35年前，当“物联网”这个概念被首次提出之时，它看起来就像是出自于科幻小说般遥不可及；但随着科技的飞速发展，诸如云计算的出现，今天的消费者们已经对各种物理数据及其相关产品习以为常。2015年，美国女子自行车追逐赛国家队与其最重要的赞助商之一、信息巨头IBM，达成了深入合作协议。在双方合作期间，美国自行车女队将借助IBM提供的Watson IoT物联网平台及云计算应用对数据进行处理，以提高车队的竞争力。

车队利用云计算及分析技术来提高其在训练和临场比赛中的表现，同时，它也是IBM用于逐步推行其技术的实地试验项目。双方的合作成果将在一定程度上呈现出物联网一体化和整体效力，因而备受外界瞩目。

数十年来，自行车追逐赛的团体策略一直是该领域的一大信息难题。哪位车手应该领骑，车队在比赛中的哪个阶段应该替换领骑者，这些都是比赛策略中必不可少的环节。但受制于信息传输的低速率，对策略的升级往往做不到立竿见影。数据分析师每天要在每位车手身上花上4个小时，帮助车队在成绩表上完成一次次宝贵的细微提升。

在云计算和物联网被引入之前，信息处理的过程通常要持续几天，有时甚至会需要几个星期。在迫不得已的情况下，教练们往往只能在过往表现的基础上布置比赛策略，而这正是云计算技术的优势所在。教练和车手们需要将数据代入训练中，以此为衡量标准来完成所需的1%到2%的成绩提升。在这样一项每百分之一秒都异常关键的运动中，哪怕是极小程度的成绩提升也能使你从失败者一跃站上最高领奖台。

解决分析滞后的问题

新技术的引入为教练团队带来了无限便捷。高效的数据处理机制赐予了他们从未有过的洞察力，现在，他们可以快速地吸收训练中呈现的内容，借此制定最适合的比赛策略，按比赛中的不同区域进行划分，分析各部分成绩提高的可能，通过计划一击制胜的可能性大大增加。同时，车手也是这次技术变革中的受益者。他们可以在训练中第一时间得到教练的反馈，并通过可穿戴科技随时了解自己的情况。要知道，仅仅几年之前这些技术还显得有几分未来感呢。

这项数据处理技术的运行机制分为四个步骤：

数据收集。自行车、赛道以及车手都配备有功率表和传感器，保证了数据的实时、多渠道采集——具体包括功率表、心率监测器、一个可穿戴的BSX肌肉含氧量传感器，以及赛道环境的数据。

信息上传。IBM的Watson物联网平台将收集到的数据同云计算系统紧密相连。Watson依托于IBM的Bluemix平台，作为云计算处理中心，它可以将传感器中的数据传输到云计算解决方案的其他板块。

教练的iPad。在IOS一款名为Dashboard的数据APP上，教练团队可以通过直观图形化概要看到所需的关键信息。Apache Spark引擎可以实时计算各项指标。比如，教练可以看出一队员付出了多少努力——就好比一根火柴是否被引燃。

可穿戴科技。车队同时配备了智能眼镜，个性化的通知栏可以呈现车手身体主要使用部位的关键指标，从而使车手们在真正踏上赛道时能够直观、迅速地明晰哪位队员的肌肉力量仍处于高水平，以决定谁应该在下个阶段领骑，避免无谓地浪费体力和时间。

声明：本文为懒熊体育编译自BusinessInsider，作者IBM