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導讀：如果未來的數(shù)字社會屬于元宇宙，那么我們需要什么來支撐如此龐大的數(shù)字世界？

作者：成生輝

來源：大數(shù)據DT（ID：hzdashuju）

元宇宙是指與物理世界分離的平行數(shù)字世界，由人創(chuàng)造并以數(shù)字形式對其進行操作。每個進入元界的人都會形成一個數(shù)據文件，隨著社會活動的產生，數(shù)據會不斷增長，從而形成一個大數(shù)據網絡。

可以肯定的是，元宇宙一旦開發(fā)應用，將產生海量數(shù)據，給現(xiàn)實世界帶來巨大的數(shù)據處理壓力。因此，大數(shù)據處理技術是順利實現(xiàn)元宇宙的關鍵技術之一。

01 元宇宙中的大數(shù)據

大數(shù)據是組織收集的結構化數(shù)據（例如交易和財務數(shù)據）、半結構化數(shù)據（例如Web服務器日志和來自傳感器的流數(shù)據）和非結構化數(shù)據（例如文本、文檔和多媒體數(shù)據）的組合，可以利用大數(shù)據挖掘信息并用于機器學習項目及構建預測建模（見圖2.7）。

▲圖2.7 大數(shù)據類型

大數(shù)據是信息技術和計算機技術持續(xù)發(fā)展的產物。它為人們提供了一種可量化的認知世界的方式，稱得上是一次重大的科技進步。

2009 年，谷歌公司的工程師根據用戶的搜索數(shù)據成功預測了甲型 H1N1 流感在全球范圍的流行，該預測結果甚至早于美國公共衛(wèi)生官員的判斷。谷歌公司對流行病的預測并不需要大規(guī)模實地檢測，而是利用每天數(shù)十億次用戶的網絡搜索數(shù)據得出了上述預測結果。這便是谷歌公司基于大數(shù)據的分析技術為社會生活提供支持的一個典型應用案例。

根據實際操作流程和技術的演進，大數(shù)據分析可大致分為四部分。首先是對數(shù)據的預處理，包括收集、存儲、清洗和整合。之后，可以使用統(tǒng)計學方法得到一些數(shù)據特征的描述。為了發(fā)掘數(shù)據隱含的更深層次的價值，可進一步采用數(shù)據挖掘技術（初級的機器學習技術），以及人工智能技術（高級的機器學習技術）。

可以預見的是，在元宇宙世界中，會有更多高質量的數(shù)據用于機器學習，并促進大數(shù)據技術繼續(xù)發(fā)展和革新。

在現(xiàn)實世界中，人的時間、勞動力和成本的問題很容易被元宇宙中的人工智能所取代。例如在現(xiàn)實世界中，人們必須經過很多流程才可以播放新聞，例如招聘播音員，在工作室拍攝，以及剪輯視頻，最后在電視上播放。

然而在元宇宙中，利用人工智能播音員，可以快速、持續(xù)、長時間地傳遞緊急和重要的新聞。為了在元宇宙中播放新聞，真實播音員的面部表情、肌肉運動、聲音、細微差別和手勢都是可以被用來學習的有效數(shù)據。存儲在區(qū)塊鏈塊中的元數(shù)據就可以選擇性地提供必要的高質量數(shù)據。

元宇宙中的創(chuàng)意活動往往是用人工智能而非真人來開發(fā)的。人工智能藝術家在創(chuàng)作作品時，會了解作品的趨勢和風格，然后使用所學來進行創(chuàng)作。過去，大量的數(shù)據被用于風格分析?，F(xiàn)在，人工智能藝術家將數(shù)據存儲在分布式賬本中，以便可以輕松選擇和重復使用。獲取更多數(shù)據并反復練習，可以減少選擇錯誤數(shù)據的概率。

02 元宇宙中的數(shù)據存儲

元宇宙是一個需要大量數(shù)據和服務器容量的虛擬 3D 環(huán)境。但是通過中央服務器進行控制會產生昂貴的成本，目前最適合元界的數(shù)據存儲工具無疑是分布式存儲。

與傳統(tǒng)應用平臺的集中管理相比，元宇宙網絡部署在區(qū)塊鏈上，采用分布式存儲處理數(shù)據。所有數(shù)據由各個節(jié)點維護和管理，可以降低集中存儲帶來的數(shù)據丟失、篡改或數(shù)據泄露的風險，且可以滿足元宇宙對海量數(shù)據存儲的高要求。

例如，基于分布式存儲的GDFS（GoodData File System）將區(qū)塊鏈技術與IPFS相結合（見圖2.8），通過多次數(shù)據備份，就近分配存儲資源，保證數(shù)據存儲的可靠性、可用性和永續(xù)性。

▲圖2.8 區(qū)塊鏈技術與IPFS結合

GDFS作為一個社區(qū)驅動的去中心化系統(tǒng)，建立了完善的激勵機制，對存儲提供者進行獎勵，對造假者進行懲戒，有效地協(xié)調了存儲用戶、存儲資源提供者、元數(shù)據管理者和協(xié)調者之間的關系。

此外，在元宇宙中，數(shù)據也將作為個人資產返回給數(shù)據生產者。在數(shù)據隱私保護中，這一步往往需要隱私計算技術的支持。目前，常見的隱私計算技術包括安全多方計算、聯(lián)邦學習、差分隱私等。一些隱私計算項目已經實現(xiàn)，例如GoodData區(qū)塊鏈。GoodData是一個關于數(shù)據安全、數(shù)據共享、數(shù)據資本化的區(qū)塊鏈平臺。

目前GoodData的主要功能是鼓勵用戶在平臺上分享元宇宙中的數(shù)據（如睡眠數(shù)據），以協(xié)助醫(yī)療等研究機構通過數(shù)據研究失眠等健康問題。用戶可以共享個人的睡眠數(shù)據，而作為數(shù)據所有者，用戶可以持續(xù)獲得代幣收益。

在當今技術飽和的世界中，有數(shù)百萬臺設備通過互聯(lián)網收集和共享信息。大多數(shù)信息在大型數(shù)據存儲中心進行處理。大多數(shù)公司的云服務器位于遙遠的地方，導致效率極低。為了處理更大體量的數(shù)據，邊緣計算應運而生。該技術可以解決企業(yè)在傳統(tǒng)云計算平臺上存在的問題。

03 邊緣計算

邊緣計算（edge computing）是一種計算策略，它使計算能力和存儲更靠近數(shù)據源，而不是將數(shù)據傳輸?shù)竭b遠的中央服務器（見圖2.9）。如今，許多企業(yè)將數(shù)據作為其運營的命脈，同時也面臨著數(shù)據量不斷增加的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于云的平臺是計算數(shù)據的標準途徑。

▲圖2.9 云計算和邊緣計算

邊緣計算是一種分散式運算的架構，將應用模式、數(shù)據資料與服務的運算由網絡中心節(jié)點移到網絡邏輯上的邊緣節(jié)點來處理。邊緣計算將原本完全由中心節(jié)點處理的大型服務加以分解，切割成更小及更容易管理的部分，分散到邊緣節(jié)點去處理。

邊緣節(jié)點更接近于用戶的終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。在這種架構下，資料的分析與知識的產生更接近于數(shù)據資料的來源，因此更適合處理大數(shù)據。

顧名思義，邊緣計算在邊緣上工作。一切都發(fā)生在大部分數(shù)據傳輸發(fā)生的網絡邊緣，而不是將原始數(shù)據傳輸?shù)綌?shù)據中心進行處理和分析。邊緣計算將存儲和計算資源轉移到產生大量數(shù)據的地方。不同類型的設備可以在邊緣附近執(zhí)行數(shù)據分析。

在這個“邊緣”，數(shù)據被排序、分析和修改。這種技術將有助于提高業(yè)務效率并減少不必要的成本，它還可以減少網絡延遲。

在處理大量數(shù)據方面，邊緣計算被視為云計算的一種更有效的替代方案。傳統(tǒng)的云計算能夠非常有效地處理單個數(shù)據單元，但是它無法容納跨數(shù)據中心的大量數(shù)據，并且中央服務器產生有意義且實時結果的能力很差。未來，更多的人工智能設備將使用邊緣計算而不是云計算。

人工智能和云計算都是IT界的熱詞，兩種技術相得益彰。人工智能傳統(tǒng)上存在于由云計算提供支持的數(shù)據中心內，但隨著時間的推移，該技術慢慢進入物聯(lián)網領域和互聯(lián)智能設備世界。需求的增長使公司每天必須處理的數(shù)據增加了一倍或三倍以上。

科技公司意識到需要升級計算能力并使數(shù)據中心更接近最終用戶，以減少延遲和其他網絡效率低下的情況。這一認識促使業(yè)界開始將人工智能和邊緣計算結合到設備中，以期減少延遲，同時最大限度地減少帶寬消耗和運營成本。

以在Google Assistant 上運行的智能揚聲器為例。該設備通常配備了邊緣計算和人工智能功能的組合，這使獨立的處理和分析呈現(xiàn)出幾乎即時的結果。它還使設備能夠運行離線命令。

關于作者：成生輝，博士，西湖大學西湖學者，現(xiàn)任智能可視化實驗室負責人。他于紐約州立大學石溪分校獲得計算機科學博士學位，并在德國萊比錫大學醫(yī)學研究所、布魯克海文國家實驗室和美國哈佛醫(yī)學院進行研究，曾任世界銀行（總部）數(shù)字經濟組顧問。他的主要研究方向為數(shù)據可視化、可視分析和元宇宙等。

本文摘編自《元宇宙：概念、技術及生態(tài)》（ISBN：978-7-111-70354-9），經出版方授權發(fā)布。

延伸閱讀《元宇宙：概念、技術及生態(tài)》

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推薦語：西湖大學西湖學者執(zhí)筆，多位專家推薦，帶你走出元宇宙概念迷霧，了解新興技術發(fā)展趨勢，盤點巨頭新賽道布局，構建虛擬世界完整生態(tài)。本書著重于介紹可以讓元宇宙概念落地的技術集群，所涉包括區(qū)塊鏈技術、交互技術、數(shù)字孿生、人工智能技術、物聯(lián)網技術、5G網絡技術、云計算和邊緣計算技術等。

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