比特算力巢

A. 杭州順其軟體科技有限公司在企業信息化行業內的口碑怎麼樣

2020年的安防圈，彷彿被按下了暫停鍵，項目停滯、融資緩慢、研發縮減，沒有人能預料到，中國安防的新十年，是以這樣的狀態開始，不少企業也以這樣的方式結束。

過去十年裡，近千家安防產業鏈廠商，經過無數次物競與天擇，僅留下數十家企業，擁有充沛的資金和技術儲備，迎接新十年。

站在安防新十年的這個節點之上，9月5日，由雷鋒網 & AI 掘金志主辦的第三屆中國人工智慧安防峰會，在杭州正式召開。

本屆峰會以「洗牌結束，格局重塑」為主題，會上代表未來新十年的15家企業，為現場1000餘位聽眾和線上幾十萬觀眾，分享迎接安防新十年的經營理念與技術應用方法論。

以下是本次大會的精彩回顧：

國際人工智慧聯合會首位華人理事會主席楊強：「聯邦學習下的數據價值與模型安全」

楊強在大會中指出，目前很多行業並沒有真正意義上的大數據，產學兩界都缺乏高質量、有標注、不斷更新的數據。

如何保證各方數據私密不外傳，又能保證數據更新？這就是分布性數據隱私保護、聯合建模的挑戰和需求——把小數據聚合起來成為大數據。

加上現在人們愈發重視隱私，政府紛紛立法，對技術的監管趨嚴，聯邦學習正為保護隱私帶來了技術上的新思路。

如何理解聯邦學習？「邦」是指每個實體參與者地位相同，無論大小，提供的價值才是他們存在的意義；「聯」是用一種方式把它們聯合起來，保護隱私，一起做有意義的事情。

聯邦學習的宗旨是「數據不動模型動」，目標是「數據可用不可見」。數據可以用，但是這些原始數據是合作方彼此之間見不到的，所以一些散亂的小數據就可以成為虛擬的大數據。

楊強教授介紹稱，目前聯邦學習主要有橫向聯邦（樣本不同、特徵重疊）和縱向聯邦（樣本重疊、特徵不同）兩種做法，前者更適用於to C場景，後者適合to B場景。

他強調，聯邦學習和分布式AI、聯邦資料庫的區別在於：過去這二者的數據形態、分布、表徵皆為同類，但在聯邦學習里它們可以是異構的；且過去聯邦資料庫目的是並行計算、增加效率，但現在數據本身屬於不同的屬主，所以需要做加密情況下保護隱私的計算。

隨後，楊強也談到了聯邦學習在安防等領域的應用。此外，楊強團隊還推動制定世界上第一個聯邦學習國際標准，同時也發布了開源平台FATE，並且積極籌措聯邦學習聯盟，共建聯邦學習生態。

海康威視EBG解決方案部總裁李亞亞：「賦能數字轉型，服務千行百業」

李亞亞介紹，海康目前的業務主要分為三塊：綜合安防、大數據服務和智慧業務。

數字經濟和數字化轉型成為必然趨勢下，人工智慧交付問題依然面臨挑戰，難點有三：一是泛在需求，這是場景碎片化、需求差異化必然帶來落地難問題；二是復雜交付，涉及產品、施工、演算法優化、信息系統打通、業務流程轉型等諸多問題。三是成本可控，關注投入產出比非常必要。

李亞亞認為，解決落地難，仍然是要回歸商業本質。要從產品的品質抓起，目的是讓各行業都享受到技術革新的紅利，通過場景化、差異化的問題解決，提升用戶的業務價值回報。

數字化轉型是一個逐步進階的過程，場景化是路徑，因此要通過系統的產品體系去支撐場景化應用。面向企業領域的數字化業務的開展和落地，海康威視從拉近管理距離，提升業務效率，規范作業行為，防範安全隱患四個維度出發為行業賦能。

海康威視秉持開放融合的合作理念，攜手合作夥伴，共同實踐數字化轉型之路；秉善篤行，不斷創新技術和產品賦能千行百業，為社會的安全和發展開拓新視界。

大華股份先進技術研究院院長殷俊：「AI 行業應用，產業升級」

殷俊認為，AI經歷了理論研究的1.0、智能落地的2.0，目前處於行業智能的3.0階段。

AI 1.0時期是「兩耳不聞窗外事，一心只讀聖賢書」，計算力不夠，數據有限，演算法不成熟；2.0階段是「紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行」，演算法、算力有了突破，成熟的演算法尋找落地場景；3.0階段是「忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開」，行業最需要的不僅是一套演算法、一套系統，而是企業解決客戶痛點和需求的能力。

在行業智能背景下，人工智慧需要具備的基礎能力包括：一是AI技術泛化、快速遷移新應用的能力；二是應用牽引，快速適配新需求的能力。

殷俊認為在3.0階段是應用主導個性化和AI解決方案的敏捷交付。在這個過程中，首先要構建人工智慧解決方案的端到端體系化能力，大華已經在四個方向做了重點布局：系統架構、數據智能、智能工程化、智能技術。

除了構建以上核心能力，大華還開放全棧能力，賦能行業生態，並在實戰中持續積累人工智慧核心技術，針對全場景理解、小規模數據、泛化能力、多任務學習和AutoML等人工智慧的五大技術挑戰，開展實踐探索，並已取得實戰應用成果。

最後，殷俊強調，AI目前還是依賴人工為主，大華希望未來在行業共同努力下，能夠真正轉向AI的自我智能，推動行業智慧化落地。

西部數據智慧視頻產品首席技術官孫煜：「AI安防與存儲的變革」

孫煜提到人工智慧在監控行業的應用四個主要要素：晶元、軟體、存儲和廠商。

晶元不斷提升算力，並降低成本，軟體提供高效實用的演算法，海量數據需要被存儲才能被利用，廠商集成以上要素並落地。這個生態中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。

AI應用，使得視頻監控的存儲架構從以前的端和邊，變為現在的端、邊、雲，連接方式雲化，其中，存儲器需要更高順序讀寫性能、更大的存儲容量、更高地隨機讀寫性能、更快地響應時間。

西部數據通過提供視頻監控行業從終端到核心的存儲產品組合，協助視頻監控行業的AI落地。

孫煜演示了西部數據專門為整個視頻監控行業打造的從端、邊、雲的各個產品組合，以及專門隨時檢測硬碟監控狀態的軟體WDDA，Western Digital 設備分析 (WDDA) 是 Western Digital 的監控優化存儲產品系列支持的全新設備分析功能。WDDA使管理員能前瞻式地管理存儲設備並保持性能優化，防止意外故障。

孫煜強調AI進入後傳統監控盤力不從心，系統廠商通過合並通道單碼流，順序地寫入，大大減少了硬碟的飛行時間和次數，把飛行機會轉移到資料庫訪問，提升存儲系統的性能。

西部數據認為提高數據利用率的關鍵，是告別簡單粗放模式，進行精細化的分層存儲策略，他們還建立起一套四層存儲架構體系：熱存儲、溫存儲、冷存儲、極冷存儲，分而治之，極大地提高數據利用效率。

商湯科技智慧城市事業群產品副總裁朱鑫：「AI 驅動城市智能化變革」

數字化轉型的核心技術是雲計算、移動互聯網、物聯網以及大數據，更多是在於更高效的信息組織，更順暢的一些信息流動，以及更便捷的信息訪問，從而去改善企業以及行業的效率，生產力是百分比提升。

智能化變革，機器將取代人工，如此會形成一個自主的組織生產，最關鍵的是，隨著數字技術、晶元、摩爾定律以及雲計算能力相關規律影響，機器成本會持續下降，規模化後機器成本會趨向極低的成本。彼時對生產力的提升不是百分比，可能是倍數，甚至是指數級。

大量的城市物聯設備、規劃的城市群，以及城市裡形成的大量人流、物流、車流、金融流、數據流，組成了城市互聯網。

朱鑫總結了城市互聯網市場下，真正推動一個城市智能化變革的三大支柱系統。

一是新一代的聯網匯聚平台。視覺數據是城市最豐富的數據資源，前端設備收集的數據通過聯網匯聚，形成城市動態的數據資源池，動態數據經過AI系統處理後，成為城市數據資產。二是超級計算底座。每個城市需要一個新型的超算中心。三是城市級演算法系統。系統有三大板塊：城市的主演算法系統、城市級場景演算法系統和通過融合、關聯、決策，形成一個完整的城市的演算法系統。

商湯在這幾個支柱下面形成了一整套體系與方案，從最底層的基礎建設開始，從數據中心基礎設施到城市智能的計算中心，再到城市智能雲賦能中心，把整體演算法系統能力都放在雲賦能中心。

宇視副總裁、首席架構師姚華：「AI 如何得到人民的好口碑」

姚華回顧了2018年提出的AI與安防的七座大山，並指出如今視圖數據全鏈路計算邏輯已經形成，AI在安防已經從0跨越過1。宇視的AI部署已經在從城市到郊區、鄉村，解決群眾的小事和瑣事。

業務狀態出現新挑戰，比如動態人口服務和管理難、案件有效線索率低。姚華列舉「宇視追影系統」應用的三個案例：疫情期間24小時找回出走口罩少女，男子沿街威脅案件，合夥扒竊案，以上成功案例中，最關鍵的技術是ReID（跨鏡追蹤）。

姚華指出，ReID應用有七大技術難點：第一，不同姿態、角度、解析度下的人體之間的匹配；第二，復雜場景、有遮擋，密集人群等場景下的匹配；第三，不同交通工具上的人體的匹配；第四，不同時間段以及著裝變化後的行人匹配；第五，跨攝像頭模態行人匹配；第六，目標行人著裝發生變化後的匹配問題；第七，在較小訓練集上匹配演算法訓練較為受限問題。

宇視聯合博觀（擁有國際三大主流ReID數據集、Vehicle ReID等世界紀錄的演算法公司），設計了基於現有樣本的GAN對抗網路，較好地模擬了人體的多角度、多姿態特徵。同時，輔以多種預處理演算法，極大地擴充了原始樣本基數，使得在較小訓練集上匹配演算法訓練受限的問題迎刃而解。

其次，宇視在演算法中採取結合全局特徵和多尺度局部特徵的混合向量提取解決方案，並在訓練中採用遷移學習，再者，對每個人體的局部特徵進行重定位的匹配訓練，通過實現對人體局部位置的精準定位，可將人臉識別與ReID聯動結合，解決跨鏡追蹤應用的諸多難點。

宇視追影系統發布一周年，實戰應用落地中國百餘個城市和地區，實戰案例超1000個，找回走失人口100餘人，小微案件偵破率提升50%。最後，姚華用「好AI，為人民服務」結束：小案件是群眾的「天」，無論鄉村還是城市，AI幫助解決小案件難題，能讓我們尊重每一個微小的個體。

360城市安全集團副總裁、360視覺科技總經理邱召強：「360 以安全為基礎的 AI 技術與應用 」

邱召強表示，當行業在享受技術帶來當先進性時，360通常用逆向思維思考：一個新的技術產生的同時會帶來哪些安全隱患。

邱召強指出了數字時代的四個特徵：第一，一切皆可編程，也造成漏洞無處不在；第二萬物均需互聯，虛擬世界的操作帶來了物理真實世界巨大的災難；第三大數據驅動業務，數據一旦匯總，安全性難以保證；第四軟體定義世界，世界架構在軟體之上，脆弱性前所未有。

360在過去15年，總結和打造出了一套雲端的安全平台。360安全架構是以安全大腦為核心，六大板塊，一個安全大腦，十個安全基礎設施，和一個運營的所發，一個專家的團隊，一個實戰演練機制和一個安全互通的標准。

背靠360城市安全集團，360視覺科技專注於人臉識別產品的開發和應用，打造出以大數據為基礎的視覺安全產品，包括了人臉識別門禁、人臉識別通道閘機、人證核驗設備等智能終端及針對辦公樓宇、酒店、商超、社區、學校，交通樞紐等場景解決方案，構建以安全為核心的智能生態。

360安全賦予了360視覺科技獨特的競爭力。針對人臉識別終端設備的安全，對核心庫和可執行性文件進行核心加固、對代碼加固、對應用程序加固，三重安全加固防護；此外，360視覺科技還獨創密鑰白盒技術，為人臉識別終端、雲平台環境中的數據加密及公私鑰身份認證，全程密鑰無明文。

最後，邱召強展示了360視覺科技人臉識別硬體家族，以及智慧園區、智慧樓宇、社區安全、智慧校園、機場安防、智慧辦事大廳等幾大行業解決方案。

華為機器視覺領域總裁段愛國：「華為 HoloSens ，點亮智能世界」

段愛國提出，一個真正的智能世界有三個非常典型的特徵或者基礎框架技術：一是萬物感知，二是萬物互聯，三是萬物智能。

在華為來看，萬物互聯、5G、光網路是華為的強項，華為機器視覺將成為華為在萬物感知的核心。

段愛國還認為，智能世界向前邁進有三大核心技術：以全息感知為核心的機器視覺，以萬物互聯為基礎的移動無線通信，以及萬物智能的AI技術，2020年這三個技術開始合攏。

所以華為在2020年率先提出，所有的視頻技術應該從人看向給機器看轉移，並正式把產品線更名為「機器視覺」，聚焦打造兩個核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在後端用數據驅動，反作用於物理世界，驅動於智能世界。

4G的時代，以智能手機為核心，出現了各種行業移動互聯網的應用。在華為來看，機器視覺就是5G時代的行業數字化的智能手機。段愛國還提到，過去5年，AI的成本在下降，AI已經進入到普惠的時代，他預測未來兩年智能攝像機一定會超過網路攝像機。

另外，華為將聚焦打造4個核心戰略產品和平台：前端的軟體定義攝像機，後端的智能視頻存儲，類似於智能手機應用市場的智能演算法應用商城，以及華為機器視覺雲服務。

在此基礎上提出四大戰略策略：戰略一，積極投入全棧全場景的AI研究；戰略二，重構產業架構，加速智能化升級；戰略三，平台+生態，賦能千行百業；戰略四：端邊雲協同，深度數據挖掘。

最後他強調， 會將開放進行到底，未來的智能世界很復雜，華為不可能一個人包攬全部的工作，希望大家一同成長。

曠視副總裁那正平：「城市大腦的條與塊」

那正平表示，城市治理數字化、智能化浪潮中，無論是智慧城市、城市大腦還是數字孿生概念，核心思想都是通過物聯網、人工智慧等技術，准確發現城市運行的內在規律，從而進行動態優化調節，解決城市面臨的安全、出行、環境、產業升級等諸多問題，最終提升城市治理水平。

那正平歸納出做好城市大腦和城市大腦的操作系統的幾大要點：深入研究城市發展規律；探尋業務本質；先具象再抽象；腳踏實地，長期主義。

曠視通過分析城市空間和管理對象，指出城市的日常運作管理需要秉持以人為本核心，城市大腦應圍繞條塊結合的方式實現綜合管理，實現條、塊、腦、OS的協同。

城市大腦中的條應用總量少，單體規模大、高並發、數據壁壘強；而塊總量大、IoT種類多，低並發、數據壁壘低，集成聯動潛力大。

基於此，曠視提出：構築城市大腦需要先圍繞「條」和「塊」打造城市級的超級應用，驗證產品、實現單一場景閉環，從而形成具有曠視特色的軟體和硬體產品矩陣，最終逐漸沉澱出城市級和建築級AIoT操作系統，實現城市物聯網的閉環。

曠視認為，人工智慧產業現在處於並將長期處於初級階段，我們必須正視並不能超越這個初級階段。第二，人工智慧產業的主要矛盾是市場日益增長的多樣化需求同落後的演算法生產力之間的矛盾。

雲從科技安防行業部總經理李夏風：「人機協同平台，助推社會治理現代化升級」

雲從認為人機協同有三部分：人機交互、人機融合、人機共創。

人機協同中，各個行業的專家、以機器代表的AI知識服務和用戶，三者形成一個閉環，首先專家把知識賦能給機器，機器轉換成智能化產品並提升客戶的體驗，用戶從中反饋出個性化的需求，後續提升專家的效率並反哺到產品或服務中。

雲從人機協的落地通過三部分實現：智能化終端設備收集數據，同時也是人機交互的入口，雲端大腦是整個數據的匯集、分析、提煉的中樞，當數據大腦經過分析，形成相關的服務後，通過嵌入式的模塊，即AI平台，實現人機協同在各個場景落地。

而AI訓練平台融合數據智能標注、OCR訓練、圖像訓練、NLP訓練、視頻結構化訓練於一體，根據場景數據，生成符合行業需求的AI模型演算法。雲從的智能解析引擎具備軟硬解耦特性，可以適配國有自主晶元，還能實現效率和使用維度的極大地性能提升。

基於雲從的數據分析引擎，提供面向數據全生命周期的分析、挖掘及應用服務，完成數據到知識的價值轉換，賦能各業務場景應用。

具體來說，匯聚感知數據，打造數據挖掘基礎，融合業務數據，靈活定製生成各類標簽，拓展業務對象，並依託認知信息，形成各類專家的決策，為決策提供有力的支撐，最後，依託可視化專家建模，固化專家經驗模型，積累與傳承業務知識。

從數據到知識是數據價值挖掘的必經之路，目前大部分數據資源沒有得到充分利用，雲從的知識生產與服務平台KaaS，通過將標簽、機器學習等知識模型化、在線化，加上AI 引擎， 變數據/經驗為在線知識。

通過數據智能模型為核心的知識體系構建實現從多維數據中挖掘隱形事件背後的關聯關系及規律現象，服務於風險防控、態勢預測、行為畫像、虛擬軌跡等各類實際業務決策。

比特大陸AI業務線CEO王俊：「安防新基建，AI 芯智能」

王俊認為，當市場容量足夠大時，總是會催生出更專注的產品，因為越是專注的產品，越容易獲得更高的效率，隨著AI市場的爆發，AI的計算硬體亦是如此。過去大家用GPU來取代CPU提供AI算力，現在正是從GPU切換至TPU或其他AI專用晶元以獲得更高效率的時代。

比特大陸算豐自研的TPU，覆蓋了雲、邊、端，專注於深度學習計算，相對於CPU和GPU，在獲得更高性能的同時，還具備更高的性價比和更低的功耗。安防行業已經完成了從看得見到看得清，看得清到看得懂的階段，而未來在更多專用AI晶元加持下，可繼續實現看得快、看得起。

王俊還提到，比特大陸算豐業務堅持專注、開放、合作共贏的理念，專注AI晶元及其相關硬體的研發，同時開放各個層次的軟體介面方便各種演算法的接入和優化，力求和各個演算法、應用等合作夥伴緊密合作，共同打造完整的AI解決方案。

同時，他們會打造基於比特大陸算豐晶元的算力平台，提供數據、演算法、應用的統一管理，這樣不同的應用需求，基於不同深度學習框架的不同演算法方案，都可簡單、高效的運行在該算力平台上。用戶可自由選擇最合適的方案，接入數據，並獲得智能分析的結果。如此，在真實的場景中，無論是人臉識別、視頻結構化這樣單一的應用，還是城市大腦這樣的綜合方案，比特大陸都可基於該平台，聯合合作夥伴，提供統一、高效、易用的AI算力服務。

澎思科技副總裁曲瀚：「AIoT 新基建，加速人工智慧進入普惠時代」

澎思科技認為人工智慧新基建的一個核心就是AI的基礎設施化，分為技術基礎設施和融合基礎設施。

在此趨勢下，智慧城市和AI安防將成為新基建的最佳試驗場。另外，AI安防也逐漸發展到了第二階段，AI在To B領域的發展開始從單一的場景向全社會各個領域延伸，每個細分的場景都展現出不同的AI服務需求，未來就是服務為王的時代，誰能夠快速精準地把握住客戶的需求，誰就能夠在未來的競爭中快速勝出。

曲瀚指出，AI普惠的產品有兩個核心要點：一是極致產品體驗，二是場景化的解決方案能力。實現AI普惠的終局在於四個方面：第一，萬物智聯，所有的AI終端實現在線化。第二，推動AI演算法向通用智能演算法演進，降低機器學習的成本，提高泛化能力。第三，構建一個豐富的產品生態。第四，場景的聯動和重塑。AI不是一個孤立的系統，需要和客戶的其他系統做連接和聯動，才能使得場景服務變成一個主動智能的服務。

澎思基於對普惠AI的理解，構建了澎思AIoT生態平台，包括四個關鍵的能力：第一，智能視圖大腦。演算法會從雲、邊、端三個維度全鏈條嵌入。第二，全系列自研的智能邊緣設備。第三，打造雲端智能服務的開放平台。第四，後端建立數據管理平台，使得數據在AI、硬體以及雲服務能夠充分地流動，實現業務和訓練數據的並軌。

曲瀚還表示，普惠AI最核心的是演算法能力，這是整個AIoT業務的底座，澎思的演算法在雲端和邊緣端都走在世界的前列。

最後，曲瀚還重點介紹了在智能城市「新基建」中，澎思在城市公共安全與治理、人居場景智能化兩大場景中的落地情況，以及深度參與新加坡等海外市場智慧城市的建設經驗。

的盧深視CEO戶磊：「大庫時代，落地千萬級刷臉系統的技術剖析與建庫經驗」

戶磊提到，大庫時代，金融支付、交通等眾多場景亟需千萬級精準人臉識別技術方案。目前行業內現有方案為多引擎，多層級，分庫管理模式，系統復雜、軟硬體開銷大、成本高、效率低。

因此理想的大庫識別方案應該具備以下幾點：精準，萬億分之一誤識別率，千萬級別底庫，魯棒性好，高度兼容性，以及價格適宜。而的盧深視是全國首個建立省級規模三維人像資料庫的AI公司。

的盧深視的千萬級精準識別的刷臉系統具有幾大關鍵技術點。

系統架構，分為三個層次，由前端多維智能感知系統、千萬大庫雲端中台和多模態關聯分析與預測組成。

其中高性能三維人臉識別演算法與前端相機深度集成，降低後端計算開銷，中台支撐千萬級大庫人臉的建庫、清洗、檢索，適配度高、效率高，多模態架構的兼容性好，分析預測環節基於大數據的邏輯推理，時空軌跡關聯分析，將2D/3D人臉、人體、物品、時間、地點等多維大數據融合，深度挖掘數據之間的關聯性，實現預測與預警。

其次是技術架構。核心演算法層，其中最重要的是3D演算法層；平台技術層，包括後端的技術，包括通信計算、協同優化等等技術；業務中台，對數據接入、數據管理、數據清洗、優選，而後融到庫裡面進行數據同步，最終支撐各種各樣應用。

再者，的盧深視建立三維數據標准及評價打分體系，這是後續進行三維應用的基礎，的盧深視對於各種數據類別，均提供數據質量要求及評價標准。

戶磊還總結了的盧深視3D識別的優勢：

• 准確率高，保證精度不損失的情況下，突破了三維人臉識別的量化技術，最終可以實現在千萬級庫上面秒級的反饋結果，可以保證萬億大庫下的高准確率 。
  

• 魯棒性好，實現了深度圖和紅外圖的識別，不受光線影響，包括大角度、濃妝識別的准確率，能夠融入15到20度大的角度的差異。

• 安全性高，尤其對於活體檢測，能夠實現2D平面偽裝攻擊方式100%防禦。
  

平安科技副總工程師王健宗：「聯邦智能——智慧城市的突圍之道」

目前，人工智慧在移動互聯網、雲計算、大數據、IOT、5G等新技術的驅動下得以迅猛發展， 不過在AI技術落地時總是有所欠缺，即人工智慧通用演算法在本地化部署過程中所面臨的數據困境，而這一塊恰恰是相關行業或企業所缺乏的。


王健宗認為，其數據困境主要是三點：數據孤島、法律法規監管日趨嚴格，以及傳統AI技術模式下的限制。


聯邦智能是以聯邦學習為龍頭，同時涵蓋聯邦數據部落、聯邦推理、聯邦激勵機制，共由四部分組成。面對目前日益苛刻的數據安全隱私的問題，通過構建聯邦學習的技術內核，建立聯邦數據部落，實現具備隱私保護的聯邦推理，並以聯邦激勵機制為紐帶形成一個完整的AI生態格局，從而打破數據壁壘，使人工智慧發展邁向新階段。


其中，聯邦學習是隱私保護下的分布式機器學習技術，以及「數據孤島問題」的解決方案。聯邦數據部落，在確保數據安全及用戶隱私的前提下，建立基於聯邦智能的大數據部落生態，充分發揮各行業參與方的數據價值，推動垂直領域案例落地。聯邦推理，在一個隱私與安全的鏈路過程中，發揮著引擎模型的聯邦推理作用。聯邦激勵機制，它的核心是一個遵循基本准則的閉環學習機制，通過聯合建模協議達成、貢獻度評估、激勵及資金劃定等環節，吸引外部企業參與，加入聯邦智能生態。


平安的蜂巢聯邦智能平台。在整個平台中，蜂巢依託平安集團這一綜合性集團背景，能夠提供智慧金融、智慧城市、智慧醫療商用級的一站式解決方案，希望能夠以此激活數據價值，這也是整個平台的使命。蜂巢平台的目標是跨企業、跨數據、跨領域，實現整個大數據AI生態。此外，它在營銷、獲客、定價、風控、智慧城市等等方面推出了相關的解決方案。


最後，王健宗總結道，聯邦智能作為樞紐，將會為智慧城市的未來提供更多新的機會。同時，隨著公民隱私安全意識的不斷加深，它將更好地為公眾帶來高品質的個性化服務，並在當前新基建的背景下，立足於數據，依託聯邦智能生態，加速精細化服務時代的到來，這也是聯邦智能的機會。


靈伴科技公共安全事業部總經理劉葉飛：「安防新十年，AR 來主宰」

劉葉飛認為AR在智能安防領域有獨特優勢，比如第一視角顯示，融合現實世界，人機交互自然，信息傳遞准確。AR技術如果運用到智能安防領域，在未來的十年，AR+AI必定推動整個安防市場。


杭州靈伴科技成立於2014年，從做語音識別、語音交互起家，隨後過度到視覺交互，主要體現在AR層面，在2020年，靈伴推出了全球首款光波導形態的AR智能眼鏡。


他還現場展示了靈伴科技在全球首款可量產的光波導智能眼鏡，可折疊，小巧輕便。基於光波導優質的顯示效果，可以不影響正常視線的情況下與外界進行交互。


劉葉飛還介紹，這款智能AR眼鏡具有人臉識別、紅外測溫、車牌識別、執法記錄、信息推送、遠程指揮等等功能，相當於取代三個信息化執法終端所有的功能。除了安防行業，還可在智慧園區、大型安保活動、監獄、海關/邊檢、軌道交通、機場等多種場景使用。此外，靈伴科技在博物館、兩會、疫情防控等場景下的均有落地案例。

安防「新十年」頒獎典禮

大會演講環節結束後，峰會進入到安防「新十年」頒獎環節。

AI與安防的融合，經由2018年的靜水深流、2019年的混沌廝殺，2020年的技術研究與方案落地將會更為清晰、成熟。

身處產業臨界節點，雷鋒網AI掘金志啟動安防「新十年」評選活動。


雷鋒網AI掘金志從商業維度出發，基於對AI安防產業四年的調研和資源積累，並聯合政、企、學、投資四界的評選委員，致力於尋找廣受市場認可的企業、產品，尋找人工智慧在各個行業的最佳應用。

五大城市代表企業榜

五大最佳行業解決方案榜

引領未來十年的五大新基建企業

B. IPFS誰在關注這領域有哪些好公司

IPFS領域最好的應該是星際聯盟公司，價格很親民。目前國內做IPFS礦機售賣的公司太多了，有300-500家甚至更多。目前在第一梯隊的公司就只有幾家。星際聯盟就在其中。

PFSUnion星際聯盟（簡稱星際聯盟）總部位於魔都上海，團隊由來自微軟、AMD、阿里、騰訊、SAP、華為、盛大、英業達等互聯網巨頭企業的骨幹成員組成，擁有成熟完整的產業供應鏈，同時在國內外擁有多家分公司和合作夥伴。

自成立以來，星際聯盟以技術為後盾，專注區塊鏈技術研發，重點圍繞IPFS-Filecoin共建全球IPFS生態，提供礦機、礦場、託管、數據、應用、知識，以及市場推廣等服務。

星際聯盟同較於其他公司有四大優勢：

1、價格低，性價比高。

2、同行業市場推廣提成最高。

3、星際聯盟出塊率算力增長率第一。

4、戰略規劃長遠，擁有礦機，礦池，礦場，應用，晶元五大發展戰略。

(2)比特算力巢擴展閱讀：

評價一家服務商的好與壞應該從這幾個方面來看：

1、看公司基因創始人團隊是否是研發出生,還是營銷出生。如果都是研發型團隊,而且每個人經驗10年以上，既有區塊鏈開發經驗，又有伺服器運維經驗，整體團隊超過50人。

2、隨著主網正式上線臨近，布局也開始了。首先要選擇科技型的礦機託管公司合作，因為一旦主網上線，各家技術團隊的實力高下立判，決定著能否更快地搶更多單，能否挖到比別人更多的幣，目前做得比較好的不管雲算力還是實體託管，硬碟幾乎都是希捷的。總體來說ipfs的技術是革命性的。

C. 比特幣價格暴跌，預示大牛市將至韭菜：一夜暴富機會又來了

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問君能有幾多愁，恰似「炒幣」愁白頭。
從去年12月份開始，「幣圈」以比特幣為首價格持續下跌，如今比特幣均價在6000美元不斷徘徊，對於老韭菜來說，「幣圈」長達半年的熊市似乎不算什麼，可是對於尚未入場者來說，他們心中充滿了疑問，到底這是「幣圈」新一輪熊市，還是意味著比特幣褪去了所有包裝，回到了它應有的價值。也許幣圈暴跌並不是「熊市」來襲對於比特幣從2萬美元跌至6000美元，以太坊從最高1500美元跌至300多美元，各種空氣幣、山寨幣價格清零，全球數字貨幣總市值從8000多億美元跌至最低2600億美元，更多人稱這是「幣圈」漫長的一次熊市，當所有不良幣退場後幣圈將會重返牛市。

紅的像火，粉的像霞，白的像雪。花里帶著甜味兒；閉了眼，樹上彷彿已經滿是桃兒、杏兒、梨兒。花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地鬧著，大小的蝴蝶飛來飛去。野花遍地是：雜樣兒，有名字的，沒名字的，散在草叢里，像眼睛，像星星，還眨呀眨的。
「吹面不寒楊柳風」，不錯的，像母親的手撫摸著你。風里帶來些新翻的泥土的氣息，混著青草味兒，還有各種花的香，都在微微潤濕的空氣里醞釀。鳥兒將巢安在繁花嫩葉當中，高興起來了，呼朋引伴地賣弄清脆的喉嚨，唱出宛轉的曲子，與輕風流水應和著。牛背上牧童的短笛，這時候也成天嘹亮地響著。

雨是最尋常的，一下就是三兩天。可別惱。看，像牛毛，像花針，像細絲，密密地斜織著，人家屋頂上全籠著一層薄煙。樹葉兒卻綠得發亮，小草兒也青得逼你的眼。傍晚時候，上燈了，一點點黃暈的光，烘托出一片安靜而和平的夜。在鄉下，小路上，石橋邊，有撐起傘慢慢走著的人，地里還有工作的農民，披著蓑戴著笠。他們的房屋，稀稀疏疏的在雨里靜默著。

天上風箏漸漸多了，地上孩子也多了。城裡鄉下，家家戶戶，老老小小，也趕趟兒似的，一個個都出來了。舒活舒活筋骨，抖擻抖擻精神，各做各的一份事去。「一年之計在於春」，剛起頭兒，有的是工夫，有的是希望。

春天像剛落地的娃娃，從頭到腳都是新的，它生長著

D. 雲算力APP數字怎麼操作

只需注冊賬號,進行充值,購買算力,即可享受收益。
雲算力挖礦是指用戶在平台上購買算力合約，租賃一定量的算力進行挖礦，並在合約期限內定時獲取數字幣的挖礦方式。目前提供雲算力挖礦的主流平台有火幣礦池、算力巢、KGfire、Nicehash等。在雲算力挖礦模式下，用戶可以按照算力單位購買算力，比如最小購買單位是1TH/s，用戶想購買50T只需購買50份算力，而不再需要根據算力購買礦機。

E. 螞蟻s15和s11算力板一樣嗎

不一樣。螞蟻s15和s11算力板不一樣的。螞蟻S15共四塊算力,每塊算力板上分布有四個溫感模塊,晶元溫度最低為44度,最高為78度。
開箱爆照 螞蟻礦機S15採用五層工業紙箱包裝,礦機的包裝保護層採用珍珠棉板,可以有效保障礦機的運輸安全,減少運輸過程中的碰撞。除了礦機之外,箱內還附有礦機的中英文說明書一份。控制板設計,礦機正面有兩台散熱風扇,從礦機正面可看到礦機的網線介面、重置鍵、IP Report鍵和狀態指示燈。 礦機背面為蜂巢散熱網,側面為礦機電源。

F. 蜂巢幣合法嗎

你說的應該是虛擬幣，事實上，虛擬幣並不被中國政府所承認，唯一被認可的是比特幣。炒虛擬貨幣和炒股一樣，盈虧自負，政府，不反對也不支持。

G. 比特幣在未來還會漲多少

從今年8月起中國的挖掘者也就是所謂的礦工就開始主導比特幣的價格了，從8月到12月初的瘋漲完全是礦工數量堆積造成挖掘成本和難度上升造成的，同時也早就很多瘋狂的炒幣玩家，三個月從兩千漲到五千多對很多人來說輔花滇拘鄄餃殿邪東矛是神話，但比特幣不是證券所以沒有風險防控，央行基於交易安全考慮「建議」（因為只是建議目前並未出行法規）第三方支付機構停止對比特幣交易平台提供支付以及提現服務，消息一出四天內比特幣交易價暴跌今天的價格是不到三千，不過按照行情分析價格還有回暖的可能，跌價的原因主要是各大支付商聽到央行放話後都做了緊急規避措施所以造成交易支付障礙從而導致的價格下跌，不過目前看來這樣倒是會造就新的一批投機商，價格回落讓投機商有了新的機會重新進入游戲，所以我的結論是價格會漲起來但不會想以前那樣瘋狂估計會一波三折最後趨於平穩，大膽的估計一下經過兩三個月的折騰最終價格估計會在3500上下遊走，同時漲跌幅也會明顯縮小，很難像現在這樣幾百幾百的漲幾千幾千的跌，作為一名資深礦工希望我的答案對你有幫助，哈哈正確不採用就不給力了啊。

H. 人人礦和比特小鹿那個挖礦平台靠譜

人人礦品牌更老，投資方實力更好，在全球有礦場，比特小鹿風險更大

I. 小白如何了解比特幣

多去比特幣新聞網看比特幣新聞，以及行情，技術
比特幣的誕生
比特幣的誕生應該算在2008年的11月1號的那一天，一個化名為「中本聰」的人在網上發表了一篇論文。 在這篇論文里，他詳細的描述了一種嶄新的貨幣體系，他將之命名為「比特幣」。

隨後，次年的1月3日，首個比特幣程序在中本聰的手裡誕生，與之一起誕生的是最早挖礦所得的50個比特幣。在那之後他開始逐漸淡出，直到徹底的消失。

人們至今也沒找出這個叫中本聰的人的真實身份，即使如今的運營商、互聯網巨頭與政府已將人們在網路上的行跡牢牢掌握在了手裡。

他在發言時會經常切換美式和英式英語，他隨機在全天不同的時間上線，以隱瞞自己的國籍和時區；他隱藏自己的ip地址，加密自己的郵件，故意偽造一些寫作和發言風格來混淆視聽；此外他還是一名造詣頗深的密碼學專家，對了，他發表論文的地方就叫做 "密碼學郵件列表"。

所以比特幣從誕生時起就帶上了一種黑客精神：對抗任何勢力所強加的審查。

當然我們也可以這么看： 如果一個發明了匿名貨幣系統的黑客，卻連自我身份都不能匿名的話，那整件事會變成一個笑話。

但是所幸，中本聰沒讓我們失望。

1. 什麼是貨幣
我發現要講清楚什麼是比特幣，這一節是無論如何也跑不了的了。我不是什麼經濟領域的專家，我只能很粗淺且只能在很直觀的意義上講述這個問題。（不過就標題所表達出來的本文主旨而言，似乎也足夠了）

高中的課本里有講過(還記得嗎?) , 貨幣是儲存價值的媒介，一種東西要成為貨幣，最重要的，他必須滿足：

1） 稀缺性。

這就是為什麼黃金可以而沙子不能被當作貨幣的原因。稀缺性可以理解為獲得它的難度，越是稀缺要獲得它就越難。 一個直觀的認識是這樣的：假設你一個月的薪水是5000元，它意味著人民幣的稀缺程度恰好到了這樣一個度，即你要付出一個月的勞動才能獲得5000個一元。 你不會同意以5000粒沙子來支付你的薪水，是因為與其通過勞動一個月來獲得它，你大可以去沙灘走一圈就輕輕鬆鬆地得到了。

那麼現在的金融系統是如何保證貨幣的稀缺性的呢？控制發行。貨幣的發行是被牢牢掌握在中央銀行手中的，這樣貨幣的發行量才能做到可控(所以你現在知道了，私自印鈔是違法的）。回到剛剛那個例子, 你同意以5000元來支付你一個月的薪水，是因為人民幣發行量剛好到了這個度。如果此時的人民幣發行量翻倍了，稀缺度相應降低, 這時候你就應該要求以1萬元來支付你的薪水了(但市場的響應往往不會這么快，在這期間你的財富其實是被剝奪了－－你的勞動本該獲得一萬元卻只得到5000元的回報)。

2）交易性

貨幣存在的目的當然是為了交易。就像很多人告訴你的那樣，錢是用來花的，不是用來帶進棺材的。所以除了滿足稀缺性以外，一種東西它越是方便交易，那麼他就越符合理想貨幣的標准。所以在貨幣史上，銀元代替了貝殼，紙幣代替了銀元，數字貨幣正逐漸取代紙幣。

這里所說的「交易」，是指財產從一方轉移到另一方，即一方的財產減少相應的另一方增多。對實物貨幣來說，它發生得非常自然，甲要給100元乙，當100元鈔票從甲的手裡轉移到乙的手裡的那一瞬間，交易完成了，甲的財產減去了100元而乙的財產增加了100元，這個過程中沒有第三方的參與，完全是甲和乙之間的私密行為；然而當交易發生在數字貨幣層面上時，就沒這么簡單了，甲要給100元給乙，如何確保交易完成了呢？假設甲和乙在各自的電腦上記錄了自己的財富數額的話，那麼如何確保乙在給自己增加了100元的時候甲如實地給自己減去了100元呢？這個時候我們不得不要引入第三方了－－我們稱之為「銀行」的那個傢伙。 當甲要轉移100元給乙時，他不是直接給乙而是給銀行， 「請把我的100元轉給乙」 ，於是銀行在甲的帳目上扣掉100元，再在乙的帳目上加上這100元。(我們假設它慷慨地不收取任何交易費)

以上所說的就是現代貨幣系統的一個粗廓模型，這個模型最大的弊端在於：人們不得不去信任一個中心系統。

數字貨幣的交易必須依賴銀行，而一個人的銀行賬號可能會被審查、限制甚至是剝奪。當一方想要給另一方轉移自己的財富時，銀行可以收取高昂的費用或者直接拒絕(比如你試試匯一筆錢給美國的親戚）。

貨幣的發行必須依賴中央銀行。好吧，這已經是一個廣為人知的秘密了：貨幣一直在貶值，或者說貨幣一直在超額發行(想想20年前的100塊跟現在的100塊)。 我引用兩段話， 一段是凱恩斯說的， 「通過連續的通貨膨脹過程，政府可以秘密地、不為人知地沒收公民財富的一部分。用這種辦法可以任意剝奪人民的財富，在使多數人貧窮的過程中，卻使少數人暴富。」， 另一段，出自哈耶克， 「政府無法克制濫發貨幣的沖動」。

那麼有沒有可能設計出一套貨幣系統，在這個系統里我們不需要一個中心機構，不用被迫去信任任何的第三方， 使貨幣的發行透明可控，貨幣的交易私密而安全呢？

你猜？

2. 什麼是比特幣
所以我們現在可以回答到了，比特幣是一個發行去中心化和交易去中心化的電子貨幣系統。在這個系統里，貨幣的發行量是透明且可預期的，貨幣的交易利用整個網路的協同合作來保證交易的安全。

下面我將逐步拆解比特幣的原理。需要注意的是，比特幣作為一個已經實際在使用的產品，它本身有著非常豐富的細節。本篇目的是向沒有技術背景的讀者講述比特幣的基本原理，因此並不會涉及到這些細節。比如說錢包的地址其實並不是公鑰，而是公鑰的二次哈希值； 區塊鏈的難度要求並不是簡單的把所有區塊鏈的內容做一次哈希運算；等等。但是為了敘述的簡潔性，在不影響對基本原理的講解下這些都做了簡化處理，希望大家能夠理解。

2.0. 比特幣網路 -- 由眾多運行著比特幣程序的節點組成
比特幣是一個由眾多平等的節點組成的網路。

一個節點就是一個比特幣程序，任何能夠連上網和具有一定計算能力的機器都能運行這個程序 －－ 所以你家裡的電腦也可以作為比特幣網路里的節點:)

節點之間是可以互相通訊的，同時比特幣有一套機制可以讓一個節點向其他所有節點發出消息，這個行為被稱為「廣播」。

2.1. 區塊鏈 －－ 一個公共的賬簿
我們先回到銀行的例子。銀行最基本的功能，無非是維護一個賬簿，而這個賬簿只需如實記錄每一筆交易而已。比如X年X月X日，王小明轉了30塊錢給張大毛；Y年Y月Y日，張大毛轉了12塊錢給李小豆，諸如此類。 根據這個賬簿我們可以查到一個人的所有交易記錄，因而也就能推算出這個人此刻的賬戶余額為多少。比如李小豆從建銀行帳號開始，轉進的交易合計500元，轉出的交易合計300元，那麼可以算出此時李小豆賬戶余額一定是200元。

維護好這個賬簿，並且作為唯一的維護者(只有銀行才有權力查看和修改)， 銀行作為一個交易中心的職責就完成了。

比特幣也有賬簿，但是與銀行不同的是，這個賬簿是公開的，任何人可以去查看和審核它。

這個賬簿被稱為"區塊鏈"。你可以把區塊鏈想像成一個小冊子，冊子的每一頁寫滿了交易信息，並且不斷有新的頁加入進來。

2.2 錢包 －－－由一對公鑰和私鑰構成的的賬戶
上面一小節，解釋了什麼是比特幣的賬簿。這一小節將解釋這個賬簿里資金的歸屬權問題，亦即比特幣的帳戶系統。

比特幣里的帳戶跟銀行的帳戶有本質的區別。

在銀行賬戶下，銀行記錄下了該賬戶所有者的身份信息(回想一下你去銀行開戶時提交的資料：照片、身份證、電話號碼、家庭住址....)，因而只要你能向銀行證明你的身份，你也就獲得了你名下財產的所有權。在這種模型下，銀行扮演了一個全知全能的上帝角色：他知曉現實人們的財富信息。我們除了祈禱上帝不要把我們的信息泄露出去或者利用它干壞事以外，別無他法。

在比特幣的世界裡，並沒有銀行這樣一個機構，它不會強制人們暴露自己的身份以換取資金的安全。比特幣的帳戶只是簡單的由兩串數字構成，分別被稱為「公鑰」和「私鑰」，除此之外再無其他。

這個兩個數字所具有的數學特性 －一個被私鑰加密過的數據只能通過公鑰來解開，所謂的非對稱加密－使它們能夠完美的實現一個帳戶(比特幣世界裡被稱為錢包)需要的功能。

我們把公鑰作為帳戶地址 －－在比特幣世界裡也稱錢包地址 －－它類似於銀行系統里的帳號，就是當你告訴別人「請給我的帳號打300塊錢」時，需要告訴別人的那一串數字。對銀行來說，它是「招商銀行6214850200251100」，對比特幣而言，它是「 」。

私鑰，是證明錢包所有權的*唯一*憑證，你通過證明你是該錢包的私鑰持有者來獲得該錢包的所有權。注意，和銀行賬號的密碼不同的是，你丟失了密碼還可以通過證實自己的身份來找回，但你一旦丟失了密鑰那這個錢包里的資金就再也找不回了。

因為公鑰和私鑰所具備的非對稱加密的美妙特性，錢包的所有者並不需要通過出示私鑰來證明自己持有它。他只需要出示一段用私鑰加密過的文字，驗證者能用公鑰(即錢包地址)解開這段文字即能證明。

那麼怎麼生成一對這樣的數字呢？

相比於銀行開戶的繁瑣手續，你唯一需要的只是一個實現了該功能的數學軟體。

感謝數學。

2.3 區塊 －－－ 有難度要求的賬簿頁
前面提到，區塊鏈就是一個賬簿，一個區塊就是這個賬簿里固定大小的一頁。(比特幣規定區塊大小不超過1M，而一筆交易大約250位元組大小，因此一個區塊平均能寫下4000筆左右交易。)

區塊鏈是公共的，每個人都可以下載，驗算和查看區塊鏈里的交易信息。同時每個人也都可以向區塊鏈增加區塊，只是我們需要一種機制來防止壞人們通過提交大量的區塊來拖垮整個網路。這個機制的核心在於我們要使區塊的構造變得有代價，代價大到不可能在短時間內構造出大量的區塊。

比特幣要求，新的區塊必須使區塊鏈具有某種特徵的哈希值才能被允許加入。 哈希值是一種數學運算(感謝數學！)，你可以簡單理解為對數據的摘要，不同的數據有不同的哈希值，即使兩個數據只相差一個位元組，他們對應的哈希值也會截然不同。

比特幣通過「要求區塊鏈的哈希值具有某種特徵」來控制構造區塊的難度，這個特徵其實就是要求哈希值開頭的幾位數字為0. 比方說當前比特幣要求哈希值前4位必須位0，我們用P表示當前的區塊鏈，用B表示當前構造的區塊，那麼P＋B的哈希值前4位必須為0該區塊B才能被允許加入區塊鏈中。 這里要注意三點， 1. 要構造出這樣一個區塊沒有捷徑，必須通過大量的計算，一遍一遍的往B里放隨機數直到P＋B的哈希值滿足要求為止。2. 哈希值前面為0的位數越多，要構造出這個區塊的難度就越大。

好了，我們現在有了控制區塊構造難度的工具了，那麼比特幣通過什麼樣的規則來控制難度呢？

比特幣規定區塊鏈應保持在平均每兩周時間增加2016個區塊(也就是平均10分鍾一個)的速度上。 也就是說，每增加2016個區塊，系統就會算出產生這2016個區塊的時間，如果它小於兩周那麼就提高接下來2016個區塊的難度(比如從要求哈希值前3個必須為0提高到前4個為0)， 如果它大於兩周就降低難度(比如從要求4個0降低到3個0), 這樣從長遠來看，就使區塊鏈平均以每10分鍾一個的速度增加了。

也因此可以推論，區塊鏈的難度要求與全網構造區塊的算力成正相關關系。也就是說，參與構造區塊的算力增加那麼難度要求就會提高，相反則會降低，這樣才能使區塊鏈以固定的速度增加。

上面提到，讓構造區塊變得有難度，是為了防止被壞人攻擊。同時，它還有一個作用是防止壞人們將一筆錢花兩次(所謂雙花問題)。 我們看如下一個比特幣的應用場景:

小張要用比特幣在小李那裡網購一個商品，

1） 小李用數學軟體生成好一個比特幣錢包，並將該錢包地址(公鑰)告訴小張。

2) 小張選取了自己一個有足夠余額的錢包，並用這個錢包的私鑰簽發了一筆交易(該交易把一部分比特幣發到小李的錢包地址上)，然後把交易廣播給全網路。

3）網路中的一些節點把該交易收納到當前正在構造的區塊中。 第一個成功構造出合法區塊的節點把該區塊廣播給全網路，得到全網路的認可被加到區塊鏈上。

4) 小李發現區塊鏈上已經有一個區塊包含了指向自己錢包地址的交易，並且交易金額正確。 小李隨即給小張發貨。

5）小張發現小李已經發貨，這時他開始重新構造一筆交易，試圖把剛剛發給小李的錢發到自己另外的一個錢包里。這個時候他不能再把這筆交易廣播出去了，因為網路中的其它節點會發現該交易是不合法(花掉一筆已經花掉的錢)而直接拒絕掉， 小李只能自己構造一個包含了該交易的區塊，並且試圖說服網路中的其它節點他的這個節點才是合法而剛剛那個(包含發給小李交易的區塊)是不合法的， 這樣就能實現他一筆錢花兩次的目的。

比特幣規定當區塊鏈發生分叉時(即出現了兩個或以上互斥的合法區塊)時，應該追隨最長的那條。 那意味著小張要實現自己雙花目的，他必須在產生了小李那個區塊後，馬上構造出兩個區塊來，才能說服其他節點跟隨自己的這條鏈。 要達到這個目的，當前時間內他必須擁有(或者接近擁有了)全網51%的算力, 才能搶在其他所有節點之前構造出兩個區塊出來。

2.4 礦工 －－－ 通過挖礦來爭奪記賬權的區塊鏈維護者們
前一節我們講到，區塊鏈的難度實際上是對區塊鏈的保護，這個難度要求越高區塊鏈就越免於被壞人攻擊。換個方式表述就是，全網構造區塊的算力保障了區塊鏈的安全，全網的算力越高，那麼壞人們獲得全網51%算力的難度就越大，因此越不容易被攻擊。

那麼我們如何激勵節點們貢獻出自己的cpu跟電力來提高全網的算力呢？ 答案是區塊獎勵。

比特幣規定，成功構造出合法區塊的節點會獲得一部分比特幣作為獎勵，這部分比特幣是系統生成的，他類似於淘金業里的挖礦，通過辛勤的勞動增加了黃金(比特幣)的流通總量，因此構造區塊的過程被稱為「挖礦」，企圖通過挖礦來獲得區塊獎勵的節點被稱為「礦工」。

挖礦的意義:

1) 它激勵節點們貢獻出算力來保護網路

2) 它實現了一種公平的方式發行比特幣，因為不存在一個中央發行機構。

除了區塊獎勵外，交易者還可以通過額外支付一筆交易費給礦工們來鼓勵他們將自己的交易收納到它的區塊里。這樣當區塊獎勵趨於0時(比特幣總量2100萬枚，意味著越到後面區塊獎勵會越少), 因為有交易費的存在，礦工們也會繼續維護整個網路。值得注意的是這里的交易費跟銀行轉賬費有所不同，銀行的轉賬費是由銀行自上而下規定的，比特幣的交易費是由使用者自由設置自下而上競爭的結果(如果當前交易數量很多而你給的交易費太低的話，可能不會被礦工們收取。)

亦即，礦工成功挖到區塊時，他將獲得 1）區塊獎勵 2）該區塊內所有交易的交易費。

2.5 總結
比特幣的核心是一個公共的賬簿--區塊鏈，每個人都可以核算查看這個賬簿里的交易信息。這個賬簿里不會記錄任何真實世界裡的個人信息，比特幣保護了使用者的隱私。

通過非對稱加密，用戶可以不用出示密鑰就可以證實自己是該密鑰的持有者。因此提供了一個安全的不用信賴任何第三方(對比銀行，你必須信賴它不把你的賬號密碼泄漏出去)的方式發起一筆交易。

因為比特幣是開放的，意味著任何人都可以攻擊比特幣網路。通過控制區塊的難度，使比特幣網路免疫於大部分的攻擊除非攻擊者獲取了接近全網51%的算力。而礦工們是比特幣網路的保護者，比特幣通過區塊獎勵和交易費的方式激勵他們貢獻出自己的cpu，組成巨大的算力屏障，使得任何組織或個人想要發起51%算力攻擊都成為不可能。