區塊鏈:機器間大規模協作機制如何設計，更能成為工業數字化發展的助燃劑_以太坊

5G、物聯網、人工智能等技術的成熟和普及，催生了數字城市、智能制造、智慧生活等全新應用場景。隨著數字化進程的加快，機器與機器間的大規模協作需求也隨之升起。阿里巴巴達摩院更是在《2020十大科技趨勢》中將“機器間大規模協作成為可能”列為第4大趨勢。

在工業制造業領域，5G、物聯網設備、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合，制造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化，以及工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。這對機器間大規模協作，提出了更加切實的需求。

在萬向區塊鏈行業研究報告：《區塊鏈與機器間大規模協作》中，萬向區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉博士指出，通過在機器網絡中引入市場機制，可以實現一個去中心化的、以價值交換為基礎的機器間大規模協作機制，讓機器像人一樣大規模協作。同時，區塊鏈與機器間大規模協作會產生很大的經濟價值，為網絡基礎設施建設發展出新的融資方式，將區塊鏈帶入“萬物互聯”的廣闊應用場景。

Dune Analytics：逾66,000名用戶通過Dex機器人進行了超過1.494億美元的交易:金色財經報道，根據Dune Analytics的數據，迄今為止，已有超過66,000名加密貨幣所有者通過Dex機器人服務進行了總計超過1.494億美元的交易。與此同時，分析師警告稱，他們的計算存在重大風險，例如Telegram 上的加密交易機器人Unibot、Swipe、WagieBot 和 Bolt，盡管它們以友好的界面和易用性而著稱，但專家表示，用戶實際上將自己的資產安全責任轉移給了第三方，由于大多數機器人都是閉源且未通過安全審核，這一事實加劇了這種情況，這可能會導致資產損失，并且無法避免黑客攻擊。[2023/7/29 16:05:20]

上述這一模式，在工業制造業數字化發展中能起到什么作用，又該如何應用？下面將以萬向區塊鏈分布式認知工業互聯網為例，解析區塊鏈+機器間大規模協作如何進行可能的機制設計，從而為工業制造業發展提供動能。

著名導演雷德利·斯科特將擔任以太坊成長史《無限機器》電影版導演:4月22日消息，暢銷書《無限機器》作者 Camila Russo 在其社交網站表示，英國電影導演雷德利·斯科特將擔任以太坊成長史《無限機器》電影版導演。雷德利·斯科特曾導演過《角斗士》、《銀翼殺手》等影片，曾獲多項奧斯卡獎提名。

此前報道，《無限機器》是關于以太坊歷史的參考書，兩次在亞馬遜上售罄。Camila Russo 于 2021 年 11 月 25 日表示該書將被拍成電影版，并將成為加密行業的第一個主流長篇電影。[2022/4/22 14:41:36]

在萬向區塊鏈分布式認知工業互聯網中，通過區塊鏈引入兼具治理和激勵功能的市場機制，設備節點可以像人一樣大規模協作。在現代社會，市場機制無處不在。我們每時每刻都置身在各類市場中，不斷生產價值，不斷交換價格，使有限資源得到最大化利用。每個人在為各自利益工作的同時，通過勞動分工、市場交換來增進群體利益。區塊鏈讓這一市場機制從人類社會延伸到分布式認知工業互聯網中的設備協同網絡。

比特礦業：還在評估和密切留意哈薩克斯坦局勢影響，挖礦機器撤向北美的可能行不大:1月8日消息，針對目前哈薩克斯坦目前的局勢對于比特幣行業的影響，比特礦業（BIT Mining）方面相關人員稱，還在評估，會密切留意。同時該人員表示，哈薩克斯坦的業務不是比特礦業主營，礦機的中高端機器都部署在北美。從把機器從哈薩克斯坦撤到北美的可能行不大，有進一步動作會對外披露。（區塊鏈日報）[2022/1/8 8:34:56]

分布式認知設備協同網絡有以下特征。第一，結構是點對點或去中心化的。第二，不同類型的設備節點承擔不同角色，有分工協作關系。第三，與人的行為相比，設備節點的行為更能用函數刻畫，輸入變量是控制參數和環境參數，輸出變量是設備節點的行為，函數設定則由分布式認知工業互聯網設計決定。

人工智能機器人Sophia將拍賣自己的NFT作品:人工智能機器人Sophia將于3月23日通過Nifty Gateway平臺拍賣自己的NFT數字藝術品。據報道，Sophia的NFT是基于藝術家Andrea Bonaceto的作品創作的。（CoinTelegraph）[2021/3/15 18:46:03]

分布式認知工業互聯網中設備節點之間的大規模協作在信息和價值兩個維度上運作。可以從兩個層面來討論“分布式認知工業互聯網+市場機制”的構建。第一，經濟活動和價值流轉發生在分布式認知工業互聯網上，要從生產、分工和市場交易等視角，提煉分布式認知工業互聯網中的經濟活動和參與者。第二，討論這些經濟活動如何用區塊鏈支撐。

首先，使裝備設備節點成為可考核的經濟主體，因為經濟激勵的前提是準確計量設備節點的貢獻。為此，需要通過模組、芯片等技術，對裝備節點引入唯一ID，并將機器ID與區塊鏈內地址對應起來。目標是對裝備節點參與的活動、做出的貢獻留痕，并且不同裝備節點之間、業務流程上下游之間能交叉驗證，為事后統計貢獻打下基礎。

其次，裝備節點間設立支付手段，建立實時價值交換機制。在分布式認知工業互聯網中，裝備節點數量很大，可以隨時、隨需接入，區塊鏈內Token最適合作為裝備節點間支付工具，比如央行數字貨幣，從而讓區塊鏈成為分布式認知工業互聯網的價值結算協議。反過來，分布式認知工業互聯網中豐富的經濟交互，為央行數字貨幣應用推廣提供了很好的場景。

最后，分布式認知工業互聯網的經濟學模型設計。盡管單個裝備節點有控制者或所有者，但分布式認知工業互聯網作為一個網絡沒有“所有者”，有很強的公共產品屬性。任何網絡在發展早期，都是小規模，網絡效應很小，新加入者切換過來需要付出成本并承擔早期風險。為了吸引和激勵新加入者，讓它們與網絡的進一步發展是激勵相容的，需要引入分布式經濟模型，讓分布式認知工業互聯網有內生的增長力量。

隨著數字化的發展，機器間的大規模協作也將成為越來越切實的需求。上文以分布式認知工業互聯網為例，解析了分布式的大規模機器間協作的機制設計，為大家提供一種參考的可能性。正如萬向區塊鏈董事長兼總經理肖風博士曾表示的那樣，區塊鏈方便我們用智能合約來自動化對大規模協作進行價值計量、價值分配、價值存儲、價值結算，使得跨界的、公共事務的大規模協作成為可行、可信，變得高效。

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