元宇宙五大趋势：基础设施篇（全集）
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2022-05-23 13:30
元宇宙（Metaverse）是利用科技手段进行链接与创造的，与现实世界映射与交互的虚拟世界，具备新型社会体系的数字生活空间。元宇宙有其"虚拟原生"以及"虚实共生"的双重定义。其中，前者强调了元宇宙与现实世界的"独立性"，后者则强调了元宇宙与现实世界的"连接性"，两者之间对立统一。
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Q1∶技术驱动为基，虚实融合技术当前发展阶段以及终局发展形态如何?未来虚实融合趋势将如何助力元宇宙产业发展?
虚实融合 虚实融合可极大程度提升未来工作、生产以及生活效率，赋予人们全新式交互体验。从落地应用看，虚实融合技术商业化最成熟的领域为游戏、影视、社交、传媒等行业，太量PGC、UGC、OGC生产内容涌现。未来，随着音视频、数字孪生、人工智能等技术深度提升，虚实融合将持续延伸元宇宙全产业链应用，打造全真互联网形态。
去中心化云计算背景下的元宇宙产业 Web 3.0时代带来数据井喷式增长，过去六年中国数据量规模增速高达24.9%、预计未来将实现32.9%的年均复合增长率，2026年中国总体数据量规模将达64.6ZB。
传统中心化云存储存在成本问题、隐私安全问题以及能量供给问题等，去中心化云计算在此背景下应运而生，可用于解决生产生活各领域，助力元宇宙产业运作。
脑机交互的关键技术覆盖信息工程、计算机网络、生物工程、运动康复以及神经传导等多个学科方向，未来行业研究重点将朝向数据管理、机器学习算法、软件工程等技术发展，并以高性能算力为底层基础，赋能备行业发展， 为元宇宙发展保驾护航。
脑机交互在发展过程中面临技术成熟度低、商业落地难度高、学科跨越范围广以及道德伦理等问题，国家出台相关政策支持脑科学行业发展，同时严控安全伦理问题。
机器学习技术正朝着技术趋势方向与计算体系方向飞速发展，未来将朝向即兴学习、社会机器学习等技术层面演进。当前机器学习仍处于黑箱技术阶段，输入数据的关联性无法解释因果关系。在医疗、航空航天、军事以及核工业等高精密领域中，机器学习的可解释性意味着可靠性和可用性。
无监督机器学习的实现需历经自动化机器学习以及可信机器学习两个实现过程。与监督学习相比，当前无监督学习在计算准确率和计算成本方面仍有一定弊端，无法完全取代监督学习，主要系无监督学习的准确率略低、计算成本较高。未来，随着机器学习技术迭代更新，无监督学习可能与监督学习的表现相匹配。
机器学习所代表的学习系统基本机构中，可分别实现应用、环境、知识库等具体工作内容，并以不同形式表示，如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等。 从应用层分析，机器学习所赋用的数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎等算法，均为元宇宙核心基础架构，同时亦为实现图像流畅、音频流畅、渲染效果等技术的重要算法。
虚拟分身为元宇宙的身份属性，随着数字人制作周期缩短、制作成本降低等趋势。未来"人人分身化"将成为可能，为泛娱乐、政企服务、家居智能等领域带来新活力。
相较于传统虚拟内容制作质量差、效率低、周期长、成本高、互动弱问题，虚拟数字人具备技术、流程、角色高度智能化与标准化优势。
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