区块链技术与芯片、智能投顾等结合在一起会产生什么

10月27日，在万向区块链实验室主办的第六届区块链全球峰会上，多位业内人士发表了对区块链技术与其他技术融合创新的思考。

私域数据库、AIOT、智能投研与区块链结合的可能性

Oracle数据库Greenplum的创始人兼总经理冯雷说：“围绕开发一个真正的区块链应用的话，也需要想一想怎么使得Greenplum这样的私域数据库、分布式大数据库、一个基础设施的数据库、云计算的数据库跟区块链更好地协同，帮助区块链开发更好的应用，也能利用私域数据库产生价值。”

应用芯片生产商LeapFive首席技术官江朝晖表示，其在为AIOT(人工智能物联网)的市场制作芯片的过程中，发现区块链跟AIOT是天作之合，可以将区块链技术与芯片连在一起，所有数据都有追源。

江朝晖说：“很多时候AI的模型可以是分布式，AI可以在边缘发生，也可以在云发生。所以区块链也可以用来追踪AI的模型，不但知道数据从哪来，也知道什么东西用在数据里面。”

通联数据首席智能投资科学家罗戈则认为，智能投研领域有两个重要的业务方向和区块链高度相关。

一个是如何评价公募基金和私募基金的绩效、表现，点评基金经理的优劣、业绩好坏和风格。实际商业过程中瓶颈在于基金经理的底仓不会随便给其他人看，但为了更好地评价基金经理的业绩，又必须用到底仓数据。如果能将数据通过区块链技术加密，上传至公共场所，并请第三方做对应的金融分析产出基金评价，或许就能描述基金能力且看不出底仓，实现安全与有价值。

“如果有一个第三方部门，可以推动整个行业朝着数据上到区块链，有行业来执行金融点评，对金融市场基金经理评价更加公开透明，这也代表了未来的发展方向。”罗戈说。

第二，更容易推进投研的数据整合。实际投研中，各类数据尤其是特色数据或另类数据，对投研有非常强的价值，获取很困难，但是数据使用者又希望数据公开。数据持有方和整合方强不信任的场景下，区块链可以发挥一个非常好的作用，保证数据被客户获取后有对应比例的分成，流回到数据商本身，并且数据不能随便被其他家看到。

“如果可以把这些丰富、多维度的数据整合在一起，这种价值是远超这些单个的数据简单叠加的。”他说。

风险与挑战

融合创新过程中，可能存在哪些风险和挑战？

冯雷指出，分布式数据库与区块链社区是两个不同的技术体系，怎么磨合两个不同的技术体系目前还没有明确的解答。

此外，他还认为，机构之间不太愿意分享数据，以及数据分享产生的收益怎么分配是一个难点。

江朝晖表示，在AIOT与区块链技术结合时，一方面与客户很难解释用区块链技术追踪数据，另一方面用区块链将所有数据上链时，成本会增加很多。

“我们要研究的是怎样将数据的分源变成分步骤，不是很重要的数据就不用上链了。通过AI将重要的东西拿出来再上链，从边缘计算角度决定了数据重要化，实现边缘价值。”江朝晖表示。

而针对这些风险，罗戈提出，可以考虑那些没有区块链不行的场景。“我们可以更多地从风险角度考虑。在工作的各个方面，哪些工作场景下区块链是必不可少的？我个人认为金融监管领域是区块链非常大的方向。”

罗戈认为，AI是金融型的工具，区块链是防御性的工具。政府需要评价中小企业的盈利质量、发展质量，从很多企业中挑出有潜质、高增长的，做政策配套和对应的金融扶持，快速拉动地方GDP，而评价企业需要各种维度的数据。

“如果我们在做中小企业评价过程中把原始数据上链，我想这件事情就不是私自下做一做，或者某个地方政府做一做(的事情)。有可能会变成全国性质中小企业评价系统。”他说。

除此之外，对于未来区块链与哪些技术的融合机会更大的问题，江朝晖表示，未来是资源分配的未来，数字、云平台、区块链等很多技术结合是非常好的管资源的技术。有三点应该紧密结合：第一，东西从哪里产生；第二，在哪些方面应用；第三，给谁用？产生怎么样的价值。从这三方面看，要利用区块链看源头是从哪里开始的，通过区块链+安全由头到尾地追，最后看产生什么价值。

她认为，如果做成闭环，就是区块链与其他技术可以结合应用的场景。