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A. 百度金融在区块链的布局和野心

但具备这些专业能力还不够，肖伟觉得还需要另外“3个条件”。

“第一个，你的语言必须是C++或者GO；第二个，对于分布式计算、密码学和P2P网络编程有所了解；第三个，我们希望你对经济学原理有了解。”

为什么还要有经济学原理？

“因为比特币除了技术以外，它里面还有一个经济学博弈论的问题。”肖伟称，不断提高作恶的成本，增加工作量的奖励，从而通过经济学束缚恶，激励善。

这大概是博弈论中的经典案例了。

“所以，区块链网络设计，除了技术，还有了解经济学原理，我们称之为生态搭建。”肖伟称。

03区块链信仰

2017年，肖伟正式接触区块链，就立刻变为信仰。

“就像你没法问基督徒上帝存不存在一样，很难回答为什么会信仰区块链。”肖伟称，“我对信仰的理解，就是你遇到挫折、遇到任何挑战的时候，坚信一定可以克服。”

尤其是在区块链萌芽期，技术探索一定会遭遇重重挑战，“资源上、落地上、技术上和监管上的困难，但只要坚信‘这是好的’，你就可以坚持下去。”肖伟表示。

肖伟坚信，区块链技术，是对未来社会有帮助的。

他有几点判断。

一是，区块链技术不会马上黄掉，它有“黄金十年、白银十年”。

“2018~2028年是区块链行业的好机会。”肖伟认为，可能会像2000年的互联网和2008年的移动时代一样，出现一个蓬勃发展的黄金期：人才水平提升、公司市值提升。

“所以我们的建议是，如果你错过移动和AI，不要错过区块链。”肖伟会建议程序员去做区块链，“我给现在团队的定位是，三年后，最低也能达到年薪百万。”

二是，目前区块链领域，确实存在严重泡沫，就像当年的互联网。

1999年有一个很奇怪现象，就是改域名，只要公司域名改成“.COM”、“**在线”，股票就蹭蹭上涨。

这种改名的浪潮，也完美复制到了区块链领域，A股上市公司纷纷成立“区块链实验室”，股价应声上涨；美国软饮料公司“长岛冰茶”宣布改名为“长区块链”,股价暴涨500%。

因此，区块链行业存在一定的泡沫，也可以理解。

三是，区块链技术和互联网技术是等价的。

区块链和互联网之间，会是怎样的关系？

“互联网是一个信息获取的途径，区块链是一个价值信任的途径。”肖伟认为，区块链最大的变革，是效率的提升。

这个效率，不是技术性能，而是企业效率。

比如，以前点到点的消费，因为双方无法互相信任，所以才出现这么多中间环节，目的就是“增信”。

如果点对点能直接信任，整个商业模式都将发生巨变。

“区块链最大的变革，就是解决信任问题，让你的信任变得特别简单，整个中间环节在不停被压缩。”肖伟认为。

而区块链的颠覆之力，就诞生与此。

一方面，区块链带来效率的提升，推动了整个行业的变革。

对于整个企业而言，提速非常重要。之前规范一个业务线项目，可能需要十天时间，但加上区块链后，信任沟通协作的时间大大降低。

肖伟举了高铁的例子：高铁速度从80km/h提到300km/h，浙江省开始建立“一小时经济圈”，“如果再快点，甚至能影响房价，这不是颠覆吗”。

另一方面，在区块链下的商业新生态中，品牌的冲击会非常大。

“品牌很大程度上是对质量的背书，”肖伟认为，“区块链的出现可以做到，把品牌摘掉，依旧能保证质量。”

这也是新零售、新制造最核心的竞争力。

比如我们买某个牌子的黄金首饰，我们看重的其实是品牌背后的工艺，如果能直接与背后的金店、工艺师建立“信任”，就不再需要这个牌子作为背书。

“整个信任改变后，就改变了整个生产关系。”肖伟认为。

“马克思说生产力决定生产关系，但现在生产力已富裕了，我们更需要的不是生产力的提高，而是生产关系的重新分配。”肖伟认为，“只有生产关系的天花板‘往上拱一拱’，生产力才会继续往前冲。”

“而每一次生产关系改变带来的资源重新分配，都是一个造富机会，一定会有人起来，有人倒下。” 肖伟称，这也是币圈如此疯狂的根本原因。

但是，肖伟也不认为区块链可以取代“古典互联网”。

“古典的不一定就比现代的差，古典音乐、古典经济学都是这样。在很多技术领域，古典、现代和后现代是并列关系。”

“之所以出现‘古典互联网’这样的词，是因为很多区块链圈的人并没有明白区块链是什么，也不清楚区块链究竟为什么可以改变世界。”肖伟认为。

作为中心化的“巨头”，网络会被区块链颠覆吗？

肖伟相信网络不会被颠覆。

“搜索和商业不一样，和品牌也不一样，搜索最重要的是好用，不需要品牌去做信用背书。”

“网络在BATJ中，是最不可能被区块链颠覆的一个。”肖伟称。

B. 金融科技与科技金融有什么区别

金融科技可以理解为：利用包括人工智能、征信、区块链、云计算、大数据、移动互联等前沿科技手段，服务于金融效率提升的产业。而科技金融落脚于金融，利用金融创新，高效、可控的服务于科技创新创业的金融业态和金融产品。
金融科技与科技金融区别在于

1落脚点不同

金融科技的落脚点是科技，具备为金融业务提供科技服务的基础设施属性。与其并列的概念还有军事科技、生物科技等。

科技金融的落脚点是金融，即为用以服务于科技创新的金融业态、服务、产品，是金融服务于实体经济的典型代表。与其并列的概念还有消费金融、三农金融等。

2目标不一致

发展金融科技的目标在于利用科技的手段提高金融的整体效率。

发展科技金融的目标在于以金融服务的创新来作用实体经济，推动科技创新创业。

3参与主体不一样

金融科技的主体是科技企业、互联网企业、偏技术的互联网金融企业为代表的技术驱动型企业。

科技金融的主体是以传统金融机构、互联网金融为代表的金融业。

4实现方式有区别

实现金融科技创新的方式是技术的突破。

实现科技金融创新的方式是金融产品的研发。

5具体产品也完全不同

金融科技的具体产品包括：第三方支付、大数据、金融云、区块链、征信、AI、生物钱包等等。

科技金融的具体产品包括：投贷联动、科技保险、科技信贷、知识产权证券化、股权众筹等等。

C. 人工智能与区块链的关系

人工智能和区块链的共同点
区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。
1. 人工智能和区块链需要数据共享
分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。
2. 安全
处理区块链网络上进行高价值交易时，这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。
3. 信任是必要条件
对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。
区块链和人工智能对普通人的影响
简单来说，区块链是一个基于社区的技术，它能让价值交换变得更安全，区块链就像它的名字一样。是一串由很多数据区块连在一起的不断延长的链条，每一个区块都包含了一个加密的交易记录，区块按时间顺序排列，并用密码系统保障安全。区块链是一项能改变规则的技术，它的出现是革命性的创新。
区块链的作用也很多，具体应用也很广泛。举个例子吧：如果将区块链用于食品行业，百姓就再也不担心吃到有害食品了。如果将区块链用于钻石生产，那么消费者再也不用担心买到假的钻石了。如果将区块链用于到教育行业，可以加强知识产权保护。如果将区块链用于保险行业，可以缓解保险业务的信息不对称和有助于提升保险业务的安全性等等。
区块链与人工智能对普通人的影响可谓是巨大的。试想一下，若将区块链和人工智能结合在一起，那么它们的作用会扩大吗?是的，二者的结合，确实可以产生更多的影响来改变普通人的生活。
区块链和人工智能是技术领域的两个极为重要的角色，各自为我们的生产生活带来方便。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么它们之间交互后产生的影响是不可想象的。这也是OMT的核心所在，这两种技术结合后，未来的应用场景都是革命性的并且激动人心，在新的生态建构中，数据存储、共享机制、平台问题、安全性问题等，都可以利用彼此的技术实现攻坚克难。OMT将通过区块链+人工智能技术为全球用户、企业创造最大化价值，为普通百姓带来更多方便。
回答完毕，望采纳，谢谢!

D. 人工智能和区块链怎么结合啊

近几年的黑科技AI带来的冲击可谓一波接一波，从深蓝到AlphaGo，无一不让人们一次次地感叹科技的精妙和AI强大的学习能力。

那么AI结合区块链会怎么结合有会带来怎样的突破和创新呢？

先来看下区块链的变迁历程。从以BTC为标志的区块链1.0到一以太坊为标志的结合了‘智能合约’的区块链2.0，再到扩展性更强的EOS为标志的区块链3.0。

就BTC来讲，本身功能单一，对用户来讲，无非是挖矿和转账。所以有了升级版的ETH。

ETH提供了一个开发平台供用户编写智能合约发布应用，但它性能不足且手续费昂贵。这是BM就推出了EOS。

EOS能迅速获得大家的注意主要原因之一是其可扩展性比以太坊更强。它稳定、安全，但‘超级节点权力大导致不够去中心化’不比ETH去中心化。就是说它为了能达到足够快的数据处理还是在去中心化程度上做了妥协的。这时候Velas就出现了。

在EOS的特性基础上，Velas用AI来增强实现去中心化,通过将AI（人工智能）引入区块链技术，解决了人治所带来的弊端，通过AI自动调整系统产生最佳结果，而不对系统的处理标准产生影响，降低共识成本。

“AI是技术创新，区块链是制度创新”

E. AI和区块链的结合你认为会产生什么影响

行云币就是AI和区块链结合的产物，在运动中能够产生财富的新型模式，通过智能产品手表手环等来记录步数，被迫是运动可以使很多人的身体恢复健康。当然还有很多这方面的运用，这里就不罗列了

F. 南京大学普惠•三农金融科技创新研究中心属于南京大学吗

属于。

丁晓蔚，南京大学信息管理学院副教授是这个中心的。网页链接

研究中心下辖区块链实验室、人工智能实验室、大数据实验室等，与国内外知名高校、企业和机构合作，联合培养未来的大数据人工智能区块链（及量化金融和金融科技）精英。研究和工作内容是大数据人工智能区块链（或者金融科技、金融工程、金融数学、金融统计、金融信息、金融软件、金融经济）等方向国际前沿课题。

G. 人工智能、区块链、云计算、大数据将如何影响未来

最近几年区块链和人工智能一直很热门

首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

它属于所有人。

而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。

H. 想了解一下区块链技术和人工智能的区别感觉好像都自称是下个时代，到底谁更重要牛逼一点

区块链与人工智能都是下一个时代。

两者之间可以有很好的结合。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

区块链技术目前现阶段可以分为三个版本。

而目前在前三个版本中，存在着无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、网络总是以最大容量运行，如比特币和以太坊，影响效率。

Velas将两者相结合，开发能够自我学习进步的公链。

Velas通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。

技术上，Velas 已融合了跨链支付、支持多币种的多签钱包、匿名转账等功能与 服务，其生态系统专注于交易所、多重签名钱包、商家平台等所有涵盖交易、支付 的应用场景， 且在 AI 完全接入系统后，最终可实现完全免除转账费用。

并且，通过 AI 增强的 DPoS（AIDPoS）实现完全去中心化 >AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 >Velas 只在需要时出块 < 每 1 秒到每 2 分钟之间 > > 可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) > 区块生产商是通过人工直觉选出的。

I. 区块链+AI如何实现

目前有点困难
区块链用一句话概括就是去中心化，利用分布式数据节点之间的信任协议实现数据共享与挖掘升级。而人工智能涵盖的面可广泛了，包括了语言识别，图像识别，机器学习，智能逻辑很多学科。