1.5 区块链+应用

“互联网+”时代是互联网技术和行业业务的深度融合，但互联网在信任的建立、维护以及安全上存在致命的先天缺陷。未来“互联网+”必须与“区块链+”相结合，或许可以弥补这个缺陷。区块链可以和很多行业结合，当前的“互联网+”向“区块链+”发展，可以使得业务交易更安全，交易成本更低，交易效率更高。

1.区块链+金融

区块链在金融行业无疑会得到广泛的应用，在支付、结算、清算领域，区块链可以成为“杀手级”的应用。例如在多方参与的跨地域、跨网络交易支付场景中，Ripple交易支付就是一个很好的案例。在多方参与的结算、清算场景中，R3联盟也在利用区块链技术构建银行间的联盟链。同时在多方参与的虚拟货币发行、流通、交易、股权（私募、公募）、债券、金融衍生品（包括期货、期权、次贷、票据）的交易（NASDAQLinq平台案例），以及在众筹、P2P小额信贷、小额捐赠、抵押、信贷等方面，区块链也可以提供公正、透明、信用托管的平台。在保险方面，区块链也可以应用于互助保险、定损、理赔等业务场景。

总之，区块链与金融行业有天然的契合性，可以衍生出如区块链+银行、区块链+跨境支付、区块链+供应链金融、区块链+证券、区块链+保险等应用项目。

2.区块链+政府

区块链防伪、防篡改的特性能够广泛用于政府主管的产权、物权、使用权、知识产权和各类权益的登记方面，包括公共记录，如地契、不动产权证、车辆登记证、营业许可证、专利、商标、版权、软件许可、游戏许可、数字媒体（音乐、电影、照片、电子书）许可、公司产权关系变更记录、监管记录、审计记录、犯罪记录、电子护照、出生/死亡证、选民登记、选举记录、安全记录、法院记录、法医证据、持枪证、建筑许可证、私人记录、合同、签名、遗嘱、信托、契约（附条件）、仲裁、证书、学位、成绩、账号等方面的记录登记。

总之，区块链对政府业务的开展提供了很好的技术支撑，可以衍生出如区块链+基础信息保护、区块链+公民身份认定、区块链+政务信息公开、区块链+政府税收监管、区块链+救助资金监管、区块链+彩票网络发行等应用项目。

3.区块链+医疗

区块链在医疗行业可以应用于诊断记录、医疗记录、体检记录、病人病历、染色体、基因序列的登记，也可以用在医生预约、诊所挂号等应用场景，以建立公平、公正、透明的机制。另外在药品、医疗器械及配件来源追踪、审计方面也有比较好的应用前景。

总之，区块链为医疗业务的开展提供了很好的技术支撑，可以衍生出如区块链+电子健康病例、区块链+“DNA钱包”、区块链+药品防伪、区块链+蛋白质折叠等应用项目。

4.区块链+物联网

区块链在物联网的应用非常广泛，尤其是在智能设备互联、协同、协作等方面具有明显的优势。如果说10年前选择互联网是坐上了动车的话，现在选择区块链+物联网就是坐上了火箭。万物互联是未来的发展趋势，例如最常见的家居智能系统使我们可以用一部手机远程控制家中的所有电器。近年来，随着科技的进步，物联网也已经得到了很大发展。利用区块链的智能合约，我们可以通过接口和物理世界的房间钥匙、酒店门卡、车钥匙、公共储物柜钥匙进行程序的对接，可以达到区块链上一手交钱、物理世界一手交货的原始交易的效果。

5.区块链+农业

基于我国农业现状，农业可与区块链技术结合的方向有两个：商品化与农业保险。

区块链与商品化的结合可以让消费流程变得全透明。生产商可运用互联网身份标识技术，将生产出来的每件产品的信息全部记录在区块链中，在区块链中形成某一件商品的产出轨迹。举例来说，假如A自产了5kg非转基因大豆，于是他在区块链上添加一条初始记录：A于某日生产了5kg大豆。接下来，A把这5kg大豆卖给了去集市赶集的B，于是区块链上又增加了一条记录：B于某日收到了A的5kg大豆。之后，B把大豆卖给了城里的早餐铺，区块链上新增记录：早餐铺于某日收到了 B的5kg大豆。接着，早餐铺把大豆做成了豆浆。最终，当消费者购买豆浆时，只需在区块链上查询相关信息，就可以追溯豆浆的整个生产过程，从而鉴定真伪。

将区块链技术与农业保险相结合，不仅可以有效减少骗保事件，还能大幅简化农业保险的办理流程，提升农业保险的赔付智能化水平。例如，一旦检测到农业灾害，区块链就会自动启动赔付流程，这样一来，不仅赔付效率显著提升，骗保问题也将迎刃而解。

6.区块链+能源

采用区块链技术，能源行业可建立公正、透明的能源交易多边市场和碳交易市场，达到在降低对手信用风险的同时减少支付和结算成本、提高效率的目的。概括而言，区块链在能源电力、能源生态系统和能源智能化调控3个方面应用前景广阔。

在能源电力方面，区块链能让每一度电都有迹可寻，进而从根源上防止窃电、漏电的发生。当所有的交易都记录在一本无法修改的账本上时，突然消失等行为将被视为异常情况。目前的电力系统已经有了智能化的趋势，买电和断电都可以通过智能电表来完成。基于去中心化的区块链技术的应用使你与邻居交换多余的电力成为可能。在未来，我们可以建立对每度电的数字映射关系。例如，如果你在屋顶安装太阳能发电机，每天可以产生5度电，但你每天只能使用3度电，其余的2度电将被归集到总网络中，邻居想用电的时候可以直接选择和你交易。

在能源生态系统方面，区块链、物联网和大数据的结合可以创造一个“乌托邦”。假设未来某一天，我们利用这3种技术构建一个能源生态系统，然后将设备供应商、运维服务商、设备所有者、负责货币流通和报价汇总的金融系统投入该系统进行测试。连接到此系统的每一方都可以获得此系统的查询密码。使用此密码，可以查询已被加密的任何人访问系统的任何操作。这样，在这个系统中，各方或者说所有参与者就可以形成相互监督和相互信任的关系。

在能源智能化调控方面，未来可以通过区块链技术实现能源智能化调控，通过区块链实现智能设备与互联网信息的互联，使我们的生活更方便、更轻松。想象一下，摄像头在市区捕捉到某单位输电设备突然异常断电，报警信息被远程传递给维修总部，维修总部根据自动智能合约规则，自动执行选配维修人员到现场进行维修，整个过程智能化调控。

7.区块链+人工智能

人工智能技术作为近年来最为火爆的技术之一，能为人们的生活带来巨大的便捷与智能化服务。区块链可以为人工智能的训练提供有可靠依据的数据，而人工智能又可以提高区块链的效率。

人工智能和区块链有望基于双方各自的优势实现互补。人工智能代表先进生产力，区块链代表新的生产关系。这一说法将现实世界的两个核心的概念范畴移植到虚拟世界和未来世界，有助于生活在现实世界的人类理解人工智能与区块链在虚拟世界和未来世界中的地位和相互关系。人工智能与区块链的关系就好比计算机与互联网之间的关系，计算机为互联网提供了生产工具，互联网为计算机实现了信息互联互通；人工智能将解决区块链在自治化、效率化、节能化以及智能化等方面的难题。在人工智能中，为了让设备更加智能，需要不断地用新的数据去训练，如果要将机器学习的精准率从90%提高到99%，它需要的不是已经学过的数据，而是和以前不一样的数据。而区块链将把孤岛化、碎片化的人工智能应用场景以共享的方式转换成通用智能，前者是工具，后者是目的。

人工智能与区块链技术在数据领域的结合，一方面是从应用层面入手，两者各司其职，人工智能负责自动化的业务处理和智能化的决策，区块链负责在数据层提供可信数据；另一方面是从数据层入手，两者实现互相渗透。区块链中的智能合约实际上也是一段实现某种算法的代码，既然是算法，那么人工智能就能够植入其中，使区块链智能合约更加智能。同时，将人工智能引擎训练模型和运行模型存放在区块链上，就能够确保模型不被篡改，降低了人工智能应用遭受攻击的风险。

区块链和人工智能是技术范围的两个极端：人工智能是培养封闭数据平台的集中智能，区块链是在开放数据环境中推动分散式应用。两者的结合也有两种不同的方式，各有侧重：一是基于区块链，利用人工智能的功能，优化区块链（包括私有链、联盟链、公有链）的搭建，可以让区块链变得更节能、安全高效，其智能合约、自治组织也将会变得更智能；二是基于人工智能，利用区块链的去中心化和价值网络的天然属性，分布式解决人工智能整体系统的调配，给人工智能带来广阔和自由流动的数据市场、人工智能模块资源和算法资源。

区块链本质上是一种新的数字信息归档系统，它将数据以加密的分布式总账格式存储。由于数据经过加密并分布在许多不同的计算机上，因此可以创建防篡改、高度可靠的数据库，只有获得许可的用户才能读取和更新数据库。尽管区块链极其强大，但也存在限制。其中一些限制与技术相关，而有的限制则来自金融服务领域固有的思想和陈旧的文化。区块链技术在近几年的高速发展中暴露出了许多问题，这些问题阻碍了其商业化进程，但结合人工智能技术，可以有效地缓解这些问题。因此，利用人工智能技术。可以优化区块链的运行方式，使其更安全、高效、节能。

各种人工智能设备可以通过区块链实现互联、互通。统一的区块链基础协议让不同的人工智能设备在互动过程中积累学习经验，提升人工智能的智能程度。开源的公有链用于管理人工智能，对外输出人工智能服务。算力通过区块链离散地组合起来，更多公司参与大规模计算，厘清分配奖励，成本端会发生大的变化，对中心化的算力机构依赖性变弱，甚至会出现新的组织形态，从而改变整个人工智能行业的布局。结合区块链技术，现有的数据寡头垄断即将结束，一个新的开放和自由的数据时代即将来临。

8.区块链+大数据

随着数字社会的不断发展，我们产生了越来越多的数据。如何在更好地发掘数据潜在价值的同时，保障用户的数据隐私，是一个亟待解决的问题。而区块链技术可以有效地解决此类问题。

首先，大数据风控技术无法解决数据孤岛问题，即数据的开放和共享问题。其次，数据低质的问题也从一定程度上影响了大数据风控的质量。最后，大数据风控过程中存在数据泄露问题。近年来，数据泄露事件屡见报端。

区块链数据库的引入可以提高大数据风控的有效性。首先，区块链去中心化、开放自治的特征可有效解决大数据风控的数据孤岛问题，使得信息公开透明地传递给所有金融市场参与者。其次，区块链的分布式数据库可改善大数据风控数据质量不佳的问题，使得数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题得到解决。最后，区块链可以防范数据泄露问题。

将区块链系统中的存储数据作为资产自由地在大数据平台中进行交易，可以达到两种技术融合的目的，例如数据积分系统的建立。

所以说互联网解决的是信息的传递和连接，区块链提供的则是价值的流动和连接。通过应用区块链的底层技术，能够让个人数据为用户自己所用并享受价值收益。

9.区块链+云计算

云计算是信息技术的一种范例，即通过互联网（云）提供计算服务，包括服务器、存储、数据库、网络、软件等，而提供这些服务的公司称为云提供商。云提供商通常使用“即用即付”的定价模式。云计算可以帮助用户专注于核心技术，而无须在IT基础设施架构和维护上花费资源。这些基于网络的、共享的计算资源可以被用户方便地随机访问，同时这些资源以最小化的管理或通过与云提供商的交互可以快速地提供和释放。云计算可以为用户提供低成本的数据中心扩展能力、IT基础设施、软件以及各种新型应用，并且可以保证服务质量。用户只需将传统的服务器、操作系统、存储运维等基础设施统一部署在一个平台上，在此平台上进行各种应用的开发，而无须过多地关注该平台。政府、企业、个人可根据不同的需求部署不同应用，形成个性化的交付模式。

云计算为用户提供3种服务模式：基础设施即服务、平台即服务、软件即服务。

区块链既可以公有也可以私有。由于企业需要私有区块链，将其作为企业应用程序或者服务的底层架构，如处理银行和金融交易制度的系统或企业内部协作平台，这些都可以基于区块链将交易和企业流程同步到不可篡改的分布式账本中，从而保证数据安全、透明。公有链是完全去中心化的，通过代币机制鼓励参与者竞争记账以确保数据的安全性，典型代表有比特币和以太坊等。而私有链的写入权限是由某个组织或者机构控制的，参与节点权限有限且可控，由此需要大量的开发过程和强大的云计算能力，才能建立和维护分布式基础设施。

用户根据区块链公有链提供的基础设施开发公有链应用，并为去中心化应用提供稳定、可靠的云计算平台。例如，在以太坊上使用智能合约开发公有链应用，并在以太坊节点上运行，为用户提供有效服务；在比特币上，利用比特币有限的功能，为用户提供一些存证服务等。同时以联盟链为代表的区块链企业平台需要利用云设施完善区块链生态环境。目前在区块链领域，区块链即服务包括区块浏览器、“数字货币”交易平台和公有链衍生应用，如存证型的公证通（Factom）和数字身份型的uPort。

10.区块链+深度学习

深度学习是一种特征学习方法，它将原始数据通过神经网络结构转换为更高层次的、更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。神经网络可以被描述为一系列的线性映射与非线性激活函数交织的运算。神经网络每一层的神经元计算其输入的加权和（权重代表模型参数），然后经过非线性激活函数输出至下一层相连接的神经元。模型参数可以通过反向传播计算的梯度下降来联合优化。因为神经网络一般比较复杂，所以我们可以把复杂的神经网络学习看成深度的机器学习，即深度学习。

区块链的应用场景包括分布式计算、安全隐私和可信计算。如何将区块链与深度学习在数据分析预测方面的优势相结合，实现区块链和深度学习的融合，是很多学术研究人员关心的问题。深度学习以其强大的计算能力可以使区块链系统更加智能。由于区块链的加密特性，在传统计算机上使用区块链数据进行操作需要强大的计算机处理能力。例如，用于挖掘比特币区块链上的块的哈希算法，采用了一种强力算法，有效地尝试每个字符组合，直到找到适合验证交易的字符。深度学习以一种更加智能的方式管理区块链任务，因为当它开始学习并成功解决了一些任务后，它将会变得越来越有效。同样机器学习动力挖掘算法可以以相似的方式解决上述问题，例如利用深度学习硬件的空余算力进行挖矿等。

由于技术应用、平台防护等方面的问题，区块链正面临着一些网络攻击，如“51%攻击”等。最近，区块链平台EOS（Enterprise Operation System）被发现存在一系列的高危安全漏洞。此漏洞可能导致攻击者利用EOS上的节点进行远程攻击，直接控制和接管EOS上运行的所有节点，所以区块链网络的安全问题不容小觑。而深度学习可以帮助区块链增强其网络安全性。深度学习技术结合行为性、预测性、图形和描述性及规范性分析，不仅能习得过去的经验教训，而且可以预测非法活动、可疑用户行为、欺诈和异常现象，将区块链数据转变为有价值的情报。

深度学习的三大驱动力分别是数据、算法和算力。深度学习通过处理大量数据，如训练庞大数据集或者进行高吞吐量数据流处理，将会训练出更好的模型，并且全新的数据将会训练出全新的模型。而如果有足够的效益，区块链可以鼓励独立节点间数据共享，从而可以带来更多更好的数据。然而数据存在来源安全性、隐私保护等问题。利用区块链技术可以增强数据可信性，在构建模型以及实际运行模型中的每一步，数据的创造者可以简单地为该模型标上时间戳，并加到区块链的数据库中。这样，如果在数据供应链上发生漏洞，我们就可以更好地了解其位置，寻求应对的方法。用户可以知道数据和模型的来源，从而得到更可靠的深度学习训练模型和数据。而计算能力与服务器的 GPU 能力等有关，一些较大规模的深度学习模型需要强大的算力才可以训练。这导致计算能力成为制约一些中小企业及个人等进行深度学习训练的瓶颈，而利用区块链具有的去中心化特点，我们可以建立分布式深度学习平台，以充分利用企业和机构等的闲置算力。

区块链去中心化的特点可以让数据在各个节点共享，每个节点也都可以上传数据。同时每个数据都不可被改变，区块链的不可改变（可追溯）性也可以审计跟踪每个数据的使用情况。数据共享可以带来更好的模型甚至更新的模型，同时每个节点可以共享、控制深度学习的训练数据和模型。审计跟踪可以对数据进行追本溯源，提高数据的可信度。私有机器学习（Private Machine Learning）允许在不泄露私人数据的情况下进行训练，区块链的激励特性可以允许系统吸引更好的数据和模型使其更加智能。这将会形成更加开放的市场，任何人都可以出售他们的数据同时保持他们的数据私密性，而开发人员可以使用激励措施为他们的算法吸引到最佳数据。

区块链还可以让深度学习数据和模型变成原生资产，从而生成一个去中心化的数据和模型交换中心。区块链将用于训练和测试的数据模型转变为知识产权资产，从而提供了一个防止篡改的全球公共注册中心，用户只有拥有私钥才可以转让产权。产权转让作为类似区块链的资产转让来进行，从而建立去中心化的数据模型交换中心。如果用户构建的数据可用于构建模型，可以预先对构建好的模型指定许可证，从而有效控制上游对数据的使用。