Shimano MTB AI 悬挂控制，让骑行设置变得简单，并适应骑手和赛道要求

随着电池体积越来越小，电子设备的效率越来越高，电池开始逐渐进入山地自行车等运动领域。从不错过炒作机会的山地自行车行业现在似乎也加入了人工智能和机器学习的行列。禧玛诺（Shimano）最近申请了一项人工智能悬挂系统和下叉杆控制的专利。

该专利的主要内容[PDF]的主要内容是，禧玛诺希望利用机器学习来调整悬挂设置（如压缩、回弹和阻尼）和座管高度，具体取决于骑手的骑行位置和方式。根据该专利，禧玛诺提出的系统将利用一系列传感器来检测从速度、扭矩、加速度到步频、坡度或角度以及气压（可能是悬挂系统的气压）等一切参数，从而为神经网络设置参数。

神经网络在处理大量信息的同时，还处理骑行者的输入和输出，从而了解骑行者的偏好，并相应地调整悬挂和座管高度。Shimano 明确详细说明了在出现不理想结果时重新训练系统的方法，用户反馈被用来指导系统的训练。

自动控制模式将取决于赛道，用户可以通过数字驾驶舱选择所需的赛道。禧玛诺（Shimano）公司表示，人工智能驱动的悬挂系统调整的目标是提高骑手的舒适度和系统的整体效率，使其特别适用于每瓦都很重要的比赛。

虽然禧玛诺专利申请中的自行车是下压式山地车，一般用于效率更重要的不太艰苦的山路和赛道，但不难想象，同样的系统也可以用于这样的越野自行车，甚至更激进的耐力赛。甚至更激进的越野和下坡自行车。

该系统的人力控制方面在优化方面存在一些问题。特别是缺乏经验的车手可能不知道什么最适合自己。虽然自行车设置通常由经验丰富的比赛机械师根据车手的反馈进行处理，但机械师可以反驳车手的要求，或深入研究车手为什么喜欢一种设置而不是另一种设置，并提出替代建议。这种由人工智能驱动的系统完全听命于车手，可能会导致车手固守坏习惯，而不是跳出自己的舒适区。

就目前而言，这还只是一项专利，禧玛诺公司根本无法保证会生产出人工智能悬挂系统。不过，如果自行车行业有更多的人涌向人工智能潮流，那也不足为奇，比如去年 的支持 ChatGPT 的 Urtropia 电动自行车。一样。

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