Posted by 
你是「數據魔人」還是「隨心所欲」派？
嘿，各位「騎乘不止」的讀者們，我是小P。
不知道你們的車隊群組裡，是不是也總有那麼一號人物？每次約騎，他老兄不是在欣賞沿途風景，也不是在跟大家嘻哈打屁，而是全程低頭，眼神死盯著他那顆價值不菲的自行車碼錶。
「欸欸欸，我這段瓦數（功率）好像掉了耶！」
風景？蛤？風景能吃嗎？對他來說，螢幕上跳動的數字，比陽明山的百萬夜景還要迷人。我們都笑稱這種人是「數據魔人」，騎車騎得像在寫論文一樣，每個數據都要斤斤計較。
老實說，我自己有時候也會陷入這種數字迷思啦（誰不是呢？😂）。看著自己的FTP（功能性閾值功率）一點點進步，真的很有成就感。但你以為，我們業餘玩家這樣盯著 Garmin、Bryton 上的數據，就已經是運動科學的極致了嗎？
笑死，我跟你說，這在職業車隊的眼裡，根本只是幼幼班等級的玩家家酒。
今年的環法自行車賽（Tour de France）剛結束，看著 Pogačar 那樣神乎其技的表現，你以為他只靠天賦跟一雙神腿嗎？錯！在這些頂級運動員背後，其實藏著一個你看不見，卻無所不在的「第二大腦」——沒錯，就是 AI 人工智慧。今天，就讓我這個車圈說書人，帶大家潛入環法賽的幕後，看看這些職業車隊是怎麼用 AI 這種黑科技，把比賽「算計」出來的！
當你的教練是個AI：比你媽還囉唆的貼身管家
首先，我們要先有個觀念：這裡說的 AI，不是電影裡那種會毀滅世界的「天網」。在自行車領域，AI 更像一個 24 小時全年無休、記憶力超群、而且絕對不會跟你鬧脾氣的超級教練兼保姆。
以前的訓練，可能教練會說：「今天狀況不錯喔，多騎30分鐘！」這種比較憑「感覺」的指令。但現在不同了，像阿聯酋航空車隊（UAE Team Emirates）內部就有一套叫做「Ana」的 AI 平台。
這個「Ana」小姐可厲害了，她會吞下車手每天所有的訓練數據——功率、心率、踏頻、睡眠品質、甚至是核心體溫——然後進行交叉比對分析：
今天訓練量是不是太多了？ Ana 會跳出來警告：「喂！你的疲勞指數過高，明天該安排輕鬆騎或休息喔，不然會過度訓練！」
恢復得怎麼樣？ 她會分析你的睡眠數據，告訴你：「你昨晚深層睡眠不足，今天訓練強度要調降 20%。」
比賽策略怎麼訂？ Lotto Dstny 車隊合作的比利時公司 Brailsports，甚至能用 AI 模擬比賽，幫助車手在環法賽的關鍵賽段，預測對手可能的攻擊時間點，並規劃最佳的體力分配策略。
這哪是教練，這簡直比我媽還會碎念！但也就是這種精準到令人髮指的監控，才能確保車手在長達三週、超過 3400 公里的環法賽事中，始終維持在巔峰狀態，而不是在某個關鍵爬坡段突然「大爆炸」。
「你今天吃對了嗎？」—— AI 營養師的熱量攻防戰
騎車的都知道，「補給」是聖旨，肚子餓了沒力，神仙都救不了你。但你知道嗎？「吃什麼」跟「什麼時候吃」，學問可大了。
以前我們被教導，騎車時大概每小時補充 60 克的碳水化合物。但運動營養學早就大躍進了！現在的頂尖車隊，已經把這個數字拉高到驚人的每小時 90 克，甚至 120 克！今年的環法第九站會創下史上第二快的均速紀錄，除了順風跟賽道設計，選手們「更會吃」絕對是關鍵因素之一。
但要怎麼精準地吃？總不能一直無腦狂吞能量膠吧？
這時候，AI 營養師就上場了。像是強權勁旅 Visma-Lease a Bike 車隊，就跟營養應用程式 Hexis 合作。這個 App 會根據車手當天的訓練強度、天氣（氣溫、濕度）、賽段地形，甚至是個人的生理代謝數據，即時生成一份個人化的營養補充計畫。
「嘿，Pogačar，下一個是HC級坡，AI建議你在坡底前15分鐘，先嗑掉這條含有咖啡因的能量膠，並喝下250cc的電解質飲料。」
AI 會幫你算好，你身體還剩下多少「油」（肝醣），預計要騎多久，需要補充多少燃料才能避免「斷油」。甚至連 Pogačar 那種怪物級的恢復能力，都能透過代謝組學分析，發現他的粒線體功能超群，燃燒脂肪的效率極高，AI 就能根據這點，為他量身打造節省肝醣的飲食策略。
這場比賽不只是在公路上比拼，更是一場精密計算的熱量攻防戰啊！
人車合一的終極境界：風洞、短曲柄與 AI 的完美結合
好，訓練跟營養都靠 AI 了，那器材呢？「工欲善其事，必先利其器」這句話，在自行車界可是真理中的真理。尤其是在分秒必爭的比賽中，「空氣動力學」就是一切。
為了減少那一點點的風阻，車手們什麼事都幹得出來。趴得更低、用更帥的空力頭盔、穿上像保鮮膜一樣緊的連身車衣…
傳統上，要找到最佳騎姿，得把人跟車拉到昂貴的風洞裡，一吹就是好幾個小時。但現在，透過 AI 跟電腦模擬，車隊可以在虛擬世界中，測試數百種不同的設定組合——從龍頭長度、坐墊高度，到輪組的選擇，AI 會告訴你哪種組合在特定的賽道上最省力。
這也帶動了一些有趣的趨勢，例如近幾年很紅的「短曲柄」。
為什麼要用短曲柄？簡單說，它能讓你的髖關節活動角度變小，身體可以趴得更低、更符合空氣動力學，同時還可能降低運動傷害的風險。這背後，就有大量的生物力學研究與 AI 數據分析在支持。
甚至，現在還有像 MyVeloFit 這樣的 AI Bike Fit 應用程式，你只要在家裡架起訓練台，用手機錄下自己騎車的樣子，AI 就能透過電腦視覺分析你的騎姿，給你調整建議。雖然不能完全取代專業的 Fitter，但對於我們這些業餘玩家來說，是不是很方便又很酷？
AI 是萬靈丹？別忘了，騎車的終究是「人」
講了這麼多 AI 的神奇之處，你可能會想：「哇！那以後是不是只要有最強的 AI，就能打造出環法冠軍？」
先等等，事情沒那麼簡單。
AI 是強大的輔助工具，但它不是魔法。 它能處理數據，卻無法取代人類教練的經驗、直覺，以及最重要的——與選手之間的情感連結。
以「高海拔訓練」為例，這是所有大環賽選手的必修課。前世界冠軍 Michael Rogers 就分享過，在海拔 1600 到 2400 公尺的地方訓練，身體會因為低氧環境而產生一系列生理適應，最終提升血液的攜氧能力。但這個過程充滿變數，不是公式算一算就好。
AI 可以監測選手對高海拔的適應狀況，避免他們練過頭。但選手當下的感受、心理狀態、以及如何在高海拔地區循序漸進地調整訓練強度，這些都需要經驗豐富的教練從旁觀察與溝通。
更重要的是，過度依賴數據，可能會扼殺騎車最原始的樂趣和選手的「本能」。如果一個車手只會照著碼錶上的數字騎車，卻不懂得閱讀比賽的氣氛、感受對手的呼吸、抓住稍縱即逝的攻擊機會，那他充其量只是一個很會踩踏板的機器人，而不是一個偉大的冠軍。
結論：科技始終來自於人性（還有想贏的慾望）
從最早那種笨重的鋼管單速車，到現在全身都是碳纖維、搭載電子變速和 AI 大腦的頂級戰駒，環法自行車賽這一百多年來的演變，就是一部人類追求「更快、更高、更強」的科技史。
AI 的導入，讓職業自行車賽進入了一個前所未有的「精準科學」時代。它把過去許多憑感覺、靠經驗的環節，變成了一道道可以計算、可以優化的方程式。這就是為什麼我們看到比賽的強度越來越高、速度越來越快。
那對我們這些假日騎士來說，這代表什麼？
我們不需要阿聯酋車隊的「Ana」來幫我們規劃訓練，也不用 AI 營養師來計算每一口食物。但我們可以從中學到一件事：聰明地騎車，遠比埋頭猛騎更重要。 了解自己的身體、學習基礎的訓練與營養觀念、善用手邊的科技工具（哪怕只是一支心率帶），都能讓我們騎得更遠、更健康、也更快樂。
畢竟，無論科技再怎麼進步，最終握著車把、踩著踏板的，始終是我們自己。那份征服陡坡後的喘息、與朋友並肩騎乘的歡笑，才是數據無法衡量的，最真實的感動。
那你呢？你是數據派還是感覺派？你在騎車時最離不開的科技小物是什麼？底下留言跟我分享吧！我是小P，我們下次見囉！😉
延伸閱讀：
AI 單車教練？別再只看瓦數！從路線規劃到虛擬風洞，小P帶你搞懂 AI 如何顛覆你的騎車體驗