无绑定型非同质化代币的生成方法和解析方法和存储介质

摘要

一种无绑定型非同质化代币的生成方法和解析方法和存储介质，获取数据要素对应的信息数据，数据要素对应的信息数据包括：数据要素的名称信息和所有者信息；对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据，编码后的信息数据的长度为预设长度；对数据要素对应的信息数据进行加密，得到数字签名；在一个或多个区块链中发布数据要素对应的无绑定型非同质化代币，无绑定型非同质化代币中包含：编码后的信息数据和数字签名。使得无绑定型NFT中携带有数据元素的语义信息。提高内容表达效率，实现信息数据的降维表示，兼顾数据块的大小完整性与网络传输的友好性。保证了无绑定型NFT与区块链的独立性。实现自我验证与鉴别真伪，应用更加广泛。

说明书

技术领域

本申请涉及区块链技术领域，具体涉及无绑定型非同质化代币的生成方法和解析方法和存储介质。

背景技术

随着技术的发展，对于没有绑定链下物品的无绑定型非同质化代币（non-fungible token，简称NFT）的应用越来越广泛。

无绑定型NFT通常以随机生成的一个字符串作为其名字，在一个区块链中关联其语义信息。

然而，这种无绑定型NFT依赖于特定的区块链才能获取到其语义信息，使得无绑定型NFT并没有实现完全的去中心化。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是无绑定型NFT依赖于特定的区块链才能获取到其语义信息，使得无绑定型NFT并没有实现完全的去中心化。

根据第一方面，一种实施例中提供一种无绑定型非同质化代币的生成方法，包括：

获取数据要素对应的信息数据，所述数据要素对应的信息数据包括：所述数据要素的名称信息和所有者信息；

对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据，所述编码后的信息数据的长度为预设长度；

对所述数据要素对应的信息数据进行加密，得到数字签名；

在一个或多个区块链中发布所述数据要素对应的无绑定型非同质化代币，所述无绑定型非同质化代币中包含：所述编码后的信息数据和所述数字签名。

可选的，所述数据要素对应的信息数据还包括：可路由的标识前缀信息，其中，所述可路由的标识前缀信息用于基于命名寻址指示向所述区块链中的目标节点发布所述数据要素对应的无绑定型非同质化代币。

可选的，所述数据要素对应的信息数据还包括：时间信息和/或描述信息，其中，时间信息包括：生成时间信息、修改时间信息和失效信息中的至少一个；所述描述信息用于指示所述数据要素的属性信息。

可选的，所述对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据，包括：

对所述数据要素对应的信息数据中的各信息分别进行编码，得到所述数据要素对应的信息数据中的各编码后的信息；

根据各编码后的信息，得到编码后的信息数据。

可选的，所述对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据之前，还包括：

获取字典和/或编码算法；

所述对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据，包括：

基于所述字典和/或所述编码算法，对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

可选的，所述数据要素的类别包括创世类别或者普通类别；所述数据要素对应的信息数据还包括：类别标识信息，所述类别标识信息包括：创世类别标识或者普通类别标识；其中，所述创世类别的数据要素对应的信息数据还包括：字典；

所述获取字典和/或编码算法，包括：

获取目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币，所述目标创世类别的数据要素对应的信息数据还包括：所述字典；

所述对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据，包括：

基于所述字典对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

可选的，所述获取目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币，包括：

从区块链接收目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币，其中，所述目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币中还包含字母集合库、单词集合库、名字集合库、地理位置集合库、时间标识库、网络地址集合库、身份标识集合库中的至少一种。

根据第二方面，一种实施例中提供一种无绑定型非同质化代币的解析方法，包括：

在区块链中接收无绑定型非同质化代币，所述无绑定型非同质化代币中包含：编码后的信息数据和数字签名，其中，所述编码后的信息数据是对数据要素对应的信息数据进行编码处理得到的，所述数据要素对应的信息数据包括：所述数据要素的名称信息和所有者信息；所述数字签名是对所述数据要素对应的信息数据进行加密得到的；

对所述无绑定型非同质化代币中的签名进行验证，得到验证结果，所述验证结果包括验证通过或者验证不通过；

在所述验证结果为验证通过的情况下，对所述无绑定型非同质化代币进行解码处理，得到所述数据要素对应的信息数据。

根据第三方面，一种实施例中提供一种无绑定型非同质化代币的生成方法，包括：

获取数据要素对应的信息数据和字典，所述数据要素对应的信息数据包括：所述数据要素的名称信息和所有者信息；

对所述数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据，所述编码后的信息数据的长度为预设长度；

对所述数据要素对应的信息数据进行加密，得到数字签名；

在一个或多个区块链中发布所述数据要素对应的无绑定型非同质化代币，以使区块链中的节点获取所述数据要素对应的无绑定型非同质化代币以后，基于所述字典对普通类型的数据要素对应的信息数据进行编码处理，生成普通类型的数据要素对应的无绑定型非同质化代币；所述无绑定型非同质化代币中包含：所述编码后的信息数据、所述字典和所述数字签名。

根据第四方面，一种实施例中提供一种计算机可读存储介质，所述介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现如上述第一方面、第二方面或者第三方面任一项所述的方法。

依据上述实施例的无绑定型非同质化代币的生成方法和解析方法和存储介质，通过获取数据要素对应的信息数据，对信息数据进行编码处理，在无绑定型NFT中携带数据元素的语义信息的编码，从而使得无绑定型NFT中携带有数据元素的语义信息，而区块链中上链的数据不能太长，通过对数据元素的语义信息进行编码，使得每个无绑定型NFT数据长度尽量小，满足区块链中对数据大小的要求，提高数据的内容表达效率，实现信息数据的降维表示，且兼顾无绑定型NFT数据块的大小完整性与网络传输的友好性，即兼顾性能效率。另外，无绑定型NFT由于自身携带了数据元素的语义信息，无需与特定的区块链绑定，使得无绑定型NFT可以发布在多个区块链中，保证了无绑定型NFT数据与区块链的独立性。再有，无绑定型NFT中包含数字签名，从而实现NFT数据块的自我验证与鉴别真伪。使得无绑定型NFT的应用更加广泛。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种无绑定型非同质化代币的生成方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种无绑定型非同质化代币的生成方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种无绑定型非同质化代币的解析方法的流程示意图；

图4为本申请提供的另一种无绑定型非同质化代币的生成方法的流程示意图；

图5为本申请提供的一种元宇宙系统的逻辑架构图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本申请作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

下面介绍本申请中用到的术语定义

同质化代币（Fungible Token，简称FT），互相可以替代、可接近无限拆分的通证（token）。例如，A用户拥有的一个比特币与B用户拥有的一个比特币，本质上没有区别。

NFT是一种被称为区块链（数位账本）上的数据单位，每个代币可以代表一个独特的数字元素，例如，可以是数码资料或者数字资产等。由于其不能互换，NFT可以代表数位文件，如画作、声音、影片、游戏中的项目或其他形式的创意作品。

无绑定型NFT是指通证（token）的所有信息只存在于区块链（本文中简称为链）上，没有其他的链下资产（信息）和链上的token所关联。

无绑定型NFT具有广泛的应用，例如，可以用于域名，例如DNS管理应用场景；可以用于网络资源、网络虚拟资源（例如算力网络）以及网络设备（无人机、终端、机器人、传感器）的标识转二进制数值ID关联等应用场景；可以用于构建新的搜索引擎；可以用于构建分布式商业等场景中。

下面介绍无绑定型NFT的一种应用场景：元宇宙。元宇宙主要的核心在于对虚拟资产和虚拟身份的承载，它需要创造一公平、开源、可靠的经济系统。借助区块链，能够保障用户虚拟资产、虚拟身份安全，实现元宇宙中的价值交换，并且整个流转系统都以透明方式执行，因此元宇宙可以借助区块链构建。元宇宙需要结合的是加密技术带来的价值元素：NFT。元宇宙要真正运作起来，必须要有经济活动。在区块链的数值经济提供里，因为FT这一交易媒介可以被不断的复制，没有稀缺性，也就无法提供锚定价值。NFT作为非同质化代币则完美的解决了这一问题，每一个NFT都是唯一的对应某一个现实的事物，用户拥有其数字所有权，而基于这种价值稀缺性的价值锚定物进行交易，使得元宇宙运转起来。

下面介绍一种现有的无绑定型NFT。Loot是以太坊链上的一个无绑定型NFT。LootNFT是随机生成的装备，并存储在区块链上，统计数字、图像和其他功能被省略，由其他人解释。

虽然例如Loot、CryptoKitties等，号称是无绑定型NFT，但其实它只能基于以太坊协议平台运行，某种意义上也是与特定区块链的区块链进行了一一关联绑定，并非绝对解耦。唯一链的关联依然形成了逻辑上的“中心化”，安全性上，存在着单点失效的风险，无法保证绝对的任何一个区块链、区块链上所有数据块的严格意义上的绝对安全。

在本申请实施例中，在无绑定型NFT中携带数据元素的语义信息的编码，从而使得无绑定型NFT中携带有数据元素的语义信息，而区块链中上链的数据不能太长，通过对数据元素的语义信息进行编码，使得每个无绑定型NFT数据长度尽量小，满足在区块链中的数据大小的要求，另外，无绑定型NFT由于自身携带了数据元素的语义信息，无需与特定的区块链绑定，使得无绑定型NFT可以发布在多个区块链中，保证了无绑定型NFT数据与区块链的独立性，使得无绑定型NFT的应用更加广泛。

下面以具体的实施例进行详细说明。

实施例一：

请参考图1，图1为本申请实施例提供的一种无绑定型非同质化代币的生成方法的流程示意图，本实施例的方法可以应用于区块链中，本实施例的方法可以由计算机、智能手机、平板设备等执行，可以为区块链中的节点设备。本实施例的方法可以包括如下步骤：

S101：获取数据要素对应的信息数据。

其中，数据要素对应的信息数据可以包括但不限于：数据要素的名称信息和所有者信息。

数据要素对应的信息数据即为数据要素对应的语义信息。数据要素对应的信息数据可以包括多种，例如，名称信息为一种，所有者信息为一种等。每种对应一个字段。每个字段可以设定其数值长度，从而使得无绑定NFT对应的数值可以构成通讯传输的二进制。

其中，数据要素的名称信息也可以称为数据要素的身份信息，为每个数据要素生成的NFT的唯一的标识，每个数据要素与名称信息一一对应。

其中，所有者信息是指数据要素的所有者的信息，可以为数据要素的所有者的身份标识信息，也可以为数据要素的所有者的名称信息等，对此本申请不做限定。

示例性的，名称信息可以以独热（one-hot）编码或者分布式表征（DistributedRepresentation）编码方式等编码方式来表征，从而实现无绑定型NFT的唯一性，本申请对此不做限定。

可选的，数据要素对应的信息数据还可以包括：可路由的标识前缀信息。

其中，可路由的标识前缀信息用于基于命名寻址指示向区块链中的目标节点发布数据要素对应的无绑定型非同质化代币。

在区块链采用命名寻址的网络中，可路由的标识前缀信息可以以名称指向区块链中的的目标节点，从而将该数据要素对应的无绑定型NFT发送给目标节点。其中，区块链系统可以采用智能生态网络（Intelligent Eco Networking，简称 IEN）的系统架构。相应的，本申请实施例中的无绑定型NFT也可以称为IENNFT。

可选的，数据要素对应的信息数据还可以包括：时间信息。

其中，时间信息用于指示与数据元素相关的时间的信息。时间信息可以包括但不限于：生成时间信息、修改时间信息和失效信息中的至少一个。

时间信息也可以与上述名字信息共同组成无绑定型NFT的一一对应的标识，也可以当作功能需要记录日期信息。

示例性的，时间信息记录的粒度可以为时、分或者秒，也可以为天。由于上述名字信息和所有者信息的二进制数值，在命名寻址中寻址空间足够大，因此，时间信息可以以天为单位进行存储。

示例性的，时间信息可以为一个或多个，形式可以为多种，例如，时间信息可以记录为：起始日期—结束日期。

可选的，数据要素对应的信息数据还可以包括：描述信息。

其中，描述信息用于指示数据要素的属性信息。描述信息用于描述数据要素附加的属性。

示例性的，描述信息中可以包含分隔符，例如“/”，从而构成层级式。

可选的，数据要素对应的信息数据还可以包括：扩展信息。

扩展信息可以用于存储一些上述未提及的信息。

S102：对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

上述数据要素对应的信息数据为语义信息，为了便于网络传输，需要对上述数据要素对应的信息数据进行编码处理，从而转换成二进制编码进行网络传输。

其中，编码后的信息数据的长度为预设长度。

其中，预设长度为预先设定的长度，例如，可以为24个字节。

示例性的，数据要素的名称信息可以采用二进制的64位，也就是二进制的64位数（8个字节，18446744073709551616=1844万亿 6744千亿 0737亿…）的数值来表示；数据要素的名称信息也可以是128bit。

示例性的，数据要素的所有者信息可以包括6个字节的数值（2的48次方281474976710656，281万亿）。也可以在6个字节的基础上补充2字节，或者若干字节的字符串转义数值。

示例性的，可路由的标识前缀信息可以是数字形式也可以是字符形式的，如果是字符形式，可以先转码为数值形式，然后转换成二进制。可路由的标识前缀信息的长度可以使用64bit，也就是二进制的64位数（8个字节）的数字来表示，其中，中间也可以包含分隔符，例如“/”，从而构成命名寻址的层级式；也可以根据需要变成128bit（16字节）。

可选的，上述信息转换成二进制编码以后，如果不足设定的字段编码长度，则可以用“0”来补位。

一种可能的实现方式中，可以对数据要素对应的信息数据中的所有数据进行编码。也就是以数据要素对应的信息数据为一个整体进行编码。

另一种可能的实现方式中，可以对数据要素对应的信息数据中的各信息分别进行编码，得到数据要素对应的信息数据中的各编码后的信息。根据各编码后的信息，得到编码后的信息数据。

也就是对不同的字段分别进行编码，将其转换为二进制数值，从而利于网络传输。

S103：对数据要素对应的信息数据进行加密，得到数字签名。

为保证数据要素对应的信息数据的安全性，对数据要素对应的信息数据进行加密处理，得到信息数据对应的数字签名。

S104：在一个或多个区块链中发布数据要素对应的无绑定型非同质化代币。

其中，无绑定型非同质化代币中包含：编码后的信息数据和数字签名。

编码后的信息数据和数字签名共同可以构成数据要素对应的无绑定型NFT，从而生成了数据要素对应的无绑定型NFT。

由于该无绑定型NFT不是依赖于某一个特定的区块链生成的，因此，该无绑定型NFT可以在一个或多个区块链中发布。

本实施例，通过获取数据要素对应的信息数据，对信息数据进行编码处理，在无绑定型NFT中携带数据元素的语义信息的编码，从而使得无绑定型NFT中携带有数据元素的语义信息，而区块链中上链的数据不能太长，通过对数据元素的语义信息进行编码，使得每个无绑定型NFT数据长度尽量小，满足区块链中对数据大小的要求，提高数据的内容表达效率，实现信息数据的降维表示，且兼顾无绑定型NFT数据块的大小完整性与网络传输的友好性，即兼顾性能效率。另外，无绑定型NFT由于自身携带了数据元素的语义信息，无需与特定的区块链绑定，使得无绑定型NFT可以发布在多个区块链中，保证了无绑定型NFT数据与区块链的独立性。再有，无绑定型NFT中包含数字签名，从而实现NFT数据块的自我验证与鉴别真伪。使得无绑定型NFT的应用更加广泛。

在上述实施例的基础上，S102中字符串需要转换为二进制编码的方式可以有很多种，在S102中的编码处理前，需要先获取到编码方式再执行S102。下面以图2所示实施例进行详细说明。

请参考图2，图2为本申请实施例提供的另一种无绑定型非同质化代币的生成方法的流程示意图，图2是在图1所示实施例的基础上，进一步地，S102之前还可以包括如下步骤S201：

S201：获取字典和/或编码算法。

本实施例中，可以获取字典，也可以获取编码算法，还可以同时获取字典和编码算法。

其中，字典也可以称为词典，字典中包含组成语义信息的字和/或词汇对应的编码，从而在将信息数据转换为编码后，编码后的信息数据为字典中的编码，在对编码后的信息数据进行解码时，可以通过编码时依据的字典，得到对应的信息数据。字典可以为选定或者制定的。

例如，在元宇宙的应用场景中，可以通过选定词典确定该元宇宙数字空间的所有词的集合，也就可以确定单词的总量。该词典可以作为该元宇宙的基础设施，以用于生成无绑定型NFT。

示例性的，目前世界最大的汉语词典印刷版分别是：中国大陆的《汉语大词典》（共13册，单字2.27万，复词37.5万）、中国台湾的《中文大辞典》（共10册，单字4.99万，复词37万）。英文牛津高阶英汉双解词典收录8万多个词。《牛津英语词典》1989年出版第二版，收录了301,100个主词汇。英语常用单词3-4万。英语词汇一共有40-60万。总体上来看，120万左右条目数可以完全“倒排索引”完成覆盖词汇相对较全面的一个中文词典+一个英文词典。也就是二进制的3个bytes（2^24=16，777，216，167万多）数值就可以完成索引表示。

进一步地，字典中可以包含表示词汇以及词汇的顺序的单词（集合）的序号/索引值。在信息数据转换为二进制编码的过程中，编码存储的为信息数据对应的序号/索引值，则编码后的信息数据为二进制数值数组。例如，编码后的信息数据的二进制数值数组中的每个byte表示一个序号，若数组最多为128字节，即数组中存储了128个语义词汇，即一个字节记录一个词，节省了空间，压缩了无绑定型NFT的长度。

进一步地，如果有新增的词汇，可以更新原字典，或者发布包括新增的词汇的字典。

其中，编码算法是指对字符串进行编码的算法，可以是编码名称，或者算法本身。例如，可以采用美国信息交换标准代码(American Standard Code for InformationInterchange，简称ASCII）、统一码（Unicode）等编码方式。

例如，对于单个字符转二进制编码。确定一个字符编码方式，可以将字符(英文字母、中文字等)转成二进制数值。确定采用的转二进制编码后，就能从长度上确定bytes的数量，即预设长度。

例如，英文字符可以采用ASCII进行编码，一个字符需要1byte的长度。

例如，可以采用8位元（Universal Character Set/Unicode TransformationFormat，简称UTF-8）编码。UTF-8编码是在互联网上使用最广的一种Unicode的实现方式。UTF-8是一种变长的编码方式。它可以使用1~4 bytes（为了保证最大的兼容性，使用最大的4个字节预留存储空间）个字节表示一个符号，根据不同的符号而变化字节长度。

例如，中文可以采用“GB2312编码”。每个汉字占两个字节(2 bytes)。GB2312标准共收录6763个汉字；GB2312还收录了包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母在内的682个全角字符。

对于多个和/或非语义字符串转二进制编码。可以先确定最大字符串大小，例如如果一个字段最多由8个英文字符组成，可以采用ASCII码(1 byte/字母)。那么可以推断出所有这种字符串最多可以用8个bytes(定长)的二进制数值来表示。

进一步地，编码算法也可以为过滤器，例如，可逆布隆过滤器或者可逆的布谷鸟过滤器。利用可逆布隆过滤器或者可逆布谷鸟过滤器对无绑定型NFT表示向量进行编码，压缩语义字符串信息到二进制编码（哈希数值），从而实现无绑定型NFT的长度的统一，例如，为了降低碰撞率，可逆布隆过滤器的长度可以是二进制编码的2以上的倍数，从而将信息数据进一步压缩，减小无绑定型NFT的大小。

进一步地，编码算法也可以为采用主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）技术，可以对信息数据进行降维，从而提高无绑定型NFT的容量与扩展性，并提高相似性判断的性能效率。

进一步地，编码算法也可以为自编码器。自编码器是在无监督的情况下，能够学习有效表示数据（称为编码）的一种深度人工网络。可以用来降维、特征提取、无监督预训练、生成模型，从而编码算法为训练完成的编码器模型。深度自编码器可以把高维数据编码为一个低维数据。进一步地，使用解码器将该低维数据重构为原高维数据。使用编码器、解码器可以将无绑定型NFT中的信息数据进行压缩和/或解压，从而提高无绑定型NFT的容量与扩展性，并提高相似性判断的性能效率。

进一步地，编码算法也可以为压缩算法。例如，在选定/制定一个字典以后，使用字典对数据信息进行编码后，再使用压缩算法进行压缩。其中，压缩算法可以为无损压缩、LZW编码压缩技术、哈夫曼编码等。

本实施例，基于区块链，提供一个可信的、唯一、高密度(带语义内容的无绑定型NFT)、低冗余、高性能的数据降维映射方法。可以把复杂的非结构化数字内容，例如：AR/VR、视频、图片、音频，在文本语义化之后，进一步编码成二进制表征，实现高效压缩且可计算，从而大大降低了计算处理的资源要求、网络带宽要求和复杂度。进一步地，可以应用于可符号化降维表征及数字处理、更广泛的元宇宙构建领域中。

相应的，S102可以通过如下步骤S1021执行：

S1021：基于字典和/或编码算法，对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

一种可能的实现方式中，可以获取字典，从而基于获取到的字典对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

另一种可能的实现方式中，也可以获取编码算法，从而基于获取到的编码算法对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

再一种可能的实现方式中，还可以同时获取字典和编码算法，从而基于获取到的字典和编码算法对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

示例性的，可以基于字典进行编码处理，得到字典编码后的信息数据。再基于编码算法，对字典编码后的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

本实施例，通过获取字典和/或编码算法，从而通过获取到的字典和/或编码算法对信息数据进行编码处理，从而得到编码后的信息数据，使得无绑定型NFT的信息数据得到得到利于网络传输的形式，且实现了数据的压缩，利于无绑定型NFT在区块链中的传播等。另外，无绑定型NFT基于统一的字典和/或编码算法，从而在节点获取到该无绑定型NFT以后，可以基于该字典和/或编码算法，对该无绑定型NFT进行解码，得到数据元素对应的信息数据。

在一些实施例中，在步骤S104中，无绑定型NFT可以在一个或多个区块链中发布，如果在多个区块链中发布，则涉及到跨链通信的情况，下面以具体的实施例进行详细说明。

在上述实施例的基础上，进一步地，如果在多个区块链中发布，则在目标区块链中发布之前，还包括：获得目标区块链的授权。跨链通信需要目标区块链的授权，授权以后才能开始通信。

其中，上述授权可以包括但不限于：账本数据授权和合约消息授权。

上述账本数据授权以后，目标区块链能够通过跨链服务直接访问源区块链的相关数据，例如，区块头，完整区块和/或交易等。

上述合约消息授权以后，源区块链能够通过跨链服务发送消息给目标区块链的智能合约，由目标链的智能合约完成对消息的处理。

下面以数字元素为一张照片为例进行说明本实施的无绑定型非同质化代币的方法。

请参见表1，表1为本申请提供的一种无绑定型非同质化代币的内容。

表1、无绑定型非同质化代币的内容

其中，在类别标识字段中，可以定义“00000000”表示创世类别（即通用类别/公共类别），00000001表示普通类别。

其中，可路由的前缀信息字段可以为URI格式，例如，表示该无绑定型NFT的从属层次关系。

其中，描述信息字段可以是一段词组组成的文字，可以规定词组最多包含32个词。

其中，扩展信息字段可以为一段额外的供可扩展的信息文本字段。

其中，签名字段可以规定为定长的，可以根据密码学算法来确定，例如，1024位、2048位公钥加密。

将上述表1中的图片的内容信息进行二进制编码，从而生成无绑定型NFT。

实施例二

区块链中的节点可以实现如上述实施例一中生成并发布无绑定型NFT的过程。在一些场景中，区块链中的节点接收到由上述实施例一的方式生成的无绑定型NFT以后，可以对其进行解码处理，从而获取到该无绑定型NFT的语义信息。下面以图3所示实施例进行详细说明。

请参见图3，图3为本申请实施例提供的一种无绑定型非同质化代币的解析方法的流程示意图，本实施例的方法可以应用于区块链中，本实施例的方法可以由计算机、智能手机、平板设备等执行，可以为区块链中的节点设备，例如，也可以为执行上述实施例一的方法的节点设备。本实施例的方法包括：

S301：在区块链中接收无绑定型非同质化代币。

其中，无绑定非同质化代币中包含：编码后的信息数据和数字签名。

其中，编码后的信息数据是对数据要素对应的信息数据进行编码处理得到的，数据要素对应的信息数据包括：数据要素的名称信息和所有者信息；数字签名是对数据要素对应的信息数据进行加密得到的。

无绑定型NFT可以是由上述实施例一的方式生成并发布在区块链中的。

S302：对无绑定型非同质化代币中的签名进行验证，得到验证结果。

其中，验证结果包括验证通过或者验证不通过。

S303：在验证结果为验证通过的情况下，对无绑定型非同质化代币进行解码处理，得到数据要素对应的信息数据。

区块链中的节点接收到无绑定型NFT以后，首先对其数字签名进行验证，确定该无绑定型NFT的真伪。如果验证不通过，则可以不对该无绑定型NFT进行处理。如果验证通过，可以对编码后的信息数据进行解码，从而得到数据要素对应的信息数据。

其中，解码处理的过程与上述生成无绑定的NFT中的编码处理的过程为互逆的过程。

本实施例，通过在区块链中接收无绑定型非同质化代币，获取数据要素对应的信息数据，对编码后的信息数据进行解码处理，在无绑定型NFT中携带数据元素的语义信息的编码，从而使得无绑定型NFT中携带有数据元素的语义信息，而区块链中上链的数据不能太长，通过对数据元素的语义信息进行编码，使得每个无绑定型NFT数据长度尽量小，满足区块链中对数据大小的要求，提高数据的内容表达效率，实现信息数据的降维表示，且兼顾无绑定型NFT数据块的大小完整性与网络传输的友好性，即兼顾性能效率。另外，无绑定型NFT由于自身携带了数据元素的语义信息，无需与特定的区块链绑定，使得无绑定型NFT可以发布在多个区块链中，保证了无绑定型NFT数据与区块链的独立性。再有，无绑定型NFT中包含数字签名，从而实现对无绑定型NFT的数据块的自我验证与鉴别真伪。使得无绑定型NFT的应用更加广泛。

在另一些实施例中，进一步地，上述数据要素对应的信息数据还包括：可路由的标识前缀信息。

其中，可路由的标识前缀信息用于基于命名寻址指示向区块链中的目标节点发布数据要素对应的无绑定型非同质化代币。该可路由的标识前缀信息与上述实施例一中的可路由的标识前缀信息类似，此处不再赘述。

在另一些实施例中，进一步地，上述数据要素对应的信息数据还包括：时间信息。

其中，时间信息包括：生成时间信息、修改时间信息和失效信息中的至少一个。该时间信息与上述实施例一中的时间信息类似，此处不再赘述。

在另一些实施例中，进一步地，上述数据要素对应的信息数据还包括：描述信息。

其中，描述信息用于指示数据要素的属性信息。该描述信息与上述实施例一中的描述信息类似，此处不再赘述。

在另一些实施例中，进一步地，编码后的信息数据是对数据要素对应的信息数据中的各信息分别进行编码处理，得到数据要素对应的信息数据中的各编码后的信息，根据各编码后的信息得到的。

在另一些实施例中，进一步地，编码后的信息数据是基于获取的字典和/或编码算法进行编码处理得到的。S303之前还可以包括如下步骤a：

步骤a：获取字典和/或解码算法。

相应的，S303可以通过如下步骤实现：

在验证结果为验证通过的情况下，基于字典和/或解码算法，对无绑定型非同质化代币进行解码处理，得到数据要素对应的信息数据。

其中，该获取的字典与上述编码时所使用的字典相同，类似的，该解码算法与上述编码时所使用的编码算法相对应，互为逆过程。

可以理解，本实施例二提供的方法可以由区块链中的任一节点执行，可以单独执行，也可以与上述实施例一中的方法结合执行。

与上述实施例一中的方法结合执行时，S301-S303和S101-S104之间的执行没有先后顺序，可以先执行S301-S303，再执行S101-S104；也可以先执行S101-S104，再执行S301-S303；还可以同时执行S301-S303和S101-S104，本申请对执行顺序不做限定。

实施例三

在一些场景中，可以基于协议由具有权限的节点在区块链中发布包含了上述无绑定型NFT生成过程中使用的编码方式的数据元素，从而作为无绑定型NFT构建过程中的“基础设施”，本申请中将该类型的数据要素称为创世类NFT。下面以图4所示的实施例进行详细说明创世类NFT。

请参考图4，图4为本申请提供的另一种无绑定型非同质化代币的生成方法的流程示意图。数据要素的类别包括创世类别或者普通类别；其中，创世类别的数据要素对应的信息数据还包括：字典。本实施例由区块链中具有相应发布创世类NFT的权限的节点执行。普通类别的数据要素对应的无绑定型NFT的生成方式类似上述实施例一的方法。本实施例的方法包括：

S401：获取数据要素对应的信息数据和字典。

其中，数据要素对应的信息数据包括：数据要素的名称信息、所有者信息。

其中，本实施例中的数据要素的名称信息与实施例一中的数据要素的名称信息类似，此处不再赘述。

其中，本实施例中的所有者信息与实施例一中的所有者信息类似，本实施例中的所有者信息为具有发布创世类别的数据要素对应的。

S402：对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据，编码后的信息数据的长度为预设长度。

S403：对数据要素对应的信息数据进行加密，得到数字签名。

S404：在一个或多个区块链中发布数据要素对应的无绑定型非同质化代币，以使区块链中的节点获取数据要素对应的无绑定型非同质化代币以后，基于字典对普通类型的数据要素对应的信息数据进行编码处理，生成普通类型的数据要素对应的无绑定型非同质化代币。

其中，无绑定型非同质化代币中包含：编码后的信息数据、字典和数字签名。

本实施例中，通过具有权限的节点，例如，可以为系统的创建者、最高权限者或者具有权限的节点，将字典以创世类别的无绑定型非同质化代币的形式在区块链中发布，从而使得区块链中的节点获取数据要素对应的无绑定型非同质化代币以后，基于字典对普通类型的数据要素对应的信息数据进行编码处理，生成普通类型的数据要素对应的无绑定型非同质化代币。实现了无绑定型非同质化代币的基础设施的建设，基于创世类别的无绑定型NFT中的字典，可以对信息数据进行编码，从而压缩信息数据，使得无绑定型NFT可以携带数据元素的语义信息，使得每个无绑定型NFT数据长度尽量小，满足区块链中对数据大小的要求，提高数据的内容表达效率，实现信息数据的降维表示，同时利于在区块链中传播。兼顾无绑定型NFT数据块的大小完整性与网络传输的友好性，即兼顾性能效率。另外，使得无绑定型NFT由于自身携带了数据元素的语义信息，无需与特定的区块链绑定，使得无绑定型NFT可以发布在多个区块链中，保证了无绑定型NFT数据与区块链的独立性。再有，无绑定型NFT中包含数字签名，从而实现NFT数据块的自我验证与鉴别真伪。使得无绑定型NFT的应用更加广泛。

在一些实施例中，进一步地，数据要素对应的信息数据还包括：类别标识信息。

类别标识信息可以包括：创世类别标识或者普通类别标识。其中，创世类别标识用于指示无绑定型NFT的类别为创世类别，普通类别标识用于指示无绑定型NFT的类别为普通类别。

从而区块链中的节点设备在获取到一个无绑定型NFT时，可以基于其中包含的类别标识信息，确定无绑定型NFT的类别。

在协议设计中，在无绑定型NFT中增加了类别标识信息的字段，从而针对不同类别的数据要素生成的无绑定型NFT均可以使用相同的协议生成，利于协议的制定与执行。

在一些实施例中，进一步地，创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币中还可以包含字母集合库、单词集合库、名字集合库、地理位置集合库、时间标识库、网络地址集合库、身份标识集合库中的至少一种。

其中，字母集合库用于指示普通类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币可以包含的字母的集合。

其中，单词集合库指示普通类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币可以包含的单词的集合。

其中，名字集合库用于指示该创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币需要发布的节点的名字的集合。

其中，地理位置集合库用于指示该创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币需要发布的节点的地理位置的集合。

其中，时间标识库用于指示普通类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币需要包含的时间信息。

其中，网络地址集合库用于指示该创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币需要发布的节点的网络地址的集合。

其中，身份标识集合库用于指示该创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币需要发布的节点的身份标识的集合。

在一些实施例中，创世类型的NFT也可以包含编码算法，然后上链。

通过在区块链上发布相对应的基于NFT的验证程序全网公开的验证工具，例如：web service接口，来确定校验方法，方便不同区块链中的各个节点独立解析、生成、验证无绑定型NFT的语义内容。从而采用同样的验证流程和计算方法验证方法，保障在全数字空间的一致性。

可以理解，本实施例三提供的方法可以由区块链中的具有相应发布创世类别无绑定型NFT的权限的节点执行，可以单独执行，也可以与上述实施例一和/或实施例二中的方法结合执行。

与上述实施例一中的方法结合执行时，S401-S404和S101-S104之间的执行没有先后顺序，可以先执行S401-S404，再执行S101-S104；也可以先执行S101-S104，再执行S401-S404；还可以同时执行S401-S404和S101-S104，本申请对执行顺序不做限定。

在一些场景中，本实施例的方法在与实施例一结合时，具有创世类别无绑定型NFT发布权限的节点依据本实施例三的方法发布了相应的创世类别的无绑定型NFT以后，区块链中的节点可以将该创世类别的无绑定型NFT存储在本地，或者，在需要发布普通类别的无绑定型NFT时，在区块链中获取创世类别的无绑定型NFT。下面以具体的实施例进行详细说明。

在实施例一的基础上，进一步地，步骤S201可以通过如下步骤S2011实现：

S2011：获取目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币。

其中，目标创世类别的数据要素对应的信息数据还包括：字典。

相应的，S1021可以通过如下步骤实现：

基于字典对数据要素对应的信息数据进行编码处理，得到编码后的信息数据。

进一步地，S2011可以通过如下步骤实现：

从区块链接收目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币，其中，目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币中还包含字母集合库、单词集合库、名字集合库、地理位置集合库、时间标识库、网络地址集合库、身份标识集合库中的至少一种。

在一些场景中，本实施例的方法在与实施例二结合时，具有创世类别无绑定型NFT发布权限的节点依据本实施例三的方法发布了相应的创世类别的无绑定型NFT以后，区块链中的节点可以将该创世类别的无绑定型NFT存储在本地，或者，在需要对普通类别的无绑定型NFT进行解码时，在区块链中获取创世类别的无绑定型NFT。下面以具体的实施例进行详细说明。

在实施例二的基础上，进一步地，步骤a可以通过如下步骤实现：

获取目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币。

其中，目标创世类别的数据要素对应的信息数据还包括：字典。

相应的，S303可以通过如下步骤实现：

在验证结果为验证通过的情况下，基于字典对无绑定型非同质化代币进行解码处理，得到数据要素对应的信息数据。

进一步地，步骤a可以通过如下步骤实现：

从区块链接收目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币。

其中，目标创世类别的数据要素对应的无绑定型非同质化代币中还包含字母集合库、单词集合库、名字集合库、地理位置集合库、时间标识库、网络地址集合库、身份标识集合库中的至少一种。

实施例四：

下面结合图5的实例对上述实施例进行详细说明。

请参见图5，图5为本申请提供的一种元宇宙系统的逻辑架构图，元宇宙中包含区块链51、区块链52和区块链53。区块链之间可以通过跨链授权实现数据交互。以实施例三的方式在区块链A、区块链B和区块链C发布创世类型的无绑定型NFT，该创世类型的无绑定型NFT中包含了词典库54（对应上述实施例中的字典），从而区块链中的节点基于该词典库54实现普通类型的无绑定型NFT的编码，在多个区块链中发布。当有节点接收到该普通类型的无绑定型NFT以后，基于逆向验证工具集55对该普通类型的无绑定型NFT进行验证，然后基于词典对该普通类型的无绑定型NFT进行解码。

实施例五：

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，介质上存储有程序，程序能够被处理器执行以实现如上述实施例一、实施例二或实施例三任一的方法。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本申请进行阐述，只是用于帮助理解本申请，并不用以限制本申请。对于本申请所属技术领域的技术人员，依据本申请的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。