ai智能挖礦

A. AIMiner挖礦軟體只能挖ETH，ETC等主流幣嗎

不是的，長沙礦工和聖騎士是只能挖這兩種主流幣的。AIMiner至少能挖十幾種。不過由於現在大幣價格也不是特別好，這里感覺也可以嘗試一下其他山寨幣。單挖XVG,XDAG,BTCP,ZCL,RVN這些貌似都不錯。

B. AIMiner挖礦軟體只支持顯卡機挖礦嗎

不是的，AIMiner挖礦軟體既支持GPU挖礦，還支持CPU挖礦，但是按照現在的挖礦強度和難度，很多幣種已經不適合用CPU挖了，或者說很多幣種用CPU根本就挖不到了，目前的主流挖礦就是顯卡挖礦，而且很多主流幣種比如ETH，對顯卡的要求也很高了，所以在挖礦之前，一定要根據自己要挖的幣種購買配置合適的顯卡。

C. 人工智慧 與區塊鏈結合會怎樣

人工智慧和區塊鏈結合是否會成為下一個里程碑？
以BTC為標志的區塊鏈1.0到一以太坊為標志的結合了『智能合約』的區塊鏈2.0，再到擴展性更強的EOS為標志的區塊鏈3.0。

就BTC來講，本身功能單一，對用戶來講，無非是挖礦和轉賬。所以有了升級版的ETH。
ETH提供了一個開發平台供用戶編寫智能合約發布應用，但它性能不足且手續費昂貴。這是BM就推出了EOS。
EOS能迅速獲得大家的注意主要原因之一是其可擴展性比以太坊更強。它穩定、安全，但『超級節點權力大導致不夠去中心化』不比ETH去中心化。就是說它為了能達到足夠快的數據處理還是在去中心化程度上做了妥協的。這時候就出現了AI的應用，
以Velas為例：在EOS的特性基礎上，Velas用AI來增強實現去中心化,通過將AI（人工智慧）引入區塊鏈技術，解決了人治所帶來的弊端，通過AI自動調整系統產生最佳結果，降低共識成本。
「AI是技術創新，區塊鏈是制度創新」 AI結合區塊鏈會是一個新的里程碑嗎~

D. 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。

E. 你覺得人工智慧可以為我們帶來些什麼

人工智慧會替代一部分人的工作，但是，也會讓一部分人的工作更加重要。

接下來談談人工智慧引發熱議的背景，以及現在人工智慧技術的發展情況：

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（1）談談背景

2016年3月，谷歌人工智慧Alpha Go在圍棋上挑戰人類世界第一選手李世石，最終Alpha Go以4：1贏得了人機大戰。有關人工智慧的熱情和恐慌情緒再次甚囂塵上，也引發了新一波的媒體宣傳熱潮。

2017年初，中國棋類網站上，有一個叫「Master」的帳號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績。

2017年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。這位「master」選手就是升級版本的Alpha Go，戰勝柯潔之後，圍棋界公認阿爾法圍棋的棋力已經超過人類職業圍棋頂尖水平。上圖是蘋果收集的Siri智能語音系統，同樣地，Siri能夠識別和回答很多人類的問題，尤其是信息類的。

網上有很多調戲Siri段子，其實，正是全球大量用戶不斷地「調戲」Siri，幫助它採集到更多的數據，通過數據篩選和機器學習，不斷地提高Siri的「智商」。

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總結來看，人工智慧已經無處不在，並且正在以越來越快的速讀改寫我們的社會，未來必然會有很大一部分人的工作會被機器取代。

F. AIMiner的挖礦算力如何

挖礦的算力要看你挖的什麼幣了，還有你用的什麼卡，這些都是和算力有關系的。只要你的硬體配置沒什麼問題，AIMiner的挖礦算力是同類軟體裡面算高的，用的是各種全新的內核。

G. 華為「挖礦」顛覆采礦業，以後開礦絕對安全、體面且高效了

近日，華為舉行軍團組建成立大會，宣布正式成立煤礦軍團，從煤礦開始進軍智能礦山行業，讓煤礦乃至采礦業擁有真正絕對的安全。華為為什麼要「挖礦」，依靠最先進的F5G技術，會給我們礦業帶來哪些顛覆性的變革？

一 煤礦安全為什麼異常重要？

煤礦開采大多為地下幾百米甚至上千米深巷道及工作面，煤礦要不不發生事故，一發生事故就是大事故，煤礦安全生產一直是倍受 社會 各界關注問題。 近年來，中國接連發生重特大煤礦安全生產事故，造成嚴重人員傷亡和重大財產損失，一批相關政府官員因被問責。國家能源局數據，截至2020年底，全國煤礦數量4700處，原煤產量39億噸，2020年死亡事故122起，死亡225人。

2010年至2020年，煤炭在中國一次能源消費結構中的比重從69.2%降至56.8%，但佔比仍過半。雖然國家能源局逐步減少煤礦數量，但未來幾十年煤炭仍然是中國能源的主要來源，煤礦安全依然是重中之重！

二 煤礦難在安全和後繼無人

相比其它類型礦山，煤礦地質條件更為惡劣，容易發生塌方、透水、瓦斯爆炸等事故，工作環境是高溫、高濕、高粉塵；採掘的工作面長達200-300米，現場狀況極其復雜，不確定性高，危險系數大；

行業最大的挑戰是安全問題，安全問題首先是安全架構問題、管理規程問題，背後是人員操作規范問題，這些問題必須通過平台化和數字化手段來解決。在煤礦智能化進入全面加速的關鍵階段，要實現「安全、少人無人」，最關鍵的挑戰是以下方面：

第一，缺少統一的行業標准： 缺乏統一的信息化、智能化建設的標准指導，各信息系統間無法互聯互通，演進困難。

第二，各種生產設備介面不統一，七國八制 ：IT應用與OT設備制式多樣，跨系統集成復雜度高， IT與OT難融合，生產數據上不來或者沒有統一格式，海量OT設備數據不能通過IT手段進行分析與建模，嚴重影響數據價值發揮。

第三，缺少統一的操作系統： 需要一個國產、自主可控的物聯網操作系統，來實現數據統一格式和介面的定義，打造煤礦設備接入層的統一標准和架構。繼而為後續數據共享、應用部署打下堅實的數字底座基礎。

第四，數據孤島： 煙囪式的系統建設，獨立部署且維護成本高，並嚴重製約了數據的流通與協同應用。

第五，後繼無人： 煤礦行業還有一個很緊迫的現實問題，那就是下井作業出現後繼無人的尷尬局面，目前礦工的年齡都普遍高於45歲，而年青人寧願當快遞小哥，即便收入高也不願意從事這么辛苦又危險的職業。如果我們能幫助這個行業實現遠程開采，穿西裝打領帶在辦公室作業，情況就不一樣了。

三 華為為什麼要先挖煤？

華為為什麼選擇從煤礦入手呢，鋪開做整個礦業開發不行嗎？

任正非公開表示，華為把信息通信技術應用到礦山中，最主要是幫助煤礦實現智能化。他舉例說，目前山西的井下瓦斯預警防爆系統做得很好，但是要用4根線連接，其中有兩根電源線、兩根信號線。當華為技術應用到井下以後，瓦斯感測器就不再需要線了，向上傳輸用無線電，不僅在坑道里可以隨意布置，而且可以隨著礦機任意前進，不需要因為布線導致礦機的採掘移動進展變慢，從而提高產出能力。

據了解，目前先做煤礦，這是內部的一個剛性要求。為什麼呢？華為做事強調一個方法，叫飽和攻擊，確定戰略以後，就集中力量攻破一個「城牆口」。而礦山開發的「城牆口」就是煤礦。煤礦的場景也是最復雜、挑戰也是最大的，如果要求最高的煤礦場景都能做好，那麼華為也隨之打造出了領先的、經受了嚴峻場景考研的解決方案，復制應用到其它礦業領域，也會更加容易。

在5G等通信技術、雲計算、大數據技術應用方面，世界上多數信息通信公司均沒有選擇將礦山作為突破口，但華為選擇礦山第一個吃螃蟹，其准備用30年的積累來改變這個行業。在礦山開發中，煤礦是最難的，任正非表示，中國現有4700多座煤礦，如果能把這些煤礦做好，在煤礦領域積累的經驗，很容易就可以外溢到其它非煤礦山。

「如果我們真正實現了這一步，對加拿大、俄羅斯在北冰洋地區的礦山開采將有非常重大的意義。凍土地帶的條件極其惡劣，人們不願意在那裡生活，這么豐富的資源在那裡睡覺，如果無人方式開采，這些資源都被開采出來，對人類 社會 將有重大貢獻。」

四 華為能為采礦業帶來哪些變革？

F5G提供的綜合優勢，才能支撐起智能礦山的未來。在那個智能井下世界裡，煤礦將會擁有真正絕對的安全。華為煤礦軍團董事長鄒志磊表示，華為不做挖煤機器，不做感測器，不做應用軟體，而是聚焦ICT基礎設施，通過打通煤礦所有環節的信息流，實現無人化和智能化，讓「挖煤賣煤不見煤」。

01

智能礦山整體架構

02

4個應用

①設備遠程操控

利用5G高速率、低時延、大連接、高可靠等特性，遠程超控挖機，讓井下巡檢和安防機器化，讓采礦無人化，尤其是采礦可穿著西服坐在舒適的操控室內挖礦，實現煤礦固定場所無人值守，關鍵環節機器人替代，助力實現智能化采礦，減人60%，單班人數減少10%-20%。

遠程操控挖礦解決了工人的安全問題和工作環境，現在年輕人都不願意到礦山上工作，礦山招工是很大難題。礦工大多五六十歲，年輕的人員都不願意上礦山工作。為什麼目前5G礦山能招到大學生，因為他只需要坐在空調房裡操作挖掘機就可以了，所以解決了礦山招工難的問題。

②純電動礦車

純電動礦車一是上坡空車用電，下坡反向充電，下坡能量回收；二是下坡時電機反制動比剎車片更有效；三是下坡用電量只有柴油機的1/5，節約4/5，安全、節能和環保，效益巨大；四是特殊路況也不怕，出勤率高；五是高可靠，維護少。

河南洛陽鉬業采區內有運輸車輛270台，進行礦石、排渣運輸，其中有130台為純電動無人礦卡，2020年改造為無人礦山採掘能力2000萬噸。

③無人駕駛及調度系統

無人駕駛在礦山行業應用有兩個優勢， 一是解決安全問題， 礦山行業是高危職業，它的司機比傳統乘用車司機的安全性要求更高也更危險。無人駕駛可解決安全問題，所有的車上沒有司機，礦工不下礦，人員零傷亡； 二是智能無人運輸， 一鍵啟動，自動編隊，高效運輸。假如礦山有30-50台無人礦車，這時候後台只需一台電腦調度即可，不需要人，但是遠程調度室需要坐兩個人起輔助作用，緊急情況下需要人工干預；三是智能系統調度，智能規劃運輸路線，動態調整車鏟比，減少運輸車等待時間，提高裝載效率；四是節約成本，一般司機工資一年十來萬，有人車變成無人車後，司機的錢可以省回來；五是生產過程無污染，破解環保和檢查等「停工令」。

④精準測繪和協同作業

5G無人機和AI技術，及時獲取礦石儲量，精準制定開采計劃；協同掘進機、挖機、液壓支架、礦車等設備作業，打通數據孤島，打造標准化、集成化的統一數字平台，實現礦山應用賦能、數據共享。

晉能控股集團塔山煤礦，是國家能源局千萬噸智能化礦山建設試點單位。截至目前，塔山礦已完成4個智能化綜放工作面的建設，礦井總計安裝5G基站128台，已實現井上下5G信號全覆蓋，可以支撐井下綜采設備的遠程操控，掘進機、挖煤機、液壓支架等設備通過5G技術具備了實時遠程操控功能，可以使實現對爆破、採掘、傳輸全過程的高清監測與控制。實現了礦井設備遠程協同運行維護，「5G+智慧煤礦」初具雛形，基本實現「機進人退」的目標。

五 智能礦山效益如何？

傳統礦山和智能礦山相比，主要有三大好處，一是省人力，按年開采1000萬噸礦山為例，運距3公里以內核算，人員減少到50%以上，5年人工成本節約656萬；二是提效率，單車自動駕駛提升至30公里/小時，運輸時長由16小時升24小時；三是增效益，5年直接收益9342萬，人員傷亡降低為0。

H. AIMiner挖礦軟體在運行的時候偷算力嗎

用了一段時間了，AIMiner在運行的過程中，只有1%的抽水，沒有偷算力的情況。要是別人推薦你免抽水的軟體，那你要當心了，要是真的不抽水，那肯定會偷算力！天下沒有免費的午餐，貪小便宜吃大虧。如果發現挖礦軟體算力跟礦池相差太大的情況下。一般是由於網路原因，或者礦池存在偷算力的情況，不管是魚池還是星火，一般會存在偷5~10%算力的情況。也可以檢查一下自己是不是用WIFI挖的，用WIFI挖會造成經常丟包的現象。

I. AIMiner挖礦軟體支持什麼雙挖組合

太多了，ETH-DCR、ETH-LBC、ETH-PASC、ETH-XVG、ETH-SC、ETC-DCR、ETC-LBC、ETC-PASC、ETC-XVG、ETP-SC、ETP-DCR、ETP-LBC、ETP-PASC、ETP-SC都可以的，還有其他的組合，自己選擇吧。我用了一段時間了。

J. 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!