你的数字藏品可能真的只是一张图片

随着NFT概念的兴起,国内数字藏品市场蓬勃发展,但市场中存在诸多问题。一方面,大厂发行的数字藏品信息不透明,部分藏品未真正上链;另一方面,中小平台良莠不齐,甚至存在利用数字藏品进行欺诈的行为。
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国外 NFT 市场的火爆也同样引燃了国内的市场,像腾讯、阿里等诸多大厂纷纷入局,同时,大量中小企业也在这些头部企业的带领下聚集而来。出于政策风险隐患的防范要求,国内的区块链并不是国外的公链,而是由一个或多个机构独立部署的联盟链,同时也将 NFT 改名为数字藏品。

从本质上来说, NFT 和数字藏品的性质是一样的,但由于国内的联盟链被平台所掌控,因此,数字藏品和 NFT 又有一定的差异性。比如一个常见的不同就是,NFT 是存储在用户自己的加密钱包当中的,而数字藏品还是由平台代为存储。

数字藏品的这种特点,也让许多人怀疑,它真的并非只是一个图片,而是我们自己拥有的数字资产吗?

从理论上来说,数字藏品一旦上链,就会形成相应的哈希地址,用户持有该地址后,就能完整拥有该藏品的所有权,因此,可以说,尽管它存储在平台中,但用户持有相应的哈希地址和密钥后,也能是我们的数字资产。但是,这仅是理论,实际上,国内的数字藏品乱象其实很多。

“猖狂”的大厂

本着对大厂的信任,像腾讯、阿里、百度等发行的数字藏品总是能够吸引到很多人来购买。

但是,当我们详细去查看这些大厂发行的数字藏品时,就会发现,一个正常上链的藏品相关信息很多都是缺乏的,比如发行的区块链,识别哈希、合约,是否可查等。稍微好一点的像阿里的鲸探,它还给你提供了一个区块链来进行查询。

当然,这些大厂也并非完全隐藏这些信息,当用户购买藏品后,也是可以看到相关的哈希、合约地址等,但有一个问题在于,发行数字藏品的平台,几乎可以说全都是不进行退换的,这也意味着用户买到一个未上链的藏品,也是无法退货的。很不巧的是,在这些藏品中,有很多是在相应的区块链中查询时是不存在的,无论是超级链、还是蚂蚁链、至信链等都存在这种现象。

小平台的混乱

大厂虽然“猖狂”,但它们至少也是有一些真材实料的,它们推出的几条联盟链也确实是真实的存在,相关设施也都比较完善。但一些中小型平台就可谓是鱼龙混杂了。

这里有真正踏实做区块链、数字藏品的存在,也有一些投机取巧、浑水摸鱼的存在。

像是数字藏品市场中一度大火也争议不断的 iBox,在它的藏品信息上,合约地址、发行记录都存在,乍一看,似乎很详细。但有一个关键的问题,iBox 发行的区块链是哪一条却没有准确说明,这意味着我们拿到了它的数字藏品,也不知道它在哪,那这和一张图片有什么区别。

另外,通过一些边边角角的信息进行整合,我们可以了解到了 iBox 很可能是在 HECO 链上首发的。但实际上,去 HECO 查询就可以发现,iBox 提供的合约地址也同样很多不存在。而少数存在的也证明了 iBox 确实是在 HECO 上发行的,但它其实又出现新的问题,这些藏品采用的是 HRC-20 合约协议。这个协议是属于同质化的一个协议,和 NFT 或数字藏品要求的非同质化合约是不同的。而同质化合约铸造的,在国内是被列为高风险隐患的项目。

除了 iBox 之外,还有很多平台都有相同或相似的问题,真正可以在区块链中可查的平台可以说是凤毛麟角。

结语

数字藏品是一个有着很大潜力的新型产业,它在文创、版权认证、票据、证件等许多方面都可以有着广泛的应用,这也是国家也在支持这一产业发展的重要原因。

但是,如今市场中也存在很大的混乱,一些弄虚作假的项目充斥其中,并借助数字藏品的热度大肆“割韭菜”。我们若想要一个更加健康、有序的数字藏品市场,还需要我们不要盲目跟风,提高警惕性,同时,相应的监管也需要落实,让市场更加规范。

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该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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