Canyon zeigt Rennrad mit Kameras, Radar und künstlicher Intelligenz

Das Bild zeigt eine Lupe, die etwas sucht und symbolisiert eine Internetsuche
Symbolbild mit KI erstellt

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Der deutsche Fahrradhersteller Canyon arbeitet an einem Rennrad, das seine Umgebung mit Kameras und Radar überwacht und mögliche Gefahrensituationen mithilfe künstlicher Intelligenz einschätzen soll. Beim Canyon Predict handelt es sich bislang um einen Prototypen. Das Unternehmen hatte das Konzept im Juni 2026 für die Fahrradmesse Eurobike in Frankfurt vorgestellt.

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Das System soll Technik zusammenführen, die bei Fahrrädern bislang meist in einzelnen Geräten steckt. Sensoren erfassen die Umgebung sowie Bewegungsdaten des Fahrrads. Ein Rechner an Bord verarbeitet diese Informationen unmittelbar und soll daraus Hinweise für den Fahrer ableiten.

Kameras und Radar überwachen die Umgebung

Nach Angaben von Canyon arbeitet der Predict-Prototyp mit einer 360-Grad-Sensorik. Dazu gehören Kameras, Radarsensoren und weitere Bewegungssensoren. Ein mehrdimensionaler Sensor ist zudem in eine gemeinsam mit DT Swiss entwickelte Radnabenlösung eingebunden.

Das System berücksichtigt neben der Umgebung auch Daten wie Geschwindigkeit, Lenkbewegungen und Stabilität des Fahrrads. Daraus soll ein digitales Modell der aktuellen Fahrsituation entstehen. Die Software bewertet anschließend mögliche Bewegungsrichtungen des Fahrers und anderer Verkehrsteilnehmer und ordnet erkannten Situationen Risikowerte zu.

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Canyon nennt unter anderem sich nähernde Verkehrsteilnehmer, schwierige Straßenoberflächen, Kurven sowie die Dynamik innerhalb einer Fahrradgruppe als mögliche Anwendungsfälle.

KI arbeitet direkt auf dem Fahrrad

Eine Besonderheit des Konzepts ist die Verarbeitung der Sensordaten direkt am Fahrrad. Canyon spricht dabei von Edge AI. Die Berechnungen sollen also nicht erst über externe Cloud-Server laufen. Damit sollen Warnungen ohne die zusätzliche Verzögerung einer Internetverbindung möglich sein. Gleichzeitig bleiben die für die Analyse verwendeten Sensordaten nach dem vorgestellten Konzept zunächst auf dem Gerät.

Die künstliche Intelligenz übernimmt dabei keine autonome Kontrolle über das Fahrrad. Sie soll Situationen analysieren und den Fahrer unterstützen. Warnungen können über ein Display im Lenker, Lichtsignale und haptische Rückmeldungen ausgegeben werden.

Das unterscheidet das Konzept beispielsweise von einem autonomen Fahrzeug. Die Verantwortung für Lenkung und Bremsen bleibt beim Menschen.

Display im Lenker warnt vor möglichen Risiken

Canyon hat das Cockpit des Prototyps um ein fest integriertes Display ergänzt. Dort können unter anderem Abstände, Informationen zur Strecke und Warnhinweise angezeigt werden. Weitere Signale sollen über Leuchten im Bereich der Bremsgriffe sowie durch Vibrationen übermittelt werden.

Geplant sind verschiedene Assistenzfunktionen. Canyon bezeichnet sie unter anderem als Prediction Assist, Distance Assist, Terrain Assist und Group Ride Assist. Dahinter stehen Funktionen zur Einschätzung bevorstehender Situationen, von Abständen, Straßenbedingungen und Gruppenfahrten.

Bei Fahrten mehrerer entsprechend ausgestatteter Fahrräder könnten Informationen grundsätzlich auch zwischen den Systemen ausgetauscht werden. Canyon beschreibt dies bislang als möglichen Bestandteil einer vernetzten Gruppenfunktion. Ein serienreifes öffentliches Netzwerk dafür wurde nicht angekündigt.

Passender Helm projiziert Informationen ins Sichtfeld

Parallel zum Predict Bike arbeitet Canyon an einem sogenannten Stingr Smart Helmet. Der ebenfalls als Prototyp vorgestellte Helm besitzt ein ausfahrbares Visier mit Head-up-Display. Warnungen oder andere Fahrinformationen könnten dadurch unmittelbar im Blickfeld erscheinen.

Der Helm soll außerdem Beleuchtung, Audiofunktionen und Bedienelemente integrieren. Canyon betrachtet Fahrrad und Helm als miteinander verbundenes technisches System.

Das Unternehmen experimentiert darüber hinaus mit weiteren digitalen Sicherheitslösungen. Ebenfalls im Umfeld der Eurobike präsentierte Canyon ein Roadlite:ON-Konzept mit V2X-Technik. Dabei soll ein Fahrrad direkt mit entsprechend ausgerüsteten Fahrzeugen und Verkehrssystemen kommunizieren können.

Prototyp statt angekündigtes Serienmodell

Das Predict ist derzeit kein regulär bestellbares Canyon-Modell. Das Unternehmen bezeichnet Fahrrad und Helm ausdrücklich als Prototypen.

Einzelne Berichte nennen einen möglichen Marktstart innerhalb von etwa drei Jahren und Preise im Bereich von 5.000 bis 10.000 Euro. Diese Angaben sind jedoch bislang nicht als verbindliche Produktankündigung von Canyon dokumentiert. Ein konkretes Verkaufsdatum und ein endgültiger Verkaufspreis stehen daher nicht fest.

Ob sämtliche derzeit demonstrierten Funktionen später in einem Serienrad angeboten werden, ist ebenfalls offen.

Fahrradbranche übernimmt Technik aus dem Auto

Mit Radarwarnern und elektronischen Sicherheitssystemen hält bereits seit einigen Jahren Technik aus dem Automobilbereich Einzug in den Fahrradmarkt. Verschiedene Fahrradcomputer und Rückleuchten können beispielsweise Fahrzeuge erkennen, die sich von hinten nähern.

Canyons Ansatz geht weiter, weil unterschiedliche Sensoren zusammengeführt und ihre Daten mithilfe künstlicher Intelligenz gemeinsam ausgewertet werden sollen. Das System soll nicht lediglich ein erkanntes Fahrzeug melden, sondern aus mehreren Informationen eine bevorstehende Situation ableiten.

Der Hersteller verbindet diese Entwicklung ausdrücklich mit dem Thema Verkehrssicherheit. Dafür gibt es einen konkreten Hintergrund: Nach endgültigen Zahlen des Statistischen Bundesamtes kamen 2025 in Deutschland 462 Radfahrerinnen und Radfahrer bei Verkehrsunfällen ums Leben. Das waren mehr als ein Jahr zuvor. 217 der Getöteten waren mit einem Pedelec unterwegs.

Bei rund zwei Dritteln der Fahrradunfälle mit Personenschaden war mindestens ein weiterer Verkehrsteilnehmer beteiligt. Am häufigsten handelte es sich dabei um Autofahrer.

Ob Systeme wie Canyon Predict Unfallzahlen tatsächlich messbar reduzieren können, ist bislang nicht nachgewiesen. Dafür müsste die Technik außerhalb von Prototypen unter realen Verkehrsbedingungen umfassend untersucht werden.

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