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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

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。

尽管比特币和以太坊的兴起，以及DeFi、NFT、GameFi和DAO等新类别的出现，Web3开发者在全球3110万软件开发者中占比不到1%。 那么，为什么今天Web3的开发者这么少呢？首先，Web3开发者可用的工具和基础设施远不如Web2强大。这使得在Web3中开始构建、实验和部署更加困难。为了支持这一不断增长的应急措施，一个充满活力的团队生态系统正在努力简化整个Web3开发者的旅程，这将最终有助于释放Web3增长和创新的下一个阶段。 在本文中，我们将探讨不断增长的Web3开发者堆栈。 Web3开发者堆栈 在Web2与Web3中构建 软件开发是建立计算机程序的过程。一个特定的程序有三个主要组成部分： 前端（用户与之互动的部分） 后端（用户看不到的东西） 数据库（存储关键数据的地方） 一个典型的用户通过移动或桌面浏览器进行交互的前端在Web2和Web3中基本上是相同的。像Uniswap这样的Web3应用程序看起来与典型的Web2应用程序相似，因为这两个前端大多是使用React创建的（这是一个流行的Web和移动应用程序的开发框架）。 Web2和Web3的不同之处就在于其内部。后台框架和数据库类型使Web3的决定性特征（用户定义的所有权）成为可能，是新的和独特的。 Web2应用程序主要依靠中心化数据库，而Web3应用程序则建立在去中心化的数据库（区块链）上。这需要全新的后端和新的基元，如钱包。 由于数十年的累积发展，协助创建、部署和维护Web2应用程序的工具对开发者非常友好。开箱即用的解决方案、成熟的基础设施、共享代码库和易于使用的框架在很大程度上使在Web2中的构建变得轻而易举。 另一方面，Web3仍然需要专门的专业知识来与复杂的基础设施对接，并且由于堆栈的开发程度较低，通常涉及许多冗余的过程，使团队不得不重新发明轮子。也就是说，帮助未来100多万Web3开发者上岗的工具正在迅速改善。 让我们来看看（非详尽的）不断发展的Web3开发者堆栈的每一层（*表示Coinbase Ventures投资的公司）。 协议层 Web3开发者要做的第一个决定是在哪个区块链协议上构建。在比特币上构建与在以太坊上构建完全不同，Solana也与以太坊不同，等等。 对于速度更快、成本更低的应用，开发者可能想建立在第二层协议上——Optimism、Arbitrum等。对于需要将价值从一个链移植到另一个链的应用程序，开发人员将希望利用跨链桥，如Hop或Synapse。 一旦做出这些决定，开发者就可以开始纳入使用户应用成为可能的构建块。

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。