VisionX：跨行業高性能AI解決方案協作平台

VisionX是什麼

朋友們，想像一下，如果有一個平台，能讓全球各行各業的公司像搭積木一樣，共同創造和分享最棒的人工智慧（AI）解決方案，是不是很酷？VisionX（簡稱VNX）就是這樣一個項目，它致力於搭建一個跨行業的AI協作平台，透過區塊鏈技術來激勵大家貢獻數據和AI模型，最終為每個客戶提供客製化的AI解決方案。

你可以把它理解成一個「AI智慧共享市場」，在這個市場裡：

• 目標用戶與核心場景： 主要是那些希望利用AI提升效率、降低成本的企業。例如，工廠可以用它來做產品缺陷的視覺檢測，準確率能從傳統方法的60-70%提升到95-99.9%。未來，它還希望能擴展到機器人抓取、預測性維護、智慧語音、供應鏈管理等更多領域。
• 典型使用流程： 假設一家製造企業需要一個AI模型來檢測產品瑕疵。它可以在VisionX平台上發布需求，其他公司或開發者可以貢獻相關的數據集（例如各種產品瑕疵圖片）或AI演算法。這些貢獻都會被區塊鏈記錄下來，貢獻者會因此獲得VNX代幣獎勵。最終，平台會整合這些資源，為這家企業提供一個高效的AI檢測方案。

項目願景與價值主張

VisionX的願景是成為連接全球企業的橋樑，透過一個可持續、激勵驅動的區塊鏈生態系統，推動AI和數據解決方案在各個行業間的協作與發展，引領工業4.0時代。

它希望解決的核心問題是：在AI發展中，數據和模型的共享與協作往往受限於信任和激勵機制。VisionX透過以下方式創造價值：

• 激勵共享： 就像一個大型的「數據和AI模型圖書館」，任何貢獻數據或AI解決方案的人都能獲得VNX代幣作為獎勵，而且當他們的貢獻被用於新的AI解決方案並產生收益時，還能獲得分成。
• 提升效率： 透過匯集各方數據和技術，VisionX能夠幫助企業更快、更準確地開發出AI解決方案，例如將AI方案的上市時間從幾個月縮短到幾天，並節省30%以上的成本。
• 建立信任： 區塊鏈技術（Blockchain Technology）的透明和不可竄改特性，確保了所有數據貢獻、激勵和支付的記錄都是公開可查的，從而在參與者之間建立了信任。

與同類項目相比，VisionX強調其「跨行業」的特性，旨在打破行業壁壘，實現AI解決方案的普適性和客製化。

技術特點

VisionX在技術上融合了AI和區塊鏈，就像給AI裝上了「透明帳本」和「激勵引擎」。

• 區塊鏈的應用： VisionX利用區塊鏈技術來記錄所有的數據貢獻、代幣激勵和未來的支付，確保這些資訊的透明、可驗證和去中心化。這意味著，每一次數據的使用、每一次模型的調用，都像在公共帳本上記了一筆，誰也無法竄改。
• 初始代幣與遷移： VNX代幣最初是基於以太坊（Ethereum）的ERC-20標準代幣（ERC-20 Token：一種在以太坊區塊鏈上發行代幣的技術標準），計劃在2019年初遷移到DeepBrain Chain (DBC)區塊鏈。
• AI核心技術： 項目採用了專利申請中的Dataonomy™演算法和聯邦學習（Federated Learning）等技術。Dataonomy™旨在從海量數據中提取相關資訊，而聯邦學習則允許AI模型在不直接共享原始數據的情況下進行協作訓練，保護了數據隱私。
• 數據資產池： VisionX致力於構建一個龐大的數據資產池，其中包含數千種基礎解決方案和數百萬種針對不同行業、產品和用例的客製化解決方案。

代幣經濟學

VNX代幣是VisionX生態系統中的核心「燃料」和「獎勵券」，它的設計旨在激勵平台參與者的行為。

• 代幣符號與發行鏈： 代幣符號為VNX，最初是ERC-20代幣，計劃遷移至DeepBrain Chain。
• 總量與流通： VNX的總供應量為100億枚。在2018年11月時，約有30億枚VNX在流通中，其中包括25億枚出售給機構投資者和5億枚用於社群發展和空投。截至2025年12月，流通供應量約為39億枚VNX。
• 代幣分配：
  • 「挖礦」激勵： 35%（35億枚VNX）用於激勵數據和服務貢獻者，每年釋放2.5億枚，每五年減半。
  • DeepBrain Chain Inc.和早期投資者： 10%（10億枚VNX），其中20%在兩年後解鎖，之後每月解鎖5%。
  • VisionX基金會和生態系統： 15%（15億枚VNX），其中10%在項目啟動後的第一個季度解鎖，之後每季度解鎖10%。
  • VisionX團隊： 10%（10億枚VNX），其中20%在兩年後解鎖，之後每月解鎖5%。
• 通膨/銷毀： VisionX計劃實施VNX代幣的回購和銷毀計劃，最多可銷毀總流通供應量的50%，以支持代幣的潛在價值和價格穩定。
• 代幣用途： VNX代幣主要用於：
  • 支付平台上的AI解決方案和服務。
  • 激勵數據提供者、AI模型開發者和演算法貢獻者。
  • 透過智能合約，貢獻者可以從其數據或模型產生的AI解決方案銷售中獲得分成。

團隊、治理與資金

VisionX的團隊由在AI、視覺和機器人領域擁有豐富經驗的專家組成。

• 核心成員：
  • Dr. Gu： 首席技術官（CTO）兼創始人，在AI、視覺和機器人領域擁有超過30年的研發和管理經驗，曾任職於松下、柯尼卡美能達等公司，並參與過三家AI初創公司。
  • Alex： 負責社群媒體管理、網路廣告和內容創作，在區塊鏈和AI技術方面有深入了解。
  • Mr. Nie： 負責行銷團隊，致力於將VNX推廣到中國社群。
• 團隊特點： 團隊在AI領域擁有強大的專業知識，特別是在電腦視覺和深度學習演算法方面。
• 治理機制： 白皮書中未詳細說明具體的去中心化治理機制，但作為一個區塊鏈項目，通常會傾向於社群參與。
• 資金： 早期透過向機構投資者出售代幣和社群空投獲得資金。

路線圖

VisionX的路線圖主要集中在項目早期階段，以下是其歷史上的重要節點和規劃：

• 2018年第三季度： 白皮書發布（英文和中文），完成法律設置和代幣分發模型，啟動私募融資。
• 2018年第四季度： 向試點客戶部署初始解決方案並獲取反饋，增強視覺檢測AI軟體解決方案並擴大數據集，設計不同客戶所需的高、中、低端硬體系列，進行代幣IEO（首次交易所發行）和空投。
• 22019年第一季度： 計劃推出測試網並開始VNX的挖礦，目標是推出主網，連接跨行業公司，擴展激勵驅動的數據/模型市場，並增加新的解決方案和數據集。

需要注意的是，這些路線圖資訊發布於2018年末至2019年初，項目後續的進展需要查閱更近期的官方公告。

常見風險提醒

投資任何加密貨幣項目都伴隨著風險，VisionX也不例外。以下是一些常見的風險提醒：

• 技術與安全風險：
  • 區塊鏈技術風險： 儘管區塊鏈提供了透明性，但智能合約漏洞、網路攻擊等風險依然存在。
  • AI技術發展不確定性： AI技術仍在快速發展中，項目的AI解決方案可能面臨技術迭代、競爭加劇等挑戰。
  • 數據隱私與安全： 儘管聯邦學習旨在保護隱私，但大規模數據協作仍需警惕潛在的數據洩漏或濫用風險。
• 經濟風險：
  • 市場波動性： 加密貨幣市場波動劇烈，VNX代幣的價格可能受到市場情緒、宏觀經濟因素等影響而大幅波動。
  • 代幣需求與採用： VNX代幣的價值依賴於VisionX平台的使用和AI解決方案的需求。如果平台未能獲得廣泛採用，代幣需求可能不足。
  • 競爭風險： AI和區塊鏈領域競爭激烈，可能面臨來自其他類似項目或傳統科技巨頭的競爭。
• 合規與營運風險：
  • 監管不確定性： 全球對加密貨幣和區塊鏈的監管政策仍在演變，未來的政策變化可能對項目營運產生影響。
  • 項目進展與執行： 路線圖的實現、技術開發和市場推廣都存在不確定性，項目可能無法按預期完成目標。
  • 資訊時效性： 本介紹基於2018-2019年的白皮書和早期資料，項目現狀可能已發生較大變化，需注意資訊時效性。

請注意：以上資訊僅供參考，不構成任何投資建議。在做出任何投資決策前，請務必進行充分的獨立研究和風險評估。

驗證清單

為了更深入地了解VisionX項目，你可以查閱以下資訊：

• 區塊瀏覽器合約地址： VNX代幣在以太坊上的合約地址為
  0x1563d521ba309e2ad9f4affd6f4de9759e8d4f21
  。你可以在Etherscan等區塊瀏覽器上查看其交易記錄和持幣地址分布。
• GitHub活躍度： 官方網站列出了GitHub連結。檢查其程式碼庫的更新頻率、提交記錄和社群貢獻，可以評估項目的開發活躍度。
• 官方網站： http://www.visionx.org/
• 白皮書： 官方白皮書連結為 https://www.visionx.org/wp-content/uploads/2018/10/VisionXwhitepaper-EngV2.pdf。
• 社群媒體： 關注其Twitter、Telegram、Reddit等社群媒體管道，了解項目最新動態和社群討論。

項目總結

VisionX（VNX）是一個旨在透過區塊鏈技術，構建一個跨行業AI協作平台的項目。它希望透過激勵機制，鼓勵企業和開發者共享數據和AI解決方案，從而加速AI在各行各業的應用，並解決傳統AI開發中數據孤島和信任缺失的問題。項目的核心價值在於其結合AI和區塊鏈的創新模式，以及對數據貢獻者的激勵設計。

然而，需要強調的是，本介紹所依據的白皮書和大部分資料發布於2018-2019年，這在快速發展的區塊鏈和AI領域是相對較早的資訊。因此，在評估該項目時，了解其自那時以來的實際進展、技術更新、市場採用情況以及團隊的持續營運至關重要。加密貨幣市場風險較高，請務必進行全面的盡職調查，並謹慎評估所有潛在風險。更多詳情請用戶自行研究。