Zenoのデジタルツインの理想とDeSciのテクノロジー民主化

原文标题：《Zeno のデジタルツイン理想と DeSci のテクノロジー大衆化》

原文作者：Eric，Foresight News

1週間ほど前、DeSci プラットフォーム Orama Labs は OramaPad の最初のプロジェクト Zeno のトークンローンチを成功裏に完了しました。今回、Zeno は launchpad に 5 億枚の ZENO トークンを提供し、これは総供給量の半分にあたります。OramaPad では、ユーザーが自身のトークン PYTHIA をステーキングすることで参加でき、この「オープニングショー」には合計 360 万ドル相当の PYTHIA がステーキングされました。

Orama Labs は、従来の科学研究における資金配分やリソース配分の非効率性を解決したいと考えており、その方法として科学実験への資金提供、知的財産権の検証、データアイソレーションの解消、コミュニティガバナンスの実施を通じて、研究から商業化までの道筋を構築しています。

OramaPad の最初のプロジェクトは Crown モデルを採用しており、これはプロジェクトが完備されたビジネスロジック体系や強力な Web2 分野の技術開発能力を持つ必要があり、かつそのプロダクトが非常に実用的であることが求められます。Orama はこれを OCM（Onboarding Community Market）と呼んでいます。単なる meme トークンの発行とは異なり、Orama は本質的に成熟したビジネスモデルと技術力を持つ Web2 企業やチームに対して、再現可能なオンチェーン転換の道筋を提供しており、最初に挑戦した Zeno もまた、非常に注目すべき存在です。

ドキュメントだけでは理解できないハードコアテクノロジー

Zeno は非常に壮大な構想を持つプロジェクトであり、Zeno のドキュメントだけを見ても、チームが実際に何をしようとしているのか完全には理解できないかもしれません。筆者もチームと交流した後で、このサイバーパンクな物語の全貌を知ることができました：

一言で言えば、Zeno は人間の生活する物理空間に、AI やロボットなどのインテリジェントエージェント向けの多層的な仮想空間を重ね合わせ、人間を含むすべての「インテリジェントエージェント」が同じ空間で生活できるようにしたいと考えています。

例えばこんなシーンを想像してください：未来のある日の午後、あなたはバルコニーのリクライニングチェアでのんびりとした時間を過ごしています。家にはすべての家具や家電と連携した AI 管理人と、家事をこなすヒューマノイドロボットがいます。ふと退屈を感じ、家のもう二人の兄弟とバーチャルなキャッチボールをしたくなり、VR/AR ゴーグルを装着します。ゴーグルの世界では、ロボットは人間の姿をしており、ネットワーク上だけに存在する AI も人型に変身しています。ロボットはソファに座り、AI は床に座り、三人でバーチャルなバスケットボールを回しながら、今夜の夕食について話し合っています。

これが Zeno の究極のビジョンであり、炭素系知的生命体とシリコン系インテリジェントエージェントが同じ物理空間で共に生活できるようにすることです。

多くの人が想像するサイバースペースは、映画『レディ・プレイヤー1』のように VR を通じて新しい世界に入る純粋な仮想空間かもしれません。現在、私たちが AI とやり取りする際も、コンピューターやスマートフォンの画面という平面媒体を通じて行っています。しかし Zeno は、これらの仮想空間を現実生活に直接持ち込み、物理世界とデジタル世界が「同じ時空で重なり合う状態」を作り出し、デジタルコンテンツを物理的存在のように「リアルに触れられる」ものとし、人間、ロボット、AI がリアルなシーンで自然に交流できる、バーチャルとリアルが共鳴し、人機共生するミックスドリアリティエコシステムを構築しようとしています。

もちろん、私たちが見ている世界とロボットや AI が見ている世界は必ずしも同じではありません。例えば、あなたはロボットが勝手に書斎に入ってほしくない場合、ロボットが見る世界で書斎のドアにロックをかけることができます。あなたがその「ロック」を「解除」しない限り、ロボットは書斎に入る権限を持ちません。

空間アンカーをコアに据えて

AI と同じ屋根の下で暮らすことは非常にテクノロジー感がありますが、これには大前提があります。それは、仮想世界に現実世界のモデルを構築し、その上でプログラマビリティを実現する必要があるということです。

そのためには、まず現実世界の実景データを持つ必要があります。これは現在、自動運転テクノロジー企業を含む多くの企業が研究している課題です。例えば自動運転の場合、都市全体の実景マップデータがあれば、自動運転 AI は車に乗って街中を走り回って学習する必要がなく、ラボ内でシミュレーション走行を繰り返して自己進化できます。

上記は「空間重畳」とは異なりますが、現実世界モデルの構築における重要な応用の一つです。Zeno が最終的なビジョンを実現するには一足飛びにはいきません。まず最初にやるべきことは、現実世界の実景データを収集することです。

Zeno は、ユーザーが日常のデバイスを使って空間データの記録を支援できるプログラムをすでにリリースしており、ロボットとスマートグラスの2種類のデバイスに対応しています。スマートフォンについては、チームによれば Google の ARCore が十分に成熟しているため追加開発は不要で、ユーザーは対応機種を参考にそのまま利用できます。データ収集後の空間構築アルゴリズムは Zeno チームが独自開発したものです。

現実世界と仮想世界の共存のコアは、空間アンカーを中心に展開されます。技術的な観点から見ると、現実世界は直接プログラムすることができず、仮想世界との接続は現実世界のアンカーを関連付け、物理空間に基づく仮想空間をマッピングすることで実現されます。例えるなら、ロボットや AI にとって現実世界は夜の海のようなもので、これらのアンカーは灯台のように、シリコン系インテリジェンスが現実世界で各エリアを照らす役割を果たします。

Zeno が「究極の目標」を実現するための第一歩は、フルスタックプラットフォームを構築することです。スマートフォンなどの日常的な電子機器に加え、LiDAR や 360 度パノラマカメラ、モバイルデバイスや XR ヘッドセットの RGB カメラなどの専門機器にも対応し、データ収集を行います。チームによれば、Zeno プラットフォームは強力なクラウドベースのビジュアルワールドモデルと計算システムを備え、都市規模やグローバル規模の広範囲エリアの GB 級センサーデータを毎日処理し、高速な空間クエリのためのインデックスを構築できます。同時に、部屋レベルやアンカーエリアなどの小規模エリアのデータも並列処理し、高スループットのリアルタイム処理を実現します。

さらに、このシステムは自己学習能力も備えており、高品質なデータやサードパーティデータを通じて継続的に最適化されます。将来的には毎秒数百回の空間クエリをサポートし、正確な6自由度（6-DOF）位置決定結果、共有空間アンカーの作成、高速な3Dビジュアル再構築、リアルタイムのセマンティックセグメンテーションやその他のシーン理解機能を提供します。高い拡張性を持ち、ARゲーム、ナビゲーション、広告、生産性ツールなど多様なシーンで広く応用可能です。

検証済みの空間データとそれによって構築された空間インテリジェンス基盤レイヤーは、さまざまな分散型アプリケーションによって呼び出され、自動運転の経路計画やロボットのエンドツーエンドモデルデータトレーニング、検証可能な自動実行スマートコントラクトの生成、空間型広告配信などに利用され、最終的には空間データ駆動の意思決定や上位アプリケーションの実現を目指します。

Zeno の背後にいるのは誰か？

一部の Web3 プロジェクトのような曖昧なビジョンとは異なり、Zeno の目標は複雑に聞こえるものの非常に現実的です。プロジェクトドキュメントで技術実装についてこれほど詳細に説明できるのは、チームメンバーがこの分野で長年にわたり深く関わってきたからです。

Zeno のチームメンバーは全員 DeepMirror、すなわち宸境科技の出身です。宸境科技に馴染みがない方でも、NASDAQ 上場で時価総額 70 億ドルの Pony.ai を聞いたことがあるかもしれません。宸境科技の CEO Harry Hu は、元 Pony.ai の COO/CFO です。

Zeno の CEO Yizi Wu は Google X の初期メンバーの一人で、Google Glass、Google ARCore、Google Lens、Google Developer Platform などの製品開発に携わりました。宸境科技では AI アーキテクチャと World Model の全体開発をリードしていました。

Zeno のコアチームメンバーには、元宸境科技リサーチサイエンティストで MIT とコーネル大学のダブル数学博士号を持つ Taoran Chen や、元宸境科技 CFO で Fosun Group、JPMorgan、Morgan Stanley の幹部を歴任した Kevin Chen も含まれています。

Zeno チームにとって、Web3 への参入は技術畑出身の Web2 チームによる大胆な挑戦のようなものです。チームによれば、ZENO トークンは空間データを提供するユーザーや、Zeno を基盤にインフラ開発ツール、アプリ、ゲームを開発するチームや個人へのインセンティブとして利用されます。launchpad で配布された 5 億枚のトークンのほか、チームは 3 億枚を保有し、残りの 2 億枚は launchpad イベントで得た 100 枚の SOL とともに Meteora で取引ペアの流動性に追加されます。

宸境科技が開発した AR とゲームを組み合わせた空間アプリ RealityGuard

なぜ Web3 を選んだのかという質問に対し、Zeno は「空間データ自体が非常に分散型のデジタルアセットであり、Web3 の環境に自然に適合する」と述べています。Zeno が収集する空間データも将来的にアセット化され、ZENO トークンを通貨とした取引によってエコシステム内での流動性が拡大します。買い手は空間データを必要とするテック企業が中心となります。ZENO のさらなるユースケースについては「プロジェクトの進行に伴い、さらに探求していく」としています。

Zeno を通じて、DeSci プラットフォームの役割が具体化されたと感じます。科学は必ずしも難解な純理学分野である必要はなく、Xiaomi のようなテクノロジーの大衆化、テクノロジー価値投資のハードルを下げることも DeSci の重要な価値の一つです。