摘要：区块链技术ai技术A.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...

区块链技术ai技术

A. 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!

B. 2019年的三个科技“潜力股”：5G、区块链、IAM

前段时间的深圳IT领袖峰会上，亿欧作为合作媒体进行了全程报道。在现场的亿欧采访中心，我们跟 科技 领域的多位大咖了解了新技术的应用现状和前景，从中看到了三个“潜力股”，包括两个底层技术：5G和区块链，以及一个新兴的企业服务市场IAM（身份管理与访问控制）。

以下是亿欧与三位嘉宾（CEG Ventures创始管理合伙人、苏州超块链创始人史兴国、竹云创始人董宁）在IT领袖峰会上的采访内容：

王维嘉曾在在美国硅谷创办美通无线公司，开发出了世界上第一台无线移动联网，目前为CEG Ventures创始管理合伙人，专注投资前沿技术。

作为无线通讯领域的老兵，王维嘉并不认同2019年是5G应用的元年。首先，判断一个技术是否到了元年有很多标准，看5G基站的数量是一个标准，但王维嘉更看重实际用户的数量，看是否达到了百万用户。

“具体来说，假如某个应用只能用5G来支持，并且离不开5G，才是5G元年。就像一开始使用iPhone的用户并不多，然而一旦你用上，你就会用下去，不会再换成诺基亚。当我们能发现这样一个东西时候就是它的元年。目前从成熟度来讲，5G还相对早期。” 王维嘉说到。

王维嘉回忆，当年在移动互联网还没有普及之前，有两派说法，一派认为移动互联网只是把搜索框放到了手机上，而另一派认为移动互联网是完全不同的种类，但还不清楚杀手级应用是什么。

到后来，大家才意识到移动互联网和PC互联网的核心区别就是：位置，手机定位催生出众多O2O应用，以及现在的多家独角兽公司。

在王维嘉看来，5G现在也是同样的情况，大家看到5G的速度更快，延时更低，预见5G对于自动驾驶和远程医疗的帮助。王维嘉认可这些应用场景，但他不认为低延时是哪个催生杀手级应用的关键，而杀手级的应用场景还未显现。以个人的角度来说，他看好高网速这个特性，因为一定有新的应用是必须要高速网络才能支持的。比如VR显示。

苏州超块链创始人史兴国曾开发了第一款Sparc64位Linux系统，对操作系统国产化起到重要作用，目前致力于区块链底层技术开发。

关于风口上的AI、5G、区块链三个技术，史兴国有他独到的理解：“现有技术里，人工智能解决现有产业的效率问题，从存量市场上解决问题，本质上是加深产业内涵。而5G和区块链是基础设施级别的技术，具有外延性，触及以前从来没有的应用范围。”在超块链创始人史国兴看来，区块链类似于5G，因为是基础设施级的技术，所以很多应用场景还看不到，但他相信区块链很可能比5G更早实现产业级应用。

史兴国表示，作为一项底层IT技术，区块链技术本身能表达价值和信用，这是区块链跟数据库的核心区别。从应用落地来看，数字货币是区块链最早成熟的应用，只不过这种应用由于变得空心化，跟产业脱钩，也因此不被政府鼓励。史国兴认为，区块链目前还有两个方向的应用比较有潜力，一个是供应链金融，一个是互联网内容行业。

之所以是这个两个行业，是因为当传统业务以区块链方式支持时，面临一个问题：如何将现实数据和链上数据统一起来。在这个问题不解决之前，最好的落地场景就是不需要线下实体数据上链的，比如互联网内容产业，本身整个产业就是在线上运作，最适合用区块链做支撑。而供应链金融通常是面向垂直领域，可以规避到区块链的弱点，追踪资金的流向。

史兴国也介绍了公司的定位，在产业链上，超块链作为一家底层技术服务商，为客户提供并行计算的区块链应用，史兴国透露，现在已经有不少公司愿意根据区块链的架构来挑战公司业务，跟实体产业结合的区块链应用预计最快今年下半年就会出现。

竹云创始人董宁是个具备投资眼光的创业者，在2009年公司成立前，董宁便看到IAM（身份管理与访问控制）这个领域的前景，“当时无疑知道了这项技术，在分析全球市场后，发现IAM当年的全球市场累计超过250亿美金，并保持18%的年复合增长率。在国外，IAM市场被IBM、Oracle这类大公司占据，而国内却是空白，现在技术上还有几年的差距。”看到市场前景后，董宁决定投身于IAM领域。

IAM（身份管理与访问控制）是融合多类信息安全技术对企业数据进行保护。在这个时代，企业除了网络安全、物理安全，还要确保人员权限和应用系统的安全。比如对于新入职员工的账号授权，以及对离职员工的账号回收，都属于IAM的范畴。

近两年，数据泄露问题日益严峻，数据保护条例也更加完善，于是很多公司意识到要把不同的组织、数据、流程整合到一起，打通信息孤岛，以管理好员工、供应商、C端用户等人员的权限，IAM市场顺势成长。

董宁介绍，国内IAM市场在2018年快速增长，原因就是2017年我国正式网络安全法，监管驱动了这个市场的发展。再加上各个领域都在进行数字化转型，企业和组织都发现：IT系统的用户边界在扩大。除了权限和访问管理，IAM还可以帮组织把不同时期建设的系统快速打通，实现人员流程组织的有限整合。

关于IAM的门槛，董宁认为有两个：一是好产品，二是对业务场景的熟悉。场景和技术的融合，才能实现有效的身份管理与访问控制。董宁认为，随着客户的积累，先发者的护城河会越挖越深。

C. ATN，全球首个“区块链+AI”平台——用区块链构建世界人工智能

区块链和人工智能（AI）可以说当今热门的两个技术方向。这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI从技术上看是两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能；而另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。

那么，这两大技术的结合又将产生怎样的化学反应？ATN作为全球首个“区块链+AI”项目，又将解决怎样的痛点？

Q1、什么是ATN？

ATN是一个业内领先的“区块链+AI”项目。

ATN旨在连接AI和区块链，构建人工智能即服务的下一代区块链平台。通过去中心化的人工智能服务共享平台，调用全球AI及机器人技术力量，共同开发世界人工智能。

Q2、ATN的优势？

ATN有六大优势：

一、ATN 通过 API 交易市场将全球人工智能服务提供商、开发者和消费者连接在一起，通过可定制、易用的解决方案，使得技术实现性价比更高。

二、区块链技术与人工智能结合使得DApps拥有了调用外部人工智能服务的能力。

三、先前的人工智能服务的授权模型往往是昂贵的、不容易量身定制或者是非常耗时的。ATN为服务购买者节省了时间和金钱，并缩短了产品投放市场的时间。因为相比雇佣自己的技术专家，卖家可以快速发现并使用符合自身需求的可定制的人工智能服务。而开发者也将受惠于通过ATN代币实时支付并结算的服务费用。

四、ATN是一个开源平台，意味着基于EVM的DApps之间很容易进行交互，第三方开发者也能在平台上更容易地开发更好的应用。ATN的DBot和 DApps市场包含种类丰富的应用和API，包括且不限于去中心化社交网络、存储、DNS以及计算机服务。

五、ATN平台是去中心化的，在既定协议下支持不同系统或用户开发的应用和功能模块，并提供工具，简化DBot和DApp的开发和运行。

六、聚焦行业共识并顺应监管需求ATN为行业服务发展提供支持。这些行业包括但不限于金融、物流、供应链、社交、游戏、慈善、数字资源、证券等等。

Q3、ATN未来的发展路线？

ATN将成为一个透明民主、多中心协调的、经济独特型的并且开放式的人工智能市场。

在今年的第二季度ATN将发布计算能力的DBot；第三个季度，发布使用全球开放人工智能市场的一些商业的业绩方案；第四个季度，完善DBot并融入到UI系统里面去；到明年的时候，ATN将会发布数据共享的DBot。

Q4、如何了解ATN的发展动态？

官网：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。

E. 左手AI，右手区块链，互联网金融的转型方向在哪

如果将时针拨回到两年前，那个时候互联网金融依然火热。然而，现在的互联网金融却是一片风声鹤唳，草木皆兵。或许，在这个时候谈及互联网金融的转型再合适不过了。以蚂蚁金服、京东金融为代表的互联网金融巨头不断强调自己是一家科技公司，而非金融公司的背后或许蕴含着互联网金融转型的方向。

成为金融科技公司或许是互联网金融公司转型的一个主要方向。然而，是不是所有的互联网金融公司都具备转型成为金融科技公司的条件呢?显然不是。从当前整个互联网金融市场的格局来看，真正能够具备转型成为金融科技公司条件的互联网金融公司少之又少，恐怕只有互联网金融行业当中的独角兽公司才有这个机会。

对于互联网金融公司转型成为金融科技公司的原因已经有过很多分析，我们今天来探讨一下，金融科技公司未来的几个发展方向以及将会给金融和科技这两大元素带来哪些改变?

方向一：转型成为纯粹的科技公司，为金融公司提供技术和数据支撑

转型成为纯粹的科技公司是几乎所有互联网金融公司都想要达成的事情。但是，真正具备转型成为科技公司的互联网金融公司却很少，因为这个方向不仅需要强大的科技研发能力，还要有很多的B端用户和C端用户的积累。从目前的情况来看，只有蚂蚁金服、微信、京东金融具备这种条件。

转型成为纯粹的科技公司之后，他们所从事的主要工作是向传统金融机构和新型金融机构提供技术支撑，数据支撑来完善这些机构原本并不太擅长或者缺失的工作，从而来推动这些金融机构运作效率的提升和安全性的进一步完善。对于中小型的互联网金融公司来讲，它们不但没有强大的研发能力，而且他们成长的真正驱动力也不是技术驱动的，而是项目驱动的。所以，转型成为纯粹的科技公司首先他们做不了，其次，他们也不会做。

只有背靠着强大的母公司，有母公司做技术和流量的支持，这样的互联网金融公司不但不会为生存担忧，而且可以优化自身的服务能力，在保证母公司顺利运作的基础上，还能够将实验成功的技术和产品提供给专业金融机构，以供他们提升效率和优化用户体验。

方向二：转型成为项目运作公司，为项目运营提供专业服务

说得直白一些，金融的本质其实就是服务。互联网金融之所以遭遇当前的发展困境很重要的一个原因就是丧失了服务的属性，变成了一个投机属性较强的行当。这种转变不仅让很多的互联网金融平台失去了原本应该具备的提升效率的属性，还让很多以投机为主要目的的不良资产掺杂其中，最终导致了互联网金融市场诸多问题的出现。

转型成为项目运作公司，以金融为切入点来积极参与到项目实际运作过程当中，通过为项目运作提供配套的产品和服务来促使项目的成功运作，并实现项目风控的全流程化，减少项目出险。

回顾很多互联网金融公司出险的情况，我们可以看出，仅仅只是把自己看作是一个平台，而不深度介入到项目实际运作过程当中的做法并不能够真正从根本上解决项目发展过程当中的问题。在这种情况下，即使互联网金融平台把资金提供给了项目方，项目方在实际运作过程当中依然会出现这样那样的问题。如果这些问题得不到解决，互联网金融市场同样将会风险不断。转型成为项目运作公司，互联网金融公司能够以金融为切入点，拓展自身业务范围，最终保证项目出险率始终处于较低的水平。

方向三：强化与AI、区块链等新技术的融合，转型成为新技术公司

不可否认的是，当下以AI、区块链为代表的新技术将会给传统金融机构带来深度变化，而这同样为互联网金融公司转型提供了契机。通过将互联网金融与AI、区块链等新技术实现融合，我们能够找到破解当下互联网金融公司发展困境的方式和方法。

比如，我们可以借助AI的手段来减少人力在金融运作过程当中的失误，通过机器学习的方式来完成传统时代需要人工完成的工作，不仅可以进一步提升效率，而且还能保证项目风控的全方位和多角度;区块链技术的成熟和完备则能够在互联网技术所构建的生态网络系统之外，找到一种全新的方式来破解互联网金融遭遇的痛点和难题，通过发挥个体的力量来讲金融的环节和流程得到进一步优化和提升。

因此，在互联网金融转型的时刻，我们能够通过将其与AI、区块链等新技术结合来找到破解痛点和问题的方式和方法，从而转型成为下一个风口下的公司。未来，“AI+”、“区块链+”或许将会成为和“互联网+”相类似的行业。

以蚂蚁金服、京东金融为代表的互联网金融巨头转型拉开了互联网金融转型成为金融科技的序幕，调整成为当前互联网金融发展的主旋律。在这个转型档口，或许只有明确方向，才能避免少走弯路，实现自我蜕变。

F. 区块链和人工智能：完美匹配

区块链和人工智能是目前最热门的两种技术趋势。尽管这两种技术有着高度不同的开发方和应用，但研究人员一直在讨论和探索它们的结合。

普华永道预测，到2030年，人工智能将为世界经济增加15.7万亿美元，因此全球GDP将增长14％。根据Gartner的预测，区块链技术带来的商业价值将在同年增加到3.1万亿美元。

根据定义，区块链是一个分布式的、分散的、不可变的分类账，用于存储加密数据。另一方面，人工智能是引擎或“大脑”，能够从收集的数据中进行分析和决策。

不言而喻，每种技术都有其各自的复杂程度，但人工智能和区块链都处于可以相互受益、相互帮助的境地。

由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施，因此它们的结合是有意义的，而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时，将机器学习和人工智能集成到区块链中，反之亦然，可以增强区块链的基础架构，提升人工智能的潜力。

此外，区块链还可以使人工智能更加连贯和易于理解，我们可以追踪和确定为什么要在机器学习中做出决策。区块链及其分类帐可以记录在机器学习下做出决策的所有数据和变量。

此外，人工智能可以比人类更好地提高区块链的效率。看看当前在标准计算机上运行区块链的方式，就可以证明这一点，即使是基本任务，也需要大量的处理能力。

智能计算能力

如果您要在计算机上运行区块链及其所有加密数据，则需要大量处理能力。例如，用于挖掘比特币的哈希算法采用了“强力”方法，即系统地列举解决方案的所有可能候选项，并在验证交易之前检查每个候选项是否满足问题陈述。

人工智能为我们提供了一个机会，让我们摆脱这一困境，以一种更加智能和高效的方式处理任务。想象一下一个基于机器学习的算法，如果给它适当的训练数据，它实际上可以“实时”地提高它的技能。

创建多样化的数据集

与基于人工智能的项目不同，区块链技术创造了分散、透明的网络，世界各地的任何人都可以在区块链公共网络环境下访问这些网络。虽然区块链技术是加密货币的分类账，但区块链网络现在正被应用于许多行业，以实现权力下放。例如，Singuarlitiynet特别专注于利用区块链技术鼓励更广泛的数据和算法分布，帮助确保人工智能的未来发展和“分散人工智能”的创建。

SingularityNET 将区块链和人工智能结合起来，创建更智能、分散的人工智能块链网络，可以托管不同的数据集。通过在区块链创建一个应用编程接口，它将允许人工智能代理之间的相互通信。因此，不同的算法可以建立在不同的数据集上。

数据保护

人工智能的发展完全依赖于数据的输入——我们的数据。人工智能通过数据接收关于世界和世界上发生的事情的信息。基本上，数据是人工智能的来源，通过它，人工智能将能够不断提高自己。

另一方面，区块链本质上是一种允许在分布式分类账上加密存储数据的技术。它允许创建完全安全的数据库，获得批准的各方可以查看这些数据库。当区块链和人工智能结合时，我们有一个备份系统，用于备份个人的敏感和高价值的个人数据。

医疗或财务数据过于敏感，无法移交给一家公司及其算法。将这些数据存储在一个可被人工智能访问的区块链上，但只有在获得许可并通过适当程序后，才能在安全存储敏感数据的同时，为我们提供个性化建议。

数据货币化

将这两种技术结合起来可能带来的另一个颠覆性创新是数据货币化。对Facebook 和谷歌等大公司来说，将收集的数据货币化是一个巨大的收入来源。

让其他人决定如何销售数据以便为企业创造利润表明数据正在被商业化，而且不利于我们。区块链允许我们加密保护我们的数据，并以我们认为合适的方式使用它。如果我们愿意，这也可以让我们个人货币化数据，而不会损害我们的个人信息。

同样的情况也适用于需要我们数据的人工智能程序。为了学习和开发人工智能算法，人工智能网络将被要求通过数据市场直接从其创建者那里购买数据。这将使整个过程比现在更加公平，而且没有技术巨头可以利用它的用户。

这样的数据市场也将为小公司开放。开发和提供人工智能对于那些不生成自己数据的公司来说是非常昂贵的。通过分散的数据市场，他们将能够访问其他过于昂贵和私人保存的数据。

信任人工智能决策

随着人工智能算法通过学习变得更加智能，数据科学家将越来越难理解这些程序是如何得出具体结论和决策的。这是因为人工智能算法将能够处理难以置信的大量数据和变量。然而，我们必须继续审核人工智能得出的结论，因为我们想确保它们仍然反映现实。

通过使用区块链技术，人工智能在决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可改变的记录。这使得审计整个过程变得更加容易。

通过适当的区块链程序，可以观察到从数据输入到结论的所有步骤，观察方将确保这些数据没有被篡改，它让人们相信人工智能得出的结论。这是一个必要的步骤，因为如果个人和公司不了解人工智能应用程序的功能和决策的基础信息，他们就不会开始使用人工智能应用。

区块链技术和人工智能的结合仍然是一个很大程度上未被发现的领域。尽管这两种技术的融合在学术上受到了相当大的关注，但致力于这种突破性组合的项目仍然很少。

将这两种技术结合在一起有可能以前所未有的方式使用数据。数据是开发和增强人工智能算法的关键要素，区块链保护这些数据，允许我们审计人工智能从数据中得出结论的所有中间步骤，并允许个人将其生成的数据货币化。

人工智能可能具有难以置信的革命性，但它的设计必须极其谨慎——区块链可以对此提供很大帮助。这两种技术之间的相互作用将如何发展，谁也说不准，然而，其真正的颠覆潜力显然是存在的，并且正在迅速发展。

G. 人工智能和区块链有什么关系

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. BIM+区块链，让城市建设更智慧

这篇文章，我们聊聊区块链和建筑行业的结合及应用。

在开始正文之前，先解释一下BIM的概念。

BIM (Building Information Modeling) 建筑信息模型化。美国国家BIM标准里面对BIM做了如下的解释：

(1) 以数位化方法表达一个设施的物理和功能特性。

(2) 一个共享的知识资源。

(3) 分享跟这个设施相关的信息，在设施的整个生命周期中为所有的对策提供可靠依据的过程。

(4) 在建设项目的不同阶段中，各参与者经由在信息模型中嵌入、提取、更新和修改信息，以支持与反应各自职责的协同作业。

建筑业是当今全球范围最大的行业之一，未来依然将是世界经济增长的关键驱动力。

建筑业在我国国民经济中的地位举足轻重。国家统计局数据显示，2020年我国国内生产总值为 101万亿 元，其中建筑业总产值为 26万亿 ，占比超过 25% 。

建筑业是一个古老的行业，早在2000多年前的古人就修筑了万里长城、古埃及的金字塔这样的宏伟工程。但是发展至今，建筑业的整体管理水平和效率依然很低，其主要原因大概可归结为以下五点：

1）项目的一次性；

2）组织的松散性和临时性；

3）管理的碎片化；

4）合作的多方性和低效性；

5）生产过程的非标准化和非工业化。

以上原因带来的问题也显而易见：

1） 信任缺失 ，由于项目的一次性、组织的临时性、合作的多方性，带来不可避免的信任缺失。

2） 效率低下 ，由于组织的松散型和临时性，生产过程的非标准化和非工业化，高耗低效，整个建筑行业施工企业的利润水平平均只有3%左右

3） 风险可控性弱 ，由于缺乏系统性的标准化管理体系、管理碎片化，导致工程延期、设计变更、费用索赔几乎每个项目都不可避免。

国内建筑信息化经历了三个阶段，目前正处于第三阶段：

第一阶段： 设计信息化 ，90年代“甩图板”工程推动国内 CAD 技术应用的普及；

第二阶段： 企业信息化管理 ，2005年计算机辅助管理问题解决实现项目和企业管理信息化；

第三阶段： 全生命周期信息化 ，2015年BIM 技术的应用助力建筑业全生命周期信息集成。

1.为何要在建筑领域实施BIM？

住建部 在《 住房城乡建设部关于印发推进建筑信息模型应用指导意见的通知 》中对BIM应用的意义有详细解释，指导意见指出： BIM要为产业链贯通、工业化建造和繁荣建筑创作提供技术保障。也就是说BIM是建筑业工业化转型的技术基础 。

2.BIM具体能干什么？

1）实现建筑全生命期各参与方在同一多维建筑信息模型基础上的数据共享；

2）支持对工程环境、能耗、经济、质量、安全等方面的分析、检查和模拟；

3）为项目全过程的方案优化和科学决策提供依据；

4）支持各专业协同工作、项目的虚拟建造和精细化管理。

3.建筑工业化的意义

1）工业化生产的材质和装配式的建造方式更容易形成一套规范化系统，确保产品品质；

2）装配式建筑的大部分构件均在工厂完成，整体交付比传统建筑快 30%~50%；

3）装配式建筑现场以干法作业为主，可有效减少能源消耗以及环境污染，低碳环保；

4）装配式建筑由于其可拆除的特性还可以实现重复利用；

5）装配式建造成本的下降空间就目前而言，远高于传统建筑，后期运维费用更低，全生命周期具有更大的成本优势。

建筑工业化转型已成为国家级战略

住建部等各部位近年来陆续出台多项促进建筑业工业化、数字化、绿色建造、智能建造的重要政策。

2021年3月，国务院发布了《十四五规划和2035年远景目标纲要》，纲要明确提出要 发展智能建造，推广绿色建材、装配式建筑和钢结构住宅，建设低碳城市的发展目标 。

4.建筑业BIM数字化的重要意义

大力发展建筑工业化、数字化、智能化升级，加大智能建造在工程建设各环节应用，实现建筑业转型升级是建筑业乃至国家近10到20年的战略目标。因此，BIM数字化技术在本次建筑业转型升级过程中必将起到基础性重要作用。

建筑工业化转型的方向是 标准化+工厂化+装配式 ，BIM解决的是这个过程中的 数字集成及可视化 问题。

虽然BIM是建筑业工业化转型过程中不可或缺的技术，但是它并不能有效解决生产关系的问题，比如协作多方之间的信任、效率、复杂体系下的碎片化管理等问题。

而解决信任、协作、效率、复杂体系下的碎片化管理恰恰是区块链技术的天然优势，能够很好的与BIM技术形成互补。

因此我们说： 工业化生产（BIM支持）+数字化协作（区块链支持）+大数据决策（AI技术)=智慧建造

我们把建筑全寿命周期分为规划设计、建造、运维三个阶段来举例说明

1.规划设计阶段

跨部门协作审批将是区块链技术应用的主要场景。

规划设计阶段的特点是行政监管角色多，协作审批手续多，区块链技术的去中心化特征恰好适配此类场景，可以极大的提高协作审批效率（多地政府已开始了区块链政务审批系统的试点）。

我们假设规划设计阶段的监管单位有发改委、国土、交通、住建、水利等，再者相关单位包括建设单位、规划设计等咨询单位，他们在区块链上都有各自的节点，并且各自都有自己的信息化管理系统。

当咨询单位创建好第一阶段的BIM概念模型（比如适用于项目建议书），并加载GIS信息、规模、占地、造价等各项经济指标，将模型数据上区块链。

BIM概念模型及项目建议书经建设单位确认后，由建设单位向发改委启动审批手续，区块链智能合约自动发起所有审核流程。

发改委通过密钥访问区块链上BIM概念模型，必要时加载周边基础设施的BIM模型及GIS信息，分析该项目是否符合城市发展总体规划及项目的可行性，将审批结果上区块链，智能合约自动将审批结果的数据文件发送回建设单位。

同样，建设单位启动土地预审相关手续办理，智能合约启动，国土部门通过密钥访问区块链上的BIM占地模型，并进行审查，将审批结果上区块链，智能合约将批复结果的数据文件发送回建设单位。

与此同时，任何监管部门都可通过密钥验证发改委、国土等部门审批结果的真实性。

随着后续可行性研究、初步设计、施工图设计不断对模型的完善，发改委、国土、交通、住建等行业监管部门随时可以通过密钥访问区块链上该项目的BIM模型数据，实时监测项目有没有违规设计、建造。

所有审批工作的流程在线上自动运行，但不再是基于一个中心化的平台，而是基于去中心化的区块链技术，可有效降低协作成本，提高协作效率，并保证数据的隐私和安全。

2.建造阶段

同样我们假设施工单位、监理单位及其他第三方咨询机构在区块链上也有自己的节点，也都有自己的信息化系统，那么他们都可以通过密钥访问区块链上该项目的BIM模型数据。

我们简单地把建造过程分为计划、采购、生产、验收、支付几个环节。并且假设模型和施工阶段的WBS分解结构是一一对应的。

· 计划环节：

承包人可以通过Office系列的Projec软件，或者国内广联达的斑马进行计划编制，将计划数据文件导入区块链上的BIM模型，BIM模型就有了4D的进度可视化属性（如Autodesk系列的InfraWorks可展示），数据中还可以包括资源、资金等计划。所有参建方都可以基于该BIM模型同步开展项目管理。

· 采购环节：

建筑行业具有高度分散和复杂的供应链体系，供应商和承包人的合作可能是临时性的或者一次性的，因此信任较难建立、协作效率较低。

我们先说区块链是如何解决交易的信任问题的。

区块链是用智能合约来完成交易的，比如对于买方，交易之前智能合约首先检测买方数字钱包（央行数字人民币）的余额（抑或者银行授信、担保额度）是否满足交易标的，如果满足则锁定，当买方验收并签收了卖方的货物后，智能合约将锁定的数字人民币点对点自动汇入卖方的数字钱包。

因此区块链解决的并不是买卖双方的互信问题，而是信任已经不再是问题了。

建筑工程中砂石材料用量大，而且采购频繁、来源分散，是建材供应链中最不易掌控的材料之一。

我们假设承包人在料仓中安装了摄像头，承包人的采购系统通过摄像头检测出料仓余料低于预定的阈值（计算机视觉识别技术），系统调用计划数据（Project导入BIM模型的数据）发现未来的用量需求大于料仓总容量，则启动智能合约自动完成砂石料的订单，甚至可以从多个供应商中选择价格最低的。

砂石料供应商不需要加入任何系统，只需要在区块链节点上创建自己的账户就可以完成与承包人的自动化交易协作。

在运输过程中，供应商将运输车辆或船舶的GPS位置通过IOT硬件实时上区块链，承包人的采购系统就可以通过密钥实时追踪到货物的位置，系统可以对材料供货时间是否对生产计划造成影响进行分析（搜索算法），以便重新启动智能合约进行补救。

每一批材料的采购批次、到货时间都可以写入BIM模型对应的位置并写入区块链账本，智能合约将提醒监理单位按材料到场批次组织验收或试验检测工作。

系统可以把项目经理从繁杂的订单、询价、账务处理中解脱出来，更好的投入到更重要的事项上。

· 生产环节：

生产过程必然离不开人和设备。

工业化的一个必然的结果就是效率和质量的提高，而人和设备的过程行为质量将决定产品质量的形成过程。

因此过去以结果为导向的施工过程管理必然要转向工业化的以过程为导向的施工管理，那么每一个分项工程由哪些个班组生产，对每一组混凝土的施工配合比参数进行实时（IOT硬件）监测并写入BIM模型对应的位置，同时将这些数据写入区块链账本，永久保存、不可篡改，生产过程的所有数据应该真实、可信。

我们假设大型构建由吊装设备进行安装，再假设如果在暴雨天气、或者风力超过六级的情况下不适合吊装作业，那么吊装设备通过IOT硬件（或者网络通讯）感应到这种极限状态后，区块链智能合约将提醒现场管理人员将设备恢复到安全状态，直至危险状态解除。

生产过程中每一台设备运行的油耗、用电将通过IOT硬件进行监测，并将这些数据写入区块链账本。

区块链智能合约自动对耗能进行碳排放指标计算（GBT 51366-2019），一旦发现碳排放超过了核定指标，自动在碳交易市场购买新的指标。

前面提到的所有生产设备上的IOT硬件都无需接入参建各方的系统，参建各方只需要通过设备的密钥就可以进行数据访问。也许这个密钥被设备开发商设计成了一个客户端（如APP），那么参建各方只需要安装一个客户端就可以访问设备生成的所有数据。

· 验收环节

我们假设混凝土构建的强度由试验设备（IOT硬件）将数据直接写入BIM模型对应的位置，并写入区块链账本。

构建的外观尺寸、钢筋数量或许可以利用三维激光扫描设备生成点云，与BIM设计模型进行比对，可以根据质量检验评定标准精确计算出蜂窝麻面的百分比，验收精度将远高于人工计算的精度，写入BIM模型的对应位置和区块链账本。

所有参与验收的人员和数据写入区块链账本后永久保存，不可篡改。

假如发生质量问题，区块链上的账本记录就像按时间顺序排列的一笔流水账，从当前记录开始一直向前追溯，谁验收的？谁制造的？谁运输的？谁采购的？谁供应的一目了然。

· 支付阶段：

随着数字人民币的正式发行，并且支持可编程性，当数字人民币进入工程款支付领域后，可以说每一笔工程款的去向已基本固定，都可以在区块链进行追踪，根本不可能发生工程款挪用现象。那么当工程质量经过验收合格，符合智能合约设定的条件，则自动触发智能合约点对点的支付操作。不再经过银行，还可以降低企业的财务成本。

因此根据基本建设程序的规定，未来资金未落实的项目必然得不到开工审批，获得开工审批的项目，承包人、专业分包人、材料供应商甚至劳务人员再也无需担心拖欠工程款的问题了。

当BIM模型与实体建筑物实施锚定，实现数字资产化后，数字资产的所有权在区块链就可以实现流动。

我们假如一个实体工程构件在业主尚未支付工程款以前的所有权还暂时保留在承包人手里，当一个承包人资金出现困难，恰好区块链上的BIM数字资产（锚定了实体工程构件）证明了一定的未来收益（业主未来支付的一笔工程款），那么承包人完全可以将这部分数字资产的所有权进行抵押贷款，智能合约可以锁定未来业主支付的那一笔工程款，用于承包人赎回该笔数字资产的所有权。

3. 运维阶段

在运维阶段很好的一个场景就是设备与设备之间的智能交互。

我们假设一台无人驾驶的巡逻车通过计算机视觉识别系统发现公路上沥青路面的一处缺陷，触发智能合约启动另外一台沥青路面维修车，该维修车同样用智能合约自动下单采购所需要的沥青混合料修复材料，并自动行驶至缺陷处完成修复，在此过程中只有少量的或者根本无需人的干预。

综上所述，区块链技术+BIM可以更好地实现智慧建造，反过来BIM模型又可以作为区块链技术的数据仪表盘，随着IOT硬件的不断涌现（尤其在运维阶段），数据的不断填充，模型的不断刷新，维度越来越饱满，所见即所得，区块链+BIM将会成为一个更加智慧的智慧建造决策系统。

文章中我们列举了规划设计、建造、运维三个阶段中一些点的应用，而现实中的应用场景远不止这些例子，这些例子也仅仅起到以点带面的探讨。

文章中提到的所有技术都是现今已有的或是已经实现的功能（如区块链政务系统、供应链追踪，质量溯源等），欠缺的只是把这些技术整合起来，就像区块链技术原本也不是一项新技术，而是把分布式存储、非对称加密、共识算法等计算机现有技术整合起来，成就了这一伟大发明。

也许有人会说，BIM正向设计在我国建筑行业还未普及，基于BIM的4D、5D数字化建造管理才开始普及，此时探讨区块链技术+BIM的智慧化建造是不是为时过早？

而我想说的是，

BIM的概念早在1975年美国乔治亚理工大学ChuckEastman博士就提出了，2002年Autodesk公司正式提出BIM理念和技术，从3D的可视化开始已经发展到了今天8D的概念。

区块链技术也是早在2008年由中本聪提出，至今除了数字货币，在其他非数字货币领域也有了极为广泛的应用。

就像人工智能技术，

1956年由计算机专家约翰·麦卡锡首次提出，但一直受限于计算机技术和硬件止步不前，直至2012年的ImageNET挑战赛中视觉识别准确率达到95%以上，超越人眼的极限，在突破了计算机硬件和技术限制之后人工智能技术的应用迎来了大爆发，才有了近年来我们手机中美颜相机、语音识别、智能推送等生活应用的集中爆发。

所以说，任何一项技术，在它大规模应用爆发前，能量一直在积累，这是一个必经的过程。一方面可能是技术、硬件的限制，另一个很重要的原因就是懂得人太少、参与的人太少，一旦大家都懂了、都会了，这种爆发力就会自然而然的蓬勃出来。

就像我们在不停地吹一个气球，总有一天它会炸开 。

如果你也对区块链应用感兴趣，搜索微信公众号“ Candy链上笔记 ”，我们一起前行。

I. AI将如何改变区块链

区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：
电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以类似结果也可以在区块链方面实现，这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能的解决方案，AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；
隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作）、Enigma项目、Zerocash项目，都是可行的解决方案，这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的，重要程度也是一样；
效率：德勤（世界四大会计事务所之一）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；
硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；
人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身，我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；
数据：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情，这正是智能机器的工作。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。