「AI 人工智能」这个词在这一两年无疑对于全球产业投入一枚震撼弹，自2023年Chat GPT推出后便开始逐渐的改变你我的生活方式，不单只局限于高科技产业乃至于社稷民生，我们的每一步都受到AI不少的影响。便利、直觉以及效率化正是AI赋予产业智慧化的结晶，而如何妥善运用AI工具则成为了如今企业们必须面临的课题。下一波工业革命已经到来，从伺服器、网路和基础设施制造商、软硬体开发商等都将加入各领域的AI创新，你我都将无法逃离这全面性的风暴，那么单车产业在这波浪潮下又将如何发展呢？

AI的影响已经不只局限于高科技产业，渐渐地将深入你我的日常生活中

辉达NVIDIA负责人黄仁勋于Computex开展前的演讲中提及GIANT GROUP透过AI所运行的智慧仓储系统，借由Met AI、Solomon等智能产业建立起独一无二的供应链系统，实现绝对的效率化同时大幅度降低仓储成本。借由AI来自动生成数位孪生场景，将2D规划图快速转3D场景，仅仅只需要4分钟便能完善的建构仓储物流的输送带，大幅度减少过去传统规划动线所耗费的时间以及人力成本，同时能即时调整并优化。

GIANT智慧仓储正是AI产业的结晶，全新概念的物流系统将颠覆过往的模式

不仅如此，以AI为延伸的概念，机器可以与其他机器、感测器、物件、控制器、环境和基础设施等进行和通讯与多层次互动，帮助工厂管理者随时随地掌控机台各类参数的变化，进而提升机台管理和生产力。这也意味着智慧制造时代的来临，「零风险」将不再只是口号，在每一处机械设置感测器收集数据并发挥自我诊断的功能，双管齐下来提升整体的效率。同时在品质管理的层面也能借由AI有所提升，只需少量的样本借由数据的推算便能得出高价值的合成资料，后续由数据比对来判断瑕疵品与否，而这一切的程序仅需5秒不到。

©导入AI技术强调的不只是降低风险，更要预防风险的产生

相较过去以人力检测为主的传统制造产业，工厂自动化业务组合工业软体和AI技术能大幅度降低生产与耗材成本甚至能预防风险的产生，这也应证了NVIDIA负责人黄仁勋在演讲中所提及「买越多、省越多」的CEO数学概念。看到这里或许我们可以大胆的假设，在不久的将来AI的运用与否将能左右企业发展的速度，AI工厂光是其中隐性成本的降低就非常可观，更别说预防风险的特性，那么你还有什么理由排斥AI呢？

「The More You Buy, The More You Save」正是黄仁勋想传达AI的精神

AI对于未来单车竞技或是相关产品是否会有所影响？这个答案是肯定的，或者应该说，在不久的将来将成为现在进行式，SRAM最近在AXS系统上的建置就是最好的案例。透过APP搜集骑乘者数据，其中包含变速频率、瓦数心跳、距离等，累积与整合以此推算耗材需要更换的时程，并于适当的时间通知骑士进行保养以及耗材更换。资讯链的建构不仅能有效建立完善的资料库，同时能提高判断的精准度，借此来赋予骑士更完善的骑乘体验。

搜集资讯、整合并透过数据的演算来优化是单车产业不可避的未来

让我们再大胆假设，随着AI的演进或许哪天将晶片埋入链条、外胎等器材里头，而骑士只需透过APP就能熟知器材损耗的状态，串连指定店家销售与服务系统便能优先规划安排保养的日程，避免无车可骑的窘境，而企业也能从后台的数据库进行数据自动分析来改善产品。虽然听起来很疯狂，这些只能发生在电影里头的情节，如今看来已经指日可待。

或许哪天在单车零件的每一处都将设有晶片，搜集更细微的骑乘数据也不可能

至于AI在未来又如何影响单车竞技呢？除了Earth-2气候数位孪生云端平台所更为准确的气候预测外，借由生成AI的技术产出全面3D模拟赛道，详细地呈现每一处转弯与高低落差，甚至赛道中障碍物等都能提前一目了然，大幅度降低竞赛的风险。而选手们的骑乘数据能更深入优化，教练能透过交叉的比对来拼凑出更适合的阵容，让完赛率有所提升。当然要预判结果目前还做不到，毕竟轮子是圆的、车是人在骑的，不定的因素太多，然而在AI的演进下这又何尝不可能发生呢？

Earth-2气候数位孪生云端平台将能更精确的预测气候，或许之后骑士再也不必担心雨战？

曾几何时，代表着运动科学的功率计刚被推出时受到许多挑战，然而现在每一位骑士都离不开这些数据，AI也正是如此，它代表着下一个世代的发展，更是一场扩及你我的革命。「加速运算是可持续的运算（Sustainable computing）」黄仁勋说道。随着GPU加上CPU组合的出现，可以实现高达100倍的加速计算能力，这项技术发展的速度将远超于你我的预测。深陷于名为AI的风暴中心，知己知彼将只是必然，而防范于未然才是王道，那么妳/你准备好了吗？

AI战已打响，知己知彼将只是必然而防范于未然才是关键，妳/你准备好了吗？