AI 正在改變自行車：一場悄然發生的智慧轉變

AI 智慧安全系統：讓自行車「看得懂危險」

在都市騎乘環境中，自行車最大的風險往往來自資訊落差：
後方來車、盲區接近、路口突發狀況，騎士不一定能即時察覺。

因此，近年開始出現結合 AI 視覺辨識與感測器 的自行車安全系統，例如：

• AI 後視攝影機或雷達，主動偵測後方車輛接近

• 智慧車燈，能辨識行人或潛在危險並發出警示

這類系統的關鍵不只是「感測」，而是 AI 能判斷 哪些狀況真的需要提醒，讓警示更精準、也不干擾騎乘。

AI 騎乘行為分析：從記錄數據到給出建議

騎士早已習慣使用碼表或 App 記錄速度、心率、踏頻，
但 AI 的加入，讓這些數據開始真正「被理解」。

透過機器學習，系統能分析：

• 騎乘強度是否適合當下狀態

• 是否出現疲勞或過度訓練風險

• 哪些騎乘習慣影響效率與穩定度

這讓一般騎士也能獲得接近專業選手等級的訓練建議，
從單純紀錄，進化為 個人化的騎乘輔助。

AI 騎姿分析與自行車配適：把專業帶進日常

自行車配適（Bike Fitting）一直是高門檻的專業服務，
但現在，AI 與電腦視覺正在改變這件事。

透過影片分析，AI 可辨識人體關節角度與動作軌跡，
評估座墊高度、把手距離、騎姿穩定度，並提供調整建議。

這類技術不只是追求速度提升，
更重要的是 降低運動傷害風險，讓騎士能騎得更久、更舒服。

AI e-Bike：助力開始「理解你」

在電動自行車領域，AI 的角色更加明確。

新一代 e-Bike 系統會學習騎士的騎乘習慣與路況，
即時調整助力輸出、變速反應與電力分配。

助力不再只是固定模式的切換，
而是根據坡度、踏頻與使用狀態動態調整，
讓騎乘體驗更自然，也更省力。

以 SMALO LX2 為例，其獨特的 Smart Mode™ 智慧助力模式
可依據踩踏狀態，自動計算最適合的電動輔助力道與檔位設定，推動騎士前行。

同時，SMALO 的 AI 系統也能模擬專業騎手的換檔習慣，
自動將機械變速調整至合適齒盤，提供順暢、無阻礙的騎乘體驗。

從個人到城市：AI 讓自行車成為智慧交通的一環

當單一騎士的數據被彙整到城市層級，
AI 也能協助分析哪些路段風險較高、哪些路線騎乘密度大，
進而為城市規劃者提供具體的決策參考。

這些資料可被用來改善自行車道設計、提升道路安全性，
甚至為交通工程提供實證支撐。
現有研究顯示，AI 支援的交通工程能優化城市路網與自行車流動性，
減少事故風險，並提升整體通行效率。

這代表自行車不再只是個人運動或通勤工具，
而是逐漸在智慧城市框架中，
扮演 「可被理解、可被優化的資料節點」 角色——
連結個人移動行為與城市交通策略。

智慧騎乘，從穩定看見資訊開始

AI 讓自行車變得更聰明，但這一切的前提其實很簡單——
騎士必須能在騎乘中安全、穩定地接收資訊。

不論是導航、騎乘數據、訓練建議或安全提醒，
手機仍然是多數人使用 AI 騎乘服務的重要入口。

這也是為什麼像 單車手機綁 6 這樣的產品，
在智慧騎行的脈絡中扮演關鍵角色。
它主打可適配各種手把、穩固不晃，
讓不同車種、不同騎乘情境下，都能安心使用手機功能。

當手機固定得更穩，
AI 所帶來的智慧騎乘體驗，才能真正落地，成為日常的一部分。