區塊鏈技術ai技術

A. 人工智慧與區塊鏈的關系

人工智慧和區塊鏈的共同點
區塊鏈關注的是保持准確的記錄、認證和執行，而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智慧和區塊鏈共同擁有幾個特點，可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。
1. 人工智慧和區塊鏈需要數據共享
分布式資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，人工智慧依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的演算法也更加可靠。
2. 安全
處理區塊鏈網路上進行高價值交易時，這對網路的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對於人工智慧來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。
3. 信任是必要條件
對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任具有更大的威脅，也不排除人工智慧和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便，則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網路上執行某些交易，信任則是一個必要條件。
區塊鏈和人工智慧對普通人的影響
簡單來說，區塊鏈是一個基於社區的技術，它能讓價值交換變得更安全，區塊鏈就像它的名字一樣。是一串由很多數據區塊連在一起的不斷延長的鏈條，每一個區塊都包含了一個加密的交易記錄，區塊按時間順序排列，並用密碼系統保障安全。區塊鏈是一項能改變規則的技術，它的出現是革命性的創新。
區塊鏈的作用也很多，具體應用也很廣泛。舉個例子吧：如果將區塊鏈用於食品行業，百姓就再也不擔心吃到有害食品了。如果將區塊鏈用於鑽石生產，那麼消費者再也不用擔心買到假的鑽石了。如果將區塊鏈用於到教育行業，可以加強知識產權保護。如果將區塊鏈用於保險行業，可以緩解保險業務的信息不對稱和有助於提升保險業務的安全性等等。
區塊鏈與人工智慧對普通人的影響可謂是巨大的。試想一下，若將區塊鏈和人工智慧結合在一起，那麼它們的作用會擴大嗎?是的，二者的結合，確實可以產生更多的影響來改變普通人的生活。
區塊鏈和人工智慧是技術領域的兩個極為重要的角色，各自為我們的生產生活帶來方便。如果我們找到一種智能的方法來使它們一起工作，那麼它們之間交互後產生的影響是不可想像的。這也是OMT的核心所在，這兩種技術結合後，未來的應用場景都是革命性的並且激動人心，在新的生態建構中，數據存儲、共享機制、平台問題、安全性問題等，都可以利用彼此的技術實現攻堅克難。OMT將通過區塊鏈+人工智慧技術為全球用戶、企業創造最大化價值，為普通百姓帶來更多方便。
回答完畢，望採納，謝謝!

B. 2019年的三個科技「潛力股」：5G、區塊鏈、IAM

前段時間的深圳IT領袖峰會上，億歐作為合作媒體進行了全程報道。在現場的億歐采訪中心，我們跟 科技 領域的多位大咖了解了新技術的應用現狀和前景，從中看到了三個「潛力股」，包括兩個底層技術：5G和區塊鏈，以及一個新興的企業服務市場IAM（身份管理與訪問控制）。

以下是億歐與三位嘉賓（CEG Ventures創始管理合夥人、蘇州超塊鏈創始人史興國、竹雲創始人董寧）在IT領袖峰會上的采訪內容：

王維嘉曾在在美國矽谷創辦美通無線公司，開發出了世界上第一台無線移動聯網，目前為CEG Ventures創始管理合夥人，專注投資前沿技術。

作為無線通訊領域的老兵，王維嘉並不認同2019年是5G應用的元年。首先，判斷一個技術是否到了元年有很多標准，看5G基站的數量是一個標准，但王維嘉更看重實際用戶的數量，看是否達到了百萬用戶。

「具體來說，假如某個應用只能用5G來支持，並且離不開5G，才是5G元年。就像一開始使用iPhone的用戶並不多，然而一旦你用上，你就會用下去，不會再換成諾基亞。當我們能發現這樣一個東西時候就是它的元年。目前從成熟度來講，5G還相對早期。」 王維嘉說到。

王維嘉回憶，當年在移動互聯網還沒有普及之前，有兩派說法，一派認為移動互聯網只是把搜索框放到了手機上，而另一派認為移動互聯網是完全不同的種類，但還不清楚殺手級應用是什麼。

到後來，大家才意識到移動互聯網和PC互聯網的核心區別就是：位置，手機定位催生出眾多O2O應用，以及現在的多家獨角獸公司。

在王維嘉看來，5G現在也是同樣的情況，大家看到5G的速度更快，延時更低，預見5G對於自動駕駛和遠程醫療的幫助。王維嘉認可這些應用場景，但他不認為低延時是哪個催生殺手級應用的關鍵，而殺手級的應用場景還未顯現。以個人的角度來說，他看好高網速這個特性，因為一定有新的應用是必須要高速網路才能支持的。比如VR顯示。

蘇州超塊鏈創始人史興國曾開發了第一款Sparc64位Linux系統，對操作系統國產化起到重要作用，目前致力於區塊鏈底層技術開發。

關於風口上的AI、5G、區塊鏈三個技術，史興國有他獨到的理解：「現有技術里，人工智慧解決現有產業的效率問題，從存量市場上解決問題，本質上是加深產業內涵。而5G和區塊鏈是基礎設施級別的技術，具有外延性，觸及以前從來沒有的應用范圍。」在超塊鏈創始人史國興看來，區塊鏈類似於5G，因為是基礎設施級的技術，所以很多應用場景還看不到，但他相信區塊鏈很可能比5G更早實現產業級應用。

史興國表示，作為一項底層IT技術，區塊鏈技術本身能表達價值和信用，這是區塊鏈跟資料庫的核心區別。從應用落地來看，數字貨幣是區塊鏈最早成熟的應用，只不過這種應用由於變得空心化，跟產業脫鉤，也因此不被政府鼓勵。史國興認為，區塊鏈目前還有兩個方向的應用比較有潛力，一個是供應鏈金融，一個是互聯網內容行業。

之所以是這個兩個行業，是因為當傳統業務以區塊鏈方式支持時，面臨一個問題：如何將現實數據和鏈上數據統一起來。在這個問題不解決之前，最好的落地場景就是不需要線下實體數據上鏈的，比如互聯網內容產業，本身整個產業就是在線上運作，最適合用區塊鏈做支撐。而供應鏈金融通常是面向垂直領域，可以規避到區塊鏈的弱點，追蹤資金的流向。

史興國也介紹了公司的定位，在產業鏈上，超塊鏈作為一家底層技術服務商，為客戶提供並行計算的區塊鏈應用，史興國透露，現在已經有不少公司願意根據區塊鏈的架構來挑戰公司業務，跟實體產業結合的區塊鏈應用預計最快今年下半年就會出現。

竹雲創始人董寧是個具備投資眼光的創業者，在2009年公司成立前，董寧便看到IAM（身份管理與訪問控制）這個領域的前景，「當時無疑知道了這項技術，在分析全球市場後，發現IAM當年的全球市場累計超過250億美金，並保持18%的年復合增長率。在國外，IAM市場被IBM、Oracle這類大公司占據，而國內卻是空白，現在技術上還有幾年的差距。」看到市場前景後，董寧決定投身於IAM領域。

IAM（身份管理與訪問控制）是融合多類信息安全技術對企業數據進行保護。在這個時代，企業除了網路安全、物理安全，還要確保人員許可權和應用系統的安全。比如對於新入職員工的賬號授權，以及對離職員工的賬號回收，都屬於IAM的范疇。

近兩年，數據泄露問題日益嚴峻，數據保護條例也更加完善，於是很多公司意識到要把不同的組織、數據、流程整合到一起，打通信息孤島，以管理好員工、供應商、C端用戶等人員的許可權，IAM市場順勢成長。

董寧介紹，國內IAM市場在2018年快速增長，原因就是2017年我國正式網路安全法，監管驅動了這個市場的發展。再加上各個領域都在進行數字化轉型，企業和組織都發現：IT系統的用戶邊界在擴大。除了許可權和訪問管理，IAM還可以幫組織把不同時期建設的系統快速打通，實現人員流程組織的有限整合。

關於IAM的門檻，董寧認為有兩個：一是好產品，二是對業務場景的熟悉。場景和技術的融合，才能實現有效的身份管理與訪問控制。董寧認為，隨著客戶的積累，先發者的護城河會越挖越深。

C. ATN，全球首個「區塊鏈+AI」平台——用區塊鏈構建世界人工智慧

區塊鏈和人工智慧（AI）可以說當今熱門的兩個技術方向。這兩大技術似乎沒有什麼交叉的地方，因為區塊鏈和AI從技術上看是兩個極端：一個是在封閉數據平台上培育中心化的智能；而另一個則是在開放數據環境下促進去中心化的應用。

那麼，這兩大技術的結合又將產生怎樣的化學反應？ATN作為全球首個「區塊鏈+AI」項目，又將解決怎樣的痛點？

Q1、什麼是ATN？

ATN是一個業內領先的「區塊鏈+AI」項目。

ATN旨在連接AI和區塊鏈，構建人工智慧即服務的下一代區塊鏈平台。通過去中心化的人工智慧服務共享平台，調用全球AI及機器人技術力量，共同開發世界人工智慧。

Q2、ATN的優勢？

ATN有六大優勢：

一、ATN 通過 API 交易市場將全球人工智慧服務提供商、開發者和消費者連接在一起，通過可定製、易用的解決方案，使得技術實現性價比更高。

二、區塊鏈技術與人工智慧結合使得DApps擁有了調用外部人工智慧服務的能力。

三、先前的人工智慧服務的授權模型往往是昂貴的、不容易量身定製或者是非常耗時的。ATN為服務購買者節省了時間和金錢，並縮短了產品投放市場的時間。因為相比僱傭自己的技術專家，賣家可以快速發現並使用符合自身需求的可定製的人工智慧服務。而開發者也將受惠於通過ATN代幣實時支付並結算的服務費用。

四、ATN是一個開源平台，意味著基於EVM的DApps之間很容易進行交互，第三方開發者也能在平台上更容易地開發更好的應用。ATN的DBot和 DApps市場包含種類豐富的應用和API，包括且不限於去中心化社交網路、存儲、DNS以及計算機服務。

五、ATN平台是去中心化的，在既定協議下支持不同系統或用戶開發的應用和功能模塊，並提供工具，簡化DBot和DApp的開發和運行。

六、聚焦行業共識並順應監管需求ATN為行業服務發展提供支持。這些行業包括但不限於金融、物流、供應鏈、社交、游戲、慈善、數字資源、證券等等。

Q3、ATN未來的發展路線？

ATN將成為一個透明民主、多中心協調的、經濟獨特型的並且開放式的人工智慧市場。

在今年的第二季度ATN將發布計算能力的DBot；第三個季度，發布使用全球開放人工智慧市場的一些商業的業績方案；第四個季度，完善DBot並融入到UI系統裡面去；到明年的時候，ATN將會發布數據共享的DBot。

Q4、如何了解ATN的發展動態？

官網：https://atn.io

ATN Telegram群：https://t.me/ATN_Blockchain

微博：https://weibo.com/u/6440560146

推特：https://twitter.com/atn_io

D. 想了解一下區塊鏈技術和人工智慧的區別感覺好像都自稱是下個時代，到底誰更重要牛逼一點

區塊鏈與人工智慧都是下一個時代。

兩者之間可以有很好的結合。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。區塊鏈（Blockchain），是比特幣的一個重要概念，它本質上是一個去中心化的資料庫，同時作為比特幣的底層技術，是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊，每一個數據塊中包含了一批次比特幣網路交易的信息，用於驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

區塊鏈技術目前現階段可以分為三個版本。

而目前在前三個版本中，存在著無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、網路總是以最大容量運行，如比特幣和以太坊，影響效率。

Velas將兩者相結合，開發能夠自我學習進步的公鏈。

Velas通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。

技術上，Velas 已融合了跨鏈支付、支持多幣種的多簽錢包、匿名轉賬等功能與 服務，其生態系統專注於交易所、多重簽名錢包、商家平台等所有涵蓋交易、支付 的應用場景， 且在 AI 完全接入系統後，最終可實現完全免除轉賬費用。

並且，通過 AI 增強的 DPoS（AIDPoS）實現完全去中心化 >AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 >Velas 只在需要時出塊 < 每 1 秒到每 2 分鍾之間 > > 可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) > 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

E. 左手AI，右手區塊鏈，互聯網金融的轉型方向在哪

如果將時針撥回到兩年前，那個時候互聯網金融依然火熱。然而，現在的互聯網金融卻是一片風聲鶴唳，草木皆兵。或許，在這個時候談及互聯網金融的轉型再合適不過了。以螞蟻金服、京東金融為代表的互聯網金融巨頭不斷強調自己是一家科技公司，而非金融公司的背後或許蘊含著互聯網金融轉型的方向。

成為金融科技公司或許是互聯網金融公司轉型的一個主要方向。然而，是不是所有的互聯網金融公司都具備轉型成為金融科技公司的條件呢?顯然不是。從當前整個互聯網金融市場的格局來看，真正能夠具備轉型成為金融科技公司條件的互聯網金融公司少之又少，恐怕只有互聯網金融行業當中的獨角獸公司才有這個機會。

對於互聯網金融公司轉型成為金融科技公司的原因已經有過很多分析，我們今天來探討一下，金融科技公司未來的幾個發展方向以及將會給金融和科技這兩大元素帶來哪些改變?

方向一：轉型成為純粹的科技公司，為金融公司提供技術和數據支撐

轉型成為純粹的科技公司是幾乎所有互聯網金融公司都想要達成的事情。但是，真正具備轉型成為科技公司的互聯網金融公司卻很少，因為這個方向不僅需要強大的科技研發能力，還要有很多的B端用戶和C端用戶的積累。從目前的情況來看，只有螞蟻金服、微信、京東金融具備這種條件。

轉型成為純粹的科技公司之後，他們所從事的主要工作是向傳統金融機構和新型金融機構提供技術支撐，數據支撐來完善這些機構原本並不太擅長或者缺失的工作，從而來推動這些金融機構運作效率的提升和安全性的進一步完善。對於中小型的互聯網金融公司來講，它們不但沒有強大的研發能力，而且他們成長的真正驅動力也不是技術驅動的，而是項目驅動的。所以，轉型成為純粹的科技公司首先他們做不了，其次，他們也不會做。

只有背靠著強大的母公司，有母公司做技術和流量的支持，這樣的互聯網金融公司不但不會為生存擔憂，而且可以優化自身的服務能力，在保證母公司順利運作的基礎上，還能夠將實驗成功的技術和產品提供給專業金融機構，以供他們提升效率和優化用戶體驗。

方向二：轉型成為項目運作公司，為項目運營提供專業服務

說得直白一些，金融的本質其實就是服務。互聯網金融之所以遭遇當前的發展困境很重要的一個原因就是喪失了服務的屬性，變成了一個投機屬性較強的行當。這種轉變不僅讓很多的互聯網金融平台失去了原本應該具備的提升效率的屬性，還讓很多以投機為主要目的的不良資產摻雜其中，最終導致了互聯網金融市場諸多問題的出現。

轉型成為項目運作公司，以金融為切入點來積極參與到項目實際運作過程當中，通過為項目運作提供配套的產品和服務來促使項目的成功運作，並實現項目風控的全流程化，減少項目出險。

回顧很多互聯網金融公司出險的情況，我們可以看出，僅僅只是把自己看作是一個平台，而不深度介入到項目實際運作過程當中的做法並不能夠真正從根本上解決項目發展過程當中的問題。在這種情況下，即使互聯網金融平台把資金提供給了項目方，項目方在實際運作過程當中依然會出現這樣那樣的問題。如果這些問題得不到解決，互聯網金融市場同樣將會風險不斷。轉型成為項目運作公司，互聯網金融公司能夠以金融為切入點，拓展自身業務范圍，最終保證項目出險率始終處於較低的水平。

方向三：強化與AI、區塊鏈等新技術的融合，轉型成為新技術公司

不可否認的是，當下以AI、區塊鏈為代表的新技術將會給傳統金融機構帶來深度變化，而這同樣為互聯網金融公司轉型提供了契機。通過將互聯網金融與AI、區塊鏈等新技術實現融合，我們能夠找到破解當下互聯網金融公司發展困境的方式和方法。

比如，我們可以藉助AI的手段來減少人力在金融運作過程當中的失誤，通過機器學習的方式來完成傳統時代需要人工完成的工作，不僅可以進一步提升效率，而且還能保證項目風控的全方位和多角度;區塊鏈技術的成熟和完備則能夠在互聯網技術所構建的生態網路系統之外，找到一種全新的方式來破解互聯網金融遭遇的痛點和難題，通過發揮個體的力量來講金融的環節和流程得到進一步優化和提升。

因此，在互聯網金融轉型的時刻，我們能夠通過將其與AI、區塊鏈等新技術結合來找到破解痛點和問題的方式和方法，從而轉型成為下一個風口下的公司。未來，「AI+」、「區塊鏈+」或許將會成為和「互聯網+」相類似的行業。

以螞蟻金服、京東金融為代表的互聯網金融巨頭轉型拉開了互聯網金融轉型成為金融科技的序幕，調整成為當前互聯網金融發展的主旋律。在這個轉型檔口，或許只有明確方向，才能避免少走彎路，實現自我蛻變。

F. 區塊鏈和人工智慧：完美匹配

• 01

  區塊鏈和人工智慧是目前最熱門的兩種技術趨勢。盡管這兩種技術有著高度不同的開發方和應用，但研究人員一直在討論和探索它們的結合。

  普華永道預測，到2030年，人工智慧將為世界經濟增加15.7萬億美元，因此全球GDP將增長14％。根據Gartner的預測，區塊鏈技術帶來的商業價值將在同年增加到3.1萬億美元。

  根據定義，區塊鏈是一個分布式的、分散的、不可變的分類賬，用於存儲加密數據。另一方面，人工智慧是引擎或“大腦”，能夠從收集的數據中進行分析和決策。

  不言而喻，每種技術都有其各自的復雜程度，但人工智慧和區塊鏈都處於可以相互受益、相互幫助的境地。

  由於這兩種技術都能夠以不同的方式對數據進行影響和實施，因此它們的結合是有意義的，而且可以將數據的利用提升到新的水平。同時，將機器學習和人工智慧集成到區塊鏈中，反之亦然，可以增強區塊鏈的基礎架構，提升人工智慧的潛力。

  此外，區塊鏈還可以使人工智慧更加連貫和易於理解，我們可以追蹤和確定為什麼要在機器學習中做出決策。區塊鏈及其分類帳可以記錄在機器學習下做出決策的所有數據和變數。

  此外，人工智慧可以比人類更好地提高區塊鏈的效率。看看當前在標准計算機上運行區塊鏈的方式，就可以證明這一點，即使是基本任務，也需要大量的處理能力。

  智能計算能力

  如果您要在計算機上運行區塊鏈及其所有加密數據，則需要大量處理能力。例如，用於挖掘比特幣的哈希演算法採用了“強力”方法，即系統地列舉解決方案的所有可能候選項，並在驗證交易之前檢查每個候選項是否滿足問題陳述。

  人工智慧為我們提供了一個機會，讓我們擺脫這一困境，以一種更加智能和高效的方式處理任務。想像一下一個基於機器學習的演算法，如果給它適當的訓練數據，它實際上可以“實時”地提高它的技能。

  創建多樣化的數據集

  與基於人工智慧的項目不同，區塊鏈技術創造了分散、透明的網路，世界各地的任何人都可以在區塊鏈公共網路環境下訪問這些網路。雖然區塊鏈技術是加密貨幣的分類賬，但區塊鏈網路現在正被應用於許多行業，以實現權力下放。例如，Singuarlitiynet特別專注於利用區塊鏈技術鼓勵更廣泛的數據和演算法分布，幫助確保人工智慧的未來發展和“分散人工智慧”的創建。

  SingularityNET 將區塊鏈和人工智慧結合起來，創建更智能、分散的人工智慧塊鏈網路，可以託管不同的數據集。通過在區塊鏈創建一個應用編程介面，它將允許人工智慧代理之間的相互通信。因此，不同的演算法可以建立在不同的數據集上。

  數據保護

  人工智慧的發展完全依賴於數據的輸入——我們的數據。人工智慧通過數據接收關於世界和世界上發生的事情的信息。基本上，數據是人工智慧的來源，通過它，人工智慧將能夠不斷提高自己。

  另一方面，區塊鏈本質上是一種允許在分布式分類賬上加密存儲數據的技術。它允許創建完全安全的資料庫，獲得批準的各方可以查看這些資料庫。當區塊鏈和人工智慧結合時，我們有一個備份系統，用於備份個人的敏感和高價值的個人數據。

  醫療或財務數據過於敏感，無法移交給一家公司及其演算法。將這些數據存儲在一個可被人工智慧訪問的區塊鏈上，但只有在獲得許可並通過適當程序後，才能在安全存儲敏感數據的同時，為我們提供個性化建議。

  數據貨幣化

  將這兩種技術結合起來可能帶來的另一個顛覆性創新是數據貨幣化。對Facebook 和谷歌等大公司來說，將收集的數據貨幣化是一個巨大的收入來源。

  讓其他人決定如何銷售數據以便為企業創造利潤表明數據正在被商業化，而且不利於我們。區塊鏈允許我們加密保護我們的數據，並以我們認為合適的方式使用它。如果我們願意，這也可以讓我們個人貨幣化數據，而不會損害我們的個人信息。

  同樣的情況也適用於需要我們數據的人工智慧程序。為了學習和開發人工智慧演算法，人工智慧網路將被要求通過數據市場直接從其創建者那裡購買數據。這將使整個過程比現在更加公平，而且沒有技術巨頭可以利用它的用戶。

  這樣的數據市場也將為小公司開放。開發和提供人工智慧對於那些不生成自己數據的公司來說是非常昂貴的。通過分散的數據市場，他們將能夠訪問其他過於昂貴和私人保存的數據。

  信任人工智慧決策

  隨著人工智慧演算法通過學習變得更加智能，數據科學家將越來越難理解這些程序是如何得出具體結論和決策的。這是因為人工智慧演算法將能夠處理難以置信的大量數據和變數。然而，我們必須繼續審核人工智慧得出的結論，因為我們想確保它們仍然反映現實。

  通過使用區塊鏈技術，人工智慧在決策過程中使用的所有數據、變數和過程都有不可改變的記錄。這使得審計整個過程變得更加容易。

  通過適當的區塊鏈程序，可以觀察到從數據輸入到結論的所有步驟，觀察方將確保這些數據沒有被篡改，它讓人們相信人工智慧得出的結論。這是一個必要的步驟，因為如果個人和公司不了解人工智慧應用程序的功能和決策的基礎信息，他們就不會開始使用人工智慧應用。

  區塊鏈技術和人工智慧的結合仍然是一個很大程度上未被發現的領域。盡管這兩種技術的融合在學術上受到了相當大的關注，但致力於這種突破性組合的項目仍然很少。

  將這兩種技術結合在一起有可能以前所未有的方式使用數據。數據是開發和增強人工智慧演算法的關鍵要素，區塊鏈保護這些數據，允許我們審計人工智慧從數據中得出結論的所有中間步驟，並允許個人將其生成的數據貨幣化。

  人工智慧可能具有難以置信的革命性，但它的設計必須極其謹慎——區塊鏈可以對此提供很大幫助。這兩種技術之間的相互作用將如何發展，誰也說不準，然而，其真正的顛覆潛力顯然是存在的，並且正在迅速發展。

G. 人工智慧和區塊鏈有什麼關系

最近幾年區塊鏈和人工智慧一直很熱門

首先區塊鏈是建立去中心化的網路，所謂的去中心化，就是說這個網路不屬於你也不屬於我。

它屬於所有人。

而人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。也就是說，「機器的自我學習」

這樣一來我們就可以思考區塊鏈與人工智慧的結合了。

首先我們要了解到，區塊鏈目前可以簡單的分為三個階段。

而在前三個階段中，都存在著：無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、 網路總是以最大容量運行等問題。嚴重的浪費資源並降低效率。

那麼我們是不是可以將人工智慧結合到底層公鏈技術當中，來解決這些問題呢？

答案是可以的！並且已經有團隊研發，並已經取得了一定的進度。

Velas 是一個通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。 Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。不光如此， AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 ；Velas 只在需要時出塊； 每 1 秒到每 2 分鍾之間 ；可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) ； 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

H. BIM+區塊鏈，讓城市建設更智慧

這篇文章，我們聊聊區塊鏈和建築行業的結合及應用。

在開始正文之前，先解釋一下BIM的概念。

BIM (Building Information Modeling) 建築信息模型化。美國國家BIM標准裡面對BIM做了如下的解釋：

(1) 以數位化方法表達一個設施的物理和功能特性。

(2) 一個共享的知識資源。

(3) 分享跟這個設施相關的信息，在設施的整個生命周期中為所有的對策提供可靠依據的過程。

(4) 在建設項目的不同階段中，各參與者經由在信息模型中嵌入、提取、更新和修改信息，以支持與反應各自職責的協同作業。

建築業是當今全球范圍最大的行業之一，未來依然將是世界經濟增長的關鍵驅動力。

建築業在我國國民經濟中的地位舉足輕重。國家統計局數據顯示，2020年我國國內生產總值為 101萬億 元，其中建築業總產值為 26萬億 ，佔比超過 25% 。

建築業是一個古老的行業，早在2000多年前的古人就修築了萬里長城、古埃及的金字塔這樣的宏偉工程。但是發展至今，建築業的整體管理水平和效率依然很低，其主要原因大概可歸結為以下五點：

1）項目的一次性；

2）組織的鬆散性和臨時性；

3）管理的碎片化；

4）合作的多方性和低效性；

5）生產過程的非標准化和非工業化。

以上原因帶來的問題也顯而易見：

1） 信任缺失 ，由於項目的一次性、組織的臨時性、合作的多方性，帶來不可避免的信任缺失。

2） 效率低下 ，由於組織的鬆散型和臨時性，生產過程的非標准化和非工業化，高耗低效，整個建築行業施工企業的利潤水平平均只有3%左右

3） 風險可控性弱 ，由於缺乏系統性的標准化管理體系、管理碎片化，導致工程延期、設計變更、費用索賠幾乎每個項目都不可避免。

國內建築信息化經歷了三個階段，目前正處於第三階段：

第一階段： 設計信息化 ，90年代「甩圖板」工程推動國內 CAD 技術應用的普及；

第二階段： 企業信息化管理 ，2005年計算機輔助管理問題解決實現項目和企業管理信息化；

第三階段： 全生命周期信息化 ，2015年BIM 技術的應用助力建築業全生命周期信息集成。

1.為何要在建築領域實施BIM？

住建部 在《 住房城鄉建設部關於印發推進建築信息模型應用指導意見的通知 》中對BIM應用的意義有詳細解釋，指導意見指出： BIM要為產業鏈貫通、工業化建造和繁榮建築創作提供技術保障。也就是說BIM是建築業工業化轉型的技術基礎 。

2.BIM具體能幹什麼？

1）實現建築全生命期各參與方在同一多維建築信息模型基礎上的數據共享；

2）支持對工程環境、能耗、經濟、質量、安全等方面的分析、檢查和模擬；

3）為項目全過程的方案優化和科學決策提供依據；

4）支持各專業協同工作、項目的虛擬建造和精細化管理。

3.建築工業化的意義

1）工業化生產的材質和裝配式的建造方式更容易形成一套規范化系統，確保產品品質；

2）裝配式建築的大部分構件均在工廠完成，整體交付比傳統建築快 30%~50%；

3）裝配式建築現場以干法作業為主，可有效減少能源消耗以及環境污染，低碳環保；

4）裝配式建築由於其可拆除的特性還可以實現重復利用；

5）裝配式建造成本的下降空間就目前而言，遠高於傳統建築，後期運維費用更低，全生命周期具有更大的成本優勢。

建築工業化轉型已成為國家級戰略

住建部等各部位近年來陸續出台多項促進建築業工業化、數字化、綠色建造、智能建造的重要政策。

2021年3月，國務院發布了《十四五規劃和2035年遠景目標綱要》，綱要明確提出要 發展智能建造，推廣綠色建材、裝配式建築和鋼結構住宅，建設低碳城市的發展目標 。

4.建築業BIM數字化的重要意義

大力發展建築工業化、數字化、智能化升級，加大智能建造在工程建設各環節應用，實現建築業轉型升級是建築業乃至國家近10到20年的戰略目標。因此，BIM數字化技術在本次建築業轉型升級過程中必將起到基礎性重要作用。

建築工業化轉型的方向是 標准化+工廠化+裝配式 ，BIM解決的是這個過程中的 數字集成及可視化 問題。

雖然BIM是建築業工業化轉型過程中不可或缺的技術，但是它並不能有效解決生產關系的問題，比如協作多方之間的信任、效率、復雜體系下的碎片化管理等問題。

而解決信任、協作、效率、復雜體系下的碎片化管理恰恰是區塊鏈技術的天然優勢，能夠很好的與BIM技術形成互補。

因此我們說： 工業化生產（BIM支持）+數字化協作（區塊鏈支持）+大數據決策（AI技術)=智慧建造

我們把建築全壽命周期分為規劃設計、建造、運維三個階段來舉例說明

1.規劃設計階段

跨部門協作審批將是區塊鏈技術應用的主要場景。

規劃設計階段的特點是行政監管角色多，協作審批手續多，區塊鏈技術的去中心化特徵恰好適配此類場景，可以極大的提高協作審批效率（多地政府已開始了區塊鏈政務審批系統的試點）。

我們假設規劃設計階段的監管單位有發改委、國土、交通、住建、水利等，再者相關單位包括建設單位、規劃設計等咨詢單位，他們在區塊鏈上都有各自的節點，並且各自都有自己的信息化管理系統。

當咨詢單位創建好第一階段的BIM概念模型（比如適用於項目建議書），並載入GIS信息、規模、佔地、造價等各項經濟指標，將模型數據上區塊鏈。

BIM概念模型及項目建議書經建設單位確認後，由建設單位向發改委啟動審批手續，區塊鏈智能合約自動發起所有審核流程。

發改委通過密鑰訪問區塊鏈上BIM概念模型，必要時載入周邊基礎設施的BIM模型及GIS信息，分析該項目是否符合城市發展總體規劃及項目的可行性，將審批結果上區塊鏈，智能合約自動將審批結果的數據文件發送回建設單位。

同樣，建設單位啟動土地預審相關手續辦理，智能合約啟動，國土部門通過密鑰訪問區塊鏈上的BIM佔地模型，並進行審查，將審批結果上區塊鏈，智能合約將批復結果的數據文件發送回建設單位。

與此同時，任何監管部門都可通過密鑰驗證發改委、國土等部門審批結果的真實性。

隨著後續可行性研究、初步設計、施工圖設計不斷對模型的完善，發改委、國土、交通、住建等行業監管部門隨時可以通過密鑰訪問區塊鏈上該項目的BIM模型數據，實時監測項目有沒有違規設計、建造。

所有審批工作的流程在線上自動運行，但不再是基於一個中心化的平台，而是基於去中心化的區塊鏈技術，可有效降低協作成本，提高協作效率，並保證數據的隱私和安全。

2.建造階段

同樣我們假設施工單位、監理單位及其他第三方咨詢機構在區塊鏈上也有自己的節點，也都有自己的信息化系統，那麼他們都可以通過密鑰訪問區塊鏈上該項目的BIM模型數據。

我們簡單地把建造過程分為計劃、采購、生產、驗收、支付幾個環節。並且假設模型和施工階段的WBS分解結構是一一對應的。

· 計劃環節：

承包人可以通過Office系列的Projec軟體，或者國內廣聯達的斑馬進行計劃編制，將計劃數據文件導入區塊鏈上的BIM模型，BIM模型就有了4D的進度可視化屬性（如Autodesk系列的InfraWorks可展示），數據中還可以包括資源、資金等計劃。所有參建方都可以基於該BIM模型同步開展項目管理。

· 采購環節：

建築行業具有高度分散和復雜的供應鏈體系，供應商和承包人的合作可能是臨時性的或者一次性的，因此信任較難建立、協作效率較低。

我們先說區塊鏈是如何解決交易的信任問題的。

區塊鏈是用智能合約來完成交易的，比如對於買方，交易之前智能合約首先檢測買方數字錢包（央行數字人民幣）的余額（抑或者銀行授信、擔保額度）是否滿足交易標的，如果滿足則鎖定，當買方驗收並簽收了賣方的貨物後，智能合約將鎖定的數字人民幣點對點自動匯入賣方的數字錢包。

因此區塊鏈解決的並不是買賣雙方的互信問題，而是信任已經不再是問題了。

建築工程中砂石材料用量大，而且采購頻繁、來源分散，是建材供應鏈中最不易掌控的材料之一。

我們假設承包人在料倉中安裝了攝像頭，承包人的采購系統通過攝像頭檢測出料倉余料低於預定的閾值（計算機視覺識別技術），系統調用計劃數據（Project導入BIM模型的數據）發現未來的用量需求大於料倉總容量，則啟動智能合約自動完成砂石料的訂單，甚至可以從多個供應商中選擇價格最低的。

砂石料供應商不需要加入任何系統，只需要在區塊鏈節點上創建自己的賬戶就可以完成與承包人的自動化交易協作。

在運輸過程中，供應商將運輸車輛或船舶的GPS位置通過IOT硬體實時上區塊鏈，承包人的采購系統就可以通過密鑰實時追蹤到貨物的位置，系統可以對材料供貨時間是否對生產計劃造成影響進行分析（搜索演算法），以便重新啟動智能合約進行補救。

每一批材料的采購批次、到貨時間都可以寫入BIM模型對應的位置並寫入區塊鏈賬本，智能合約將提醒監理單位按材料到場批次組織驗收或試驗檢測工作。

系統可以把項目經理從繁雜的訂單、詢價、賬務處理中解脫出來，更好的投入到更重要的事項上。

· 生產環節：

生產過程必然離不開人和設備。

工業化的一個必然的結果就是效率和質量的提高，而人和設備的過程行為質量將決定產品質量的形成過程。

因此過去以結果為導向的施工過程管理必然要轉向工業化的以過程為導向的施工管理，那麼每一個分項工程由哪些個班組生產，對每一組混凝土的施工配合比參數進行實時（IOT硬體）監測並寫入BIM模型對應的位置，同時將這些數據寫入區塊鏈賬本，永久保存、不可篡改，生產過程的所有數據應該真實、可信。

我們假設大型構建由吊裝設備進行安裝，再假設如果在暴雨天氣、或者風力超過六級的情況下不適合吊裝作業，那麼吊裝設備通過IOT硬體（或者網路通訊）感應到這種極限狀態後，區塊鏈智能合約將提醒現場管理人員將設備恢復到安全狀態，直至危險狀態解除。

生產過程中每一台設備運行的油耗、用電將通過IOT硬體進行監測，並將這些數據寫入區塊鏈賬本。

區塊鏈智能合約自動對耗能進行碳排放指標計算（GBT 51366-2019），一旦發現碳排放超過了核定指標，自動在碳交易市場購買新的指標。

前面提到的所有生產設備上的IOT硬體都無需接入參建各方的系統，參建各方只需要通過設備的密鑰就可以進行數據訪問。也許這個密鑰被設備開發商設計成了一個客戶端（如APP），那麼參建各方只需要安裝一個客戶端就可以訪問設備生成的所有數據。

· 驗收環節

我們假設混凝土構建的強度由試驗設備（IOT硬體）將數據直接寫入BIM模型對應的位置，並寫入區塊鏈賬本。

構建的外觀尺寸、鋼筋數量或許可以利用三維激光掃描設備生成點雲，與BIM設計模型進行比對，可以根據質量檢驗評定標准精確計算出蜂窩麻面的百分比，驗收精度將遠高於人工計算的精度，寫入BIM模型的對應位置和區塊鏈賬本。

所有參與驗收的人員和數據寫入區塊鏈賬本後永久保存，不可篡改。

假如發生質量問題，區塊鏈上的賬本記錄就像按時間順序排列的一筆流水賬，從當前記錄開始一直向前追溯，誰驗收的？誰製造的？誰運輸的？誰采購的？誰供應的一目瞭然。

· 支付階段：

隨著數字人民幣的正式發行，並且支持可編程性，當數字人民幣進入工程款支付領域後，可以說每一筆工程款的去向已基本固定，都可以在區塊鏈進行追蹤，根本不可能發生工程款挪用現象。那麼當工程質量經過驗收合格，符合智能合約設定的條件，則自動觸發智能合約點對點的支付操作。不再經過銀行，還可以降低企業的財務成本。

因此根據基本建設程序的規定，未來資金未落實的項目必然得不到開工審批，獲得開工審批的項目，承包人、專業分包人、材料供應商甚至勞務人員再也無需擔心拖欠工程款的問題了。

當BIM模型與實體建築物實施錨定，實現數字資產化後，數字資產的所有權在區塊鏈就可以實現流動。

我們假如一個實體工程構件在業主尚未支付工程款以前的所有權還暫時保留在承包人手裡，當一個承包人資金出現困難，恰好區塊鏈上的BIM數字資產（錨定了實體工程構件）證明了一定的未來收益（業主未來支付的一筆工程款），那麼承包人完全可以將這部分數字資產的所有權進行抵押貸款，智能合約可以鎖定未來業主支付的那一筆工程款，用於承包人贖回該筆數字資產的所有權。

3. 運維階段

在運維階段很好的一個場景就是設備與設備之間的智能交互。

我們假設一台無人駕駛的巡邏車通過計算機視覺識別系統發現公路上瀝青路面的一處缺陷，觸發智能合約啟動另外一台瀝青路面維修車，該維修車同樣用智能合約自動下單采購所需要的瀝青混合料修復材料，並自動行駛至缺陷處完成修復，在此過程中只有少量的或者根本無需人的干預。

綜上所述，區塊鏈技術+BIM可以更好地實現智慧建造，反過來BIM模型又可以作為區塊鏈技術的數據儀表盤，隨著IOT硬體的不斷涌現（尤其在運維階段），數據的不斷填充，模型的不斷刷新，維度越來越飽滿，所見即所得，區塊鏈+BIM將會成為一個更加智慧的智慧建造決策系統。

文章中我們列舉了規劃設計、建造、運維三個階段中一些點的應用，而現實中的應用場景遠不止這些例子，這些例子也僅僅起到以點帶面的探討。

文章中提到的所有技術都是現今已有的或是已經實現的功能（如區塊鏈政務系統、供應鏈追蹤，質量溯源等），欠缺的只是把這些技術整合起來，就像區塊鏈技術原本也不是一項新技術，而是把分布式存儲、非對稱加密、共識演算法等計算機現有技術整合起來，成就了這一偉大發明。

也許有人會說，BIM正向設計在我國建築行業還未普及，基於BIM的4D、5D數字化建造管理才開始普及，此時探討區塊鏈技術+BIM的智慧化建造是不是為時過早？

而我想說的是，

BIM的概念早在1975年美國喬治亞理工大學ChuckEastman博士就提出了，2002年Autodesk公司正式提出BIM理念和技術，從3D的可視化開始已經發展到了今天8D的概念。

區塊鏈技術也是早在2008年由中本聰提出，至今除了數字貨幣，在其他非數字貨幣領域也有了極為廣泛的應用。

就像人工智慧技術，

1956年由計算機專家約翰·麥卡錫首次提出，但一直受限於計算機技術和硬體止步不前，直至2012年的ImageNET挑戰賽中視覺識別准確率達到95%以上，超越人眼的極限，在突破了計算機硬體和技術限制之後人工智慧技術的應用迎來了大爆發，才有了近年來我們手機中美顏相機、語音識別、智能推送等生活應用的集中爆發。

所以說，任何一項技術，在它大規模應用爆發前，能量一直在積累，這是一個必經的過程。一方面可能是技術、硬體的限制，另一個很重要的原因就是懂得人太少、參與的人太少，一旦大家都懂了、都會了，這種爆發力就會自然而然的蓬勃出來。

就像我們在不停地吹一個氣球，總有一天它會炸開 。

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I. AI將如何改變區塊鏈

區塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是技術相關的，而有的則來自於金融服務領域固有的思想陳舊的文化，但所有這些都會在某種程度上受到AI的影響：
電力消耗：挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力以及金錢才能完成。而AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，所以類似結果也可以在區塊鏈方面實現，這也許會導致挖礦硬體方面的投資下降。
可擴展性：區塊鏈正在穩步地以每10分鍾1MB的節奏在發展，目前累計已達85GB。中本聰首次提出可以把「區塊鏈修剪」（比方說刪除有關已完全消費交易的不必要的數據）作為可能的解決方案，AI可以引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓系統更加高效。
安全性：即便區塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區塊鏈更深的層和應用就沒那麼安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑒於該系統架構的固定性；
隱私：擁有個人數據的隱私問題引起了對競爭優勢的監管和戰略性擔憂。同態加密（直接對加密數據進行操作）、Enigma項目、Zerocash項目，都是可行的解決方案，這個問題跟前面的可擴展性和安全問題是緊密關聯的，重要程度也是一樣；
效率：德勤（世界四大會計事務所之一）估計區塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統可能可以最終實時計算出特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可能可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。此外，即便存在某些結構性的約束，效率更好能耗更低也許也能降低網路時延，從而讓交易更快；
硬體：礦工（未必是公司也可以是個人）把難以置信的金錢投入到專門硬體組件中。既然電力消耗一直都是關鍵問題，很多解決方案都被提了出來，未來還會引入更多。只要系統變得更加高效，其中一部分的硬體可能就會被轉化（有時候是部分轉化）為神經網路所用（挖礦巨頭Bitmain正在這么做）；
人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化數據科學本身，我看不出為什麼我們無法創建可以創建新的分類賬的虛擬代理（甚至影響和維護分類賬）；
數據：在未來當我們所有的數據都放在區塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，需要幫助來進訪問授權，跟蹤數據使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚個人信息發生了什麼事情，這正是智能機器的工作。
鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。