VERTU 精品生活服务

1. 社交图谱价值 社交图谱是个人之间社会关系的映射，它反映了用户通过各种途径认识的人：家庭成员、工作同事、学校同学等。Facebook CEO扎克伯格在首届Facebook F8开发者大会引入社交图谱这个概念，当时它被用来解释新推出的Facebook平台将如何利用个人之间的关系来提供更友好的网络体验。 现今，社交图谱已经成为每个社交平台最核心的价值。当用户在社交平台注册登录时，平台会依据用户的注册信息查找可能认识的人，通过推荐您感兴趣的话题了解您的喜好，记录您在这个平台浏览过的所有内容、与他人的互动，并依据这些信息形成以用户为中心的社交图谱。也就是说，这个图谱会包含着您的人际关系、兴趣爱好、生活习惯等，而平台根据这些数据就能大致勾勒出您的用户画像。 那么，这有什么用呢？我们不妨先来看一组数据： 这是Facebook在2021年Q3发布的财务报告，根据报告显示，过去一年Facebook总营收约2,090亿美元，其中广告收入2,050亿美元，占比已经超过90%。因为大部分Web 2.0应用的核心盈利模式就是通过向用户提供免费服务而获取用户数据，并通过广告商获得广告支付收入。以Facebook为例，通过个性化的广告推荐、内容推荐每年可带来数千亿美金的收入，而这些事实上都是以用户行为数据为筹码进行的变现。 02 漫谈Web2.0社交图谱痛点 由于Web2.0应用架构的特性是将所有数据都存储在中心化数据库，所以每个用户在社交平台上形成的社交图谱数据都被平台所属公司控制。并且当用户在注册一款社交应用或者说任意一款应用时，都需要签署《用户服务协议》和《隐私政策》，这意味着你同意你的数据所有权归平台所有，解释权也归平台所有，甚至，在用户发表不当言论时还会面临被封号的风险。因此，对于用户而言，他们的社交行为为这个平台创造了价值，但是价值并不会分给他们，他们所拥有的仅是对这个产品的体验权。 而且，平台时刻监视着用户的所有行为轨迹，收集用户数据，可能许多数据在收集时并非具有目的性，但是随着大数据技术运用的日趋成熟，隐私数据泄露事件也是频频发生，甚至造成严重的社会问题，养老、医疗、慈善等巨量诈骗案件都是从信息泄露引起的。Facebook用户信息就曾被数据公司剑桥分析泄露和利用，而且Facebook还曾因为侵犯用户数据隐私问题面临多项诉讼指控。 另外，在Web2.0世界中，用户数据就像被分割的一座座孤岛，岛屿之间很难互通。因为社交巨头们为留住用户，提高用户粘性，不惜耗费巨资去缔造护城河，一旦用户跳到另一个应用，就需要舍弃自己已经搭建好的社交图谱。所以，每当用户注册一个社交账号时，都需要重复认证自己的身份信息，从零开始在新的平台上构建自己的社交关系，迁移成本是很高的。 03 探索Web3.0社交图谱 Web3.0项目的宗旨是将数据所有权交还至用户，基于区块链技术，用户数据是非常透明的。你进行过多少笔交易，参与过哪些DeFi项目挖矿等信息都藏在钱包地址中。而一个地址可以登录无数个应用，在每个应用内发生的行为都被清晰记录，通过挖掘和分析这些数据可以完整地描绘出每个地址的用户画像。社交图谱协议正是在以不同方式组织和呈现用户的链上画像和行为。 纵观目前的Web 3.0社交生态，由下至上大致可以分为底层的公链应用载体、去中心化的数据存储库、呈现链上用户身份和关系的去中心化身份层、上层的社交应用产品以及用户入口的工具和插件。其中，社交图谱是对链上用户之间的关系捕捉和数据积累，是搭建Web 3.0去中心化身份基础设施的重要组件。 […]

数字孪生城市是城市的物理空间在数字空间中的映射，数字城市与物理城市数据同步、交互协同。在构建过程中，其通过数据汇总、建模渲染，将城市从物理空间映射到数字空间；在实际应用上，通过仿真模拟、交互控制，解决城市规划、管理、服务等问题。我们认为数字孪生城市、数字孪生自然资源管理的理想目标，是实现物理维度和数据维度的同步运行、虚实互动。 但各城市建设需要不同，在最终形式和应用上有较大差别。既可以用于城市统计监控、智慧管理，也可以用于城市场景还原、情景模拟。走出城市，数字孪生亦可助力自然资源管理，在水利、电力、环境等不同行业均有应用。 目前，其技术发展不及预期，下游应用落地进度不及预期，具体缘由就让我们来一起了解一下吧。 一、数字孪生城市：再造现实世界，走向虚实互动 数字孪生源于航天、工业，其后应用于工程建设、自然资源管理、城市治理等领域。随着数字孪生与城市治理技术的发展和融合，数字孪生这一概念被应用于智慧城市建设，产生了当前数字孪生城市的技术与应用。根据信通院的定义，数字孪生城市将城市的物理空间映射到数字空间，通过模拟、监控、诊断、预测和控制等方式，解决城市问题，实现城市物理维度和数据维度的同步运行、虚实互动。 数字孪生城市存在自身的发展路径和应用场景，其建设具备必要性。城市管理中存在对建筑、交通等数字化建模以支持分析决策的需求，元宇宙概念出现之前，CIM、实景三维等建设已处于发展进程之中。CIM基础平台由住建部主导，更强调建筑物BIM模型和感知数据的接入；实景三维中国由自然资源部主导，其建设目标包括整合地形级和城市级的地理信息。尽管技术路线有所不同，但CIM与实景三维均强调数字空间与现实空间实时关联互通，为空间分析和城市管理应用提供基础。 数字孪生城市的发展为元宇宙奠定基础，元宇宙概念的提出促进数字孪生城市升级。上海市发布《上海市培育“元宇宙”新赛道行动方案（2022—2025年）》，将数字孪生城市列为8大重点工程之一，提出通过城市基础设施数字孪生，对城市空间数据进行收集、管理和运营，进而在观光、交通等领域打造行业解决方案。 数字孪生城市包含大量的三维场景，其建设本身，也为元宇宙的发展积累了初期经验，数字孪生城市建设中积累的数据标准、场景素材和应用方案也可以复用到元宇宙中；而元宇宙提出了相对前沿的概念、更高的技术要求，其注重真实性、交互性、丰富性等特征或将带动相关技术、产业发展，继而作用于数字孪生城市。 数字孪生城市的主要技术包括数据获取、建模渲染、仿真分析、交互控制等部分。 数据获取环节，厂商通常使用遥感和物联网设备采集数据，再对城市时空大数据进行处理和融合。建模和渲染将城市的地理信息和其他多源数据转化为逼真的3D模型。仿真分析环节，通常是对城市的运行情况进行模拟或监测，以辅助城市规划和运营。交互控制则建立在模拟分析的基础上，根据分析结果对现实世界进行自动控制，实现城市的智能化管理。 图表1：数字孪生城市的运行机理 二、数据为基，建模为体，仿真为用 数据：采集方式多样化，数据结构化、语义化重要性提升 数据涵盖宏观、中观、微观三级，数据类型丰富 数字孪生城市所需要的数据横跨多个部门，具备不同的颗粒度和更新频率。根据华为《数字孪生城市白皮书》，数字孪生城市的基础数据框架依据颗粒度可分为宏观、中观、微观三层。城市宏观数据主要为地理信息，主要包括：基于卫星遥感的静态城市地理信息，和基于新型测绘手段对地理信息的增量更新。城市中观数据通常按照地理实体对信息进行分类，并将地理信息和城市中特有的专题数据结合，包括城区及建筑物数据、政府信息系统的业务数据、通信运营商数据等。城市微观数据包含各类物联网场景。地理信息等主要为描述城市情况的静态数据，但数字孪生城市要达到实时映射、虚实互现，还需要大量的动态数据，其收集往往通过物联网实现。 图表2：数字孪生城市数据体系架构 多源数据采集：从航空摄影向倾斜摄影、激光扫描、物联感知演进 数字孪生城市涉及的数据层次、类型多样，采集方式亦在不断升级。卫星和航空摄影测量、倾斜摄影、激光雷达、物联网终端数据采集等是主要的数据采集方式，卫星和航空摄影测量优势在于覆盖范围广、数据分辨率高，能够快速获取数据，但用这种方式进行三维建模可能存在严重的遮挡问题。倾斜摄影测量相比传统的垂直摄影测量，可以额外获得建筑物顶面和侧面的纹理，以及房屋的外框和高程信息。激光雷达能生成高密度、高精度的点云，能够准确计算采集对象的三维坐标。物联网终端则辅助接入大量的动态数据。目前数字孪生城市的数据采集方式呈现出从航空摄影向倾斜摄影、激光扫描、物联感知演进的趋势。 图表3：数字孪生城市所涉及的各类数据收集方式一览 图表4：航空摄影测量、倾斜摄影、激光雷达原理示意图

原文：《Doodles Domination: How a 1-year-old NFT project turned into the next big thing》by KC IFEANYI 编译：Moni丨星球日报 2022 年 6 月，Reddit

公共随机性是许多现实世界安全协议的一个重要组成部分。在一些应用中，如赌博和多人游戏，随机性增加了乐趣。在其他应用中，随机性提供了一种公平的方式来分配不可分割的资源，从绿卡，到巡回法庭法官的案件分配，再到体育比赛的种子选手。它也被用来分配负面资源，如税务审计或机场的二次安检。 传统上，我们依靠受信任的机构来为这些协议产生随机性，但在Web3世界中，我们需要做得更好。在这篇文章中，我们将探讨通过分布式随机信标建立可公开验证的随机性的方法，然后讨论一些链上应用。(第二部分即将发布，将特别关注领导者选举，同时提供对其他领导者选举方法的评估）。 预期的属性 生成随机数是一项众所周知的微妙任务。例如，许多加密密钥被泄露，因为它们依赖于一个有问题的随机数发生器（Cloudflare的wall of lava lamps可以作为一个创造性的缓解措施）。然而，这只是私人随机性，只有一方需要生成和使用它。 相比之下，公共随机性是一个多方参与的过程，这大大增加了难度。一个好的产生公共随机性的协议将具有以下安全特性： 无偏向性。没有攻击者或攻击者联盟能够偏袒输出。 可靠的。没有攻击者能够阻止协议产生输出。 可验证的。任何人都可以很容易地验证协议的输出，并且应该看到与其他人一样的输出。 不可预测的。如果协议在时间T1产生输出，在某个时间T0&ltT1之前，没有人能够预测任何关于输出的事情，最好是T0非常接近T1。 不可偏倚性是一个比不可预测性更弱的属性，因为任何可预测的协议都必须是不可偏倚的。计算机科学家会说，不偏倚性降低到不可预测性，因为如果你能偏倚，你就能预测。但有时我们会想把它们分开来推理，因为它们可能依赖于不同的假设，例如，一个不诚实的多数人可能会预测结果，但不会偏向它。 除了这些特性之外，该协议应该是高效运行的，并产生大量的随机比特。(在实践中，应用程序通常足以产生128个随机比特，用它们作为伪随机数发生器PNRG的种子，根据需要输出更多的比特。然而，不可预知性应该保持在输出的每个单独的位上，以用于诸如彩票或资源分配等应用）。该协议最好在通信和计算成本方面也是有效的。 不同的协议可能在不同的条件下实现这些属性。例如，一些协议可能是由任何f1个恶意节点组成的联盟不可偏袒的，而由任何f2&ltf1个恶意节点组成的联盟是不可预测的。也有不同程度的偏见。例如，在一些协议中，一个参与者可能能够通过 “一个比特”来偏置输出——这意味着他们可以在两个可能的输出中选择一个。其他攻击可能允许他们完全固定输出。然而，通常情况下，我们根本不想容忍任何偏见（或可预测性）。 加密学的理想：随机性信标 密码学家们经常从思考他们问题的理想解决方案开始。在公共随机性的情况下，随机性信标是一种理想化的服务，它定期产生满足所有必要安全要求的随机输出。 这样一个理想化的随机性信标，类似于其他密码学的抽象概念（如随机信标或通用组模型）在现实世界中并不存在。但这是一个值得努力的目标，也是推理依赖公共随机性的协议的有用模型。 我们可以考虑几个理想随机性信标的近似值。

奢侈品手机品牌VERTU宣布，将于2022年9月28日开启Web3手机METAVERTU的全球预约，并于10月24日在伦敦正式发布并开启全球发售。 如果METAVERTU能于10月24日正式交付，那么这将是目前市场上第一款WEB3手机，而非概念机。根据REPUBLIC OF VERTU官方社交媒体账户，这款WEB3手机旨在打造一个Web3的共享平台，这其中可承载的内容和应用，充满了想象空间。 VERTU联合天猫小黑盒限时预售其最新款手机METAVERTU，并将于10月24日在伦敦正式发布和全球发售。官方页面显示，METAVERTU已开放预约，现在预约的用户还会获得带有特殊权益的空投数字藏品。