Canyon Predict: El futuro de la seguridad ciclista impulsado por Inteligencia Artificial

Un paso audaz hacia un ciclismo de carretera más seguro. Con IA integrada (Edge AI), radares, cámaras y pantalla en el manillar, ¿podría este innovador sistema y su casco revolucionar la seguridad y el rendimiento en el futuro?

---

Coincidiendo con la antesala de la prestigiosa feria Eurobike de Frankfurt, la firma alemana Canyon desvela un concepto revolucionario diseñado para transformar radicalmente la seguridad en carretera y optimizar la conducción en grupo de gran rendimiento: el prototipo Canyon Predict.

Canyon Predict: El futuro de la seguridad ciclista impulsado por Inteligencia Artificial/ Crédito y cesión: Canyon

Este ecosistema inteligente e integrado tiene como objetivo principal "ver lo que tú no ves". En lugar de confiar únicamente en sistemas de seguridad reactivos tradicionales, el sistema Predict de Canyon utiliza un despliegue de sensores de 360 grados para anticiparse a las amenazas de la vía, monitorizar la proximidad de otros vehículos, interpretar las inercias del grupo, sugerir velocidades óptimas de paso por curva y predecir asfaltos en mal estado o baches antes de que el ciclista se dé cuenta de su presencia.

Toda esta tecnología de vanguardia se integra de forma limpia y elegante en una bicicleta de carretera de gran rendimiento, mostrando los datos en una pantalla perfectamente acoplada en el manillar aerodinámico. Además, la Canyon Predict tiene la capacidad de conectarse en perfecta sincronía con el casco de realidad aumentada Stingr Smart, que cuenta con un visor abatible con pantalla de visualización de datos.

 

Canyon Predict: El futuro de la seguridad ciclista impulsado por Inteligencia Artificial/ Crédito y cesión: Canyon

Cerrando la brecha con la automoción: ¿Por qué Predict?

Mientras que la tecnología de seguridad en la industria automotriz ha experimentado un crecimiento exponencial, el ciclismo de carretera seguía huérfano de este tipo de evoluciones. Conductores que no perciben a los ciclistas, distancias de seguridad insuficientes, calzadas rotas o el caos inherente a rodar en grupetas... la carretera esconde riesgos constantes.

Vídeo: Canyon

Fedja Delic, director de diseño de Canyon, explica la raíz del proyecto: "Analizamos las cifras de personas fallecidas o gravemente heridas mientras montaban en bici, o el volumen de ciclistas que simplemente no salen a la carretera porque no se sienten seguros, y nos preguntamos qué podíamos hacer. Los coches son intrínsecamente más seguros y las muertes de conductores han descendido en los últimos diez años, pero las bicicletas no han experimentado mejoras significativas de seguridad. De hecho, el número absoluto y proporcional de ciclistas graves o fallecidos está aumentando en muchos países. Rodar en carretera se ha vuelto más peligroso que nunca, pero con la tecnología actual, es totalmente posible lograr mejoras revolucionarias."

 

Funcionalidades del ecosistema inteligente

Sensores 360° multimodo y DT Swiss

El sistema combina cámaras de alta definición, radares de proximidad y un avanzado sensor inercial de movimiento multidimensional ubicado en el propio buje de la rueda desarrollado de forma conjunta con DT Swiss.

 

Canyon Predict: El futuro de la seguridad ciclista impulsado por Inteligencia Artificial/ Crédito y cesión: Canyon

Edge AI local (Sin conexión a internet)

En lugar de depender de servidores en la nube —lo que añade latencia y compromete la privacidad—, la plataforma procesa los datos en tiempo real en la propia bicicleta a través de Edge AI, permitiendo tomar decisiones instantáneas.

 

Predicción de trayectorias y alertas hápticas

El sistema calcula las trayectorias futuras del ciclista y de los objetos del entorno, les asigna una puntuación de riesgo y las comunica mediante avisos intuitivos como señales luminosas direccionales, vibraciones hápticas o gráficos claros en la pantalla.

 

Canyon Predict: El futuro de la seguridad ciclista impulsado por Inteligencia Artificial/ Crédito y cesión: Canyon

Seguridad física activa

En caso de emergencia inminente, el ciclista tiene más recursos que clavar los frenos. El hardware adaptativo de Canyon es capaz de bajar la tija del sillín telescópica al instante de forma automática para descender drásticamente el centro de gravedad del corredor, optimizando el control y la estabilidad de la parte trasera antes de un posible impacto.

 

Canyon Predict: El futuro de la seguridad ciclista impulsado por Inteligencia Artificial/ Crédito y cesión: Canyon

Inteligencia de enjambre (Swarm Intelligence)

La Canyon Predict incorpora conectividad comunitaria. Cuando varios ciclistas que equipan esta tecnología ruedan juntos, sus bicicletas se conectan entre sí para compartir alertas y tejer una red de protección en tiempo real para toda la grupeta.

 

Canyon Predict: El futuro de la seguridad ciclista impulsado por Inteligencia Artificial/ Crédito y cesión: Canyon

El aval del pelotón profesional

La actual ganadora del Tour de France Femmes, Kasia Niewiadoma-Phinney (CANYON//SRAM Racing), ha respaldado con entusiasmo la necesidad de esta evolución: "Entreno y compito constantemente en carretera abierta, y contar con datos sobre mi entorno y alertas de seguridad sobre otros vehículos es algo fantástico. Todo lo que nos haga sentir más protegidos y nos ayude a reaccionar rápido ante imprevistos nos beneficia a todos. Estoy muy expectante por ver hasta dónde puede llegar esta tecnología aplicada al mundo real."

En palabras de Mazen Jrab, líder de hardware IoT de la marca alemana: "El ciclismo de carretera necesita urgentemente una revolución en seguridad. Con Canyon Predict, estamos transformando las dinámicas de protección, pasando de un enfoque puramente reactivo a uno completamente predictivo."

Eurobike 2026

Canyon desplegará este espectacular prototipo tecnológico "Predict" en su stand de la feria Eurobike de Frankfurt (Pabellón 11.0, Stand B50) del 24 al 27 de junio, donde darán todas las claves sobre la viabilidad, el desarrollo y los plazos previstos para su comercialización definitiva.