Fetch.ai
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关于 Fetch.ai
Fetch.ai 是一个创新项目，它以分布式账本为基础，建立了一个去中心化、开放访问的机器学习网络。Fetch.ai平台旨在构建智能基础设施和自主软件代理，以执行复杂的协调任务。
该项目由首席执行官胡马云-谢赫（Humayun Sheikh）和首席技术官托比-辛普森（Toby Simpson）领导的学者和研究人员团队于2017年创立。公司总部位于英国剑桥。Fetch.ai 的目标是创建一个智能、可扩展的网络，该网络能够适应和学习优化不同应用的性能。
Fetch.ai 平台概述
Fetch.ai 平台将人工智能、多代理系统、分散技术和密码学结合在一起，创建了一个软件代理可以自主提供服务和协调复杂任务的环境。
该平台的核心是基于强大的有向无环图（DAG）协议的开源分类账，该协议针对机器学习进行了优化。Fetch.ai 网络对其进行了补充，允许任何硬件或软件代理请求或向其他代理提供服务，同时维护隐私和安全。
Fetch.ai 系统的主要组成部分如下
- 自主经济代理–自我管理的软件代理，可与其他代理签订合同，交换数据或提供服务。
- 去中心化甲骨文模型–允许代理安全地获取链外数据，以报告其活动。
- 共识机制–协调平台上各种代理的活动。
- 智能分类账–通过提高交易速度来保持完整性。
Fetch.ai 网络使用案例
Fetch.ai 的去中心化代理协调平台有许多应用，包括
- 智能城市：交通系统、能源网络、废物物流等的管理。这些都是非常复杂的环境，可以从自动协调中受益。
- 供应链：监控和管理供应链，其中有许多不同的硬件和软件代理互动。可以优化交货时间，降低成本等。
- 医疗保健：病人数据的安全共享以及异构医疗和人力资源的协调。可以利用人工智能创建个性化医疗。
- 金融：利用分散的数据源和与其他算法的资源共享，实现自动交易算法和风险模型。
- 工业物联网–基于机器学习模型的工业设备监控和预测性维护。工厂、仓库等的自动协调。
- 协作经济 —发展协作生态系统，使供应商和消费者能够找到并商定服务。这可能包括汽车共享、WiFi、计算机共享等。
- 数据市场–为供应商、消费者和人工智能及分析系统之间共享数据创建去中心化市场。
该平台非常灵活，可在广泛的垂直领域实施。
Fetch.ai 的 FET 代币。
管理 Fetch.ai 网络活动的实用代币称为 FET。代理之间的所有经济交易都需要用 FET 支付。代币有多种用途：
- 抵押– FET 可用作运行节点或参与网络验证的抵押。这保证了注册表的安全性。
- 交易– 需要用代币支付执行智能合约和代理之间数据请求的网络费用。这保证了服务质量。
- 奖励–在 FET 中，代理提供的数据或服务可为其他参与者增值，从而获得奖励。
- 治理–FET 代币允许其持有者参与网络治理问题，如升级投票。
在撰写本文时，FET 代币的最大供应量限制在 11.5 亿枚。总供应量的约 80% 已被使用。在 2017 年和 2021 年的 OEI Fetch 轮交易中，约 15% 的供应量在热门交易所售出。剩余的大部分代币将在为鼓励参与而分发的奖励计划中进行分配。
合作伙伴和采用
Fetch.ai 正在积极寻求合作伙伴和集成，以扩大平台的采用范围。
已签署的主要合作关系包括
- 博世–探索 Fetch.ai 代理优化物联网环境的潜力。
- 旅行数据联盟（Travel Data Collective）–通过在 Fetch.ai 上共享旅行数据，改善 7 个智能城市的移动性。
- 加拿大皇家银行（Royal Bank of Canada）–尝试使用代理来实现银行业务流程自动化。
- 欧洲航天局–为地球观测卫星开发分散式数据共享。
此外，Fetch.ai 技术已被用于一些亚洲市场的汽车保险产品和欧洲城市的电动汽车协调项目。
这些合作关系证实了该平台的多功能性，并鼓励更多的人采用该平台。随着公司的不断发展，Fetch.ai 计划迅速整合其他集成合作伙伴，并推出以价值为导向的应用解决方案。
团队和路线图
Fetch.ai 由一支强大的团队领导，该团队拥有机器学习、人工智能和去中心化系统方面的专业知识，以及在成功技术公司的创业经验。
首席执行官胡马云-谢赫（Humayun Sheikh）拥有机器学习博士学位，曾创立Searchspace公司，该公司于2015年被苹果公司收购，以加速其Siri产品的开发。他还在人工智能领域注册了多项专利。
技术总监托比-辛普森（Toby Simpson）拥有20多年的软件开发经验，曾在欧洲航天局（European Space Agency）和南安普顿大学（University of Southampton）等大型机构任职。
该团队还包括 60 多名科学家、工程师、区块链专家和学者。顾问包括牛津大学和剑桥大学的教授，机器学习、机器人、数学等领域的知名专家。
Fetch.ai 将继续实现其发展基础设施和采用平台的路线图中的里程碑。近期取得的成功包括在2019年推出主网，在2021年推出堆栈，以及集成Fetch.js网络框架以简化实施。
展望未来，2022/23 年的项目路线图包括引入分散管理、简化集成的附加工具、主要版本升级以及引入垂直特定数据地图。
风险与挑战
尽管拥有坚实的技术基础，Fetch.ai 仍面临着创新型分散式网络项目所特有的挑战和风险。
作为一个基于前沿技术的相对较新的项目，Fetch.ai 在升级和集成过程中很可能会遇到软件问题和错误，从而推迟路线图的部分目标。
在组织中广泛实施也是一个长期的前景。在实践中的实施可能会暴露出一些局限性，这就需要进一步开发注册表和工具。对自主软件代理和数据共享的监管仍存在不确定性。
来自集中式公司和分散式项目的竞争也是生态系统发展面临的挑战。最终，Fetch 的成功在很大程度上取决于代理对可持续有机采用的有用性。
拥有 FET 代币也存在投资风险，对于处于成长期的项目来说，在创造长期价值之前，投资风险可能非常不稳定。
结论
总之，Fetch.ai 是一个雄心勃勃、高度创新的项目，是人工智能、去中心化技术和密码学的交叉点。它的智能代理开放协调网络旨在为各领域的机器自动化提供基础设施。
通过合作探索整合，该项目已经取得了重大进展。不过，该项目尚未开发出实际应用来展示其功能和优势。
如果 Fetch.ai 项目在未来几年内得到普及，它将成为一个关键的技术里程碑，催化未来的 “自主经济”。尽管挑战依然存在，但该项目具有广阔的长期潜力。