区块链创业者和投资人：冬天正是布局的好时候

蔡栋：对，就是郭老师供应链还是联盟链：只能选择两个，但是有新的算法试着解决不可能的三角形我们还是在大量的研发就是把区块链结合大数据人工智能，就是人工智能是专门处理非结构化数据，比如说生物识别的数据也是很敏感因为模型就是数据，这怎么放到区块链上保护客户隐私也是一个很重要的研发技术点之一。

徐勇：若宇对于区块链的思想区块链的模型或者技术你怎么来看，或者在但华基金多往投资那么多项目里面你们更看中技术驱动还是模型创新？

丁若宇：我们又重视技术驱动又重视模型创新，我觉得是两者结合。我可以用高度概括来说可以用两句话来概括我们对于区块链整体的看法，一个就是说它是一个新的计算平台，这个新的计算平台每一次我们从互联网到移动互联网再到区块链大的平台演变过程之中都有取舍，我们想大概十年前苹果智能手机第一次出来的时候，它的功能其实是非常有限。在苹果手机出现之前其实手机上面的应用都是非常非常基础，或者可以说不是智能的应用，当手机出来的时候，大家会说这手机屏幕这么小，它的计算能力它的CPU跟电脑差那么多，我怎么样可以在手机上写一个文档，怎么样可以用Word怎么用电脑上的APP就有很多的质疑，但是不同的在于什么？因为手机有了它的便携性并且有了新的传感器，像TPC还有前置和后置摄像头，所以在手机平台上新的性能可以运行像滴滴谷歌依靠GPS的应用。同样的道理就像大家去诟病针对手机刚出来的性能不足的一样道理，就是区块链在早期的时候其实它的性能是不如中心化，但是它取舍了很多这一些东西之后它得到是一个信任，就是信任这一基础设施降低了信任的成本，并且这信任能够成为新的在整个领域原生APP最核心的特殊优势，或者说以前都做不了。什么样的应用是以前都做不了，但是现在因为有了区块链信任机器基于信任这个点独特的出来原生的应用。

第二个我觉得区块链讨论很多技术的推动和创新但同时的话我觉得它是一个用经济问题去解决技术问题的一个事情。怎么讲？其实我们看最简单的像比特币的网络是任何的工作量证明的系统它其实只能够容忍50%，从一个绝对的技术角度来讲其实不是充分完备的事情，但是正因为有了经济模型在里面，使得经济的拉升激励模型在保护网络的前提下才能够达到经济问题不容易解决的问题，而新的共识机制其实也是在这里面从经济和技术问题是一起解决原来在中心化信任里面这样一些不容易解决的问题。

徐勇：其实刚才几位嘉宾都讲了区块链的技术，也有专家讲区块链是点对点传输、是分布式的存储是加密算法，可能有一些货币的算法，这几项技术都不是新技术都是已经相对来讲有多年的发展，但是做了非常多的组合。我们看过往的行业发展，增强和虚拟现实AR和VR，因为底层技术不够成熟做应用还不够时机，我想请问嘉宾你们觉得区块链的底层技术现在成熟了吗？现在如果来做应用的话时机到了吗？在这应用过程当中不同的人可能会用不同的场景去应用，你们有没有看到有一些人犯了哪一些错误或者存在哪一些问题我觉得从若宇宙这样边？

丁若宇：我觉得技术领域最独树一帜或者最深刻研究的这么一个特殊的领域。因为我们坐落在硅谷我们创始人也是斯坦福教授我本人也是斯坦福计算机系毕业。所以我觉得任何一波浪潮起来，尤其计算机这么多的细分领域需要很长时间的积累。其实很多的技术是三四十年前就出现的，比如说早期的数据库这样一些技术。我们看到其实比特币把几个很久的技术拼起来，但是它从经济角度去做了一些创新，做经济激励的角度。但同时光是过去这一些技术是不够的，我们从过去已经积累的技术到现在未来向前看的技术，我觉得其实有十个小的分点，我觉得现在需要突破性的一些领域，能够在我们已经有了基础上做新的突破使得我们新的方向上让更多的机制落地，第一是混合共识和它背后的经济模型，比如说我们看到的时空验证。这里面基于物理存储和计算的共识机制有可能跟工作量竞争。比如说DIG是传统的数据结构但是它的背后没有跟经济模型充分的结合，在结合以后有协议或者DIG结合的混合共识，这其实是在刚才大家都看到，整个的多元曲线上找一个更好的点能够在更好的领域应用。第二就是加密就是在加密的数据上做计算，现在的话相对来说比较早期完全完整的加密计算是不能落地的。第三点叫多方计算这其实也是姚教授的方向，这是把一个任务拆分让多方同时来计算，并且在加密基础之上。第四加密搜索，我们知道谷歌做搜索它的数据都是它自己能看到中心化数据库，但是未来这数据加密且分散怎么样能够在上面快速的搜索。第五是链上链下这个也是非常非常重要的。第六个就是更高效的证明，虽然现在有应用但是效率很差，我们在斯坦福大学有新的算法产生突破。第七个是跨链不光是资产的跨链还有自沉的跨链，第八是从交易角度去做一个比较好的突破。第九个是或者说数据定价模型，这更多是在我们看好数据市场，原来我们易贝阿里巴巴是交易物理的资产卖货，但是未来的话我们数字资产在隐私保护的情况下我怎么样给我的数据做定价。第十个是底层通信，我们走到更快基于UBP的解决方案这一些都是比较好的例子。

徐勇：若宇对技术了路线图，蔡总站在应用的角度有没有遇到挑战如果给同行建议您觉得同行最好不要蹚了哪一些坑？

（编辑：东莞站长网）

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