我們大多數人都熟悉駕駛摩托車所涉及的危險， 根據美國 III 的數據，摩托車手每行駛一英里在車禍中死亡的可能性是乘用車乘員的27 倍，
受傷的可能性幾乎是乘用車乘員的5 倍
在歐洲，葡萄牙、法國和斯洛維尼亞等兩輪出行日益普及的國家，每百萬居民摩托車死亡率極高。在西班牙， 2015 年有 247 人死於摩托車事故，比前一年增加了 32%，凸顯了有針對性的活動和加強安全措施以保護摩托車騎士的重要性。
在專業層面上摩托車事故也
來越常發生。今年，Moto GP、Moto 2 和 Moto 3 錦標賽的 科威特電子郵件列表 事故數量創歷史新高，
跌倒次數超過
1000 次（相當於每個週末 60 次），打破了之前的所有記錄。就在幾週前，我們在馬來西亞 MotoGP 比賽中看到了這種不幸的趨勢，當時共有 17 名車手從自行車上摔下來：
影片：幾週前馬來西亞摩
托車大獎賽上發生的車禍數量創歷史新高。
根據《馬卡報》報道， 許多
專家將其歸因於新的錦標賽規則、新標準的 日本數據 中央電子系統，以及最重要的是新米其林煞車的變化。然而， 物聯網和 大數據分析未來能否給我們更多答案？這些技術能否幫助我們拯救道路上和 MotoGP 賽道上摩托車騎士的生命？我們當然這麼認為。
對於非專業摩托車騎士來說
連接摩托車使其更加聰明絕對可以幫助我們拯救生命。舉例來說， 物聯網連接可以使緊急部門更快找到 這名在南喬治亞島被困在摩托車下長達 8 天的男子。
同樣， 大數據也越來越多地幫
助專業摩托車手和自行車手優 工作職能電子郵件粉末 化他們的表現。事實上，IBM 在其大數據和分析中心有一個專門的部分，專門討論此類技術在自行車運動中的作用。 Sky Christopherson在2013 年 Hadoop 高峰會上特別談到了它的潛力 ：
影片：Sky Christopherson 解釋了數據驅動的騎乘方法的重要性
英國自行車隊 也 強調了在奧運策略中使用大數據獲得「邊際效益」的巨大價值 ，目標是將其表現的每個要素提高 1%，從飲食和睡眠模式的調整到自行車工程決策。這種數據驅動的運動方式很可能是他們 在裡約奧運會上贏得 12 枚獎牌的原因（比美國和荷蘭的總和還要多）。
我們的一名員工 Hugo Scagnetti在兩年前因股骨頭壞死而遭受嚴重腿部損傷後，決定首次騎著連網摩托車環遊世界，在摩托車領域研究這種數據驅動的方法。全球騎士雨果 騎著他的雅馬哈摩托車環遊世界 37,000 公里，為兒童幹細胞再生治療籌集資金。