連結物理世界可信數據 IoTeX 如何搭建物聯網版 ChainLink

2021-01-08 騰訊網

撰文:大力歐

「最高時速 59 千米,整體有點慢,不過挺穩的。」

「說是無人駕駛,但還是有安全員在旁輔助。」

今年,滴滴、谷歌旗下 Waymo、百度等公司陸續推進無人駕駛 (Robotaxi) 測試運營,埃隆·馬斯克也提出將在明年投入使用 Robotaxi 車隊,種種跡象表明:無人駕駛計程車正在駛入商業化的「前夜」。

面對這個價值萬億的藍海市場,網際網路科技巨頭們都在布局。

萬物互聯時代下,擁有的數據越多,軟體更新迭代的基礎自然更加紮實。「他們提供的數據有很大幫助!」今年 10 月,馬斯克還對參與特斯拉「全自動駕駛」(FSD) 軟體測試的人員表示感謝,稱他們提供的真實世界的數據非常有用,將幫助其 AI 團隊增強和完善軟體。

一輛無人駕駛汽車的數據量有 4TB,一家雲視頻供應商數據量達到 750PB,而中國一家網約車平臺一天產生的數據量能達到 70TB 的規模,這還沒算上其他不同形態的數據,例如結構化的文本圖像數據,非結構化的音頻視頻、社交數據,以及未來的不規則數據——GPS、雷射雷達、人工智慧、神經網絡、基因序列等等。

據 GSMA 預測,等到 2025 年,全球物聯網連接數將達到 252 億,隨之而來必將是幾何級增長的數據。從「Machine to Machine」到「Internet of Things」,物聯網的語義範疇已然發生變化,對這一賽道的玩家也提出了新的挑戰。

打造物聯網版的「ChainLink」

如果用戶足夠多、市場足夠大,那麼數據就會變成「石油」。

熟悉製造領域的人士普遍認為,電子設備廠商的難點不在於硬體,而是軟體,等到了物聯網時代,這個問題就變成了:如何找到設備商生產出的物聯網端點設備連接的最佳方式,以及對完成連接後的人工智慧數據進行有效地處理。

數據的洪流之下,除阿里巴巴、騰訊和小米等一眾網際網路公司,包括位於美國矽谷的科技公司 IoTeX 在內的創業團隊都在緊鑼密鼓地布局。

IoTeX 要做的事,是利用區塊鏈技術打造一個可自主擴展和以隱私為中心的基礎架構,幫助設備製造商們安全連結和數據智能快速整合到產品中,而無需對現有業務模式做出修改和變更,讓他們得以快速啟動,適應千變萬化的市場。

IoTeX 在物聯網領域的角色,跟 DeFi 世界中的 ChainLink 非常類似。作為一個中間件,ChainLink 旨在組建一個去中心化的線上預言機網絡,做法是使用 API 橋接鏈上和鏈下兩個環境,通過獲取以太坊、比特幣和 Hyperledger 等鏈上資源,並通過 API 將其連接到鏈下資源,如市場數據、銀行帳單、零售帳單、其他區塊鏈系統和任何存在的 Web 接口等。

有了 ChainLink,離線數據得以被用於智能合約編寫時制定的觸發參數,進而執行智能合約的操作。而有了 IoTeX,理論上物聯網中所有硬體設備運作產生任何數據都可以進行連接,由於 IoTeX 自身的區塊鏈屬性,它的應用場景不僅局限於物聯網領域,而是能延展至整個區塊鏈生態。

為實現這一願景,IoTeX 已陸續上線的多個 DeFIoT 去中心化金融組件,包括 ioTube(超級跨鏈橋)、mimo(跨鏈 DEX)、TokenMinter(XRC20/721 通證一鍵創建工具)、各種連結 ERC20 網絡的通證,以及 Thingsboard 物聯網數據分析平臺集成和 TruStream 可驗證數據協議等,通過為其他區塊鏈網絡提供可驗證的實時數據,這些組件都將作為整個物聯網世界的去中心化金融基礎設施重要基石,成為釋放整個萬億級數據市場的重要推動力。

連結物理世界與數字世界的 IoTeX

可能有人會疑問,既然 ChainLink,為什麼不能直接遷移到物聯網領域呢?

實際上,由於 ChainLink 本身具有局限性。比如它並不能保證數據源安全,因為預言機訪問的是外部的 API,這部分數據某種程度上是相當中心化的,無論 ChainLink 怎麼去中心化,都無法更改。又比如它無法根除節點作惡的可能。

對此,IoTeX 的解決方案是將可信數據源擴展到物理世界,提供從物聯網設備獲取實時可驗證數據的功能。

這樣的設想並非異想天開。在硬體方面,IoTeX 已經和半導體巨頭 Nordic 合作推出可信硬體 Pebble 追蹤器,它採用的是後者潛心研製的 nRF9160 SiP 遠程無線解決方案,可以為全球範圍資產跟蹤和工業供應量應用提供可信的位置信息以及環境和狀態數據,進而滿足需要高數據安全性和完整性以及多方信任的供應鏈應用。

在「軟體」方面,今年 12 月,IoTeX 基金會推出了原創的開源協議 TruStream,就是結合了防篡改的硬體和軟體,採用一個與區塊鏈無關的框架來創建加密籤名的數據流,這些數據流可以在 IoTeX 和其他網絡獲得信任、使用,甚至實現數字貨幣化。

這意味著,IoTeX 直接從源頭,就最大程度阻斷了數據造假的可能。

對很多人來說,智能家居設備可能是最先感受物聯網落地的場景之一。我們熟悉的小米智能家居用品,用戶只要使用一部手機,就能遠程對家中燈光系統、安全系統以及其他家用電器進行管理。

但如何確保這些硬體設備產生的數據能夠安全傳輸與保存,並非易事。此前,亞馬遜旗下的智能 Wi-Fi 帶攝像頭門鈴 Amazon Ring 帳戶洩露、黑客入侵智能音箱 Alexa 等問題,就連業內知名家用安全攝像頭公司 Wyze 也都遭遇了數據洩露事故。

IoTeX 有其解決之道。

今年年初,IoTeX 推出了一款基於區塊鏈技術的消費級物聯網產品:隱私家用攝像頭 Ucam。由於配備了去中心化的身份識別系統,Ucam 可以通過專屬的分布式帳本來進行用戶身份驗證,安全加密且完全免費。

值得一提的是,Ucam 支持私人視頻流,用戶完全擁有數據的所有權,由 Ucam 攝錄的數據不屬於任何公司或雲服務提供商,而是屬於用戶,有其決定是否調閱監控視頻,或者將秘鑰暫時與第三方有償 / 無償分享,也可以在任何時候收回。

作為專注於物聯網領域的中間件,IoTeX 的應用場景絕不只有家居設備。未來,包括智慧機器人、智能車載設備、智能醫療設備、智能可穿戴設備、智能大屏設備、智能安防設備等細分領域在內的硬體終端,都可以採用 Pebble 追蹤器,成為 IoTeX 的以隱私為中心的物聯網生態系統的一部分。

鏈通物理世界,IoTeX 打造可信數據市場

物聯網的第一步,是把設備連接起來,連接並不是最終的目的,連接後的後續處理才是最終目的。這也是為什麼 BAT、京東等一眾網際網路科技公司都要搭建自己的智能硬體平臺,以期從智能穿戴設備、智能家居等不同方向切入,搶佔物聯網入口的原因。

由於結合了區塊鏈技術,中間件特徵顯著的 IoTeX 也擁有了不同於其他網際網路公司,實現海量人與數據互動的商業化可能。比如,稚嫩的物聯網如今還面臨著信息的碎片化,以及如何商用的現實問題。

對此,IoTeX 已經走出商業化的重要一步。近日,IoTeX 和谷歌雲數據分析引擎 BigQuery 已經完成對接,如今,IoTeX 鏈上產生的所有數據都被實時更新存儲到谷歌雲 GCP 中,通過 BigQuery 服務,所有數據科學家和交易分析員都可以實時調用和分析所有 IoTeX 鏈上數據。

而 IoTeX 自身將鏈外信息帶入區塊鏈的能力,對許多項目,甚至整個 Web3.0 世界都至關重要,一旦成為主流,打碎信息與價值的壁壘將變為可能,甚至會最大程度延展區塊鏈的落地應用邊界。

Web 3.0 功能拼圖,IoTeX 扮演「數據接入」的角色

微觀來看,今年備受關注的去中心化金融 (DeFi) 領域發生的一些「抽乾流動性」黑客攻擊事件,雖然智能合約可靠且經過審計,但預言機卻是被利用了。未來,隨著物聯網和區塊鏈技術深入大眾生活的方方面面,經過充分驗證和可信的數據將發揮舉足輕重的作用,而這也將是 IoTeX 等去中心化的物聯網平臺迎來爆發的機遇期。

早期,ChainLink 之所以被投資者追捧,原因在於它頻繁的商業合作。從 2019 年開始,ChainLink 與谷歌、甲骨文等多家網際網路巨頭,以及多個區塊鏈協議均達成了合作,讓眾多投資者看到其搶佔百億市場規模、廣泛應用的潛力,而這樣的認可也直接表現在了 ChainLink 代幣價格之上,成了百倍幣的典範。

實際上,從合作夥伴數量和質量來看,IoTeX 不遑多讓。據不完全統計,IoTeX 已經與兩家全球領先的晶片製造商,Nordic 半導體和 WISeKey 達成了合作,其他合作夥伴包括幣安慈善基金會 BCF、IPFS 等。

除了積極拓展商業的夥伴,IoTeX 還積極促進行業發展。今年 4 月,IoTeX 還當選為工業網際網路聯盟 (IIC, The Industrial Internet Consortium) 區塊鏈項目組聯合主席之一,與亞馬遜、華為高管共同共同主導 IIC 區塊鏈項目組的工作,制定聯盟企業級區塊鏈標準和框架。6 月,IoTeX 與 Facebook、R3、埃森哲和 NVIDIA 等多家公司加入隱私計算聯盟,加速可信執行環境 (TEE) 技術和標準的落地應用及發展。

此外,IoTeX 還在今年 8 月加入 Coinbase 主導的開源項目 Rosetta,該組織成員包括 Filecoin、Celo 和 Blockstack 等知名區塊鏈團隊。隨著合作深化,未來 IoTeX 的價值會是這些合作團隊的億萬用戶以及潛在價值的多重疊加。

作為物聯網的先行者,IoTeX 的探索將助力更多的智能硬體終端的發展打破產品邊界,由內而外形成功能融合、數據融合,甚至生態融合,進而賦能整個物聯網網絡的數據採集、傳輸、挖掘、分析、加速等環節,最終將數據轉化為價值。

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