近时，Copilot的灯会闪烁，增加亮度并改变颜色，确保引起骑行者的注意。Copilot还可以与手机应用同步，实时显示背后或身旁的交通情况，帮助骑行者更好地了解周围环境。
Velo.ai的创始人克拉克·海恩斯表示，相比传统的被动式车灯，Copilot的互动性更强，能够根据车辆接近的速度做出相应的反应，显著提高了骑行时的安全性。
四、提升骑行舒适度
在自行车的设置上，AI也能发挥巨大的作用。像MyVeloFit和BikeFastFitEZ等应用程序，正通过AI技术为骑行者提供虚拟的适配服务。相比于传统的线下调节，这些应用程序为用户提供了更便捷、经济的解决方案。只需使用智能训练台和一些基本的工具，骑行者就能获得个性化的骑行调适建议。
MyVeloFit利用计算机视觉技术和姿势分析，帮助骑行者优化骑行姿势。创始人Jesse Jarjour表示：“我们通过分析骑行者在车上的关节位置、重心分布等数据，结合他们的运动目标，为他们提供量身定制的调整建议。” 他还补充道，远程AI适配的优势在于可以持续追踪骑行者的状态，定期调整骑行姿势，这使得后续的线下适配更加高效和精确。
五、动态化训练计划
AI还在动态训练方面展现了巨大的潜力。像CAROL和Renpho这样的训练工具，基于骑行者的生物数据和训练目标，通过AI算法自动调整训练强度，个性化制定训练计划。Renpho特别使用AI生成训练算法，实时调整阻力，使得训练更加符合个人的需求。它还能够测试功率，确定适合自己的训练强度范围，从而帮助骑行者在不断变化的训练中保持最佳状态。
AI技术还可以通过虚拟路线的方式，为骑行者创造更具挑战性的训练环境。Wahoo的RGT MagicRoads应用允许用户上传任何世界上的GPX路线，通过AI生成虚拟版本的训练路线。这种生成式AI功能与用户的实时表现和训练强度相结合，创建出独特的虚拟骑行体验，极大地增强了训练的趣味性和实用性。
通过这些技术的不断进步，骑行者的训练和体验将变得更加智能化、个性化。未来，AI无疑将在自行车运动中扮演越来越重要的角色，带来更多创新和突破。