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      詳解元宇宙的七層產業鏈

      2022-05-25 09:18 大數據DT

      導讀:元宇宙可以幫助人類拓展邊界,在虛擬世界中,可以獲得在現實世界中無法擁有的體驗。

      從用戶所需的生活場景的體驗到可以讓元宇宙概念落地的技術,構建元宇宙涵蓋了幾萬億規模市值的產業鏈

      ▲圖1.13 構建元宇宙的七層產業鏈

      1. 體驗層——映射現實世界的生活場景

      元宇宙中的體驗并不是打造簡單的立體空間中的沉浸感,它可以把人類生活場景的方方面面映射進數字世界。當物理世界數字化之后,體驗可以變得更加豐富。元宇宙可以幫助人類拓展邊界,在虛擬世界中,可以獲得在現實世界中無法擁有的體驗。

      圖1.14展示了法國電子音樂藝術家讓·米歇爾·雅爾(Jean Michel Jarre)利用Unity引擎在虛擬的“巴黎圣母院”舉辦的一場虛擬音樂會。元宇宙中的體驗可以打破空間和時間的界限。

      ▲圖1.14 虛擬音樂會,圖片來源:YouTube

      元宇宙也可以幫助用戶成為內容的創造者:內容會從人與人、人與物、人與空間的互動中產生并拓展,每個用戶體驗及消費內容的同時也可以參與內容的創作。元宇宙中關于體驗的“沉浸感”,不僅指數字世界對現實世界的高度復制和映射,更多的是指元宇宙會極大地提升人對各個事物及活動的體驗感,且可以激發更多的內容創作。

      2. 發現層——內容消費的關鍵領域

      發現層能夠使元宇宙構造創作者經濟生態,未來,人們有極大的可能在這一層產業中獲得豐厚的利潤,實現Play-to-Earn?;ヂ摼W時代,人們已經發現利用網絡流量生產內容進行營銷是一種高效率的變現模式,移動互聯網時代滋生的諸多自媒體都是依靠這種形式來賺取利潤。

      而在元宇宙時代,以生產、販賣及消費內容為主的生態將會更加便捷和普遍。人們可以將自己創造的內容或產品數字化,用自己的創意獲取利潤。最近興起的NFT就是一種逐漸成熟的技術。NFT非常符合元宇宙去中心化的特性,可以激發更多的創作者參與進來,把內容置換為數字資產。

      圖1.15展示了Opensea上過去7天NFT的交易排行榜。Opensea是目前最大的NFT交易市場,用戶可以在Opensea上使用美元或虛擬貨幣Ether售賣或購買虛擬頭像、域名、音樂、虛擬場景等NFT??梢钥闯?,大部分的NFT交易漲幅都非常大,排名第一的CLONE X的漲幅達到了329.71%。

      ▲圖1.15 Opensea上過去7天NFT交易排行榜,圖片來源:Opensea官網

      3. 創作者經濟層——共享及共創

      創作者經濟層包含了實現元宇宙生態及面貌所需要的要素。如今,在各行各業已經初見創作者經濟的樣貌。各種引擎和平臺的搭建,使得不會代碼的創作者也可以在數字世界中進行創作。例如,可以在Wix上創建自己的個人網站,而不需要掌握HTML及JavaScript的語法,或者無須掌握任何代碼就可以在Tableau上實現高級可視化圖形。

      市場上為工程師設計的各種平臺和軟件,可以幫助工程師更高效率地完成工作。平臺提供整套集成工具,使人人都有機會創作出自己的內容并且分享出去。加密貨幣的發展又保證了創作者可以將內容變現,以激勵更多的人參與。

      4. 空間計算層——實現無邊界的關鍵技術

      空間計算是實現元宇宙世界與現實世界無縫切換的關鍵技術??臻g計算讓人類創造并進入虛擬的3D空間成為可能。其中主要包含3D引擎技術、生物識別技術、地理空間映射技術、用戶交互技術及AI和大數據技術(見圖1.16)。這些技術共同作用,使得人們可以隨時隨地進入元宇宙世界??臻g計算技術也是實現元宇宙世界的技術難點。

      ▲圖1.16 空間計算軟件涵蓋的領域

      5.去中心化層——元宇宙時代的生態系統核心

      去中心化是元宇宙生態的核心,這樣才能使真正的創作者經濟發展壯大,不屬于某一組織或平臺,而是屬于每一個參與者,從而實現元宇宙的共創、共享及共治。目前區塊鏈及邊緣計算是實現去中心化的關鍵技術。邊緣計算是提高算力的關鍵,可以高效處理元宇宙世界產生的龐大的數據量。

      6. 人機交互層——高沉浸感的技術核心

      微機設備與人類的軀體結合得更加緊密,可以提升人機交互的體驗感。AR/VR/XR等設備的發展提高了人在元宇宙世界中的體驗感。用戶不僅能通過AR/VR設備沉浸在虛擬世界中,未來還有可能利用腦機接口實現在虛擬世界的永生。

      7. 基礎設施層——元宇宙世界中的基礎設施

      基礎設施層包括實現元宇宙的基礎設施及硬件設備。5G網絡已經顯著提高了帶寬速度,同時降低了網絡延遲。6G將把帶寬速度提高到另一個數量級。AI芯片可以大幅提高算力,提升機器學習算法的訓練速度,處理更加龐大的數據。

      關于作者:成生輝,博士,西湖大學西湖學者,現任智能可視化實驗室負責人。他于紐約州立大學石溪分校獲得計算機科學博士學位,并在德國萊比錫大學醫學研究所、布魯克海文國家實驗室和美國哈佛醫學院進行研究,曾任世界銀行(總部)數字經濟組顧問。他的主要研究方向為數據可視化、可視分析和元宇宙等。


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