AI 正在改变自行车：一场悄然发生的智能转变

AI 智能安全系统：让自行车“看得懂危险”

在城市骑行环境中，自行车最大的风险往往来自信息落差：
后方来车、盲区接近、路口突发状况，骑士不一定能及时察觉。

因此，近年来开始出现结合 AI 视觉识别与传感器 的自行车安全系统，例如：

• AI 后视摄像头或雷达，主动侦测后方车辆接近

• 智能车灯，能识别行人或潜在危险并发出警示

这类系统的关键不只是“感测”，而是 AI 能判断 哪些状况真的需要提醒，让警示更精准，也不干扰骑行。

AI 骑行行为分析：从记录数据到给出建议

骑士早已习惯使用码表或 App 记录速度、心率、踏频，
但 AI 的加入，让这些数据开始真正“被理解”。

通过机器学习，系统能够分析：

• 骑行强度是否适合当前状态

• 是否出现疲劳或过度训练风险

• 哪些骑行习惯影响效率与稳定性

这让普通骑士也能获得接近专业选手等级的训练建议，
从单纯记录，进化为 个性化的骑行辅助。

AI 骑姿分析与自行车配适：把专业带进日常

自行车配适（Bike Fitting）一直是门槛较高的专业服务，
但现在，AI 与计算机视觉正在改变这一现状。

通过视频分析，AI 可识别人体关节角度与动作轨迹，
评估坐垫高度、把手距离、骑姿稳定度，并提供调整建议。

这类技术不仅追求速度提升，
更重要的是 降低运动伤害风险，让骑士骑得更久、更舒适。

AI e-Bike：助力开始“理解你”

在电动自行车领域，AI 的角色更加明确。

新一代 e-Bike 系统会学习骑士的骑行习惯与路况，
实时调整助力输出、变速反应与电力分配。

助力不再只是固定模式的切换，
而是根据坡度、踏频与使用状态动态调整，
让骑行体验更自然，也更省力。

以 SMALO LX2 为例，其独特的 Smart Mode™ 智能助力模式
可根据踩踏状态，自动计算最合适的电动辅助力度与档位设置，推动骑士前行。

同时，SMALO 的 AI 系统也能模拟专业骑手的换挡习惯，
自动将机械变速调整至合适齿盘，提供顺畅、无阻碍的骑行体验。

从个人到城市：AI 让自行车成为智能交通的一环

当单一骑士的数据被汇整到城市层级，
AI 也能协助分析哪些路段风险较高、哪些路线骑行密度大，
从而为城市规划者提供具体的决策参考。

这些数据可用于改善自行车道设计、提升道路安全性，
甚至为交通工程提供实证支撑。
现有研究显示，AI 支持的交通工程能够优化城市路网与自行车流动性，
降低事故风险，并提升整体通行效率。

这代表自行车不再只是个人运动或通勤工具，
而是逐渐在智慧城市框架中，
扮演 “可被理解、可被优化的数据节点” 的角色——
连接个人移动行为与城市交通策略。

智能骑行，从稳定获取信息开始

AI 让自行车变得更智能，但这一切的前提其实很简单——
骑士必须能在骑行过程中安全、稳定地接收信息。

无论是导航、骑行数据、训练建议或安全提醒，
手机仍然是大多数人使用 AI 骑行服务的重要入口。

这也是为什么像 单车手机绑 6 这样的产品，
在智能骑行的脉络中扮演关键角色。
它主打适配各种车把、稳固不晃，
让不同车型、不同骑行情境下，都能安心使用手机功能。

当手机固定得更稳，
AI 所带来的智能骑行体验，才能真正落地，成为日常的一部分。