35年前，當“物聯網”這個概念被首次提出之時，它看起來就像是出自于科幻小說般遙不可及；但隨著科技的飛速發展，諸如云計算的出現，今天的消費者們已經對各種物理數據及其相關產品習以為常。2015年，美國女子自行車追逐賽國家隊與其最重要的贊助商之一、信息巨頭IBM，達成了深入合作協議。在雙方合作期間，美國自行車女隊將借助IBM提供的Watson IoT物聯網平臺及云計算應用對數據進行處理，以提高車隊的競爭力。

車隊利用云計算及分析技術來提高其在訓練和臨場比賽中的表現，同時，它也是IBM用于逐步推行其技術的實地試驗項目。雙方的合作成果將在一定程度上呈現出物聯網一體化和整體效力，因而備受外界矚目。

數十年來，自行車追逐賽的團體策略一直是該領域的一大信息難題。哪位車手應該領騎，車隊在比賽中的哪個階段應該替換領騎者，這些都是比賽策略中必不可少的環節。但受制于信息傳輸的低速率，對策略的升級往往做不到立竿見影。數據分析師每天要在每位車手身上花上4個小時，幫助車隊在成績表上完成一次次寶貴的細微提升。

在云計算和物聯網被引入之前，信息處理的過程通常要持續幾天，有時甚至會需要幾個星期。在迫不得已的情況下，教練們往往只能在過往表現的基礎上布置比賽策略，而這正是云計算技術的優勢所在。教練和車手們需要將數據代入訓練中，以此為衡量標準來完成所需的1%到2%的成績提升。在這樣一項每百分之一秒都異常關鍵的運動中，哪怕是極小程度的成績提升也能使你從失敗者一躍站上最高領獎臺。

解決分析滯后的問題

新技術的引入為教練團隊帶來了無限便捷。高效的數據處理機制賜予了他們從未有過的洞察力，現在，他們可以快速地吸收訓練中呈現的內容，借此制定最適合的比賽策略，按比賽中的不同區域進行劃分，分析各部分成績提高的可能，通過計劃一擊制勝的可能性大大增加。同時，車手也是這次技術變革中的受益者。他們可以在訓練中第一時間得到教練的反饋，并通過可穿戴科技隨時了解自己的情況。要知道，僅僅幾年之前這些技術還顯得有幾分未來感呢。

這項數據處理技術的運行機制分為四個步驟：

數據收集。自行車、賽道以及車手都配備有功率表和傳感器，保證了數據的實時、多渠道采集——具體包括功率表、心率監測器、一個可穿戴的BSX肌肉含氧量傳感器，以及賽道環境的數據。

信息上傳。IBM的Watson物聯網平臺將收集到的數據同云計算系統緊密相連。Watson依托于IBM的Bluemix平臺，作為云計算處理中心，它可以將傳感器中的數據傳輸到云計算解決方案的其他板塊。

教練的iPad。在IOS一款名為Dashboard的數據APP上，教練團隊可以通過直觀圖形化概要看到所需的關鍵信息。Apache Spark引擎可以實時計算各項指標。比如，教練可以看出一隊員付出了多少努力——就好比一根火柴是否被引燃。

可穿戴科技。車隊同時配備了智能眼鏡，個性化的通知欄可以呈現車手身體主要使用部位的關鍵指標，從而使車手們在真正踏上賽道時能夠直觀、迅速地明晰哪位隊員的肌肉力量仍處于高水平，以決定誰應該在下個階段領騎，避免無謂地浪費體力和時間。

聲明：本文為懶熊體育編譯自BusinessInsider，作者IBM