便宜有好货吗?迈金T300能不能扛起骑行台的“新国货”大旗呢
创作立场声明:本文所测商品为借用朋友,所涉及数据皆为亲测。坚持独立的评价观点是笔者创作的基本底线,绝不会因商品来源不同而有所偏颇,请各位放心。
不太行。
真的是一分钱一分货。
迈金T300不算个好台子,至少没有他们吹的那么好。
天冷了,该骑台子了。
之前写过一篇关于骑行台的文章《买就完了,用世界上最好的骑行台Tacx NEO满足你在家骑行的愿望》,然后有朋友表示东西是好东西,就是钱包有点受不了,还是便宜的国产骑行台香。
也有一定的道理,就我自己这种开着iPad看剧无脑骑间歇的用法,NEO那些如超高功率和坡度模拟、快如闪电的响应速度、模拟各种路面骑行路感的牛逼功能是完全功能过剩了,再加上NEO傻乎乎的前轮垫和夸张的机翼造型让扫地机器人在工作时有了很大一块死角,还挺让人不爽的。
这么算下来NEO剩下的大杀器功能也就是极致静音和不插电使用了,那为了这两个功能有必要多花一万买那些用不着的功能还影响扫地机器人工作吗?拿NEO的零头搞个国产货能行吗?
于是我就找朋友借来了一台国产骑行台的当红炸子鸡——迈金T300。
接触迈金还挺早的,早年我还在用Elite滚阻骑行台时常常因为不可明说的原因连不上Elite的服务器没法下载新的骑行路线,Zwift也是常年连不上。然后横空出世的迈金——当时还叫Onelap可谓是雪中送炭,“国产Zwift”的Onelap从那时开始慢慢成为了国内功率训练的性价比之选,借此东风,迈金也逐渐成为了国产功率设备的大厂,而且在品宣中一直宣扬高精度功率低价格高性价比,颇有手机数码中“新国货”的意思。
这次借来的迈金T300,已经是他们迭代三代后的产品了,早年初代产品除了便宜更以“售后好”闻名于世。二代产品相对稳定了不少,不过也依然有不少“欢乐计”的故事流传于世。三代产品据说是里程碑级产品,取消了实体功率计,依靠算法保证功率准确,理论上解决了前作的问题。
从数据上看迈金T300也是非常强劲,2600瓦的最大功率鹤立鸡群,远超高几个档次的的佳明NEO和Wahoo Kickr的2200瓦,22%的最大模拟坡度碾压Wahoo Kickr的20%,仅仅比售价零头都比自己贵的NEO低3%,而仅17公斤的重量又在轻便性上完虐都是22公斤的NEO和Kickr,除了2%的功率精度比那两低1%外怎么看都是赢麻了。
事实上,拿到手后还真像那么回事。
迈金T300主体就像一面迎风昂起的船帆,造型还不错,通体黑色上些许橙色涂装点缀也挺亮眼。最上方是飞轮组件,后半部分是镂空的散热孔,机身的工程塑料也很扎实,并不像一些骑行台摸起来就感觉要散架的样子,还是不错的。
两边脚撑在不用时能轻松收起来,只需要扳一下根部的小扳手就行,比起NEO能散了你老腰的反人类折叠方式真的人性化不少。
折叠后的T300在厚度上和NEO差不多,宽度少了三分之一,高度高三分之一,就折叠收纳而言,T300是更受妈妈们喜欢的,能占用更少的地方,毕竟好几万的一平的房子占用面积太大可不太划算。
同时顶部的把手能让你“轻松”的将台子从书房搬到客厅,甚至提下楼扔后备箱带到赛场边热身用,在用前后买过的七八台骑行台中,T300的移动性是做的最好的。
在两根支撑腿的下方也有可调节高度的脚垫,在一些不是很平整的地方也能让骑行台架稳,这也是在用NEO时的一大痛点。
展开后工作模式下的T300比起NEO也要小一截,宽度占用会少一点。
不仅如此,因为没有NEO后面大块无法进去打扫的累赘空间,扫地机器人也更喜欢能深入敌后的T300。
架上T300,开骑。
然后就遭遇了第一次挫败。
也许是没能适配,我常用的骑行软件Trainerroad在国内用的人很少,虽然Trainerroad把T300评价为“Best Practices”,但就是死活完成不了校准,永远的校准失败。
不得已,那又掉头去迈金官方APP校准,依然不容乐观,连上设备完全凭心情,多次重启APP后才成功完成校准,至今没能搞懂正确的触发条件。
好了,可以正式开骑了。
好家伙,还学来了NEO的夜店模式,骑行台下布林布林的LED灯能随着功率的增加依次闪烁白、蓝、绿、黄、红光,不愧是电竞项目,RGB先整起来。
非要挑刺的话就是色彩颜色变化不如NEO那么精准,并不能完全通过光的颜色判断功率,不过本来也就图一乐,倒无伤大雅。
骑上车,T300的稳定性还不错,常规骑行不用说,骑着骑着突然立起身这样大范围改变重心也不会有摇摇欲坠的感觉,可以放心的在台子上无脑骑。
骑了几次后发现事情好像并不是那么简单。
因为多少也算有点经验的功率骑游党了,训练课程也都很熟悉,T300骑下来明显不咋累,身体是不会骗人的,况且出门骑也并没有刷出PR这样明显的增长。
一个猜想,不一定对:会不会是T300功率不太准?
那就测测呗,反正功率计多,Quarq牙盘功率计+佳明Rally功率脚踏双重验证。
然后来了一发,好家伙,功率脚踏和牙盘功率计几乎一样的数据,而T300高了有10瓦,好家伙,自带+10瓦的Buff,传说中Zwift比赛神器啊。
而且这曲线偏差的也太厉害了,可以看到两个功率计是完美的贴合在了一起,而T300的曲线不仅相差很大,同时还少有波动,完全不像是个正常的功率设备。
一条功率准确且相应正常的功率曲线应该是这样的。
这也太离谱了,6.67%的误差了,怎么都说不过去,会不会是校准问题?
于是又将校准流程跑了几遍,并且在每次骑完之后都校准一次,得到了一些数据。
据稍微好看了一点,但依然感觉强度不够,骑下来并不觉得怎么累,奇了怪了。
为了搞清楚为什么,又仔细的研究了一下数据曲线,然后发现T300的曲线不仅没有完全贴合两个功率计的曲线,同时还很神奇的偏差不一样。在间歇训练中,T300在低功率区间的数据低于实际功率,而在高功率区间又高于实际,在高低功率相差大的课程中尤甚。
训练效果打折扣的原因大概似乎应该就是这了吧。
虽然咋一看最后三个设备数据差不多,然而实际情况并不是如此。举个夸张例子便于理解,这相当于本该给你10分钟低功率100瓦恢复,实际却有120瓦,而本该在高功率10分钟200瓦的训练实际只有180。虽然最后都是150瓦的平均功率,但T300的误差其实是被两个误差给抵消了,实际误差应该是两个误差相加才对。
如果是单纯的偏高或者偏低都还可以用改FTP这种土办法凑合用用,但这种不稳定的偏差存在也没法凑合用了,也不知道哪些区间偏高哪些偏低,训练效果有点薛定谔。
我不确定这是否是迈金官方在算法上耍的滑头,有意的通过算法掩盖功率不准的缺陷,虽然虚标数据也是“新国货”们的老传统了,从手机到电脑比比皆是。而这个价位骑行台的大部分用户对于正确的功率是缺乏感知的,又是很难感知的低功率区间,不知道这个强度是否是正确的功率强度。他们中能在车上有块准确功率计得以从数字上分辨准确功率的也不多,何况T300这种隐蔽性极强的“误差”也很难从最终的几个数据中看出端倪。
如果是真的,属实不太厚道。
除了高低功率差,T300训练效果打折扣的还有一个原因可能是功率动态响应不太行,T300的功率曲线相对正常功率曲线那种锯齿状已经接近于直线了,我猜测是T300并做不到该有的功率变化响应,让效果打了个折扣。
局部放大图,T300功率曲线波动明显少于另两个,且在高功率区间明显高于真实功率
更有意思的是,T300还有一个“数据平滑”开关,号称能让数据和目标功率有更高的耦合度,如果说没开“数据平滑”曲线是没开美颜的安卓手机拍出来的那种自带80%的美颜,那么开了“数据平滑”的曲线就是200%美颜效果了,他直接就是一条直线。
数据与目标功率有高耦合度那应该是实际功率与目标功率有高耦合度,不是随便给个假数据贴过去就完事了,要不是我车上还有两套功率计就被蒙过去了。
总结一下,迈金T300的使用需要分两个场景,在你不骑的时候,T300的所有细节都很到位,人性且易用,唯一的缺点就是它根本做不大它宣称的业界领先的性能,不管是准确性还是反应都差点意思,加上不太灵敏的校准,没有其他功率计辅助的话,有几率得不到准确的功率,又有疑似在功率曲线上耍的滑头,很难把它当骑行台用的时候不能当个准确的训练工具,也就图一乐。
如果你只是想偶尔在家骑骑台子保持一下状态,或者就是消耗点肥肉减减肥,不想花太多钱买个迈金也行,但如果是想认真训练想有所突破,建议还是选择更好的产品,相比于浪费的时间和精力节约的那点钱根本不值一提。
其实这个结果倒也并不太惊讶,毕竟一个三千多点的机器你不能指望他真的有他宣传的远超万元旗舰机的水平,况且迈金功率准确性问题的传闻也不是一天两天了,刚发布时就有人测出来在高功率长时间骑行后会导致皮带过热从而导致功率不准,我自己还买过一只迈金贴片功率计装在我的代步折叠车上玩,而那功率常年偏高,还没使劲就100%功率输出了,一个小时的城市平路休闲骑,就100瓦出头的功率能高10瓦左右。
这些年随着自行车运动在国内的发展,国产装备也得到了长足进步,品质和设计不输国外骑行服的GRC们,在重量和价格弯道超车的一些国产碳刀都有可取之处,只是林子大了,什么鸟都有。
国产不是原罪,傲慢才是。
国人的信任被一次次的断曲柄、掉棘轮、裂法兰给消耗殆尽了,卖的时候都是是拳打老王脚踢Zipp的,一出事就是外国的屎都是香的,一出问题就往阶级对立上引,还有名言“是你不会用”,谁的钱都不是大风刮来的,那也怪不得大家用脚投票了。
都说不要看他说了什么,而是看他做了什么。打着民族品牌旗号干着倒爷事的大把大把,我们不缺想改变社会的有志之士,更不缺到处找风口的投机之人。
一个三千多的骑行台作为入门骑行台不需要吹的比贵几倍的竞品还强,专注中低端市场没什么丢人的,让消费者抱着花3000得到一万的心态购物是剂慢性毒药,丰田不需要吹嘘卡罗拉有宝马M5的性能也能做到世界第一。
弯道不仅容易超车,也容易翻车。
不死的包包菜
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国产另外一家thinkrider的精度不知道怎么样。
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