5G、物联网、人工智能等技术的成熟和普及，催生了数字城市、智能制造、智慧生活等全新应用场景。随着数字化进程的加快，机器与机器间的大规模协作需求也随之升起。阿里巴巴达摩院更是在《2020十大科技趋势》中将“机器间大规模协作成为可能”列为第4大趋势。
在工业制造业领域，5G、物联网设备、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，以及工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。这对机器间大规模协作，提出了更加切实的需求。
在万向区块链行业研究报告：《区块链与机器间大规模协作》中，万向区块链首席经济学家邹传伟博士指出，通过在机器网络中引入市场机制，可以实现一个去中心化的、以价值交换为基础的机器间大规模协作机制，让机器像人一样大规模协作。同时，区块链与机器间大规模协作会产生很大的经济价值，为网络基础设施建设发展出新的融资方式，将区块链带入“万物互联”的广阔应用场景。
MEV机器人遭黑客攻击，损失超2000万美元:4月3日消息，据推特用户3155.eth在社交媒体披露，某些顶级MEV机器人被锁定为黑客的攻击目标，三明治套利中的交易模块被替换，目前已造成超过2000万美元的损失，这可能成为可能是整个MEV生态系统的主要转折点。简单解释为黑客拿到了三明治套利的大户bot的bundle交易，bundle里有3个交易为1.大量买入，2.被夹用户的交易，3.大量卖出。黑客拿到了这个bundle，拆解了bundle，把2替换了成自己的交易，用便宜代币换走了bot的资金，之后第3步交易失败。”此外，根据@punk3155的推文，某MEV机器人遭遇了上述攻击，总损失已达2000万美元。[2023/4/3 13:41:50]
上述这一模式，在工业制造业数字化发展中能起到什么作用，又该如何应用？下面将以万向区块链分布式认知工业互联网为例，解析区块链+机器间大规模协作如何进行可能的机制设计，从而为工业制造业发展提供动能。
iExec 与微软 Azure达成合作，利用 SGX 来保护机器学习代码和数据:11月5日消息，分布式云计算平台 iExec 云算宝与微软云计算平台 Azure 就发展“机密计算”达成合作伙伴关系，iExec 利用英特尔软件防护扩展（SGX）来保护机器学习中的敏感代码和数据。iExec 信息安全总监 Zhang Lei 谈到：Azure 机密计算通过保护使用中的数据有效地解决了安全问题。iExec 利用英特尔 SGX，使珍贵数据在广泛共享和使用的同时，还能保护其隐私和所有权。iExec 将这些独特的功能结合在一起，使人工智能开发者能够保护他们的知识产权，同时为人工智能开发者创造新的经济机会。[2021/11/5 21:28:36]
在万向区块链分布式认知工业互联网中，通过区块链引入兼具治理和激励功能的市场机制，设备节点可以像人一样大规模协作。在现代社会，市场机制无处不在。我们每时每刻都置身在各类市场中，不断生产价值，不断交换价格，使有限资源得到最大化利用。每个人在为各自利益工作的同时，通过劳动分工、市场交换来增进群体利益。区块链让这一市场机制从人类社会延伸到分布式认知工业互联网中的设备协同网络。
Findora生态核心开发者Dr.Diffie：“人工智能”与“机器智能”存在差异:图灵奖获得者Dr.WhitefieldDiffie以DiscreetLabs资深顾问的身份受邀在世界人工智能大会发表讲话。Dr.Diffie从讨论“人工智能”与“机器智能”的差异出发，将现在的人工智能革命与七千年前人类社会最早的“城镇”概念出现做类比，讨论了未来如何处理人类与机器智能之间的共存关系，并且认为未来的不同地理区间的现代社会之间的数字媒介关联最终会压制物理上的、现代社会治理体系的关联。据悉，DiscreetLabs是隐私保护金融公链Findora生态内的核心技术贡献者之一，为FindoraFoundation的技术方案提供技术支持，并且前Ripple产品负责人WarrenPaulAnderson也于近期以产品副总裁的身份加入DiscreetLabs，他将与团队以及Findora社区合作，共同制定Findora网络的产品愿景和战略。[2021/7/10 0:41:52]
分布式认知设备协同网络有以下特征。第一，结构是点对点或去中心化的。第二，不同类型的设备节点承担不同角色，有分工协作关系。第三，与人的行为相比，设备节点的行为更能用函数刻画，输入变量是控制参数和环境参数，输出变量是设备节点的行为，函数设定则由分布式认知工业互联网设计决定。
动态 | 区块链电影《信任机器》将于10月底发行:据bitcoinist消息，Alex Winter的新电影“Trust Machine：The Block of Blockchain”将于10月底发行，这是一部技术纪录了加密货币和区块链的兴起和影响的电影。[2018/10/25]
分布式认知工业互联网中设备节点之间的大规模协作在信息和价值两个维度上运作。可以从两个层面来讨论“分布式认知工业互联网+市场机制”的构建。第一，经济活动和价值流转发生在分布式认知工业互联网上，要从生产、分工和市场交易等视角，提炼分布式认知工业互联网中的经济活动和参与者。第二，讨论这些经济活动如何用区块链支撑。
首先，使装备设备节点成为可考核的经济主体，因为经济激励的前提是准确计量设备节点的贡献。为此，需要通过模组、芯片等技术，对装备节点引入唯一ID，并将机器ID与区块链内地址对应起来。目标是对装备节点参与的活动、做出的贡献留痕，并且不同装备节点之间、业务流程上下游之间能交叉验证，为事后统计贡献打下基础。
其次，装备节点间设立支付手段，建立实时价值交换机制。在分布式认知工业互联网中，装备节点数量很大，可以随时、随需接入，区块链内Token最适合作为装备节点间支付工具，比如央行数字货币，从而让区块链成为分布式认知工业互联网的价值结算协议。反过来，分布式认知工业互联网中丰富的经济交互，为央行数字货币应用推广提供了很好的场景。
最后，分布式认知工业互联网的经济学模型设计。尽管单个装备节点有控制者或所有者，但分布式认知工业互联网作为一个网络没有“所有者”，有很强的公共产品属性。任何网络在发展早期，都是小规模，网络效应很小，新加入者切换过来需要付出成本并承担早期风险。为了吸引和激励新加入者，让它们与网络的进一步发展是激励相容的，需要引入分布式经济模型，让分布式认知工业互联网有内生的增长力量。
随着数字化的发展，机器间的大规模协作也将成为越来越切实的需求。上文以分布式认知工业互联网为例，解析了分布式的大规模机器间协作的机制设计，为大家提供一种参考的可能性。正如万向区块链董事长兼总经理肖风博士曾表示的那样，区块链方便我们用智能合约来自动化对大规模协作进行价值计量、价值分配、价值存储、价值结算，使得跨界的、公共事务的大规模协作成为可行、可信，变得高效。
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