数字货币是数字经济发展基石
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确指出：“完善货币供应调控机制，稳妥推进数字货币研发。”习近平总书记也强调指出：“积极参与数字货币、数字税等国际规则制定，塑造新的竞争优势。”2014年中国人民银行正式启动法定数字货币研究，是最早进行数字货币研究和试验的央行。今年以来，数字货币受到各界的广泛关注。4月，中国人民银行数字货币在雄安新区、深圳市、成都市、苏州市开展试点。8月，新闻报道雄安新区麦当劳等公司试点数字货币，苏州的部分公务员领取工资采用数字货币形式。10月，深圳市人民政府联合人民银行开展数字人民币红包试点。人民银行副行长范一飞9月份也曾经公开表示，数字人民币研发已取得阶段性成果，正在进行内部封闭测试。国外数字货币也在快速发展，据有关研究，全球大约70%的央行都在关注数字货币，英国、日本、瑞典、新加坡等多个国家均在推进研发央行数字货币。
数字货币是以数字形式存在、没有物理载体的货币。其中，各国央行发行的数字货币，是法定数字货币。中国人民银行发行的数字货币又可称为数字人民币。数字货币不同于虚拟货币，数字货币是央行发行的，有国家主权信用背书，具有无限法偿能力的货币；虚拟货币是私人主体发行的，被某个群体成员使用并接受的数字货币，其缺少信用背书和资产支持，具有较强的可替代性，网络空间的各种代币以及比特币、以太币等就是这一类。进而言之，虚拟货币即使是与法定数字货币保持一定的兑换比例，其也只是履行代币角色而不是法定数字货币。数字货币也不同于电子货币、移动支付，数字货币是货币形态的变化，背后不需要纸质货币支撑，其支付交易与银行账户是松耦合关系；电子货币、移动支付是支付方式或支付渠道的变化，没有改变货币形态，背后有银行账户支撑，与银行账户是紧耦合关系。
数字货币的出现是历史发展的必然，是科技进步和经济发展共同作用的结果，更是经济数字化发展的需要。从科技进步方面看，密码算法、移动互联网、大数据、云计算、区块链、终端存储、人工智能等科技发展，为数字货币的出现奠定了技术基础。从经济发展方面看，随着经济的发展各类支付结算行为更加频繁，需要的货币量也会越来越大，以央行法定数字货币逐步替代纸币，可以有效节约纸质货币发行的设计、印制、发行、回笼等成本，有助于降低货币运行成本。从经济数字化发展看，每个时代的发展都有对应的货币形态，农业经济时代的实物货币、贵金属货币，工业经济时代的纸质信用货币，数字经济时代也需要数字货币来完善金融基础设施，更好地服务经济发展。
中国数字货币发行仍然采用双层运营体系，其着眼于替代流通中的现金M0。就实际情况看，数字货币发行中采用央行和商业银行的双层运营体系，即央行数字货币投放给商业银行，商业银行将数字货币发放给公众。该做法有助于充分利用央行和商业银行的优势，充分利用好商业银行的资源、人才、技术等，也可以有效规避央行数字货币发行与商业银行存款货币之间形成竞争关系。尤其是从信用货币创造的角度看，其更需要商业银行采用贷款创造存款的方式进行信用货币创造，这也需要在数字货币发行方面采用双层运营体系。现阶段央行数字货币重点是替代流通中的现金M0，与纸质人民币等值兑换，而不是替代狭义货币M1和广义货币M2。这是由于，狭义货币M1和广义货币M2本身已经基本实现了电子化或数字化。也正是央行数字货币主要着眼于替代流通中的现金M0，所以对央行数字货币不应该计付利息。与此同时，数字货币主要是替代M0，所以其针对的更多是零售，对于机构间、大额实时交易的影响较小。
相比之下，数字货币优势明显的同时，也存在一些需要深入研究解决的问题。从优势方面看，央行发行数字货币除了减少纸质货币的部分运行成本外，还有如下优势：从微观方面看，数字货币采用可控匿名的方式，央行可以查询追踪交易记录，商业银行、支付机构等无法查询交易信息，可以真正实现点对点交易，即时实现货款两清，也有助于保护个人交易信息和隐私。而在实名账户管理制度下，移动支付与银行账户存在紧耦合关系，无法真正实现匿名支付需求。也正是可控匿名交易，让央行掌握货币交易等信息，有助于反洗钱等工作的开展。从宏观方面看，央行可以通过数字货币发行等精确测算货币量、货币结构、货币流通速度等，为开展宏观调控提供更加详实准确的数据基础，从而有助于完善货币供应调控机制，完善宏观调控。与此同时，也要认识到，数字货币的推广应用可能面临新的金融监管等问题需要研究解决，对商业银行支付结算、客户服务、普惠金融、产品创新等方面的影响也需要研究解决。
总之，数字货币是数字经济发展的基石。发展数字经济，推动数字化发展已经是不可逆转的大趋势，数字货币逐步取代纸质货币具有坚实的技术基础，也更适应未来数字经济发展的需要。中国央行在数字货币研发方面走在了全球的前列，更需要认真贯彻落实习近平总书记关于积极参与数字货币国际规则制定的重要指示，在数字货币的应用形态、技术标准等方面抢占先机，在打造国际竞争优势中争取主动。数字货币作为金融基础设施的一个重要组成部分，也将在提高交易效率、保护消费者权益、维护金融稳定、优化宏观调控、畅通经济金融运行、完善社会治理等方面发挥积极作用，从而推动经济高质量发展，推动数字中国建设。
（作者系财政部中国财政科学研究院博士后）
(责编：单子璇(实习生)、王震)分享让更多人看到
人工智能在数字货币的全球应用中扮演着怎样的角色
为了提高数字货币的可用性，有许多不同的路径可供选择。最近，我一直在关注“代币性经济学”项目，因为我觉得更好的奖励分配是前进的道路。例如，传统的交换没有给用户提供足够的奖励;少数例外是Binance，Coss或ABCC。我特别喜欢最后一个，因为它真正关注的是通过其本地货币AT代币（ATtoken）向用户分配最大的收入。他们甚至实现了一个基于治理的代币模型，该模型为代币持有者提供了额外的权力。我真的很期待看到授权用户的下一步，对我来说，这是去中心化的真正目的。
无论如何，我觉得是时候考虑其他假设了，比如人工智能（AI）在数字货币的全球应用中所扮演的角色。我同意这不是一项简单的任务，因为我们大多数人都不是技术人员，我们对技术如何工作以及如何与用户交互的理解实际上是有限的。
尽管如此，我今天的目标是分析一些AI工具，这些工具可以帮助数字货币项目部署更好的产品，具有更直观的界面。我们将讨论四种类型的工具，它们可以与自然语言处理相结合（既有已知的目标，也有未知的目标），目标相对简单：允许任何代理更好地与区块链交互。
最后，我们认识到数据可视化作为用户更好地理解区块链数据的关键因素的重要性。
就像顿悟一样，现在看来，支持人工智能的工具对数字货币可用性的影响是显而易见的。由于糟糕的用户界面和智能合约代码错误，出现了许多问题，我觉得围绕智能合约审计或创建以用户为中心的交互式机器人，实施自治的预防措施肯定会导致采用方面的重大改进。用户如何最终受益？让我们来看看下面的内容吧！
这篇文章不应该被认为是财务上的建议，因为它仅代表了我个人的观点。我有储蓄投资于数字货币，所以不管我写什么，都要持怀疑态度。不要投资你承受不起的东西，总是在投资前尽可能多地了解一个项目，这不会错。永远不要忘记：权力越大，责任越大。成为自己的银行意味着你总是对自己的钱负责。
什么是神经网络？
如果你想了解人工智能是如何学习和提高其知识的，你应该先读一下人工神经网络。这是关于机器学习的最新研究。
神经网络（和自然语言处理算法）允许机器像人类一样学习。特别是，神经元的行为和它们在输入（如眼睛或手中的神经末梢）、处理和大脑输出（如对光线、触摸或热量的反应）之间传递的电信号给它们带来灵感。从某种意义上说，神经网络对机械学习采取了一种启发式的方法，因为它把失败作为获得知识的一种方法。如果你想拓宽你对神经网络的理解，要学习的关键概念是博弈论、效用最大化和最优化。
神经网络的类型
出于显而易见的原因，我不会描述所有类型的神经网络，但是我想提到最重要的一个，它可以用于自然语言处理（NLP）。然后，支持人工智能的设备和算法可以使用NLP，通过使用常见的机器学习技术（如蒙特卡罗模拟和随机游动的应用）来学习如何从语言到语言、文本到语音、图像到文本或语音到文本的翻译。
神经网络的最终目标是赋予机器通过尝试错误来学习人类逻辑的能力。
多层感知器（MLP）
在MLP网络中，每一层的每个节点都连接到下一层的每个节点，使网络完全连接。例如，多层感知自然语言处理（NLP）应用程序是语音识别和机器翻译。
卷积神经网络（CNN）
卷积层对输入进行卷积运算，将结果传递给下一层。这意味着卷积神经网络在图像和语音应用（如翻译器和机器人）中显示出优异的效果。
长短时记忆（LSTM）
简单地说，LSTM网络具有一些作为长期或短期记忆细胞的内部前后状态细胞。LSTM网络的输出由这些单元的状态调制。我们需要神经网络的预测，并依赖于输入的历史背景，这是一个非常重要的性质。
助手是什么？
既然您已经掌握了可以实现哪种类型的学习过程，那么让我们来解释一下这些网络是如何与普通用户进行通信的。
通常，当我想到助手的时候，我的脑海中会浮现出典型的90年代安装向导，这是一个帮助用户安装软件的好工具。你还记得吗？当然，现在，我们简单地称它们为接口。直到现在，随着人工智能技术的进步，新型智能助手才被开发和引入到不同的产品中。我们可以通过查看在Telegram和一些使用通信机器人的网站找到一些例子——通信机器人是一种非常基本的oracle或genie类型（取决于它的属性）。
助手的类型
我们可以选择四种主要类型的助手，它们赋予用户与给定人工智能轻松通信的能力。
根据助手的不同，交互代理做出错误决策的几率会更高或更低——这可能是任何违背最终用户目标的决策。正如我们之前看到的，每个人工智能预测的成功程度与数据集和机器学习算法有关。在深入研究每一种人工智能助手类型之前，有一件事值得一提，那就是了解辅助人工智能交互的优缺点。
第一个问题是，在大多数情况下，智能体不能绝对确定地预测AI是否遵循所提议的编程逻辑，以达到可能的最佳结果;换句话说，人工智能的目标可能会根据它的偏好而改变，因此，应用正确的奖励和激励机制就像游戏一样对任何人工智能的成功都至关重要。
第二个问题是，没有一个AI开发者能够创造足够的故障安全装置来防止愚蠢的用户犯错。原因是，专业知识来自于知识和实践，也就是说，如果某个人工智能进化到人类理解的某一门槛以上，即使人工智能创造者也不会拥有足够的技能来理解其目标和逻辑。
好了，既然这些问题已经解决了，让我们集中讨论每种助手类型。
1.Oracles：问答系统（只读）
Oracles是用户与机器之间的第一道界面。通常，Oracles的作用是向用户提供关于某个程序机制的快速答案或指示。Oracles设计的领域是有限的，所以每个答案都是基于数学的;接下来是限制输出的Oracles，这些Oracles代表的系统给出了一个具体类型的答案，最后，有一些Oracles会有故障保险，比如不回答进入灾难标准列表的问题。Telegrambots（在大多数ICO项目中都有）通常属于这一类，因为用户可以通过请求机器人关于与该项目相关的主题的信息来与特定的组进行交互。
2.Genies：命令执行系统（读写）
Genies是工具助手的第二层，因为它们拥有一定程度的用户感知智能。通常，这个助手会在一个基于用户逻辑的系统上执行操作——这可以通过自然语言（再一次，看看Telegrambot）。在大多数情况下，用户通过指令（命令）或问题/答案与Genies交流，系统将根据用户期望的结果执行操作。可以创建故障安全机制，以防止代理促进不好的结果，尽管这个系统很容易出现人为错误，通常情况下，它比Oracles要开放得多。
3.Sovereigns：开放式自主经营（有已知目标或未知目标）
Sovereigns通常可以与自然语言技术相联系，因为这些开放式的系统是在有限的指令下创建的，以实现特定的目标。人工智能应该学习使用模型，如蒙特卡洛（随机游动），并通过尝试和错误找到最有效的路径。
4.人工智能工具：一种不用于展示目标导向行为的系统
工具表示开放的搜索过程。创建一个支持AI的工具将意味着它的行为将是机械的，而不是基于基因的喜好，这可能是一个问题，因为打开的搜索框可能会产生意想不到的结果。工具允许用户定义参数和上下文，它们通常与IBMWatson或谷歌BigQuery之类的业务应用程序相关联。
你能想象在几年后，当人工智能完全开发出易于使用的界面时，我们能做些什么吗？巨大的强大用户将拥有超过数据分析，如预测行为和预防性监测将是精美的。错误越少，性能越好。
数据可视化的重要性
既然您已经了解了神经网络的基础知识及其用途，以及帮助用户与机器（物联网设备、网站、平台、协议等）交互的各种助手，那么您能试着猜测一下缺失的部分吗？
如果您考虑过数据可视化，那么您完全正确。
用户和人工智能之间的最终边界是如何表达数据;通过添加图形、信息图形、图像和图表等可视化工具，人们可以更容易地记住信息。这就是为什么新的人工智能可视化工具能够与机器人和NLP系统一起实现的原因。这是在机器和人之间传递信息的最快和最有效的方式。
区块链、DappRadar、Ethplorer和Coin360等平台在创建数据可视化方面做得非常出色，我们可以使用这些数据可视化来更好地了解数字货币市场;然而，我觉得需要更多的选择。如果能够教Oracles或Sovereigns与数据可视化交互，那么向所有数字货币用户传授复杂信息就会更容易。
已经有很多有趣的区块链项目有很多不同的用例了;下面的列表是我个人感兴趣的AI项目。当然，还有很多数字货币项目，其中很多我可能还不知道。
数字货币是什么目前有多少种数字货币
数字货币简称为DIGICCY，是英文“DigitalCurrency”的缩写，是电子货币形式的替代货币。数字货币不同于虚拟世界中的虚拟货币，因为它能被用于真实的商品和服务交易。
基于数字货币的特性，数字货币带给央行的直接好处不仅是节约纸币发行、流通、结算成本，还增强了央行对于资金的掌控能力。
对于数字货币是否需要监管的问题，火币网创始人兼CEO李林认为，目前纸币尚需要打假，数字货币的安全也不容忽视。目前来说，没有哪个技术绝对不能破解，只是破解的难度不同。因此，数字货币也有风险，关键是能不能控制在一定范围之内。数字货币基于区块链技术、加密技术等先进的数字技术，相对比较安全可靠。
怎么判断可以投资的虚拟数字货币？
1、项目创始人身份背景是否属实足够专业；
2、数字货币是基于区块链技术诞生的，如果该货币没有涉及区块链项目与技术是不可信的；
3、该数字货币是否一种全新的技术领域，而不是复制抄袭其他的币种项目领域；
4、币种的业务变化与代币的价值是否有直接的联系，及系统项目成功，该币种有没有跟随升值。
到目前为止，数字货币大约有3000多种，科普一下了，把市值前15个币种(根据CoinMarketCap2018年7月30日市值排行)简单做个介绍。
1.比特币Bitcoin(btc)一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。
2.以太坊Ethereum(ETH)一个平台和一种编程语言，使开发人员能够建立和发布下一代分布式应用。
3.瑞波币Ripple(XRP)是世界上第一个开放的支付网络，通过这个支付网络可以转账任意一种货币。
4.比特现金BitcoinCash(BCH)修改了比特币的代码，支持大区块(将区块大小提升至8M)，不包含SegWit功能，是BitcoinABC方案产生的区块链资产。
5.柚子(EOS)由区块链奇才BM(DanielLarimer)领导开发的类似操作系统的区块链架构平台，旨在实现分布式应用的性能扩展。
6.恒星币Stellar(XLM)一个由前瑞波币(Ripple)创始人JedMcCaleb发起的数字货币项目，用于搭建一个数字货币与法定货币之间传输的去中心化网关。
7.莱特币Litecoin(LTC)一种基于“点对点”(peer-to-peer)技术的网络货币，也是MIT/X11许可下的一个开源软件项目。它可以帮助用户即时付款给世界上任何一个人。
8.艾达币Cardano(ADA)可用于发送和接收数字资金。这种数字现金代表了未来的货币，通过使用加密技术，可以快速，直接的转帐，保证其安全性。
9.埃欧塔MIOTA(IOTA)一种新型的数字加密货币，专注于解决机器与机器(M2M)之间的交易问题。
10.泰达币Tether(USDT)是Tether公司推出的基于稳定价值货币美元(USD)的代币TetherUSD，1USDT=1美元，用户可以随时使用USDT与USD进行1:1兑换。
11.波场Tron(TRX)致力于为去中心化互联网搭建基础设施。旗下的波场TRON协议是全球最大的基于区块链的去中心化应用操作系统协议之一。
12.门罗币Monero(XMR)一个创建于2014年4月开源加密货币，它着重于隐私、分权和可扩展性。
13.小蚁(NEO)通过将点对点网络、拜占庭容错、数字证书、智能合约、超导交易、跨链互操作协议等一系列技术相结合，让你快速、高效、安全、合法地管理你的智能资产。
14.达世币(DASH)一种可线上操作的数字货币，用户可以使用达世币进行安全的在线即时支付，商户则可以为店内添加由全球千万用户所建立的开源支付平台。
15.以太经典EthereumClassic(ETC)是一个开源、公开、以区块链为基础的分布式计算平台。它提供了一个分散的具有图灵完备性的虚拟机。
本站部分文章来自互联网，文章版权归原作者所有。如有疑问请联系QQ：3164780！
数字经济时代，人工智能成为产业数字化转型“枢纽”
过去10年，新一代信息技术应用不断为各行各业注入新活力，形成了人工智能、云计算、5G为代表的核心科技力量，也成为了推动产业升级的重大突破口和经济高质量增长的重要引擎。通过充分发挥海量数据以及丰富应用场景的优势，数字技术正在与实体经济之间进行更加紧密且高效的融合，在不断提升更多行业的实际竞争力的同时，也开启了产业间更多的想象空间，加快了其转型的步伐。
尤其是人工智能，伴随着产业应用规模的不断突破，在数字经济时代的推动之下，人工智能产业也在“成熟期”的阶段当中逐渐站稳脚跟，并且已经开始赋能各行各业的合作伙伴实现其高效的数字化变革与发展。
当下，数字经济的快速发展正在为整个人工智能产业创造良好的发展条件和技术环境，而人工智能作为关键性的新型技术能力，也正在被视为推动整个国家数字化经济发展的核心推动力。根据今年国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》，包括AI算法、算力在内的数字经济核心产业增加值在2025年达到13.8万亿元，并通过这13.8万亿元数字经济核心产业，带动各产业间的数字化转型，推动数字技术与实体经济深度融合，让数字经济成为促进公平与效率更加统一的新经济形态。
数字经济发展的大趋势下，国家的支持进一步促进了包括人工智能在内核心科技的应用。可以看到，近些年人工智能技术已经开始在企业发展的各个环节当中发挥巨大作用，从设计到生产、从管理到营销，人工智能技术的“触角”可以说是已经深入到了社会经济的方方面面。从行业领域来说，交通、制造、能源等各色行业都开始着手进行与人工智能技术应用之间的“打磨”。
以机器视觉技术、感知智能技术、机器学习、自然语言处理等为技术主导的人工智能服务也已经逐步完成了社会、市场间的磨合，获得了市场以及社会部门机构的认可，在检查巡检、管理调度、决策支持等一系列业务发展的关键环节当中体现价值。
但不可否认的是，当前大部分企业的数字化转型，仅仅完成了企业的数据信息化，实现了数据之间的连接，但远远达不到“数字化”对智能的要求。多种“不确定”因素带来的影响似乎让人工智能的产业化之路蒙上了阴影。
“机会是留给有准备的人”。面对新环境适配带来的影响，行业内有的企业疲于整改，有的企业却可以利用自身能力为行业重新“正名”，改变人们对当下人工智能略带“微词”的看法。作为ICT产业内的先行者，在人工智能还只是高高在上的概念时，华为就与合作伙伴和开发者们共同努力，助力包括人工智能在内的ICT技术成为推动社会不断向前的创新动力，成为一种从政务机构到企业组织都无法拒接的底层能力来源，不断驱动着这个社会的数字化创新。
可喜的是，随着国家针对数据、算法的法律、法规的及时出台，为人工智能为代表的数字技术发展，提供了明确的发展方向，消除了不确定因素的影响。华为计算也在合规的前提下，通过数据脱敏等手段，让人工智能的计算能力真正帮助合作伙伴，将数据资源转变为数据资产，更进而成为数据资本，以实现“数字+AI”的业务与战略发展构想。
为了不断提升人工智能的应用广度与深度，华为自2019年发布计算战略以来，在对人工智能架构创新的基础上，投资全场景处理器族，包括面向通用计算的鲲鹏系列，面向AI计算的昇腾系列，面向智能终端的麒麟系列，以及面向智慧屏的鸿鹄系列等，让合作伙伴在高性能、安全的前提下，适配实际应用场景。另外，华为计算还通过科研创新与人才培养平台，持续在为人工智能产业培养源源不断的人才。各种行为都表明，华为正在践行“把AI带入千行百业，助力相关产业数字化升级”。
在具体的制造、能源、交通等行业领域，华为人工智能正在通过“昇腾AI”提升客户的体验，优化重塑产品和服务，实现基于洞察的流程智能化。
在制造行业，在“把AI带入每一条产线”的理念下，基于昇腾AI基础软硬件平台的昇腾智造数字工厂AI解决方案，做到了对制造行业量身定制的质量检测、厂区安全等应用领域的一站式、高精度、开箱即用的AI解决方案，打通了AI应用在制造行业的“最后一公里”，实现了把AI带入每一条产线。在华为自身的南方工厂中，率先采用昇腾智造AI质检，在内部200多个产线应用中，实现质检效率提升3倍+，准确率>99%的好成绩；
在能源领域，华为计算推出了“昇腾智巡”的远程智慧巡检解决方案，利用人工智能与自动控制、物联网等技术相结合的分析取代了传统的人工巡检，让巡检更安全，效率和准确率更高，并显著降低误漏操作的风险。在昇腾智巡在深圳市供电局的案例中，深圳市供电局通过采用昇腾智能输电运检解决方案，解决了信息回传难，流量消耗大，设备运行功耗高，长期阴雨天气导致供电不足，设备掉线率高等问题，实现了对电网的智能无人运检；
在交通领域，华为技术利用人工智能技术对车辆、轨迹等进行智能分析，在此基础上推出面向智慧交通的“昇腾智行”解决方案。在昇腾智行的运作下，高速公路在自由流收费稽核、视频云联网、车路协同等场景下，进一步提升全天候通行能力。在昇腾智行在湖南高速试点运营中，“昇腾智行”借助多流水融合路径、大数据、人工智能、边缘计算等技术，提高稽核的效率与准确性，有效地打击恶意偷逃费行为，确保高速公路通行费应收尽收，预计年挽回损失近亿元。
在当下的后疫情时代，多种不确定因素叠加对经济正增长趋势带来巨大冲击。面对百年未有之大变局，发展数字经济，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，才能更深层次探索数字经济催生的新动能和新产业。
面对数字经济发展的广阔前景，正如昇腾AI产业的定位，就是聚焦在人工智能基础软硬件平台，核心开发理念是打造极简易用、极致性能的全场景人工智能平台。认真做产品服务，行正道。华为没有去考虑一些所谓的“捷径”，而对于整个数字产业而言，华为也表现出它做产品的态度，华为相关负责人也曾在多个场合强调，希望自己是拿最后一块蛋糕的人，因为只要人工智能产业的市场足够庞大，最后一块蛋糕也足以支撑和激励华为不断推出更好的产品。