作為數字經濟的重要技術，近年來區塊鏈已在一定範圍內得到應用，但到目前為止還沒有對實體經濟進行大規模服務。分析原因，我們發現除了區塊鏈本身還不夠成熟之外，區塊鏈和其他技術的整合勢在必行。區塊鏈和其他技術的集成可以克服區塊鏈本身的成熟，監管的難度，安全問題，存儲問題，數據上行鏈路的真實性等問題。我們已經就如何與其他技術整合並找到真正服務於實體經濟的應用程序進行了一些研究。圍繞這一點，中國電子學會報告了初步調查結果和對策如下：
（1）區塊鏈與人工智能
AI可以幫助區塊鏈在實際應用程序中變得更加智能。例如，在供應鏈金融中，為了控制風險，人工智能可用於為區塊鏈提供智能數據和AI操作結果。與傳統的人工智能應用相比，結合區塊鏈技術後，可以通過共識機制驗證AI運算結果，並通過鏈驗證AI算法哈希，保證算法的準確性和計算結果。區塊鏈可以幫助人工智能改善數據共享功能，人工智能操作需要大量數據，通過區塊鏈的分散存儲和零知識證明以及MPC（安全多方計算）計算來解決數據孤島問題，同時確保數據隱私。通過使用智能合約和激勵來實現數據驗證和交易，數據定價不再是壟斷。 Blockchain還可以幫助AI推廣優化的AI算法，併為深度學習任務構建分佈式計算功能，有效利用空閒計算資源。區塊鏈智能合約可用於管理AI算法的行為，並避免因不當使用AI算法而引起的安全問題。
（2）區塊鏈與雲計算
自區塊鏈技術誕生以來，它並不是一種簡單的分佈式分類賬。區塊鏈技術的分散計算，分散存儲增加了區塊鏈實現雲計算的可能性。目前，亞馬遜主導的I層雲計算正逐漸被區塊鏈所顛覆。與亞馬遜的AWS和阿里巴巴的阿里巴巴雲服務相比，區塊鏈技術主要使用不可改變的修改和可靠性來提高雲計算服務性能。這些都是傳統雲計算無法做到的。雖然當前的雲計算服務是分佈式系統，但它們是以集中形式計算的，資源調度和利用具有一定的侷限性。區塊鏈技術的使用，例如分散存儲IPFS協議，將雲計算所需的數據片段存儲在物理層的相鄰節點中，從而提高網絡可靠性，同時提高數據可靠性。對於分散計算，網絡計算資源是分散的，並且在執行計算的過程中自適應地實現網絡以實現負載平衡，從而實現比傳統雲計算更好的資源利用。另一方面，區塊鏈本身基於共識機制，這使得所有數據對外界都可見。雲計算通常涉及大量計算隱私問題。其中一個解決方案是通過聯合鏈的形式。在節點中可見。另一種解決方案是通過零知識證明，SGX等加密計算數據，並且計算節點不能獲得數據明文。但是，由於計算複雜度高，這種方法仍在不斷髮展。
通過區塊鏈分散的雲計算技術目前僅處於起步階段，但谷歌，微軟，亞馬遜和IBM等公司已經開始研究。雖然沒有透露細節，但未來可以想象出雲計算。鏈可以更安全，穩定，高效和節能，並且可以有效地調用更多的個人計算資源。由於區塊鏈賦權，雲計算業務模型和提供商的運營模式將發生變化。
（3）區塊鏈與數字化轉型
數字化轉型需要為區塊鏈提供真實的數據。區塊鏈使用NuChain（一個加拿大公司的區塊鏈項目）的BNP（Blockchain Network Protocol: 區塊鏈網路協議）和POC（Proof of Contribution：貢獻證明，提供有效數據和優化的AI算法進行共識）可以幫助數字化轉型，以彌合數字和物理世界之間的距離。為了實現從物理世界到數字世界的轉型，其需要保證的有兩點。
一個是數據的真實性以及數據有效性。數據真實性是指物理世界產生的數據如何真實的進行上傳和驗證。為了實現真實性，單一的通過軟件是難以達成的。一種有效的方式是通過硬件芯片，利用加密硬件芯片對數據進行簽名，由於簽名無法偽造的特性，可以在區塊鏈節點上對簽名進行驗證。此外，還要保證傳輸過程的安全性。BNP協議定義了硬件簽名，傳輸協議，鏈上驗證協議等來保證整個鏈下到鏈上的過程是安全的並且數據是真實的。數據有效性是指物理世界存在大量的噪聲數據，使得所上傳的有價值數據不高，並且不同的數據價值也不一樣。由於區塊鏈的激勵機制和智能合約，通過調用合約的頻率和激勵可以根據數據需求進行市場定價，從而從經濟學層面對數據進行定價，這也間接的反應了數據的有效性。這種定價模型也可以通過AI的方式對數據使用頻率，數據內容等客觀參數擬合數據有效性並且進行全網共識。NUChain通過POC算法把激勵和上傳數據有效性的判定通過上述方式進行結合，從而使得數字化轉型過程更加客觀有效。當獲得真實、有效的數據之後，通過區塊鏈對數據進行分析，可以實現包括監管，徵信等應用場景。
（4）區塊鏈與信息安全
區塊鏈本身的不可篡改性是具有安全屬性的，它有效地保證了數據的完整性。但是不可篡改性是一把雙刃劍，當鏈上出現漏洞的時候這些漏洞往往無法彌補。當我們將安全性與區塊鏈集成時，需要採用深度防禦方法。區塊鏈的一些頂級安全控制包括：智能合約安全，DAPP安全，共識節點強化，加密交換安全性，身份和訪問管理，節點到節點流量加密，鏈上和鏈下數據加密等。
智能合約由於一經發布無法修改，這樣如果存在漏洞，往往會產生直接經濟損失並且難以挽回，一個經典的例子就是 DAO事件。而智能合約的審計和驗證費用高昂，就算經過審計也難以避免其中存在安全隱患。目前這個領域的研究方向大多希望通過形式化證明的方式來確保只能合約的安全性，雖然已經有大量研究人員進入這個領域，但是仍然在發展過程中還未成熟，對於複雜的合約邏輯依然難以滿足。
共識安全，比如POW的51%攻擊，分叉等等情形正是因為PoW在某些情況下依然無法達到非常安全的情況。由於不可能三角的存在，安全性，去中心化和可擴展性不能同時兼得，極大的限制了區塊鏈技術的發展。如何按照具體應用，在不可能三角找到最佳的平衡是區塊鏈項目需要研究的課題。
節點安全涉及到區塊鏈底層實現邏輯的漏洞，譬如EOS爆出過遠程攻擊漏洞，ETH的RPC端口暴露，以太坊默認對RPC不做鑑權的設計引起資金被盜的問題等。這種安全隱患往往難以察覺，一般都是在區塊鏈系統運行過程中爆出類似漏洞，這樣需要在區塊鏈上線前進行大量的重複測試和驗證。
數據加密安全和之前提到的漏洞不太一樣，由於區塊鏈本身是公開透明的，很多隱私數據無法在鏈上流轉，這個時候可以通過多種密碼學算法譬如零知識證明，MPC等技術達到在不暴露信息的情況下進行驗證。
其他一些信息安全包括私鑰管理、通信安全、加密算法、錢包多簽名漏洞等等也是區塊鏈技術所要研究的方向之一。
（5）區塊鏈與物聯網
物聯網可以使用區塊鏈來管理機器到機器的通信和支付。物聯網部署中使用的邊緣計算可以幫助區塊鏈構建大量的共識節點和處理能力。例如，Nuchain使用邊緣計算來訓練數據模型，以找到最佳的AI算法和從IoT設備收集的真實數據。
（6）區塊鏈與分佈式存儲
對於區塊鏈的未來發展，存儲是一項不可或缺的功能。許多應用場景（如AI，IOT等）需要大量數據訪問，這些區域需要與區塊鏈相結合才能解決存儲問題。 。另一方面，由於存儲成本高，因此需要大量的存儲資源，因此區塊鏈激勵機制可以量化存儲成本。目前，主流區塊鏈不能直接存儲大規模數據，因為所有節點都需要同步所有區塊鏈數據。如果鏈中存在大量數據，則節點負載過大，並且區塊鏈效率變低。當前流行的數據鏈方法是將數據放在分散存儲（如IPFS）中，並在區塊鏈上存儲少量數據，如散列，上下文數據，數據地址等。但是，此存儲方法無法通過真實性和有效性驗證數據。此外，以這種方式難以實現數據存儲激勵。為了實現激勵機制，著名的filecoin項目提出了複製證明和時空證明。複製證明以及空間和時間的證明確保了礦工通過激勵機制存儲的數據的真實性和連續性。但是，該機制的成熟度和穩定性仍需要業界驗證。
一般而言，重要的是要注意單個技術的實際應用非常有限。技術的融合可以提供廣泛的實際應用，使融合應用中使用的每種技術的快速成熟。
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