维度网讯，Allora Network与Vodafone旗下Pairpoint宣布合作，双方将为万物经济构建预测智能层，首批应用场景聚焦电动汽车充电优化。

Pairpoint是Vodafone与住友商事支持的万物经济计划，正在建设一个全球平台，使机器、车辆和设备能够自主识别、交易和协调，整个过程无需人工干预。Allora是一个AI网络，为这些系统大规模运行提供了持续评估的预测智能层。双方合作将把Allora集成作为智能层，驱动Pairpoint和Vodafone广泛的物联网应用场景。

首个应用是电动汽车充电优化概念验证，旨在将预测智能直接嵌入路由和充电系统，使系统超越静态数据处理，能够做出前瞻性的决策。“多年来，物联网在告知我们发生了什么方面非常有效，”Pairpoint产品总监David Palmer表示，“但随着系统变得自主，这已经不够。机器需要推理在到达、交易或分配资源时会发生什么。”在电动汽车充电场景中，这一区别至关重要。一个现在看似空闲的充电桩，在司机到达时可能已被占用；价格可能飙升；能耗也因路线、天气和交通而异。静态系统难以应对这种动态变化。

“Allora不是单一模型进行猜测，”Allora Labs首席执行官Nick Emmons解释道，“它是一个网络，许多机器学习模型在相同的预测目标上竞争与合作，其结果被持续评估和综合。系统学会在每个条件下哪些模型表现最佳。”这使得该系统具备可衡量、情境化且适应性强的智能。

在此集成中，Pairpoint的路由系统在决策时将查询Allora的主题以进行预测：能耗与到达时的荷电状态；预计到达时间时的充电桩可用概率；到达时段内的预期充电价格。规划器利用这些预测推荐优化时间或成本的路线和充电点，同时考虑不确定性。“这是将现有基础设施转变为更流畅、更智能、更易用的系统，”Palmer表示。

除了电动汽车用例，将Allora引入Pairpoint的AI平台也为机器学习模型提供了新的部署平台。Allora Network使这些企业预测问题面向全球机器学习工程师社区开放。模型创建者可以直接贡献于驱动真实基础设施的主题，使用实时数据和清晰的成功指标进行竞争，并看到他们的模型影响真实世界的决策。“对于大多数机器学习研究人员来说，他们的工作止于基准测试，”Emmons说，“在这里，基准测试就是现实。模型在变化条件下持续评估，最好的模型在生产中赢得一席之地。”

对于Pairpoint而言，同样的预测智能层可应用于车队、物流、供应链和智慧城市等任何机器需要在不确定性下协调的领域。“令我们兴奋的是融合，”Palmer表示，“物联网连接物理世界。区块链提供信任和结算。去中心化AI带来系统适应性。三者结合，就能获得真正可扩展的自主基础设施。”

随着企业越来越依赖自主行动的系统，Allora与Pairpoint这样的合作表明AI构建和部署方式正在转变：不再是单一供应商拥有的黑箱，而是一个竞争性的、不断改进的、整个生态系统共享的层。

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