如果未来的数字社会属于元宇宙，我们需要什么来支持如此庞大的数字世界？
作者：成生辉
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
元宇宙是指与物理世界分离的平行数字世界，由人创造并以数字形式操作。每个进入元世界的人都会形成一个数据文件。随着社会活动的出现，数据将继续增长，从而形成一个大数据网络。
可以肯定的是，元宇宙一旦开发应用，就会产生大量的数据，给现实世界带来巨大的数据处理压力。
大数据是组织收集的结构化数据(如交易和财务数据)和半结构化数据(如Web服务器日志、传感器流数据)和非结构化数据(如文本、文档和多媒体数据)的组合可用于机器学习项目和构建预测建模(见图2.7）。
▲图2.7 大数据类型
2009 谷歌的工程师根据用户的搜索数据成功预测了A型 H1N1 流感在全球流行，甚至早于美国公共卫生官员的判断。谷歌对流行病的预测不需要大规模的实地检测，而是利用每天数十亿用户的网络搜索数据得到上述预测结果。这便是谷歌公司基于大数据的分析技术为社会生活提供支持的一个典型应用案例。
根据实际操作流程和技术的演进，大数据分析可大致分为四部分。首先是对，包括收集、储存、清洁和集成。之后，可以使用统计方法获得一些。。可以进一步利用数据隐含的更深层次的价值(初级机器学习技术)，以及(高级机器学习技术)。
在现实世界中，人们的时间、劳动力和成本很容易被元宇宙中的人工智能所取代。例如，在现实世界中，人们必须经过很多过程才能播放新闻，比如招聘播音员，在工作室拍摄，编辑视频，最后在电视上播放。
然而，在元宇宙中，使用人工智能播音员可以快速、持续、长时间地传递紧急和重要的新闻。为了在元宇宙中播放新闻，真实播音员的面部表情、肌肉运动、声音、微妙的差异和手势是可以用来学习的有效数据。存储在区块链块中的元数据可以必要的高质量数据。
当人工智能艺术家创作作品时，他们会了解作品的趋势和风格，然后使用他们所学到的东西进行创作。在过去，风格分析使用了大量的数据。现在，人工智能艺术家将数据存储在分布式分类帐中，以便于选择和重复使用。获取更多的数据并反复练习可以降低选择错误数据的可能性。
元宇宙是一拟的，需要大量的数据和服务器容量 3D 但是通过中央服务器进行控制会产生昂贵的成本，
与传统应用平台的集中管理相比，元宇宙网络部署在区块链上，采用分布式存储处理数据。所有数据由各个节点维护和管理，可以降低集中存储带来的数据丢失、篡改或数据泄露的风险，且可以满足元宇宙对海量数据存储的高要求。
例如，基于分布式存储的存储（GoodData File System）区块链技术与IPFS组合(见图2.8)通过多次数据备份，在附近分配存储资源，确保数据存储的可靠性、可用性和可持续性。
▲图2.8 区块链技术与IPFS结合
GDFS作为社区驱动的分散系统，建立了完善的激励机制，奖励存储提供商，惩罚欺诈者，有效协调存储用户、存储资源提供商、元数据经理和协调员之间的关系。
此外，在元宇宙中，数据也将作为个人资产返还给数据生产者。目前，常见的隐私计算技术包括安全多方计算、联邦学习、差异化隐私等。已经实现了一些隐私计算项目，如GoodData区块链。GoodData是一个关于数据安全、数据共享和数据资本化的区块链平台。
目前GoodData其主要功能是鼓励用户在平台上共享元宇宙中的数据（如睡眠数据），以帮助医疗和其他研究机构通过数据研究失眠等健康问题。用户可以共享个人睡眠数据，作为数据所有者，用户可以继续获得代币收入。
在当今技术饱和的世界里，数百万台设备通过互联网收集和共享信息。大多数信息在大型数据存储中心处理。大多数公司的云服务器位于遥远的地方，效率很低。边缘计算应运而生，以处理更大的数据。该技术可以解决企业在传统云计算平台上的问题。
（edge computing）它使计算能力和存储更接近数据源，而不是将数据传输到遥远的中央服务器(见图2.9)。如今，许多企业以数据为生命线，也面临着数据量不断增加的挑战。传统的基于云的平台是计算数据的标准途径。
▲图2.9 云计算和边缘计算
边缘计算是一种分散的操作架构，将应用模式、数据和服务的操作从网络中心节点转移到网络逻辑的边缘节点。边缘计算将完全由中心节点处理的大型服务分解，切割成更小、更容易管理的部分，并分散到边缘节点处理。
边缘节点更接近用户的终端设备，可以加快数据的处理和传输，减少延迟。
顾名思义，边缘计算在边缘工作。一切都发生在大多数数据传输的网络边缘，而不是将原始数据传输到数据中心进行处理和分析。边缘计算将存储和计算资源转移到产生大量数据的地方。不同类型的设备可以在边缘附近进行数据分析。
在这个边缘中，数据被排序、分析和修改。该技术将有助于提高业务效率，降低不必要的成本，并减少网络延迟。
传统的云计算可以非常有效地处理单个数据单元，但它不能容纳大量的跨数据中心数据，中央服务器产生有意义和实时结果的能力很差。未来，更多的人工智能设备将使用边缘计算而不是云计算。
人工智能和云计算都是IT这两种技术相辅相成。传统上，人工智能存在于云计算支持的数据中心，但随着时间的推移，该技术逐渐进入物联网领域和互联网智能设备世界。需求的增长增加了公司每天必须处理的数据的两倍或三倍以上。
科技公司意识到需要升级计算能力并使数据中心更接近最终用户，以减少延迟和其他网络效率低下的情况。这一认识促使业界开始将人工智能和边缘计算结合到设备中，以期减少延迟，同时最大限度地减少带宽消耗和运营成本。
以在Google Assistant 以上操作的智能扬声器为例。该设备通常配备边缘计算和人工智能功能的组合，使独立处理和分析几乎实时。它还使设备能够运行离线命令。
作者：成生辉博士，西湖大学西湖学者，现任智能可视化实验室负责人。他在纽约州立大学石溪分校获得计算机科学博士学位，并在莱比锡大学医学研究所、布鲁克海文国家实验室和哈佛医学院学习。他曾担任世界银行（总经理）数字经济组顾问。他的主要研究方向为数据可视化、可视分析和元宇宙等。
本文摘编自《元宇宙：概念、技术及生态》（ISBN：978-7-111-70354-9），经出版方授权发布。
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西湖大学西湖学者执笔，多位专家推荐，带你走出元宇宙概念迷雾，了解新兴技术发展趋势，盘点巨头新赛道布局，构建虚拟世界完整生态。本书着重于介绍可以让元宇宙概念落地的技术集群，所涉包括区块链技术、交互技术、数字孪生、人工智能技术、物联网技术、5G网络技术、云计算和边缘计算技术等。
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