王子航，禹向群，斯洪標，傅思敏，張旭龍，彭紹亮

1.湖南財信數(shù)字科技有限公司，湖南 長沙 410035；

2.湖南省政務(wù)服務(wù)和大數(shù)據(jù)中心，湖南 長沙 410011；

3.湖南財信金融控股集團有限公司，湖南 長沙 410035；

4.平安科技（深圳）有限公司，廣東 深圳 518063；

5.湖南大學信息科學與工程學院，湖南 長沙 410012

0 引言

作為下一代互聯(lián)網(wǎng)的愿景，元宇宙是對現(xiàn)實世界虛擬化、數(shù)字化的過程[1-2]。如圖1所示，元宇宙融合了區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實、人工智能等技術(shù)[3]。在交互層，利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)渲染元宇宙的虛擬場景和虛擬角色，渲染模型的分辨率和實時性可以直接影響元宇宙的內(nèi)容和交互性[4]。在算法層，機器學習、計算機視覺等算法為元宇宙提供多樣化的功能支持。在基礎(chǔ)層，利用區(qū)塊鏈技術(shù)為元宇宙經(jīng)濟體系的搭建提供支撐，元宇宙中的虛擬模型都會轉(zhuǎn)為數(shù)字資產(chǎn)存儲在區(qū)塊鏈上。但利用虛擬現(xiàn)實和區(qū)塊鏈處理的數(shù)據(jù)是異構(gòu)的，在數(shù)據(jù)處理方式上的側(cè)重點也不同。

圖1 元宇宙底層技術(shù)框架

元宇宙中虛擬現(xiàn)實技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的特性見表1。區(qū)塊鏈技術(shù)處理文本數(shù)據(jù)，虛擬現(xiàn)實技術(shù)處理圖形數(shù)據(jù)。為了保證數(shù)據(jù)的安全性，區(qū)塊鏈需要將數(shù)據(jù)在多個節(jié)點上進行存儲，會有大量的冗余數(shù)據(jù)[5]。區(qū)塊鏈在完成每筆交易時進行串行處理，這導(dǎo)致區(qū)塊鏈的處理時延是非常高的，目前最快的鏈完成一筆交易的平均時間也要大于100 ms[6-8]。而虛擬場景和虛擬角色為了保證用戶的沉浸式場景體驗，對用戶的交互時延要求非常高（20 ms內(nèi)），而且模型的分辨率也要非常高。這對算力提出了非常高的要求，因此需要高性能計算平臺及基于這些平臺的并行處理算法予以支撐[9-11]。如何更好地融合虛擬現(xiàn)實技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)是發(fā)展元宇宙需要解決的首要問題。

表1 元宇宙中虛擬現(xiàn)實技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的特性

有3種部署虛擬現(xiàn)實場景和區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)模式可以選擇。

第一種模式是將虛擬場景和角色渲染放在本地客戶端，將產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器，服務(wù)器處理用戶的交互后，將數(shù)據(jù)回傳到客戶端進行渲染，并將交互數(shù)據(jù)傳到區(qū)塊鏈進行持久化存儲。這種模式類似于傳統(tǒng)的客戶端/服務(wù)器（client/server）架構(gòu)，也是目前大部分三維游戲采用的架構(gòu)。其優(yōu)點在于傳輸?shù)臄?shù)據(jù)少，單用戶通信成本低。但是其對客戶端的算力要求較高，不利于元宇宙的普及，而且不利于同步多人交互。

第二種模式是將虛擬場景和虛擬角色采用分布式區(qū)塊鏈的形式進行存儲和處理。如Ryskeldiev B等人[12]針對混合現(xiàn)實應(yīng)用的虛擬空間提出了一種基于分布式區(qū)塊鏈的點對點分布模型。這種模式的時延高，適合低交互的元宇宙場景，對單個節(jié)點的算力要求也高，而且在圖形計算的場景上會有大量冗余，無法處理大型元宇宙模型。

第三種模式是分層處理，將虛擬場景和虛擬角色這部分數(shù)據(jù)交給大型計算中心進行建模和渲染，構(gòu)建出逼真且可持久化的元宇宙虛擬場景，通過邊緣服務(wù)器傳輸畫面到客戶端，用戶終端只作為視頻窗口接收畫面，并負責采集用戶的交互需求。作為分布式數(shù)據(jù)庫，區(qū)塊鏈存儲虛擬模型數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)。用戶發(fā)出的交互請求先提交到邊緣服務(wù)器，如果是簡單的交互，邊緣服務(wù)器直接處理請求并返回，這樣可以縮短時延，保障用戶的沉浸感和交互感；如果是資產(chǎn)變更或模型狀態(tài)的復(fù)雜變更，邊緣服務(wù)器將請求傳輸?shù)接嬎阒行?，計算中心重新渲染模型后返回給用戶，并將所有交互請求同步到區(qū)塊鏈上。這種模式可以應(yīng)對大型的元宇宙虛擬場景和多人同時在線的場景，對用戶終端的要求不高。本文重點關(guān)注第三種模式。本文主要貢獻如下：

● 在硬件架構(gòu)上，提出“元算中心”的概念，元算中心是專為元宇宙設(shè)計的計算中心，并且將元算中心、區(qū)塊鏈節(jié)點、邊緣服務(wù)器組成算力網(wǎng)絡(luò)，為元宇宙提供算力支撐；

● 在軟件架構(gòu)上，結(jié)合硬件架構(gòu)提出面向元宇宙大數(shù)據(jù)的分層處理模型，將模型數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)等異構(gòu)數(shù)據(jù)放到不同的軟件層進行處理；

● 結(jié)合硬件和軟件的分層架構(gòu)設(shè)計并實現(xiàn)一個元宇宙商城原型系統(tǒng)，為盡快落地真正的元宇宙應(yīng)用提供參考。

1 硬件架構(gòu)

元宇宙的數(shù)據(jù)量和計算量十分龐大，并且存在算力異構(gòu)、數(shù)據(jù)異構(gòu)等問題，因此本文提出“元算中心”（結(jié)合元宇宙特性設(shè)計的大型計算中心）的概念，并且將元算中心、區(qū)塊鏈節(jié)點和邊緣服務(wù)器組成算力網(wǎng)絡(luò)，為大型元宇宙系統(tǒng)提供算力支撐。

1.1 元算中心

傳統(tǒng)的超算中心主要用于大型計算問題的求解，如天氣、地震等領(lǐng)域的計算問題。為了讓這類復(fù)雜計算的運算結(jié)果更準確，要求用雙精度浮點運算[13]。隨著人工智能的興起，“智算中心”的概念被提出，即人工智能計算中心。智算中心雖然在算力上比不上同規(guī)模的超算中心，但能夠很好地滿足人工智能這類近似計算的專業(yè)計算需求。構(gòu)建元宇宙也需要強大的計算中心，這個計算中心不僅能滿足人工智能的計算需求，而且更加著重于圖形渲染和低時延。因此筆者在智算中心的基礎(chǔ)上提出了“元算中心”的概念。與傳統(tǒng)的超算中心和智算中心相比，元算中心具有以下特點。

（1）計算設(shè)備模塊化，有更好的硬件可擴展性和可復(fù)制性

構(gòu)建持久化的大型元宇宙對算力的要求非常高，需要將虛擬場景分割到多塊GPU和CPU上進行計算和渲染。同時人們在元宇宙中不斷探索和生產(chǎn)新的內(nèi)容，這意味著要存儲和處理的內(nèi)容會越來越多，元算中心需要不斷擴容或者增加新的元算中心才能處理這些數(shù)據(jù)，因此需要將計算設(shè)備模塊化才能簡單和快速地對元算中心擴容。

（2）采用胖節(jié)點和3層處理結(jié)構(gòu)，減少通信的復(fù)雜度，提高任務(wù)處理的實時性

胖節(jié)點是相對于普通的雙路計算節(jié)點（瘦節(jié)點）而言的大內(nèi)存多路服務(wù)器。瘦節(jié)點需要很多節(jié)點來共同承擔大的計算作業(yè)，這導(dǎo)致瘦節(jié)點需要耗費大量時間處理節(jié)點間的通信交互。而胖節(jié)點具有更高的處理效能，其處理速度遠遠高于瘦節(jié)點，適用于對內(nèi)存、處理性能要求高的計算任務(wù)，因此元算中心采用胖節(jié)點拓撲架構(gòu)。作為根節(jié)點，胖節(jié)點連接多個計算節(jié) 點，每個計算節(jié)點包含一個CPU單元和4個GPU單元。這種3層的結(jié)構(gòu)能夠縮短節(jié)點間的通信時間，快速同步計算結(jié)果。簡單的硬件結(jié)構(gòu)也有利于可擴展性和可復(fù)制性，當需要擴展硬件設(shè)備時，只需要在胖節(jié)點上連接新的計算節(jié)點，或者部署新的胖節(jié)點。

（3）根據(jù)計算任務(wù)類型采用不同的精度進行計算，并根據(jù)節(jié)點空閑度調(diào)度計算任務(wù)和任務(wù)類型

雙精度運算能夠使結(jié)果更加精準，但是會占用更多的內(nèi)存和時間；而單精度運算可以節(jié)省時間和內(nèi)存，但結(jié)果準確度會有一定損失。元宇宙中有圖形計算和機器學習模型等多種計算任務(wù)，元算中心根據(jù)這些計算任務(wù)的類型，選擇合適的精度進行運算。同時元算中心根據(jù)節(jié)點空閑度調(diào)度計算任務(wù)和切換任務(wù)類型。當虛擬場景比較大時，先將虛擬場景劃分為多個場景，每個胖節(jié)點處理一個場景；然后各個胖節(jié)點再按照網(wǎng)格的形式將場景進一步細分成多個模塊，分配給每個計算節(jié)點，網(wǎng)格的大小通過機器學習模型進行調(diào)整，以保證各個計算節(jié)點的負載均衡。為了提升元算中心處理高并發(fā)的能力，當某個胖節(jié)點在某一時刻處理的交互超出負載時，可以申請元算中心的其他有空閑算力的胖節(jié)點輔助處理。如果元算中心的算力有空閑，則離線訓練機器學習模型。

（4）每個計算節(jié)點的GPU數(shù)量更多且圖形處理能力更強

與傳統(tǒng)的GPU相比，為元宇宙計算設(shè)計的GPU需要在渲染模型時達到照片級的逼真渲染，并且有超高清的視頻處理能力和顯示技術(shù)。

1.2 算力網(wǎng)絡(luò)

算力網(wǎng)絡(luò)是一種根據(jù)業(yè)務(wù)需求，在云、網(wǎng)、邊之間按需分配和靈活調(diào)度計算資源、存儲資源以及網(wǎng)絡(luò)資源的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施，能夠為元宇宙提供算力的解決方案[14]。據(jù)統(tǒng)計，目前數(shù)據(jù)中心、服務(wù)器等各類平臺計算資源的利用率均低于15%，而數(shù)字貨幣、虛擬現(xiàn)實游戲的算力需求不斷增長，將閑置的算力利用起來將為元宇宙的算力需求提供很大的支持。同時算力網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的無損網(wǎng)絡(luò)也十分契合元宇宙對網(wǎng)絡(luò)低時延的要求[15]。

圖2展示了為元宇宙設(shè)計的算力網(wǎng)絡(luò)硬件架構(gòu)。元算中心作為云端，負責大體量數(shù)據(jù)分析和算法訓練，算力規(guī)模可以達到ZFLOPS，其中Z（Zetta）在算力量級中表示1021，F(xiàn)LOPS是算力單位，即每秒浮點運算次數(shù)達到1021的量級。元算中心負責虛擬場景和虛擬角色的構(gòu)建，以及計算機視覺、人工智能模型的訓練，并且將數(shù)據(jù)同步到區(qū)塊鏈。邊緣服務(wù)器作為邊端，負責對用戶請求做出敏捷反應(yīng)，單個邊緣服務(wù)器的算力規(guī)模達到TFLOPS，T（Tera）在算力量級中表示1012，即每秒浮點運算次數(shù)達到1012的量級。元算中心、邊緣服務(wù)器和用戶終端通過高速無損的網(wǎng)絡(luò)進行連接，算力網(wǎng)絡(luò)的算力調(diào)度采用自底向上的方式。用戶終端利用虛擬頭盔和手套等設(shè)備采集和反饋用戶的交互需求數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化上傳[16]。接收用戶終端的數(shù)據(jù)后，邊緣服務(wù)器處理簡單的交互請求，將無法快速處理的復(fù)雜交互上傳到元算中心。當某個元算中心在某一時刻的算力不能滿足需求時，則會申請網(wǎng)絡(luò)中其他元算中心的算力調(diào)度。

圖2 基于算力網(wǎng)絡(luò)的硬件架構(gòu)

2 軟件架構(gòu)

結(jié)合硬件架構(gòu)模型，在軟件架構(gòu)上按照軟件層的功能職責進行分層，分層處理模型分為控制層、模型層、視圖層和數(shù)據(jù)層。如圖3所示，控制層接收用戶終端發(fā)出的交互請求，如果是不涉及模型重建的交互，控制層直接調(diào)度邊緣服務(wù)器來處理請求，快速返回交互結(jié)果，然后將交互數(shù)據(jù)同步到模型層和數(shù)據(jù)層。返回交互結(jié)果和同步交互數(shù)據(jù)到模型層是異步處理的，這樣能提升交互響應(yīng)速度。如果交互請求是資產(chǎn)變更或模型狀態(tài)的復(fù)雜變更，控制層將請求提交到模型層，模型層將所有交互請求同步到數(shù)據(jù)層，驗證和更新數(shù)字資產(chǎn)，同時通過元算中心渲染模型。渲染好模型后，模型層將重構(gòu)的模型刷新到元算中心構(gòu)建的持久化虛擬場景中，然后傳輸?shù)揭晥D層。視圖層根據(jù)用戶終端的分辨率、設(shè)備等參數(shù)進行視頻編碼，并且插入語音、動作等通用功能的交互結(jié)果，最后傳輸?shù)接脩艚K端進行解碼。

圖3 軟件架構(gòu)

2.1 控制層

影響沉浸感的關(guān)鍵因素之一是時延，元算中心雖然能夠在極短時間內(nèi)將交互結(jié)果計算完成，但是因為網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)脑蛉匀徊荒軡M足無縫和沉浸式用戶體驗。而與云計算相比，邊緣計算可以平均減少至少80 ms的服務(wù)時延，因此使用邊緣服務(wù)器能夠大大縮短元宇宙的網(wǎng)絡(luò)時延[17-19]。

筆者設(shè)計控制層來充分利用邊緣服務(wù)器的算力和實時性，同時協(xié)調(diào)模型層和視圖層的數(shù)據(jù)處理?？刂茖痈鶕?jù)用戶交互需求的類型做出敏捷反應(yīng)，如果是語音輸入、動作變換等不涉及模型重建的通用計算，則直接調(diào)度邊緣服務(wù)器處理，快速返回交互結(jié)果到用戶終端；模型變更和狀態(tài)變更則傳輸?shù)侥Ｐ蛯犹幚怼．斶吘壏?wù)器的算力負載過大時，控制層會將任務(wù)調(diào)度給元算中心處理。

2.2 模型層

元宇宙對構(gòu)建出來的虛擬場景要求比較高，需要達到十分逼真的效果，并且?guī)缀跄軌驅(qū)崟r處理用戶的交互請求，才能讓用戶產(chǎn)生強烈的沉浸感。實時渲染的方式（即根據(jù)用戶的視角來渲染場景）會增加時延，并且畫面處理不夠精細。更好的方式是使用大型的計算中心構(gòu)建一個持久化的虛擬場景，用戶終端作為視頻接收設(shè)備，接收服務(wù)器傳輸?shù)膬?nèi)容。

因此筆者在元算中心上設(shè)計了模型層，以構(gòu)建一個持久化的虛擬場景，并將其傳輸給用戶終端。模型層通過建模工具和虛擬引擎，將數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為模型數(shù)據(jù)，并處理虛擬角色的交互。為了提高處理效率，需要將任務(wù)進行并行處理。在粗粒度的并行上，將一個元宇宙中的虛擬場景劃分為多個場景，將各個場景分別交給不同的元算中心進行處理。在細粒度的并行上，將同一場景劃分為多個塊并分別交給不同的節(jié)點處理。為了進一步提升計算效率，可以根據(jù)流量統(tǒng)計，按不同時段和不同區(qū)域的流量，分為請求密集塊和請求稀疏塊，為密集區(qū)域調(diào)集更多的計算資源。為了加快渲染速度，用戶終端傳輸?shù)慕换フ埱髸?yīng)到相應(yīng)的網(wǎng)格內(nèi)進行計算，刷新網(wǎng)格內(nèi)的場景后傳輸?shù)接脩艚K端。

2.3 視圖層

模型層將模型傳輸?shù)揭晥D層，視圖層根據(jù)用戶終端的分辨率、設(shè)備等參數(shù)進行視頻編碼，并且插入邊緣服務(wù)器處理的語音、動作等通用功能交互結(jié)果，然后傳輸?shù)接脩艚K端進行解碼，用戶終端通過設(shè)備解碼輸出數(shù)據(jù)后傳輸?shù)綄?yīng)的傳感設(shè)備，讓用戶獲得沉浸體驗。

由于模型較多，搭建的虛擬場景文件會比較大，再加上虛擬現(xiàn)實場景需要雙屏顯示且實時性要求較高，這就需要將虛擬場景分多次傳輸?shù)接脩艚K端，并且降低單次傳輸包的大小。將模型貼圖進行烘焙是個很好的選擇，這樣可以減少場景的實時光照計算。在用戶看不見的地方，如物體背面和結(jié)合處，先不做渲染和視頻編碼，并且將場景再細分成多個場景進行傳輸，這樣可以提高響應(yīng)用戶請求的實時性。

2.4 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層將模型層的虛擬場景等模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)字資產(chǎn)進行持久化存儲，采用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)。為了方便存儲，各個虛擬場景的實例都將擁有唯一的哈希碼，通過哈希碼和存儲信息的結(jié)構(gòu)體將虛擬場景轉(zhuǎn)化為數(shù)字資產(chǎn)。從隱私安全和個性化推薦方面綜合考慮，用戶的購物信息、足跡這類信息可以公開[20-21]。而資產(chǎn)交易類信息和個人身份信息則是通過加密的方式存儲的[22]。為了方便在不同的元宇宙中確認這些信息，在多個元宇宙之間采用脫敏數(shù)據(jù)的多方安全計算。為了提高區(qū)塊鏈的效率，并符合相關(guān)法規(guī)，采用聯(lián)盟鏈而不是公有鏈。數(shù)據(jù)層的激勵機制采用算力激勵，算力激勵機制是目前主流的區(qū)塊鏈激勵機制，可以給元宇宙提供更多的算力支持[23-24]。

區(qū)塊鏈的節(jié)點分為完整節(jié)點和輕節(jié)點，完整節(jié)點存儲所有交易信息，輕節(jié)點只存儲部分交易信息。區(qū)塊鏈在邏輯層是完全獨立的數(shù)據(jù)層，但在硬件層并不是獨立的數(shù)據(jù)層。元算中心、邊緣服務(wù)器和用戶終端都是區(qū)塊鏈的節(jié)點，其中用戶終端為輕節(jié)點，只存儲個人信息[25]。

3 應(yīng)用實踐

受疫情影響，人們的在線時間大大延長，同時線下購物人數(shù)驟減，很多人購物首選網(wǎng)購。但傳統(tǒng)的二維電商平臺搭建的服裝銷售界面對顧客并不友好，如信息展示不直觀、平面商品圖和文字描述讓顧客難以獲取完整的商品信息、購物環(huán)境缺乏沉浸感和樂趣，尤其是服裝行業(yè)。而目前火熱的直播帶貨不能滿足快節(jié)奏的購物需求，消費者需要耗費大量時間觀看直播，而且是被動地作為信息接收者。因此筆者設(shè)計并實現(xiàn)了元宇宙購物商城原型。元宇宙購物商城將成為下一代電商平臺，融合實體店鋪和虛擬店鋪，做到虛實共生[26]。用戶可以在虛擬的購物街逛街，選擇自己喜歡的衣服，并進行試穿。購買衣服后，用戶可以選擇為自己的虛擬角色變裝，同時線下也可以收到同款衣服。元宇宙購物商城的實現(xiàn)界面如圖4所示。用戶可以通過佩戴虛擬現(xiàn)實眼鏡獲得沉浸感，虛擬現(xiàn)實眼鏡視角下的商業(yè)街如圖5所示。

圖4 元宇宙購物商城的實現(xiàn)界面

圖5 虛擬現(xiàn)實眼鏡視角下的元宇宙商業(yè)街

目前主流的大型三維游戲或應(yīng)用采用的是客戶端/服務(wù)器的架構(gòu)，即模型、貼圖等大量素材存儲在用戶終端，用戶終端需要預(yù)留大量存儲空間才能安裝應(yīng)用。這種架構(gòu)并不適合元宇宙購物商城，因為元宇宙的數(shù)據(jù)量非常大，內(nèi)容在不斷增加，而且購物商城的商家不定時更新商品，這導(dǎo)致用戶終端模型信息需要不斷更新。

因此筆者采用類似瀏覽器/服務(wù)器（browser/server）的架構(gòu)，結(jié)合硬件架構(gòu)和軟件架構(gòu)設(shè)計元宇宙購物商城。元宇宙購物商城原型架構(gòu)如圖6所示，包括控制層、視圖層、模型層和數(shù)據(jù)層。

圖6 元宇宙購物商城原型架構(gòu)

（1）控制層

控制層通過調(diào)度算力和判斷交互類型來盡快響應(yīng)用戶交互。如果是語音聊天、動作變換這類交互，控制層會直接在當前邊緣服務(wù)器上處理用戶請求，幫助快速響應(yīng)，否則傳輸?shù)礁笏懔σ?guī)模的中心服務(wù)器進行處理。

（2）視圖層

模型層的工具將街道模型、人物模型、建筑物模型進行渲染后，傳輸?shù)揭晥D層做視頻編碼，并在各個模型上掛載相應(yīng)的功能腳本，如攝像機移動、單擊響應(yīng)、讀取紋理等，最后將已經(jīng)搭建完成的場景分多次傳輸?shù)接脩艚K端。

（3）模型層

模型層不僅要處理消費者的模型變更交互，還要為商家提供制作或改動衣服模型的服務(wù)。商家通過管理平臺將衣服模型數(shù)據(jù)更新到后臺數(shù)據(jù)庫后，模型層提取數(shù)據(jù)層的資產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過3DMax工具建模和貼圖，然后將模型導(dǎo)入Unity3d引擎中，Unity3d將模型渲染更新到虛擬場景中。

（4）數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層將區(qū)塊鏈層作為支持，主要提供兩種數(shù)據(jù)，分別是數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)主要是系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括用戶信息、商品信息、業(yè)務(wù)信息等。外部數(shù)據(jù)接口包括商家和管理員的管理系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、物流系統(tǒng)等第三方系統(tǒng)。

4 結(jié)束語

為了解決元宇宙中虛擬現(xiàn)實場景和區(qū)塊鏈系統(tǒng)的數(shù)據(jù)異構(gòu)、算力異構(gòu)等問題，本文基于算力網(wǎng)絡(luò)為元宇宙設(shè)計了分層的硬件架構(gòu)和軟件架構(gòu)來應(yīng)對龐大的數(shù)據(jù)量和計算量，使用元算中心集中處理元宇宙虛擬場景渲染數(shù)據(jù)和虛擬人物的交互，數(shù)字資產(chǎn)和個人信息利用區(qū)塊鏈在多個分布式節(jié)點上進行脫敏存儲，邊緣服務(wù)器幫助縮短時延和處理簡單的交互。最后，結(jié)合設(shè)計的硬件架構(gòu)和軟件架構(gòu)，實現(xiàn)了一個元宇宙購物商城，為元宇宙的真正落地提供參考。

目前無論是在技術(shù)層面還是在硬件層面，距離元宇宙的真正落地還有很長一段路要走。本文只是為元宇宙的實現(xiàn)提供了一個雛形，根據(jù)元宇宙的技術(shù)進步不斷調(diào)整和優(yōu)化計算模型是筆者下一步的工作方向。