邪教崇拜、大蒜狂熱，盤點9個「超偏門」加密貨幣！|數位時代 BusinessNext

邪教崇拜、大蒜狂熱，盤點9個「超偏門」加密貨幣！

這篇文章介紹了九個奇葩加密貨幣項目，包括 Dentacoin、Cthulu 和 Dogecoin，展示了加密貨幣世界的多樣性與創意。

##### 加密貨幣世界的奇葩項目加密貨幣產業一直以來就以其怪異特性聞名。這個由密碼朋克創立，並在早期被隱私和密碼學理想主義者、軟體極客、無政府資本主義者和失望的 Ron Paul 支持者所擁抱的產業，確實有些與眾不同。隨著加密貨幣的發展，以及在初始代幣發行（ICO）時期創造新幣變得越來越容易，任何古怪的想法似乎都可以成為現實。以下是九個最奇怪的加密貨幣，它們的創意範圍從政治狂熱到邪教崇拜。

##### 一、牙醫界的加密貨幣：Dentacoin（$DCN）成立於 2017 年的 Dentacoin 基金會及其同名的加密貨幣，旨在簡化現代牙科產業。根據該項目白皮書，基於以太坊的 Dentacoin（$DCN）代幣被設計為一種「效用代幣」，用於獎勵、支付和在牙科產業內外的交換。

該代幣聲稱可用作牙科材料、設備及其它服務的支付方式，患者則可通過參與口腔健康調查、提供牙醫師評價及維護口腔健康習慣來賺取代幣。然而，像許多具有利基用途的代幣一樣，$DCN 的價格在發布後曾短暫飆升，隨後陷入平穩。截至 9 月 2 日，該項目的市值僅為 21.2 萬美元，遠未實現其利用區塊鏈技術顛覆牙科產業的雄心壯志。

##### 二、克蘇魯邪教的加密貨幣：Cthulu（$FHTAGN） H.P. 洛夫克拉夫特（H.P. Lovecraft）創造的克蘇魯（Cthulu），是一個擁有不可思議力量的「古老之神」，其存在超越了人類的理解能力。而克蘇魯（$FHTAGN）代幣的目的似乎同樣難以理解。

該代幣最初於 2013 年出現在網路論壇上，似乎並無其它用途，只是為狂熱的加密貨幣和洛夫克拉夫特迷提供了一些互相交流和發送代幣的樂趣。在論壇使用者中，$FHTAGN 代幣被描述為「供奉物」，持有者則被稱為「邪教徒」，挖礦過程則被形容為「祭品」。

目前，根據少數幾個追蹤網站的數據，Cthulu 代幣沒有可評估的市值，每個代幣的估值僅為 0.000032 美元。

##### 三、成人娛樂的區塊鏈探索：SpankChain 隨著加密貨幣成為網路的本地貨幣，它與色情和成人娛樂產業的交集只是時間問題。SpankChain 在 ICO 繁榮期成立，旨在為成人表演者提供更多的控制權和補償方式。

然而，儘管得到了知名成人表演者的推廣和數百萬美元的投資，該項目在 2023 年 3 月遇到了一些障礙，並已基本陷入停滯。

SpankChain 的支付處理器 SpankPay 失去服務供應商 Wyre 後未能找到新的合作夥伴，導致平台關閉。儘管如此，根據 SpankPay 的官方 X 描述，該項目即將回歸，並已開始讓使用者註冊使用者名。

##### 四、川普的加密貨幣：TrumpCoin 雖然美國前總統川普一開始對加密貨幣並不友善，但他在加密貨幣產業的身影卻並不陌生。

目前，已有多種明確支持川普的加密貨幣發行，包括 2016 年推出的 FreedomCoin（原名 Trump Coin）和 Solana 基礎的 TrumpCoin（$DJT）。後者的市值為 270 萬美元。儘管如此，這些加密貨幣與川普的競選或組織並無正式關聯。不過，他的總統競選活動確實接受加密貨幣捐款。

##### 五、大麻產業的區塊鏈實驗：PotCoin 在 ICO 繁榮期的高峰期，大麻產業也不乏加密貨幣項目。由於美國聯邦層面的大麻禁令，任何擁有聯邦存款保險的銀行都無法向大麻農戶、分銷商或藥房提供服務。

加密貨幣為這些各方提供了一種安全的交易方式，而不需要使用銀行或攜帶大量現金。PotCoin（$POT）、HempCoin（$THC）和 Cannabis Coin（$CANN）都是旨在解決產業問題的代幣。然而，這些幣種現在都擁有可忽略不計的市值，且鏈上活動幾乎為零。

##### 六、誠實無價：無用以太坊代幣（UET） Useless Ethereum Token （$UET）如其名，毫無用處。$UET 最初是作為一個笑話創建的。項目網站表示，它沒有任何預定用途，也不打算增值。根據 $UET 的匿名創辦人所說，這種透明度反而吸引了投資人，讓項目在 ICO 中籌集了 30 萬美元。

##### 七、熱愛大蒜的社群代幣：Garlicoin（$GRLC） Garlicoin 最初也是作為一個笑話創建的，但至今仍擁有活躍的社群。該幣種於 2018 年初成立，主題圍繞著大蒜和大蒜麵包。項目網站上充滿了擬人化的大蒜和大蒜麵包切片，並聲稱其網路擁有快速且低廉的交易費用，且抗專用挖礦設備。

##### 八、宇宙主題的加密貨幣：Mooncoin（$MOON）創建於 2013 年的 Mooncoin（$MOON），其名稱源於加密貨幣社群對其所選代幣將「飛向月球」的信仰。該幣種還受天文愛好者歡迎，其最大代幣供應量為 3.84 億，象徵地球和月球之間的距離 384,000 公里。該幣從未進行過預挖或 ICO，旨在提供低廉的交易。

##### 九、OG 狗狗幣：Dogecoin 2013 年，軟體工程師 Billy Markus 和 Jackson Palmer 創建了狗狗幣（$DOGE）作為一個笑話，批評加密貨幣的高度投機性。這枚幣迅速走紅，市值一度超過 150 億美元，並吸引了包括馬斯克在內的大批粉絲。Dogecoin 的成功引發了數以千計的奇怪名字和高度投機性的迷因幣出現，讓加密貨幣市場變得更加古怪和不可預測。

這些加密貨幣項目的出現證明了加密貨幣世界的多樣性和創造力，儘管它們中的許多項目並未達到預期的目標，但它們的存在無疑為這個產業增添了不少趣味。無論是對加密貨幣的長期支持者還是新進入者，這些奇怪的幣種無疑讓加密貨幣世界更加豐富多彩。

**【免責聲明】市場有風險，投資需謹慎。本文不構成投資建議，使用者應考慮本文的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。**

本文授權轉載自：加密城市

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。