IG夺冠5亿变63亿,电竞游戏引全民热潮,区块链游戏的未来在哪里? | 独角兽行研报告

本文深入解析区块链游戏行业的现状,探讨其市场痛点与价值体现,包括去中心化带来的资金奖赏透明化、游戏资产的安全保障,以及区块链技术在游戏规则制定与资产上链方面的应用。并展望未来发展方向。

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想必前几天,大家都在为IG冠军的事情刷屏,传统互联网的电竞游戏已经风生水起,逐渐走向了“全民参与”的路径。

当时王思聪带着王健林给他的5亿元,宣布进入电竞行业,成立了普思投资,在之后经营的8年,王思聪以63亿元人民币的身家实现了对中国电竞行业的重塑。
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反观区块链游戏市场,它的未来又在哪里呢?

从CrytoKitties到Fomo 3D,越来越多的游戏玩家开始从这里接触到区块链,本期独角兽行研报告就为大家解读区块链游戏行业的秘密。
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1.1 行业简介

传统互联网游戏依赖中心化开发商服务器运行与维护,玩家的所有信息都在他们手里,信息隐私安全风险极高,而区块链技术的引入可以解决信任危机与安全问题。

区块链游戏行业主要指分布式应用 (dApp)的游戏领域。以区块链智能合约为基础,实现去中心化、不可篡改的游戏开发平台、应用平台或提供游戏相关的生态服务。
1.2 市场痛点

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  1. 游戏类型单一

区块链技术发展早期,部分团队在区块链游戏方向的先行试水并没有成功,同时与区块链结合的游戏产品类型过于单一。例如在CryptoKitties 火爆币圈后,各种养成类游戏出现,游戏上只不过换成了养狗,缺乏创新。

  1. 缺少目标用户定位

由于区块链技术并没有大规模应用在现实生活或商业领域中,因此区块链游戏行业的门槛较高、潜在受众群体相较于互联网用户十分的小,目前游戏用户主要来自币圈。

  1. 区块链技术尚不成熟

目前区块链技术发展尚处于起步阶段,基于区块链技术研发的游戏产品的用户体验还有完善的空间。

目前绝大多数区块链游戏都是基于以太坊公链,由于以太坊的吞吐量不足,大量游戏用户的交易活动造成了以太坊的严重拥堵;高昂的 gas 价格 导致用户支付的交易手续费极高,造成不好的游戏体验。
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1.3 场景应用 & 价值体现

  1. 场景应用

游戏层面:去信任化的特质使得去中心化游戏平台的资金奖赏机制十分透明,并具有可追溯性。

社交程序层面:摆脱社交应用只能靠广告驱动的瓶颈,可通过Karma 代币来盈利,通过多客户端来扩展,减少繁琐的认证过程。

  1. 价值体现

在去中心化游戏平台上,用户将对自己的游戏虚拟资产存在100%的控制权,开发者无法随意更改游戏规则。

1.4 市场供求
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从CrytoKitties开始,各大技术开发团队争抢区块链游戏的市场份额。前段时间火爆的Fomo 3D在一定程度上显露出市场用户对区块链数字游戏的需求。各类区块链游戏在短时间内迅速成为热门话题,并且基于区块链的模拟养成类游戏、数字游戏、策略类游戏蓬勃发展。

但是随着市场投资逐渐回归冷静,如何设计一个真正受到价值驱动的游戏应用(公链平台)才是产品成功的关键。

1.5 研发 & 发展方向

  1. 游戏规则写入智能合约
    游戏开发商将规则制定写入智能合约,例如装备获取概率、平台活动抽奖概率等相关参数写入智能合约。每一个玩家都可以追溯其来源性,并且其分配机制的透明性可以保证活动公平性。

  2. 游戏资产上链
    游戏中玩家的资产上链记录可以防止中心化服务器对于玩家平台内资产的绝对控制、账户余额公开透明。同时,区块链技术的匿名性很好的保证了玩家用户信息不会被透露。

  3. 游戏全局上链运行
    该方向对区块链的处理速度要求较高,目前技术暂时无法保证用户的游戏体验。但是,全局上链将会是今后区块链游戏行业发展的目标之一。
    总结
    通过对区块链游戏行业的分析,可以看出区块链游戏行业是一个具有潜力的行业,市场痛点可以通过区块链技术得到很好的解决,潜在游戏玩家群体庞大,发展方向较其他行业明确且易实现,综合市场发展空间很大。但是,其中项目方良莠不齐,做实事的公链项目还是很少,适合区块链游戏的公链急缺。
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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷化及运成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进对比分析以验证有效性。究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的究生、科人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题究或项目开发提供代码参考和技术路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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