元宇宙构建与现实世界持久稳定数字世界的商业形态

元宇宙与区块链
元宇宙作为新兴技术领域,不仅提供了一个虚拟与现实相结合的世界,还带来了全新的商业模式和发展机遇。通过区块链技术的应用,元宇宙能够更好地与实体经济融合,推动传统产业的数字化转型。

随着区块链从一个概念变成技术,随即而来的是元宇宙登场了,它为我们打开了一种与现实完全无法匹敌的虚拟想象空间。

 尽管元宇宙当下被炒的如火如荼,但是有很多人认为元宇宙是虚拟的,近期阶段有媒体发布文章指出元宇宙是未来的趋势,因此其所具有的成长空间必然会非常大,这一点可以看当下的数字货币。最初数字货币发展初期阶段,几百个数字货币都不能买一个披萨,而在当下几个数字货币就能够购买一栋房子。

或许,我们已经很难用以往的词汇来形容今天的区块链,因为它早已无法同日而语。现在,人们已经不再将区块链当成是一个概念,人们已经不再将区块链看成是一个噱头,而是真正当成了一种技术。对于元宇宙的进场来讲,这可以说是区块链的一次重生。

同区块链的单一不同,元宇宙一开始出场便表现出来了与区块链完全不一样的景象。从元宇宙玩家们的表现来看,它为我们打开了一种进入虚拟世界巨大的想象空间。

或许,这才是元宇宙之所以会受到如此多的关注的根本原因。

 实践告诉我们,仅仅只是将区块链的终极归宿看成是发币或者 ICO并不能够获得长久的发展。究其原因,仅仅只是建构于一种数字世界上的虚拟资产并不能够被广泛接受,而只有与实体经济相挂钩,以实体经济为基础,未来之路才能通畅。

因此,未来阶段基于于元宇宙技术,互联网和现实生活的距离会越来越近。

笔者认为,尽可能多地用区块链的技术优势去改造传统产业的内在元素、流程和环节。当传统产业可以在区块链的机制之下,获得发展。当我们所处的生产和生活的环境都开始与区块链产生深刻而又彻底的联系的时候,当区块链取代互联网,成为新的「基础设施」的时候,当区块链的商业模式开始成熟的时候,区块链便不再是一个仅仅只是停留在表面,漂浮在空中的存在,发展到元宇宙阶段,真正变成了一个可以与产业实现了深度融合的存在。

区块链本身的特质决定其在资本市场上是无法讲述出一个美好的故事的。因为无论是从区块链的技术特质上来看,还是从区块链的生态体系的打造来看,它都需要一个长期且漫长的过程。而资本更加喜欢的是短平快的故事桥段,更加喜欢的是一本万利的桥段。

于是,我们看到的是,当区块链开始回归冷静与客观的时候,元宇宙开始取代它成为了玩家们的新宠。

 元宇宙可以看作是一个MMO游戏但又不仅仅是一个游戏,而是结合了开放式任务、可编辑世界、XR入口、AI内容生成、经济系统、社交系统、化身系统、身份认证系统和现实元素等的综合平台,就像UTONMOS社交元宇宙概念一样,其不只是单纯的虚拟世界,而是虚拟世界与现实世界的结合。

在元宇宙中,需要实现虚实二界的流动交换,包括意义、价值、信息、权力、情感、关系、购买力、注意力、传播力等。

 从本质上看,元宇宙是要构建一个与现实世界持久、稳定连接的数字世界,是一种商业形态,并且是一种相对较为表层的商业形态。更多地讲究对于传统意义上的场景的深度改造,通过这样一种改造,元宇宙为人们带来的是一种与以往完全不一样的发展新模式。

在元宇宙的机制之下,行业可以发生一场深度而又彻底的改变,并且这样一种改变并不是以区块链的单一的方式来呈现的,而是以一种虚实融合方式来实现的。

在元宇宙的商业形态之下,人们寻找的并不是区块链式的独立于现有机制之外的发展方式,而是更多地寻找的是一种与现有机制深度融合的发展方式。欲要发挥它的最大的作用,它需要的是要尽可能多地与现实商业联系在一起。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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