一、区块链联邦学习是什么

为什么说区块链融合隐私计算是必然趋势？

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

在数字化社会中，大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求，无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据，尤其是在分布式协作的业务模式中，各方都希望数据能顺畅地流通，并合理地体现数据价值。但与之相悖的是，数据孤岛仍然存在，数据的粗放式使用仍待解决。

与此同时，合法合规成为大势所趋。不论是在国内还是国际上，与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台，都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。这意味着，要确保数据的安全，也要尊重个人的隐私权益；在数据全生命周期上，要求实现全面规范，达成合规地流通。

以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并提供优质合规的服务，是数字化社会建设的趋势，需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据交易所等举措，都体现出这种创新精神。

在隐私计算领域，区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术，而且这三大技术之间互有侧重，也有许多重合和联系。

其中，从区块链的角度出发，我们可以看到，一方面，区块链上的数据需要采用隐私算法来保护；另一方面，区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽：采用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程，并对最终结果进行评估和共识，持续优化协作效率。

此前几年，我们在区块链领域里探索应用落地时，常常是用区块链为业务场景构建“分布式账本”。合规的应用都会对用户和商户进行KYC（KnowYourClient），其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。

例如，身份信息是否可以向全联盟链公布？在交易时，交易里的金额、相关方是否明文公开？每个人拥有的资产，是否可以被随意查询？人们的业务行为，是否会在未授权的情况下被滥用？

例如，在消费场景的积分卡券业务中，商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况，比如有多少用户开卡、充值，以及每天的流水等；个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。

于是，在隐私问题尚未能彻底解决之前，我们通常采用的办法是，引入核心权威机构参与共识和维护全账本，而其他参与者则分层分片，以不同权限的角色参与。但这样，在一定程度上增加了系统的复杂性，影响了用户体验，同时，给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。

目前，区块链也普遍用于政务领域，比如在智慧城市管理以及各种民生应用中，为大家提供“一网通办”的良好体验，这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。我们可以看到，政务应用覆盖面广，角色众多，数据存在多级别的敏感性和重要性。

区块链可以作为分布式协作的底座，通过数据目录、数据湖等方式，构建数据流转的枢纽，同时引入隐私计算和全面的治理规则，界定数据的边界，使数据在“不出库”的同时，依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。

从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

区块链隐私保护的场景丰富、角色众多，流程多样、数据立体，我们可以用“双循环”机制做进一步分析。

首先，我们从用户端出发，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理。

比如，验证身份的“四要素”中，用户的身份凭据和联系方式通常来自政府和运营商这些权威机构，当用户和某一个业务场景产生联系时，他们并不需要提供全部的明文信息，只需要选择性披露一些可验证的凭据，用以代替明文。

基于分布式验证机制即可实现多场景的验身，证明自己的合法身份，此时业务提供方即使未获得更多明文数据，但也不能拒绝服务。这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。

其次，在业务方，依旧可以采用诸如联邦学习、安全多方计算等技术，对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理。

在用户知情同意的前提下，在B端实现与合作伙伴之间的协同计算，数据不出库，隐私不泄露，但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。最终实现业务效果的提升，在给业务方带来效益的同时，也为用户提供更优质的服务，或者权益上的回报。其整个价值体系是闭环的，合规的，可持续的。

例如物联网和区块链，在采集端，就需要给设备分配身份和标识，同时算法上要做到去标识，防泄露；在用户端，不但要提供个性化的服务，还要做到防止不必要的画像，在做到可验证用户身份和资质的同时，又不能无端地追踪用户行为轨迹；最终，在提供优质服务、安全存储用户数据的时候，又要尊重用户的意愿，包括注销退出的要求。

如此的“双循环体系”，可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构，同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。整个链条会非常的长，需要做的工作也非常多，覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。

目前来看，并没有哪一个“包打天下”的单一技术，可以满足“全链路”、“双循环”的要求。那么我们不妨把场景拆细一点，列举得全面一些，组合一些技术和方案，先解决某个场景里的痛点问题。

事实上，我们在和众多产业应用开发者交流时，他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题，得到有针对性、可着手实施的解决方案，比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露视频等等。

特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合，针对性的去应对。我们可以日拱一卒，解决一个又一个的场景化问题，对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢，对可预见的刚性需求引入新技术新思路，创新性地去实现。这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来，最终筑就数据安全的长城。

分布式协作中，许多场景是跨机构的、跨网络的，无论是区块链还是隐私计算，都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范，核心框架是要做到“节点互通”、“资源互通”、“算法互通”。

节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。资源互通强调的是对资源的发布存储、寻址使用、治理审计（含删除数据、下线服务等），在这个层面上，大家都实现相对一致的视图，提供通用的接口。算法的互通则是非常细致和场景化的，每一种算法都有自己的特点，其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样，反过来对资源的管理资质和节点网络的拓扑，都会提出更多的要求。

在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求，而且随着领域的发展，不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。之前，可能大家是在埋头苦干，积累技术和经验，以后在落地时，则需要更注重接口和规范，开放心态，大家一起沟通共建，通过开源开放的方式寻求共识和共赢。

总结一下，关于隐私计算发展的几个思考：

第三，实现标准化和普及化，以推动新技术和新理念的规模化落地。比如相关的行业标准、评测体系，这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。

区块链发展这么多年，除了技术本身，其实最难的是“怎么解释清楚啥是区块链”。希望在科普推广方面，方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路，实现更好的效果。

回顾区块链和隐私计算的热潮，我们看到产业和社会在呼唤数据安全和隐私保护，行业也已经有了不少可用的研究成果，得到了一定的认可。展望可见的未来，我们将更加开放、务实，聚焦用户和场景，探索规范的、规模化的、可持续的应用之路。

同盾的知识联邦和其他厂提的联邦学习有哪些显著不同？

同盾的知识联邦是一个统一的安全多方应用框架，它支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。知识联邦在借鉴一些相关技术的同时，也具备一定的独创性，尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。知识联邦与其它技术领域，如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等，都有着紧密的关系。

五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖

谁说大象不能跳舞？

2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融科技对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的科技投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。

踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。

在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融科技和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。

没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及「银行业AI生态云峰会」多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。

数据安全与隐私保护

银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。

在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？

雷锋网AI金融评论主办的《联邦学习系列公开课》曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上，微众银行首席人工智能官杨强就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”

平安科技副总工程师王健宗也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”

一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。

小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。

虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。

数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？

在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中，微众银行区块链安全科学家严强博士就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：

在数字经济时代下，银行业AI发展必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

而区块链是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。

联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。

AI金融评论了解到，除了微众银行，江苏银行2020年也已开展联邦学习方向的探索，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。

银行数据库

以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。

如果说前些年的银行科技，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。

这当中的一个重要模块，就是银行数据库的改造升级。

我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。

由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》）

但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。

而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。

腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。

中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。

这场变革已有先行者，例如张家港行在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。

在「银行业AI生态云峰会」上，腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。

以平安银行为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。

但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时探索更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。

中台建设

“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。

银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。

在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。

中台的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。

建设银行监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。

尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。

因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。

为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营，招商银行近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。

如何构建金融机构需要的数据中台？

在「银行业AI生态云峰会」上，360数科首席科学家张家兴就用“三通三快”概括了数据中台的标准：

金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。

他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。

基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。

张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。

银行信贷智能风控

而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。

关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》）

而另一方面，2020年下半年起，针对金融科技或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。

尽管结合AI、大数据的智能风控在银行科技应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟——数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。

某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。

前百度金融CRO、融慧金科CEO王劲进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型科技人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。

王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。

“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：

他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”

数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。

从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。

在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。

RPA与内部流程优化

还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办《RPA+AI系列公开课》，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。

RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。

如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。

达观数据联合创始人纪传俊在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。

AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。

以工商银行为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。

建设银行同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景100个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。

农业银行方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。

中国银行在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。

纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：

例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

区块链是什么意思？

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。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

1、狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

2、广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。

扩展资料：

1、2008年由中本聪第一次提出了区块链的概念，在随后的几年中，成为了电子货币比特币的核心组成部分：作为所有交易的公共账簿。

2、到2014年，“区块链2.0”成为一个关于去中心化区块链数据库的术语。对这个第二代可编程区块链，经济学家们认为它的成就是“它是一种编程语言，可以允许用户写出更精密和智能的协议，因此，当利润达到一定程度的时候，就能够从完成的货运订单或者共享证书的分红中获得收益”。

3、在2016年，俄罗斯联邦中央证券所（NSD）宣布了一个基于区块链技术的试点项目。许多在音乐产业中具有监管权的机构开始利用区块链技术建立测试模型，用来征收版税和世界范围内的版权管理。

4、区块链的时间戳服务和存在证明，第一个区块链产生的时间和当时正发生的事件被永久性的保留了下来。

5、比特币公司BTCC于2015年推出了一项服务“千年之链”即区块链刻字服务，就是采用的以上原理。用户可以将通过这项服务将文字刻在区块链上，永久保存。

参考资料：百度百科_区块链

二、怎么看待区块链生活中,对于区块链技术你怎么看

如何理解区块链？

当下，科技发展日新月异，风云涌动，你我稍微偷懒点，可能就out了。这不，新晋“爆款网红”——区块链来了。今年年初开始，区块链成为科技界最火热的知识点之一，在数字金融、互联网治理和大数据计算等领域表现得愈加夺目。

区块链，这名字听着就高端大气上档次是不是？那到底该咋介绍它呢？

我们先从不少战友都听说过的比特币说起。这个不受任何金融机构控制的P2P电子货币，由计算机生成的一串串复杂代码组成，可以在支持支付的平台直接用来交易。以比特币为代表的数字货币兴起的关键技术，就是区块链。

用“码农”的语言说，区块链是一种去中心化的分布式数据库，所有参与者都是它的数据单元，通过固定的数据保密、信任等透明协议建立交互联系，任何人都不能对数据内容进行篡改。

看不懂？别着急，小乐先来讲个故事。

从前有个村子，村里的人互相买卖都要请村长作证登记。有一天，张三要买李四家的牛，村长为他俩作证登记，张三先把钱给了李四，账本上注明张三过几天再去牵牛。没想到几天后，村长家失火，所有账本都给烧没了。李四便趁机赖账：“张三又没给过我钱。”村长和张三蒙了。为了避免类似的事情再发生，村长想了一个办法：一旦有交易发生，村里能识字的人就都来记账，谁记得最快最好就给谁奖励，而且规定谁做假账就赶出村子。这样的话，除非把所有人的账本都烧掉，不然交易记录就一直存在。

这个村长所采用的，就是区块链模式。每家的账本构成一个区块，聚在一起形成区块链。对应到现实中，村民拿到的奖励就是比特币，记账的村民是每台独立的计算机，账本变成电子数据，这样理解区块链就简单多了吧。

从中，我们也可以看出区块链的“去中心化”特性：没有哪家的账本是最中心、最权威的，所有人的记录都是基于同样的规范（比如一套公开透明的计算机算法），地位均等且公平，实现人人做记录，人人可作证。

前不久，有新闻爆料一些交易平台“看人下菜碟”，玩起“大数据杀熟”。比如，同一段行程，平时常呼高端车的同事，最后的结算价格就比叫普通车的小乐略高。俩人不进行价格比对，很难发现其中“玄机”。某些平台利用过往消费大数据算计用户，真是“最懂你的人伤你最深”。

而区块链技术，它使用智能合约，数据合同公开公平透明，从而让“明码标价”更加权威，实现用公信推动诚信。

而且，区块链中的所有数据都是不可被篡改的，整个系统中的个体能在信任的环境中安全地交换数据。试想，如果大家叫车的价格信息共享，完全透明，这些平台哪还敢玩“小九九”？

因为区块链的这些特性，有人认为区块链即将“重塑数字经济时代新生态”，引领又一轮互联网革命。但是，发展的道路上总少不了波折。

随着比特币高调登场，这两年ICO（一种为加密数字货币或区块链项目筹措资金的常用方式）被持续热炒。但看似繁荣的虚拟货币投资市场鱼龙混杂，目前全世界有1600多种数字货币上市交易，但是绝大多数都不靠谱，投资理财还需谨慎。

区块链技术在军事领域同样有着广阔的应用前景，极有可能悄无声息地颠覆未来战争。

这可不是小乐在吹牛。“三军之事，莫重于密。”要知道在未来信息化战场，保密可是决定战争胜败的关键。由于区块链系统拥有信息独立、保密和完整等诸多特性，能实现数据存储和数据加密的完美结合。遭受攻击后，它的恢复能力也极强，能够保护高度敏感数据，对赢得战争胜利有很大帮助。

根据小乐所搜集到的资料，目前已经有国家在计划建造区块链信息平台，并开始研究区块链在军用卫星、核武器等数个场景中的应用潜力；某国际组织目前正在评估区块链技术在军事物流、物联网等领域的表现。

如果说比特币等数字货币是区块链1.0应用，那为网络交易数据安全提供有力保障的“智能合约”则是区块链2.0。未来还将出现3.0——从DAO（区块链自洽组织）、DAC（区块链自洽公司）到区块链大社会。

“以信息化培育新动能，用新动能推动新发展，以新发展创造新辉煌。”相信区块链这个科技“新动能”会为我们带来更多惊喜：“一机在手，天下我有”，“贸易自治”，更广泛的共享，最优适配的生活模式……区块链技术将创造一个更加诚信、便捷、高效的大数据时代。

内容来源?解放军报

区块链技术究竟有何神秘之处？它会给人们的生产生活带来哪些影响？

比特币是在2008年末、2009年初发明的一种虚拟货币，他发表了一篇《比特币：一种点对点的电子现金系统》。而区块链技术是他所用到的一种技术。也就是说，比特币是世界上第一种“去中心化”的数字货币，为了发明它，中本聪创造了一种新技术，把它命名为“区块链”。2019年，在集体学习中国家高度强调要加快区块链技术和产业的发展。区块链的特点是一个重要特点就是去中心化、不可篡改、不可伪造。

区块链技术应用到我们社会当中，会对我们的生产生活产生重要的影响。区块链技术广泛服务于金融和实体经济领域，这也是它“开始”的地方。几乎所有行业都涉及交易，都需要诚信可靠的交易环境作为行业健康发展的前提支撑。区块链通过数学原理而非第三方中介来创造信任，可以降低系统的维护成本，同时提高了为用户的办事效率。在出版行业，区块链技术能够追根溯源，保护版权。因为区块链技术不可篡改不可伪造，数字存储的版权信息会一直作为一个“证据”存在。保护版权，能够提高人们的知识产权保护意识。拒绝盗版，支持正版，保护著作家的权益。在媒体行业，区块技术能够实现信息共享，数据解放，打破了各媒体之间的信息壁垒。让有限的记者和编辑可以拥有大量的材料，极大节省了人工收集、整理数据的成本。另外，在区块链基础上，舆情应对的方案将具有高度精确性。

区块链技术在未来必然大有作为。现在它是一个新技术，可能民众不太熟悉所以接受度不高。但随着国家政策的支持，区块链技术的优势凸显，未来应用的领域会更加广泛。

区块链技术的个人理解与感想

我认识区块链到开始了解区块链只有不到3个月的时间。从我有限的理解和认知中我产生了一些想法。下面就是我个人关于区块链这个最新技术的一点看法和联想。

区块链第一个特性就是他的加密方法。采用的是256位的哈希算法。按照现在技术是无法反向破解。也就是说谁也没有能力打开一把没有钥匙的锁。这在现实世界中是不存在的。现在世界是不管再坚固的锁，也是可以被破解的。这个技术解决了一个最最重要的问题就是隐私的保护和安全性。从这个技术上看到了现在社会中的每个人其实是没有安全感的。说到安全感大家可能就会认为是身体的安全。其实安全这个词存在于我们生活中的方方面面。区块链技术首先用技术解决了安全问题。也就让所有人相信他的绝对安全性。第一个共识就产生了。

第二个特性，就是去中心化。人类社会从建立的那一天开始就是有中心化的。部落，家族，民族，军队，国家的形成。都是中心化的体现。

中心化意味着管理的集中。在这种管理的集中过程中全世界都在追求民主，产生了民主集中制。各种形形色色的民主其实只是概念性的体现。真正的民主很难在中心化的结构中形成。纵观整个世界所有的先进的社会体制都不是真正的民主。民主首先我认为就不能是等级化的。或者说不能是自上而下的。民主是一种平等的最好体现。人类在追求自由平等的路上走了几千年。发现绝对的自由和平等是不可能实现的。所以当区块链的去中心化概念出现的那一刻起。理想主义的自由平等观念似乎要产生了。让全社会的人看到了实现自由平等和民主的可能性。虽说去中心化是一种理想，但理想被看到了一丝丝曙光的时候。大家都开始兴奋了。现在对比特币等加密币的炒作明显有些跑题。但是这确实是由一群理想主义者实现的。就是这批狂热的区块链信徒。让区块链影响着整个加密币市场。

如何理解区块链

区块链，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），比特币的一个重要概念，它本质上为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。

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注意事项

1、区块链起源于比特币，2008年11月1日，一位自称中本聪(SatoshiNakamoto)的人发表了《比特币:一种点对点的电子现金系统》一文，阐述了基于P2P网络技术、加密技术、时间戳技术、区块链技术等的电子现金系统的构架理念，这标志着比特币的诞生。

两个月后理论步入实践，2009年1月3日第一个序号为0的创世区块诞生。几天后2009年1月9日出现序号为1的区块，并与序号为0的创世区块相连接形成了链，标志着区块链的诞生。

2、为了实现区块链金融大跨越大发展，为了推动中国经济新发展，加速全球资产流通，实现一代代人为之奋斗不已的复兴梦想，普银集团于2016年12月9日在贵州举行普银区块链金融贵阳战略发布仪式，会上将就区块链实现资产的数字化流通、区块链金融交易模式、并对区块链服务与社会公共产业的应用落地展开探讨。

参考资料来源：/baike.baidu.com/item/%E5%8C%BA%E5%9D%97%E9%93%BE%E9%87%91%E8%9E%8D/20263770"target="_blank"title="百度百科-区块链金融"百度百科-区块链金融

参考资料来源：/baike.baidu.com/item/%E5%8C%BA%E5%9D%97%E9%93%BE/13465666?fr=aladdin"target="_blank"title="百度百科-区块链"百度百科-区块链

区块链将会如何影响生活?

互联网一代代新技术的诞生,一个个新应用的普及,落到普通人身上,感受可能是更方便了、更快了、更安全了,而一旦基础设施搭建起来,甚至感觉不到技术的存在,比如电子购物、移动支付等,都变成了生活中的必需品。

区块链为智能合约的实现创造了条件,比如根据协议,飞机延误可以获得赔偿,但执行起来需要申请、审核等繁琐程序,而区块链支持下的智能合约可以实现一旦发生延误即自动执行,这种效率提高可能彻底改变很多领域合约执行现状。

再比如区块链可能会让分享经济真正迎来春天,在与物联网结合中,在解决信任问题后,每个企业的厂房、设备,每个人的汽车、电动车充电桩都可以在区块链应用下,拿出来放心共享,降低整个社会的运行成本。

无论是区块链,还是其它技术的演变都充满机遇与挑战,也蕴含无限可能。例如在安全性上,很多专家提到量子技术,尽管还处于研究阶段,但基于量子纠缠实现的加密,带来的变革注定是巨大而又深刻的。

文章来源：比特110网

谈谈我个人对区块链行业的看法

为什么各个企业要加入区块链行业

区块行业的发展

区块链1.0时代是以比特币为代表的，这一时期解决了在“去中心化”的价值转移问题如BTCLTC等

区块链2.0时代是以以太坊为代表的，这一时期的以太坊提出的智能合约使得区块链不再只是货币领域，区块链能够应用到各行各业，期间大量服务于各行各业的项目层出不穷

区块链3.0时代是以众多公链为代表的，这一时期公链运算速度大幅度上升远超以太坊，因此DAPP大规模爆发。

简单来说如果把区块链2.0比喻成4G，那么区块链3.0就是5G时代。

区块链对传统行业到底有什么实际价值，

可以从以下几个方面来解读：

（一）区块链是一种安全的数据处理的手段。

区块链本质上有四项不可缺的核心技术，分别是：分布式存储、共识机制、密码学原理、智能合约。分别对应数据存储，数据的处理更新，数据安全和数据操作，

为摆脱现在“中心化”服务器的种种问题，比如：黑客攻击、宕机、贩卖用户信息区块链使用这四项核心技术进行数据处理，从而使得数据变得可追溯且不容篡改。所有信息在写入的那一刻会被记录在区块链上，之后的运输、销售、监管也将完整地记录在区块链上，任何人都无法擅自更改。日后一旦发生问题，便可以轻松追溯到当时的信息，进而明确问责与赔偿。这也是为什么是叫链的原因。基于这样的特点区块链被用于确权，医疗，慈善等信息造假严重的领域。

（二）区块链是一次头脑风暴。

基于区块链“去中心化”的特性，导致了在区块链行业中，没有一个权威,或者说每个个体都是权威。因此采用协商一致的机制，即“共识机制”，基于节点们的投票、信任，使整个系统中的所有节点都能在这个系统中自由安全地存储数据、更新数据。共识机制的不同决定了系统的运营角度的不同

（三）区块链是一次通证化

基于区块链1.0的基调和2.0的思想，基本所有的区块链运行都需要通证，作为记账的酬劳通证成为链上矿工劳动的成果。通证的质量影响着矿工贡献的热情。通证与股票极其类似，所以通证的质量决定了公司的好坏。

企业上链

区块链与互联网大为不同，它的目标不是将企业的产品变得更为好卖（因为类似的目标已经让互联网实现了）。而是将这些产品或服务所承载的某些信息放到新的基础设施上产生新的价值。在共识经济学里，这种信息被称为熵资产。之所以被称为熵资产有两个原因：一是具有稀缺性；二是对共识的形成具有贡献。

只有对创建共识有价值的信息进入区块链才是一件性价比高的事情。其中最初级的部分是可追溯的产品信息，但是可追溯的价值不是每个行业都必需的，而且区块链未必能够很好的解决底层资产的真实性问题。通常来说，无形资产比较适合上链，因为可以采用“公开即确权”的特点快速的完善产权体系。

但是将实体商品上链要格外慎重，如果采用物联网技术才能实现真实性追溯的话，其法币代价可能过于高昂，实际回报太低。

企业上链就是对传统企业进行区块链经济化改造，让其上链经营，成为区块链经济组织，就是企业上链。一个标准的区块链经济组织，是分布式自治组织，通过发行通证，凝聚共识，替代传统协作模式，提升了生产力，让参与创造财富的各种利益相关者，都具有组织的长期利益的共治和共享权力，企业上链最大价值在于提供新的经济发展动能，企业的生产成本降低，企业资产价值提升。消费者可以购买通证，分享企业的发展及收益；上下游企业也能购买通证，直接抵扣货款或其他交易往来；产业链整合后，大家会共同监督产业各企业的发展，并维护通证的稳定。时至今日，很多企业都开始将目光瞄准了企业上链。

企业上链的困难

1.初涉区块链行业信息闭塞

2.新通证经济模式下缺乏成功适合企业运营模式

3.新技术缺乏相应人才

4.初期投入成本巨大

面对如此问题，不少企业望而却步，为保证企业上链的顺利进行可以通过BCSeeker寻找区块链行业服务供应商。BCSeeker以自由开放的形式让提供方商和客户在这个平台上寻找贸易伙伴，寻求服务、洽谈生意，可以说在互联网上建立了一个无地理和时间障碍的自由的撮合市场，并且全过程对双方完全免费。

BCSeeker专门为上链企业开辟了一条道路，您还在等什么？

三、区块链和数字孪生哪个好(区块链和数字经济)

区块链和数字货币哪个更安全

数字货币更安全，全球都在争夺区块链，而数字货币是区块链的核心部分，目前参与区块链的主要方式就是数字货币。

区块链应该脱实向虚

区块链技术发源于2009年比特币，并在比特币的基础上衍生出一套技术体系。从2009年到2014年之间是区块链发展比较懵懂的阶段，这个时候是比特币以及它的山寨币发展的时候。当时，大家并不是对区块链的应用非常的明确。这个时候的行业应该叫比特币行业，该行业大部分人从事的都是和比特币相关的产业，包括矿机、挖矿、交易、钱包以及山寨比特币等。

区块链到目前的落地路径是有问题的。人们把区块链等技术拔高到了第四代工业革命上，把区块链技术类比于蒸汽机、电力等技术。这有对的一方面，也有不对的一方面。对的一方面是，区块链确实的可以类比于此类技术，大家都了解区块链改变了人们的分配方式，改变了社会经济的组织形式，或者所谓的改变了生产关系。不对的一面是，人们寄希望区块链来提高生产力，寄希望区块链类似蒸汽机、电力等像过去一样提高水车、马车等的生产能力。但是，现实是区块链的提供的生产力并不快，有时候还不如现有的技术生产力块。比特币速度只有每秒6、7笔左右，以太坊是十来笔左右，性能比较好的、靠谱的联盟链也就每秒大几千笔的速度。

按照过去技术发展的路径，区块链行业的研发者开始着力提高区块链的性能，包括现在做的很多的多链技术、分层技术、类区块结构技术等等的。人们的着眼点在提高生产力上。但是，大家都知道区块链最基本的要素是共识，无论这个共识是竞争性的共识或者是协同性的共识，总归是要共识才能形成区块、才能交易生效。共识比不共识慢，这个应该是无疑义的。所以，本源上区块链在生产力上并不会有太大的提高，最多无限接近无共识的系统。但是，接近无共识的系统，也接近了中心化，远离了去中心化、远离了分布式协同，远离了区块链的本义。

从2009年发展到现在，如果区块链技术可以赋能实体经济或者能比较好的赋能实体经济，我们认为它不应该等了整整10年，或者说它不应该是现在一下子就可以赋能上，而是已经有一些或者有比较多的赋能实体经济的案例。但是，我们都知道案例并不多。我们认为主要的原因是区块链世界无法完整的映射实体世界，或者说是区块链世界无法数字孪生现实世界，或者也可以说现实是接无无法数字孪生的。在互联网时代，人们可以把现实世界的信息搬到互联网上来，这个大家叫上网。上网的过程中，如果部分信息错误、失真，这个是不影响互联网的运行的。但是，在区块链网络上如果搬上来的信息，或者大家说上链的信息失真、造假，那么区块链本身承载的也是失真的信息，后面传递和记账的意义就会出现问题。现实世界的真实并不容易对应到区块链世界的真实，包括现在很多区块链防伪、溯源、可信、数据上链、资产上链等应用，均存在这些问题。所以，我们认为区块链赋能实体经济是有疑问的，区块链向实是比较难的。

那区块链的意义在哪里呢？我们认为区块链的意义就在区块链本身。区块链本身具有金融属性、本身具有虚拟经济的特征。虚拟经济也是经济的有效组织部分，应该发挥区块链本身的虚拟的优势，让区块链脱实向虚，这里的虚不是虚无、不是虚空，而是虚拟空间、虚拟应用，与其扭扭捏捏的和实体经济结合，不如大大方方的做虚拟经济的应用。如果从实体经济的角度，把区块链融合进去、把区块链作为一个工具，一个类比于大数据、人工智能的工具，它不是非常契合，它有时候还碍事；但是，如果从区块链本身衍生出虚拟经济的应用，那这些应用它本身是自洽的，是没有失真问题的，因为所有的信息都在这个链上运行，而且基于区块链本身的信任传递能力，这个信息真实是可以广播给所有链上的主体的。

2017年区块链行业自己本身在初期形成了从代币生成、代币一级市场融资、代币二级市场交易、以及代币的所谓应用场景的时候是自循环的，并没有对实体经济有多大的帮助，而且还有负面作用，很多项目还假借能够推动实体经济赋能进行虚假宣传。虽然这个自循环是混乱的、无监管的、充满欺诈的，但是它确实是自成一套，它只是缺乏监管、缺乏管理、缺乏规则。纽交所已经开始提议允许直接上市的公司通过公开募股筹集资金，Slack和Spotify这样的科技公司此前均采用了直接上市的方式挂牌交易。这个是区块链虚拟经济的一个例子。同时，将传统虚拟经济在区块链网络上链，这个过程应该是直接的、方便的，通过区块链解决传统虚拟经济的不可信、不可协同，这里正式利用到了区块链的优势特征，另一方面是区块链本身可以低成本的构建虚拟经济的基础设施的。

区块链应用可以由外而内，但更重要的是由内而外。由外而内，要求区块链作为一个工具、作为一个服务，能够满足某些应用的需求，区块链是从属的、非必须的。现在许多这样的应用，就是这样为了区块链而区块链的例子。由内而外正是基于区块链本身的特性，构建基于区块链的应用。

由内而外时，区块链是主要因素，由区块链里面的应用提出对外部的需求，比如对外部实体的要求、对外面数据的需求等，全部是按照区块链上面应用的格式要求，而不是按照现在实体应用里面有啥数据。同时，应用的主体大部分在区块链内部，基于此方向的监管和边界监控会更简单。由内而外时，区块链金融应用和区块链游戏等虚拟应用应该是首先推崇的和落地的，这也是区块链能够比较契合走出来的两个点。同时，基于区块链的虚拟实体应用也是可行的方向，即在区块链上全新构建实体里面的应用，而不是从实体里面去上链、搬数据、做映射等，完全基于区块链本身特性来做应用。

本文无意于任何政治正确的辩论，只在于找到行业的发展方向。

区块链赋能新能源汽车新业态——车电分离

大家现在在新闻里听到的区块链，常常与虚拟货币联系起来，实际上区块链远远不止于此。首先，区块链是信任引擎，是保障可信数据的技术；第二，区块链是改变生产关系的技术。有一种说法是，两大改变世界的技术（人工智能、区块链），人工智能改变的是生产力，区块链改变的是生产关系；第三，区块链是整合资源的平台技术，能够把跨行业的资源，包括金融、技术创新、人才参与，有效而极具创造性地整合到各种实体行业中。在接下来的演讲中，我会使用具体案例进行说明。

在进一步推进新能源汽车发展的时候，我们看到什么样的挑战和机遇？首先，电池成本与寿命的矛盾毫无疑问是非常大的挑战。电池的高成本带来了消费者购车成本和购车意愿的问题。这必然不利于新能源汽车行业的快速成长。

第二是电池整体技术尚未最终“尘埃落定”，还在不断演进。这当然不是一件坏事情，真正有生命力的行业才会这样。刚才张院士讲得非常好，层出不穷的新技术，不可避免地让整车厂商面临如何将快速成长的技术与自身的产品周期相结合的挑战。

第三是安全方面的问题。大家有时候会从新闻上看到电池着火的情况。而据有关统计，截至2020年全国电动汽车安全事故分析中，电池问题引发的事故占据60%以上。

此外，新能源汽车电池使用效率极大限制单次充电的出行范围，虽然已经较以前大大改进，依然难免影响出行体验。

那么，要解决以上这些问题，我们面临着什么样的数字化挑战呢？关键是动力电池具有很高的产品价值和潜在环境影响，所以生命周期很长，从生产、整车集成、用户使用、二次回收作为储能设施、电力使用、最终环保回收，跨越了很多行业。跨行业数据收集和可信流转、共享非常困难。特别是电池厂商和整车厂商，这两个数据孤岛如何打通，如何进行数据共享共用？电池使用过程中，消费者和充电站运营方也掌握着一部分数据。能储环节的当地供电商，回收环节的环保回收厂商，也都会有自己的数据。进而，不要忘记，金融行业也可以是数据流的利益相关方：动力电池占整车成本四成以上，从资源整合的角度来说，如何在可信数据流转的基础上，引入金融资源，降低整车厂商和消费者的成本压力？

前面提到，区块链是跨行业数据整合的引擎。它能做到让不同来源的数据通过隐私计算，在数据所有权被有效保护的前提下形成数字孪生。这个数字孪生有很强的针对性。此前，当出现产品问题的时候，因为跨平台跨行业数据无法互通等问题，很难进行精准定位，汽车产品的召回往往具有较大的盲目性。

例如，原来发现了一个问题，需要召回60万台车。现在我们在区块链技术提供的可信数据保障下，通过此前很难做到的跨平台数据整合和数据分析——对动力电池和新能源汽车进行非常精准的分析，发现非常高颗粒度的“问题组合”，或许就可以把召回的规模缩小到几千台甚至几百台。精准召回不但对消费者的安全是一种保障，而且可以极大降低整车厂商的成本。

电池数据的价值也还有待挖掘，不单单是电池生命周期和整体使用情况。还有一点非常重要，新能源汽车各个组件当中，动力电池能源供应系统收集上来的数据是最完整的。这样完整的数据不仅在动力电池自身的商业模式当中具有很高的价值，对用户体验提升甚至城市管理也都有价值。

可以说，动力电池，是新能源汽车的关键。我们可以把动力电池中嵌入相关的物联网设备；这个物联网设备和区块链技术相结合，在确保数据可信、不可篡改同时保护隐私的前提下收集数据，不仅可以形成动力电池可信的数字孪生，也帮助形成新能源汽车本身可信有效的数字孪生。此前，摩联科技与万向区块链合作推出了区块链蜂窝无线模组和PlatONE联盟链数据存证平台，能够赋能海量物联网设备数据的安全上云可信上链。

再谈到商业模式，无论是回顾燃油汽车的发展历史，还是展望新能源汽车的发展前景，如何让实体行业有效引入金融资源，都是拓展商业价值的重要方向。车电分离指的是在换电模式基础上，车主购买整车后，由电池管理公司回购电池产权，车主以租赁方式获得电池使用权。车电分离如果能够做到位，动力电池及充电站就可以成为资产包，且和新能源汽车本身是分开的，大家就可以针对资产包进行融资。这不仅仅是概念或者梦想，我们已经在和业界领先的公司在这方面展开了合作。

这个商业模式进一步规模化以后，会带来几个好处。第一，串联电池生产、销售、运输、使用、回收、检测和改造再利用等各方的协同网络，高效可信的电池流转助力各方利益计量和分配结算，提高传统业务衔接协作效率；第二，能够让更多金融资源以可信方式进入迫切需要社会资源和金融资源的新能源汽车行业，有效促进其进一步发展壮大。第三，形成非常好的节奏。在新能源电池行业刚刚起步的阶段，车电分离后带来的商业模式有相当的稳定性。未来无论技术如何演变，这个行业都能够有效得到金融资源的配置，从而反过来为新技术的发展带去非常重要且必要的活力；第四，对于资产管理公司和金融机构，一方面可以对底层资产进行穿透式监管，一方面可以实时掌控资产的运行收益，有效降低了资产和资金风险。

而对消费者而言，购车成本会直接下降。比如以前买辆车30万，现在买车只要18或者20万，剩下的就是每月付车电分离的使用费，这是未来会推动的。同时也可以缩短充电时间，缓解续航焦虑；对新能源电池厂商和整车厂商而言，有机会引入更多的金融资源，提升运营效率，改善电池安全，减缓电池衰减；对政府有关部门和管理机构来说，通过动力电池和物联网设备，通过区块链技术形成可信、可靠的数字孪生并资产化，如碳中和等治理目标就可以更好地通过整合社会资源来管理和实现。同时也能够促进电池标准化，推动基础设施建设。

要实现新能源汽车的车电分离，我们当前也面临着一些挑战：第一是重资产：换电站建设前期投入高，融资需求大；第二是车企配合难度大：标准化技术应用推广难，不同车企不同车型差异性显著；第三是标准化程度低：难以开放使用形成规模效应；第四是运营服务体系不完善：电池多方流转难追溯。

为什么要讲挑战？传统的信息化技术难以建立多方间的信任，而且需要完整的顶层设计。面对以上的这些挑战，很难进行完整的顶层设计，势必会形成摸着石头过河的局面。要保证过程中整个业务方向不会失控，就是区块链组织生产关系所发挥的作用。

不仅是汽车，所有跟新能源能储相关的行业，如未来城市的能源基础设施，都可以使用物联网+区块链+隐私计算，通过对可信数字底座的打造，实现可信的数字孪生并资产化，从而降本增效，创造企业、消费者、政府机构多方共赢的社会经济价值。而这些我们并非仅在策划阶段，都已经实践中了。包括与合作伙伴共同推进的动力电池资产化、在电动大巴上采用区块链基础上的电池与新能源管理等等。

区块链的发展趋势是什么，和数链技术怎么样？

区块链的发展趋势有：

01、区块链产业长期向好，核心价值受到普遍认同;

02、技术发展更加务实，工程化和生态构建成为重点;

03、区块链与隐私计算协同发展;

04、区块链互联互通成为焦点，价值互联远景可期;

05、区块链基础设施化呼声渐起，建设模式仍需深度探索;

06、区块链不能包打天下，需与多技术配合完成数字化转型;

07、存证应用先行，逐渐向多方协作和价值转移迈进;

08、区块链联盟商业模式重要性进一步凸显;

09、政府支持仍是未来一段时间产业发展的重要推动力;

10、区块链从业人员规模增加，人才相对紧缺将持续存在。

扩展资料：

区块链，就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。如果要修改区块链中的信息，必须征得半数以上节点的同意并修改所有节点中的信息，而这些节点通常掌握在不同的主体手中，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。相比于传统的网络，区块链具有两大核心特点：一是数据难以篡改、二是去中心化。基于这两个特点，区块链所记录的信息更加真实可靠，可以帮助解决人们互不信任的问题。

区块链目前仍以存证类应用为主，例如，区块链在供应链金融、产品溯源、贸易金融等领域应用已取得一定成果，但其应用模式仍以文件、合同、票据的存证为主。随着区块链的行业应用不断深化，为了进一步发挥区块链对实体经济发展的促进作用，今后将会重点发展多方协作与价值转移类应用。

区块链不仅仅是技术，更是一种理念、一种合作模式。区块链将连接产业上下游各方，需要依靠联盟共同利益来撮合各方参与者。目前区块链联盟的组织模式主要有两种，分别为核心组织主导与参与组织共治，两种区块链联盟商业模式也各有利弊，为了联盟的长期稳定发展，如何建设、建设哪种模式还需要行业持续深度探索。

区块链与数字经济

主流对疫情后数字经济的发展趋势的十大预测，详细情况见图。

杰夫简单讲下观点：

1.国家及全球的经济体发展大势是数字经济，这个方向无疑是确定的！

2.区块链还不足于与数字经济、互联网经济、工业经济相提并论，概念错误。区块链是一种技术，它与互联网、云计算、5G通信、物联网等信息技术可以放在一起来论，也应该结合起来使用！

3.区块链技术与token、通证经济、社区治理耦合的产物未必是币民眼中当下的币圈。以上所提的均要赋能实体经济，方可发挥其正能量，产生新价值。

4.数字经济与区块链技术的天然契合，因此建议区块链从业者把token去货币化、多应用化，确实发挥区块链分布式的优势。

区块链技术终归无感使用！

区块链与数字货币的区别有哪些？

谢邀！

谢邀！

要知道他们两者的区别，就要先知道他们两者的定义。

数字货币：简称为DIGICCY，是英文“Digital

Currency”（数字货币）的缩写，是电子货币形式的替代货币。数字金币和密码货币都属于数字货币（DIGICCY）。

区块链：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。区块链本质上是去中心化的数据库，又称信任的机器。

从以上定义我们可以知道区块链是一门技术，而数字货币属于一种虚拟货币。

数字货币不等于区块链

很多人会把区块链就理解为区块链，在这里我要纠正一下，数字货币是不等于区块链的，数字货币只是区块链的一个应用，而有些数字货币可能都没有应用到区块链技术。