人工智能大数据区块链6

『壹』 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。

『贰』 区块链，人工智能，大数据技术真的能构建文明三体吗

《三体》小说中描绘的三体世界虽然生存环境异常恶劣，但三体文明却比地球先进几百年，地球面临被殖民或消灭的风险。虽然是小说，但道理是朴素的，落后就要挨打，那如何迅速提升科技水平呢？

在人工智能、大数据、区块链的基础上，我们构建一个新的架构，这个架构里区块链是核心，是作为底层的一个数据基础。人工智能和大数据是搭建在区块链之上，人工智能是识别对方区块链交互活动的请求，识别出活动类型后交给大数据进行活动分析和预判，得出活动后的结果，给出结论是否可以与对方签约，签约后发生的所有交互信息通过区块链进行记账和存储，后续的区块链交互都可以按这个合约进行处理，不需要大数据再做共识处理。

应用层：

用户通过应用软件使用新区块链系统，查询自己的区块链账户信息，下达区块链交互任务并保存交互凭证和结果。应用层需要解决用户身份识别和安全访问的问题。

感知层：

由人工智能技术实现，主要作用是任务或数据的接收和识别，判断是否需要向控制层请求分析或处理，接收控制层的反馈结果，根据结果可与对方区块链订立合约，下次交互直接按照合约执行，如果不能订立合约，则将反馈结果直接发给对方。

『叁』 什么是云计算,大数据,人工智能,区块链,5G,lPV9

云计算的出现

既然云计算是一个这么火热的概念，那么云计算到底是什么？纵观整个计算机与互联网的发展史，任何一项新技术的能得以快速发展，那么这一项新技术必将能改变人们的生活方式，或是能够很大程序的影响人们的生活。如智能手机、平板电脑的出现等？

云计算的发展

近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2018年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。那么云计算究竟安全吗？

云计算服务模式

人们普遍认为，因为云是由帮助其他人管理数据存储的服务提供商所维护的，所以它更容易受到威胁。事实上，云计算服务的主要优势在于修复和安全监控，这些因素被证实对于数据泄露和信息失窃具有很好的震慑作用。除此之外，云安全防火墙可以同时防护内部网络和外部网络安全。通过创建额外的安全层，外部网络可以免受（用户可能无意中下载的）恶意软件的攻击。同样，防火墙还可以防止内部网络在发生外部威胁事件时受到损害。

还有理解云计算的服务模式。云计算的SPI服务模型，公有云，私有云，混合云。

根据云计算服务的用户对象范围的不同，将云计算部署模式分为：公有云、私有云、混合云。

• 公有云适用于Internet上的任何人。任何用户均可签名以使用公共云（如Microsoft Windows Azure），用户无须前提的大量投资与漫长建设过程。由于应用和数据不存储在用户自己的数据中心，因此用户对其安全、隐私等问题存在一定的担心，尤其是对于大型企业和政府部门。公有云的可用性不受使用者控制，存在一定的不确定性。
  

• 私有云是一种专有云环境，仅为数量有限的用户提供云服务。私有云通常位于防火墙后面您自己的数据中心内，为企业内部网络提供服务，优势是数据安全性、系统可用性等可由自己控制。大量前期投资（数据中心），规模小，机构应用云计算相关技术来提高自身信息服务效率的一种方式。

• 混合云既使用公有云服务，也使用私有云服务。

云计算主要特征有资源配置动态化，需求自动化，是以网络为中心的，服务可计量化的。资源配置自动化是根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。

『肆』 大数据、云计算、区块链、人工智能的共同点是什么

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

『伍』 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。

『陆』 区块链+人工智能+大数据技术，能否构建三体文明

区块链+人工智能+大数据技术，能否构建三体文明？

区块链+人工智能+大数据技术融合后就可以形成一个“三体人”的思维——区块链解决可信和不可篡改的问题。比如比特币，人工智能和大数据解决了创造力；比如AlphaGo。

我们通过人工智能学习和认知，然后通过大数据分析和处理，最后通过区块链形成经验和记忆。经验和记忆就像个体或组织的基因一样，无法篡改、真实、可靠、保密性强，容易形成共识，这样沟通、协作的效率就大大提高了，创造力也会互相激发，大大的推动社会跨越式发展，三体文明也即将到来。

比如用户Z在开车时不小心闯了红灯，摄像头抓拍后发给交通局区块链系统。

经过人工智能的车牌识别以及大数据的关联分析等功能，找到并通知Z交通违法，Z的区块链收到违法信息后通过人工智能识别违法照片或视频确实是自己本人，而且是自己的车，确认该违法记录，Z发送电子货币罚款给交通局指定区块链金融账户，交通局收到罚款后更改违法状态。

当Z再次路过这个交通路口的时候，Z的区块链账户会提醒不要闯红灯。如果Z还是闯了红灯，按照上面流程走完后，交通区块链系统认为Z是交通危险人群，会调度摄像头额外注意他，预判他的行为并通过路边大屏幕提醒他不要闯红灯或者通知他的家人对他进行教育。

三、结语

总而言之，新区块链架构真正做到了数据人生、数据民主，数据将成为每个使用者基因的一部分，让数据说话，新区块链架构将为社会带来智能协同的时代，区块链数据将指引我们更加高效、积极的生活和工作。

『柒』 人工智能的前景怎么样

就业前景还是不错的，近两年，人工智能方面一直都是热点。人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是绝对极具竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。不过这个专业难度大，要求有创新的思维能力，高数必须学得非常好，需要掌握软件编程、微电子等，要有一定的机械设计能力、空间思维能力。只有深入钻研，才能成为领域的佼佼者。

『捌』 区块链常见的名词解释

1.区块链（BlockChain）

      区块链是一串通过验证的区块，其中每个区块都与上一个区块相连，一直连到创世区块。区块链是比特币等数字货币的底层技术，是一个去中心化的分布式共享账本。区块链与人工智能、大数据并称为金融科技的三大方向。

2.比特币（Bitcoin）

      比特币是区块链技术的第一个落地应用，最初是一种点对点的电子现金（Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System）。如今，比特币已经根据中本聪的思路设计发展成为开源系统，以及构建在其上的数字货币网络。

3.中本聪（Satoshi Nakamoto）

      中本聪是一个化名，他是比特币的创始人兼早期开发者，2008年，中本聪在密码朋克中发表了比特币的白皮书，Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System，构建了比特币系统的基本框架。2009年，他为比特币系统搭建了一个开源项目，正式宣告了比特币的诞生。但是当比特币渐成气候时，中本聪却悄然离去，销声匿迹于互联网上。

4.数字货币(Token)

      区块链最初的应用形式就是数字货币，区块链的出现本身也是为数字货币服务。目前来说区块链应用最好的领域是金融领域，这是因为区块链技术更适合于为金融场景服务。数字货币是电子形式的替代货币，它是属于虚拟世界中的虚拟货币。目前全世界发行的数字货币有成千上万种，它们可以通过交易所与现实世界中的货币进行交易，或者与其它数字货币进行交易。

5.挖矿（Mining）

比特币被比喻为数字黄金，在网络中，通过竞争计算能力获得区块的认可权，进而获得区块的代币奖励以及交易费的奖励，而这种方式就是在系统中获取初始比特币的方法，就好像当年金银被从地下开采出来一样，所以被称为挖矿。.

6.矿工（Miner）

通过提供算力进行挖矿的节点，就被称为矿工，当然有时候也是指节点的所有人。

7.公钥私钥（Public Keys/Private Keys）

      公钥和私钥，是非对称加密算法的方式，这也是对以前的对称加密算法的提高。对称加密算法用一套密码来加解密，知道了加密密码，也就可以破解密文；而非对称加密算法，则是存在两套密码，用公钥来加密，但是用私钥来解密，这样就保证了密码的安全性。在比特币系统中，私钥本质上是由32个字节组成的数组，公钥和地址的生成都依赖私钥，有了私钥就能生成公钥和地址，就能够对应使用地址上的比特币。

8.哈希值（Hash）

哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值， 这个小的二进制值就是哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。哪怕只更改一段明文中的一个字母，随后产生的哈希值都将差别极大。要找到对应同一哈希值的两个不同的输入，从计算的角度来说基本上是不可能的。

9.共识机制（Consensus）

      区块链作为一种按时间顺序存储数据的数据结构，可支持不同的共识机制。共识机制是区块链技术的重要组件。区块链共识机制的目标是使所有的诚实节点保存一致的区块链视图，同时满足两个性质：

  （1）一致性。所有诚实节点保存的区块链的前缀部分完全相同。

  （2）有效性。由某诚实节点发布的信息终将被其他所有诚实节点记录在自己的区块链中

10.钱包（Wallet）

      比特币的钱包不存余额，在比特币的世界中也没有“余额”这个概念，这里的钱包是指保存比特币地址和私钥的客户端或者软件，可以用它来接收、发送和存储你的比特币。

『玖』 大数据、区块链、人工智能等技术会对商业银行业务产生什么影响

这次的技术革命与以往都不同,人们面临的是一个可以消灭90%工作的家伙,影响只有一个,你不用别人用,别人赢你输,就这样.
因为人工智能可以对复杂性系统进行预测,所以有前瞻性是人类所不具备的

『拾』 金融科技ABCD：人工智能、区块链、云计算、大数据

近日，中国信息通信研究院主任工程师、金融科技负责人韩涵在“2018中国金融科技产业峰会”上正式发布了《中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究报告》，详细讲解了A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大技术发展趋势及在金融行业的落地应用方案，预测了金融科技七大未来发展趋势。

科技悄然改变金融行业生态

一是互联网金融快速兴起，对传统金融行业带来巨大冲击。首先，互联网技术极大拓展了信息传播的渠道、方式，大幅减小了信息不对称的现象，扩展了金融服务供需双方的客户群。其次，互联网金融模式下，交易双方直接在网上进行互动，打破了时空上的限制，提高了交易效率，减少了中间环节与中间成本的消耗。再者，互联网利用先进的技术实现资源高度实时共享，能够使业务处理逐步实现自助化、自动化与系统化，使交易更加便捷、有效。

二是大量非金融企业进入金融行业，金融市场主体出现显著变化。一方面大量科技企业借助金融科技发展契机，积极获取金融牌照，跨界提供金融服务，“科技+牌照”成为趋势。另一方面，大量具有To C服务经验的传统企业，发挥用户规模优势，通过用户数据资源与金融科技的结合，也积极跨界提供金融服务。此外，大量依托于金融科技的新兴创业企业，成为金融市场的新兴力量，在金融科技领域的技术和商业模式创新成为其核心竞争力。

四大技术落地金融行业

当前，“大智移云”等新兴科技快速演进，人类社会正在从信息化走向数字化和智能化。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。

其中，云计算技术能够为金融机构提供统一平台，有效整合金融结构的多个信息系统，消除信息孤岛，在充分考虑信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求的情况下，为机构处理突发业务需求、部署业务快速上线，实现业务创新改革提供有力支持。大数据技术为金融业带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，而基于大数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测以及产品和模式创新、提高经营效率提供了新手段。人工智能能够替代人类重复性工作，提升工作效率与用户体验，并拓展销售与服务能力，广泛运用于客服、智能投顾等方面。区块链技术能够有效节约金融机构间清算成本，提升交易处理效率，增强数据安全性。

金融科技七大发展趋势

随着，金融与科技的不断融合，金融科技将出现七大发展趋势，韩涵表示，

云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS 能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的 愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。2017年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力，

人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AI in all，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断：

（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；

（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；

（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；

（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

国家高度重视金融风险防控和安全监管，十九大报告明确指出要“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”。随着金融科技的广泛应用，金融产业生态发生深刻变革，以互联网金融为代表的金融服务模式创新层出不穷。传统模式下事后的、手动的、基于传统结构性数据的监管范式已不能满足金融科技新业态的监管需求，以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。

利用监管科技，一方面金融监管机构能够更加精准、快捷和高效的完成合规性审核，减少人力支出，实现对于金融市场变化的实时把控，进行监管政策和风险防范的动态匹配调整。另一方面金融从业机构能够无缝对接监管政策，及时自测与核查经营行为，完成风险的主动识别与控制，有效降低合规成本，增强合规能力。可以预见，未来1-3年监管科技将依托于监管机构的管理需求和从业结构的合规需求，进入快速发展阶段，成为金融科技应用的爆发点。

技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：

一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。

二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。

从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。

尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现。新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段。