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当MindSphere进入捷克市场时，Petra Fuchsíková产生了将她的摩托赛车接入MindSphere的想法。当时，MindSphere对大众来说还很新鲜。而且，在初期，其实际应用案例也相对有限。

Petra Fuchsíková说：“当时，我们只能研究一些国外案例。所有信息都不是‘第一手’的。因此，我想成立自己的项目，并将MindSphere连接到一台我所熟悉的设备上。”

“如此一来，在面对客户时，我们就能呈现实际数据。这样做会比向客户展示普通的设备更令他们印象深刻。这就是‘智能摩托车’这个想法的由来。感谢团队中的各位同事，是他们挑选出合适的硬件并完成调试，让这个想法变成了现实。”

在Brno的赛道上，PetraFuchsíková骑着她的本田CBR 600RRR摩托车。（图片来源：Jan Stárek）

“聪明的”摩托车

第一眼看去，你可能看不出这是一辆在许多部件上都装有敏感的传感器的智能摩托车。除车叉之外，所有传感器都藏在车身内。这样做的原因很简单：即使被装在用3D打印制作的外壳内，传感器在摩托车翻倒后也还是会受损。

上云端

在训练和比赛期间，传感器会收集来自摩托车和外部环境的原始数据。这些数据会经由一个应用程序上传至MindSphere并被分析。由此得到的洞察会用于改善摩托车的整体设置。这种数字技术为赛车手提供了额外的反馈，开启了新的可能：赛车手不仅可以据此改善摩托车的技术条件，还能改进自己的比赛策略和驾驶风格。

赛车团队使用MindSphere上的免费组件Fleet Manager来分析摩托车的数据。有了这个应用程序，他们就可以监控单个数据维度，对某个选定时间段内的数值进行比较，以及创建图表。Fleet Manager的另一个功能是建立规则。赛车手解释说：“我们能为测量的数据设置一些高级限制。一旦数值超过了这些限制，系统就会向我们发出警报。”

传感器收集的摩托车数据（图片来源：Jan Stárek）

云上的数据分析

无论在行驶过程中的线上状态还是在离线时的任意必要时间，赛车团队都可以调出从摩托车传感器传到MindSphere的数据。赛车手自己无法监控这些数据——这显然无法与高速骑行并行。不过，她在维修站的同事可以在必要时根据从数据中得到的信息，利用头盔的耳麦告诉她临近的风险。Petra Fuchsíková说：“例如，他们可以告诉我后胎温度不足，无法紧急刹车或无法以极端倾斜的角度进入弯道。”

快速分析数据

在没有显见的危险迫近时，能直接在赛场内快速分析数据也是非常有益的。当赛车手结束一个阶段的训练回到场边，机械师就能够根据系统显示的数据做出反应并调整摩托车的配置以达到最佳训练效果。

走下赛场后，在安静的办公室里，赛车手和团队可以完成深度数据分析，从更多不同的角度来考察某次特定的驾驶。Petra Fuchsíková 解释说：“在那时，我们可以利用MindSphere的库并使用更高阶的逻辑来处理数据，如用MindSphere库中的神经网络、机器学习、预测性分析和其他技术。”

摩托车如何在疾驰的赛道上弯道超车！ 04:00 Share

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摩托车如何在疾驰的赛道上弯道超车！