空气动力学已成为职业自行车运动的重要研发领域。各车队投入资源，力求在车手姿势、头盔或装备上找到微小提升，但这类测试往往耗时、需要专业设施，且成本不低。

人工智能正在打开新的可能性。据AiRO向外媒确认，Netcompany INEOS车队将在2027赛季使用其技术。这一合作公布之际，AiRO还推出了新的空气动力学仿真工具Vayu，进一步扩展其平台能力。

尽管技术供应方已确认合作，但该技术在英国车队中的具体应用细节尚未公布。AiRO预计未来几天提供更多信息。

AiRO如何工作：不靠风洞也能比较姿势

AiRO技术的核心，是创建车手的三维数字模型，并研究空气如何绕过车手流动。

流程从车手照片以及身高、体重等身体数据开始。基于这些信息，AI系统会生成公司所称的“数字气动孪生”（Digital Aero Twin），即一个可复制车手形体并调整骑行姿态的数字副本。

随后，计算流体力学（CFD）介入。该技术通过数值计算模拟空气行为，并估算车手产生的空气阻力。

根据AiRO技术文档，创建三维模型约需3分钟，而每次气动仿真在高性能服务器上约需7分钟完成。

该平台可比较不同的躯干、手臂或头部位置，并评估特定头盔的影响。结果有助于估算CdA（空气阻力系数乘以迎风面积）的变化，以及在一定速度下可能转化为多少瓦的节省。

一个值得注意的特点是，AiRO常规仿真并不包含完整自行车。公司解释称，其系统主要计算车手受到的阻力，并用一个附加数值代表自行车。这种简化降低了计算时间和成本，但也限制了绝对值的准确性。

Vayu可探索数百种头盔与姿势组合

新工具Vayu旨在显著扩展可分析的配置数量。

在向多家媒体展示时，AiRO创始人、Specialized前空气动力学负责人英格马·容尼克尔（Ingmar Jungnickel）解释，正在开发的一项功能是在同一名车手身上比较20多款头盔，并覆盖不同角度和头部位置。

这样一来，无需实际更换头盔、也无需在风洞中重复每次测试，就能研究400多种虚拟组合。

不过，这一大规模对比功能仍在开发中，因此不应将其视为已完全可用并经验证的能力。

展示中提到的另一项可能功能，是分析100多种细微姿势调整，包括手臂、肩部或头部位置变化，以找出可能降低空气阻力的方案。

目标不仅是找到理论上更快的姿势。随后，专业人员还必须确认车手在踩踏时能够复现并保持该姿势，同时不损害功率输出或舒适性。

INEOS或可对全队进行气动测试

对世界巡回赛车队而言，该系统的主要优势之一是能够进行数量多得多的测试。

传统风洞测试通常集中在某些车手或赛季特定阶段。受时间和成本限制，很难持续对全队阵容反复测试。

借助每名车手的数字副本，INEOS可以在不把全体车手送往专业设施的情况下，评估新姿势或新配置。

容尼克尔希望车队将AiRO作为传统测试的补充，尤其用于探索替代方案，并筛选出值得后续进行物理验证的选项。

这也为研究需要适应过程的姿势调整打开了空间。某种配置可能在空气动力学上非常出色，但保持数小时过于困难，或导致不适。此时，教练和生物力学专家需要评估其可行性。

精度能否比肩风洞？

这项技术并非从零开始。据报道，AiRO已通过生物力学和骑行定位专家提供服务，单次价格约200美元，最终价格因中心而异。

公司还发布了一份验证报告，将其仿真结果与风洞实测数据进行比较。

在涵盖不同运动项目的30种姿势测试中，两套系统相关性极高，R2（决定系数）达到0.9987。但报告也发现，计算所得与实测的绝对阻力值之间存在24%的系统性差异。

这一点很重要：它说明该系统尤其适合判断哪种姿势阻力最低，但不一定能精确复现风洞测得的绝对CdA值。此外，该验证还包含自行车以外的运动项目，且测试未包含自行车。

公司也承认其技术的其他局限，例如常规仿真没有动态踩踏、使用逆风条件，以及难以精确复现某些面料、衣物褶皱或头盔内部通风。

因此，Vayu的到来并不意味着风洞已经过时。

与INEOS达成协议的有趣之处在于，这项技术可能改变气动测试的组织方式。车队不必每次为探索一项修改而动用专业设施，而是可以先在电脑上研究数十种替代方案，再保留物理测试来验证最有希望的方案。

如果能够把这些优势转化为车手日常工作的一部分，INEOS将获得一个寻找气动收益的新工具。至于Vayu哪些具体功能会在2027年投入运行，以及英国车队将在多大程度上把这些仿真纳入常规开发计划，仍有待观察。

责任编辑：Ting