2023年中国区块链市场政策、市场规模及应用前景分析[图]
0分享至一、概述区块链（Blockchain）是一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致存储、难以篡改、防止抵赖的记账技术，也称为分布式账本技术（DistributedLedgerTechnology）。典型的区块链以块——链结构存储数据。作为一种在不可信的竞争环境中低成本建立信任的新型计算范式和协作模式，区块链凭借其独有的信任建立机制，正在改变诸多行业的应用场景和运行规则，是未来发展数字经济、构建新型信任体系不可或缺的技术之一，区块链目前按照开放程度分为三类，公有链、私有链以及联盟链。区块链分类资料来源：共研网整理区块链的发展可追溯到2008年，由比特币发展而来，目前，区块链技术大致经历了三个发展阶段：（1）以比特币等数字资产为典型代表的区块链1.0时代，其目标是实现数字资产的支付、流通等职能。（2）区块链2.0时代是以“以太坊”为代表的智能合约应用为典型特征的“可编程金融”时代，主要应用于金融领域，在无需第三方介入的情况下，解决数字资产兑换、转账操作、跨行支付等问题。（3）区块链3.0时代是指为各行业提供区块链解决方案的“可编程社会”时代，区块链技术将作为未来的可信基础设施，逐渐拓展到金融行业之外的各行业的应用场景。区块链发展阶段资料来源：共研网整理二、市场政策技术层面，2021年6月中央网信办发布的《数字中国发展报告（2020年）》中指出2019年以来，我国成为全球最大专利申请来源国，5G、区块链、人工智能等领域专利申请量全球第一；应用层面，国家广电局及交通运输部相继出台《关于发布基于区块链的内容审核标准体系（2021版）的通知》、《基于区块链的进口集装箱电子放货平台建设指南（征求意见稿）》进一步规范和推广区块链在相关领域的应用；监管层面上，2021年6月国家互联网信息办公室公开发布第五批共223个境内区块链信息服务名称及备案编号；与此同时，工信部网信办发布了《关于加快推动区块链技术应用和产业发展的指导意见》明确了区块链的发展目标。截止至2021年9月中国区块链产业政策盘点资料来源：共研网整理三、市场规模随着新技术对于社会经济变革价值的体现，区块链行业将逐渐形成涵盖基础设备、系统平台、应用服务、配套支撑等的全方位产业链体系。无论是技术过硬、深耕行业的平台型龙头企业，成长潜力大、发展态势好的区块链创新企业，还是技术配套和行业应用类信息服务.企业，将利用技术平台结合行业特色，服务于实体经济方方面面，合力打造服务完善、高低搭配的企业梯队。全球区块链产业规模将保持增长，中国仍为全球区块链市场规模第二大的单体国家，2021年中国区块链行业市场规模达53.6亿元，较2020年增加了21.17亿元，同比增长65.3%，随着区块链技术的不断深入，区块链产业基础越来越好，产业生态发展迅速，产业链分布日益广泛。进入2020年，区块链产业链已逐步成形，各类产业主体均积极发力布局。在众多因素的积极推动下，产业整体呈现出良好的发展态势，预计2022年中国区块链行业市场规模将达到84.6亿元。2017-2022年中国区块链行业市场规模统计及预测资料来源：共研网整理四、应用前景1、联盟链将成企业级区块链应用主流方向区块链在高效率、去中心化和安全三方面难以兼得，往往需要牺牲其中一方以满足另两方需求。由于企业级应用更关注区块链的性能、安全、隐私保护、监管合规等要素，在一定程度上可以与去中心化性能妥协，因此采用相对强管理部署模式、在效率和安全两方面更具优势、可以满足行业多主体协作需求的联盟链将会是未来企业级区块链应用的主流方向。联盟链的主要技术优势在于：只有特定的、被颁发许可的成员才能参与记账权限和维护治理，从源头上对参与者身份进行验证，增强互信，保证区块链安全；在可信度方面，由于行业间能互相监管，因此它比私有链更为可信；联盟链上的交易只需被几个受信的节点验证，无需全网确认，相对公有链交易成本更加低廉，保证交易低延时、高效率。在不同应用场景下，联盟区块链将出现组织模式分化，形成两种主要类型。一是以链主企业为核心，向供应链上下游企业延伸的私有化程度相对更高的联盟区块链。在供应链管理、供应链金融等核心企业主导作用明显，且涉及到大量链主企业不愿公开的产业链上下游信息的场景下，更可能形成这种以一个链主企业为主导的（虽然在区块链中各节点平权）、中心化程度相对较高的联盟区块链。未来极有可能在同一行业中出现以不同链主企业主导的多个联盟区块链联并存局面。二是在某些服务领域，形成覆盖全行业的联盟生态。在服务属性、公共属性较强的领域，更易形成此种区块链联，如以监管为导向的产品溯源、作为基础服务的供应链物流以及金融征信等领域。此种联盟区块链中不会出现如链主企业一样具有强主导地位的企业，甚至可能出现多竞争者在同一联盟中共同协作情况（如银行业、航运业联盟），而形成中心化程度更低的区块链联盟。企业应充分了解不同类型区块链适用场景，确定最适宜的联盟链类型；采用组合拳模式，积极加入或主导建设与企业相关的各类型联盟链，拥抱区块链发展。2、区块链将与物联网、大数据、人工智能、云计算更深度融合区块链本质上是为社会提供信任，解决“生产关系”问题的底层协议；需要与物联网、大数据、人工智能、云计算等其它新兴技术相结合，各取所长，才能充分发挥技术动能，释放商业价值。区块链+物联网确保产业链可见性：在产品溯源、供应链管理等场景下，需要依靠物联网技术，利用各种传感设备将全链条活动信息和相关数据进行实时传输整合。区块链则为物联网提供安全的环境。两者必须同时存在，才能确保对产业链系统状态的及时、全面监控，从而实现最优化的供应链解决。区块链+大数据释放数据价值：一方面区块链技术解决大数据收集中隐私安全和数据不可信问题，提升数据可用性；同时，大数据分析将弥补区块链数据处理与分析能力的不足，在确保隐私安全情况下充分挖掘数据价值。如基于物流区块链链上数据，可进一步依靠大数据能力开发物流金融和保险产品。区块链+人工智能提升商业处理自动化程度：人工智能+智能合约在自动化处理商业关系方面潜力巨大。将机器学习等技术融入到智能合约，自动优化、迭代智能合约中的算法模型，将使智能合约“更加智能”，在自动对账等领域进一步提升自动化处理效率和准确率。区块链+云计算降低区块链部署成本：利用云计算已有基础服务设施可实现区块链开发应用流程加速。近年，微软、亚马逊、BATJ等互联网巨头均推出部署在云端，可应用于供应链金融和供应链管理等场景的BaaS服务，极大降低企业部署成本。预计基于区块链+云计算的BaaS服务会是未来区块链部署的重要模式。3、企业竞争加剧，推动区块链技术和应用在动态演变中加速突破区块链技术被预测为引领第五次技术革命的关键技术，无论是国家还是企业都已深刻意识到区块链技术将对商业体系与竞争格局带来深远变革。然而，区块链在技术层面依然尚未完全成熟、在应用场景层面无论是应用的深度还是广度都还处于表层。群雄并起逐鹿、抢占市场先机已成必然趋势。由于区块链所具有的技术壁垒，当前区块链技术发展和应用仍以技术类企业主导。国内外代表企业如蚂蚁、腾讯、微软、亚马逊纷纷进行自有区块链底层技术研发，争夺区块链标准制定权。相关企业大多绑定各行业龙头跑马圈地，推广自研底层技术标准的行业应用。大型行业应用企业和政府部门也将参与到区块链版图构建之中。区块链必须依靠商业场景发挥价值，拥有业务场景的大型行业应用企业具有天然优势，如沃尔玛等龙头企业也在试图掌握区块链联盟建立的主动权，以科技赋能企业发展、巩固行业地位。同时，各国政府已看到区块链技术的发展前景、以及由企业主导区块链联盟建设的局限性，区块链被上升为国家战略，由国家和政府推动的区块链技术研究与应用探索也将在未来行业生态中扮演重要地位。区块链供应链行业应用市场巨头入局、硝烟四起。在可预期的一段时间中，主要玩家间必将竞合并存，推动技术和应用在动态演变中加速突破。技术研发企业、行业应用企业、政府部门等主要玩家将在未来的产业生态圈中逐渐明晰自己的分工和定位：技术研发企业将在技术竞赛中快速迭代技术能力，抢占市场，加速区块链技术的突破和创新；行业应用企业以企业自身发展为目的，深度拥抱区块链，为区块链技术落地提供可依赖的商业场景；意识到区块链重要性的各国政府将在政策、监管等方面为区块链技术发展提供有利宏观环境。三方在底层技术研发、应用场景推广、产业生态培育等方面通力合作，共筑区块链繁荣图景。更多本行业详细的研究分析见共研网《2022-2028年中国区块链行业全景调研及行业竞争对手分析报告》，同时共研产业研究院还提供产业数据、产业研究、政策研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、可行性分析、商业计划书、IPO咨询等产品和解决方案。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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作者：中国人民银行成都分行科技处冯一洲
近年来，随着信息技术、网络技术等新兴技术的不断发展，大数据、云计算、人工智能等技术被广泛运用在人们的工作和生活中。作为与信息技术融合最深的行业之一，金融行业积极推动人工智能应用落地，在提升业务效率、优化成本控制、完善风控体系、推动产品创新等方面取得了明显突破。
人工智能的应用分析
1.提升业务效率。人工智能作为新兴技术代表，推动了商业银行的业务效率显著提升。以浦发银行“网贷通”、招商银行“闪电贷”、民生银行“小微宝”等针对个人、小微企业主的在线信用贷款产品为例，以银行内部数据为基础，融合POS流水记录、个人征信、诉讼、税务等第三方机构数据，充分运用信用评分模型、决策系统等大数据处理和专家系统技术，实现对客户的综合信用评价与差异化风险定价，从客户提出申请到审批完成贷款只需几分钟。依托人工智能和大数据处理技术，极大提高了银行贷款审批的效率，提升了银行客户办理业务的体验。
2.优化成本控制。（1）人力成本。采用智能机器人、智能客服、智能发卡机等技术，可有效替代商业银行的简单销售、客服、基础营销等岗位，减少银行的基础岗位人员需求，逐步降低银行人力成本。据BCG咨询的报告显示，到2025年，银行业受人工智能技术应用的影响，岗位将削减23%。
（2）运营成本。通过引入人脸识别、语音识别和智能机器人等技术，采用实时电子照片、电子签名和电子凭证等方式，银行在业务处理过程中降低了对纸质材料的需求，减少了纸质凭证的输出，有效控制银行运营成本。
（3）客户成本。银行推出的在线信用贷款产品，采用在线申请、在线提贷以及在线还款的全流程在线模式，打破了时间和空间限制，提高了客户办理业务的效率，节省了客户的时间和人力成本。
3.完善风控体系。（1）针对贷款服务客户，构建立体化的智能风控体系。在个人风控领域，依托大数据和人工智能等技术，对客户风险进行及时有效的识别、预警和防范，提升个人征信的广度和精度。在企业风控领域，借助大数据和知识图谱等技术，充分整合企业工商信息、法院诉讼信息、工商税务信息、关联企业风险等数据，优化企业信用评估模型，及时准确地把控企业的经营状况和潜在风险。
（2）针对贷款业务流程，构建全流程的智能风控体系。依托人工智能等技术，在选取客户、综合审批和贷后跟踪等各环节采取恰当的风险应对措施。在选取客户环节，利用多维分析和知识图谱技术，对客户进行精准画像，全面评估客户风险状况，建立客户黑名单，为银行选取客户选取提供科学依据。在综合审批环节，借助神经网络和深度学习等方法建立综合信用评分模型，完成客户信用评分，并根据评分结果实时提供审批策略，确定贷款额度，有效规避信贷审批过程中的主观因素，降低人为操作风险。在贷后跟踪环节，依托内外部数据对客户经营和消费等行为进行实时或准实时分析，捕捉并挖掘客户行为的潜在相关性，把控客户信用风险变化，提升应急处置效率，有效降低资金风险。
（3）针对风险管理领域，构建全场景的智能风控体系。充分识别和评估信用风险、操作风险、欺诈风险等各类风险，并提供应对措施。在信用风险方面，凭借客户画像、专家系统等技术和方法，消除信息不对称，保证决策的正确性。在操作风险方面，利用大数据采集处理技术及机器学习技术对银行内部员工的经营行为进行监测分析，揭示相应风险并提前防范化解。在欺诈风险方面，凭借银行内外部多种数据及数据分析方法，挖掘用户行为特征、用户关联特征等异常事件，结合手机唯一识别码、手机卡信息、IP信息、GPS定位等多维度分析潜在欺诈风险，有效提高银行反欺诈效率。
4.推动产品创新。依托POS流水、工商、税务、法院等第三方数据，结合银行内部数据，借助信用评分模型和决策系统等智能化分析手段，各银行不断推出在线信用贷款产品。通过在线信用贷款的方式，银行给客户提供了便利，有效降低客户融资成本。
制约应用人工智能的因素
1.数据资源问题。（1）数据资源利用不足。一是银行内部的存量数据整合不充分，数据分散在不同业务条线、不同系统，难以整合。大量非结构化数据作为各项业务的凭证，没有得到处理和分析，发挥不出潜在价值。二是外部数据的引入不够，目前银行的数据无法形成对客户的完整全面评价及建立科学的信用评估体系。
（2）交易市场不够规范。一是数据交易环境有待完善。在国家层面，相关的法律法规和行业标准尚未制定，没有专门的政府职能部门制定监管规则，规范市场行为，引导行业健康发展。二是数据交易形式过于粗放。交易过程中缺乏统一的定价标准，难以准确衡量数据实际价值，部分数据存在格式不规范、内容不完整等问题，影响了数据使用质量。
2.技术支撑问题。（1）技术人员储备不足。一是商业银行的科技人员数量不够，与金融科技公司、互联网公司相比尚有较大差距。二是缺乏数据分析挖掘、人工智能、算法等专业人才。目前商业银行科技人员主要为软件开发、系统运维、网络机房等方面，数据分析挖掘和人工智能的人员较为匮乏。
（2）缺乏行业统一标准。现阶段，人工智能在银行业的应用总体处于探索阶段，金融机构在人工智能的研发落地阶段需要协调的厂商、领域众多，工作协调难度大，难以建立统一的行业规范、技术标准和协同机制。
3.行业风险问题。（1）技术风险。一是数据安全风险。随着大数据技术广泛应用，商业银行内部存放了大量内外部数据，考虑到网络环境存在的信息攻击、大数据平台存在的漏洞，可能出现数据丢失、篡改和泄露的风险，从而使银行和客户遭受损失。二是系统安全风险。随着人工智能技术与银行业务的深度融合，相关的应用也将成为网络黑客实施金融攻击的对象，例如智能机器人访问接口、网贷产品的访问接口和决策模型等。
（2）业务风险。借助智能投顾、智能客户和知识图谱等技术，各种模型被应用在银行的经营管理、客户服务、风险防控和客户影响等方面，提高了银行的智慧水平，也引入了模型应用的风险。
（3）监管风险。在当前的金融监管体系下，对人工智能的监管面临“黑箱理论”和金融活动“可溯源性”的矛盾。一是无法准确追踪人工智能自身学习和自我决断的行为。二是无法明确人工智能的权责应用主体。这给相关部门的监管带来了挑战，并极大提高了解决成本。
发展人工智能应用的相关建议
1.加强内外数据的整合。为充分发挥数据的潜在价值，商业银行应构建全行统一的金融大数据平台，建立统一的数据标准和全面的数据模型，深度整合银行、电商、社交、消费、电信以及政府部门相关数据，完成数据清洗，从而充分发挥深度学习、神经网络等的技术能力，最大限度发掘数据的潜在价值。同时努力扩大数据源头，整合行内业务系统，拓展外部数据源头，通过大数据和人工智能技术驱动业务创造价值。
2.重视高端人才的培养。随着人工智能等新技术与银行业务的深度融合，商业银行对技术人才的需求将逐步侧重为数据科学家、算法工程师等高级专业人才。商业银行应加强对人工智能技术专家的引进和培养。一是加强与研究机构和科研型企业的合作，通过项目的合力建设达到培养银行技术人才的目标。二是优化内部培训体制。做好银行内部的人才梯度建设，结合员工现有的知识和技术储备，帮助员工在新技术的应用中找准自己的定位。三是拓展人才引进渠道。建立灵活的人才引留机制，采用多种方式引入急需紧缺的新型技术人才，并提供良好的发展空间。
3.推动核心技术的研发。当前,大数据、人工智能等新技术突飞猛进，市场环境瞬息万变。商业银行只有充分掌握技术创新的主动性，才能在紧跟市场需求的过程中占得先机。完全采取技术外包、研发人员外包等方式，即使短期取得市场效果，也会在技术持续迭代、需求层出不穷的大环境下错失长期的发展机遇。此外，采用外包的方式，也存在第三方公司或团队通过项目建设、系统建设掌握相关数据，导致银行数据泄露的风险。为此，商业银行应加强创新机制建设，在制度、人力、财务、技术等方面给予扶持，完成核心研发团队的组建，确保核心技术由银行自主掌握，形成从技术创新到产品创新的内生驱动力。
4.做好数据安全的保障。一是建立数据安全标准管理体系。在数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据分析与展示、数据销毁等环节采取必要的安全防护措施。二是建立数据分级保护制度。根据敏感程度对数据进行分类，并采取不同的数据安全保护策略。充分保证身份鉴别信息、重要业务数据等敏感数据在传输、存储和使用过程中的保密性。敏感数据必须经过脱敏后，才能进入系统开发、测试和外包环境等场景。三是建立数据访问权限控制体系。规定某个范围内的数据，在何种条件下，准许用户进行何种操作，避免用户对资源的越权访问。
责任编辑：韩希宇
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区块链在大数据中的应用
背景近些年，大数据技术在科学和工业领域的应用引起了业界的广泛关注，大数据促进社会进步的同时，也带来很多的问题和挑战，尤其是大数据治理和隐私保护问题。区块链技术具备去中心化、不可篡改、透明化等特征，在改善大数据安全服务方面具有巨大的潜力。在本文中，我们首先为读者介绍区块链大数据技术概念、特性以及二者结合的动机，接着介绍区块链大数据在工业界的应用，最后对一些代表性的项目进行分析。区块链大数据概述区块链随着比特币为代表的新型数字货币的快速发展，作为比特币底层支撑的区块链技术引起了人们的关注，区块链概念首次提出是在比特币白皮书中[2]。区块链本质上是一个共享数据库，与传统的中心化数据库相比，区块链通过采取分布式数据存储、P2P传输、共识机制、加密算法和智能合约等传统技术，使得区块链具有去中心化、不可篡改、可溯源、多方维护、公开透明等特点[3]。基于这些特点，区块链奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。大数据大数据技术起源于2000年前后互联网的高速发展时期。伴随着时代背景下的数据特征的不断演变以及数据价值释放需求的不断增加，大数据已逐步演进成针对大数据的多重数据特征，围绕数据采集、存储、处理计算，同时配套的数据治理、数据分析、数据安全等助力数据价值释放的周边技术组合形成的整套技术生态。如今大数据技术已经发展成覆盖面庞大的技术体系。图1展示了大数据技术体系图谱及相关代表性的大数据开源软件。图1大数据技术体系及主要开源框架大数据时代，客户更倾向于在线交易，每天将产生大量的交易信息，累计的数据呈指数增长，为行业了解客户的需求、购买模式和客户趋势创造了新的机会。大数据具有体量大、时效性高、数据源异构多样和价值高等特点。通过大数据技术分析各类数据信息，将产生巨大的价值，指导国家和企业决策。大数据技术便利人类生活的同时，也带来了很多的问题与挑战，如数据隐私安全问题，脏数据处理、数据源可靠性验证、数据共享等。区块链、大数据结合动机大数据技术在解决当下许多问题方面具有巨大的潜力，目前政府、国私企正大力投资建设部门的大数据中心，以此来提高对外的服务质量。区块链技术具备的很多独特性质，可以用于解决以上大数据面临的这些挑战。区块链和大数据技术结合动机的详细描述如下：保障数据的安全：区块链以其不可篡改，可信任何公开透明性，让更多的数据安全流动起来。典型案例是区块链如何推动大数据基因测序，区块链大数据测序利用私钥限制访问权限，降低了利用法律限制个人获取基因数据的局限性，并且利用分布式计算资源，高效完成测序任务，区块链的安全性解决了基因测序的工业化问题，推动了数据的安全流动。保障数据隐私的安全：政府掌握了大量的高密度、高价值数据，如人口数据、金融数据、医疗数据等，正确使用政府数据将对整个经济社会发展产生不可估量的推动力，开放数据是大势所趋。然而，数据开放主要的问题是如何保护个人隐私。基于区块链的数据脱敏技术能保证数据隐私性，为隐私保护下的数据开放提供了解决方案。数据脱敏技术主要采用哈希处理等加密算法，例如、基于区块链技术的Enigma系统，在不访问原始数据的情况下进行运算，可以对数据的私密性进行保护，杜绝数据共享中的隐私安全。保障数据存储的安全：区块链网络中所有节点参与计算，相互验证其信息的真伪以达成全网共识。区块链的数据是不可篡改的、记录历史的，修改区块链网络中的数据至少需要修改50%节点的数据，区块链的不变性确保了存储在区块链网络中的数据是可靠的，使得数据库的发展进入新时代。保障数据完整性：数据的访问者可能会篡改大数据中的记录，从而影响大数据分析预测的结果，区块链技术通过采取多签名私钥、加密技术和安全多方计算技术来保障数据不完整性。数据首先通过哈希计算，放置在区块链上，再使用数字签名技术，一方面使得数据仅对授权用户开放，使用者通过签名验证数据的完整性。区块链大数据应用如图2所示，通过调查大数据环境下区块链技术的应用，包括大数据的采集、存储、分析和隐私保护等，区块链通过共识算法确保数据的完整性。接下来重点分析了区块链大数据服务中的两个子领域应用，区块链大数据收集架构：移动感知(Mobilecrowdsensing，MCS)区块链，区块链大数据传输/共享架构：边缘网络区块链。图2大数据环境下区块链的应用概览MCS区块链数据采集是数据处理生命周期中一项非常重要的任务，目前数据源和通信链路面临各种恶意攻击和威胁。因此安全的数据收集方法对于各种数据至关重要，目前全球已完成了几项数据收集安全的研究工作。例如，基于区块链的安全大数据收集方案被应用到移动感知(Mobilecrowdsensing，MCS)项目。随着移动终端(mobileterminals，MT)和传感器等便携式智能移动终端设备的快速增长，MCS已经有效地应用到工业物联网当中，MCS服务器发布一些与传感器相关的数据集，并选择特定区域的MT来完成特定任务。任务的主要挑战是MT中传感设备的发送数据范围以及MT之间数据的安全共享。Liu[4]等提出了一个基于区块链和强化学习(DRL)的框架来克服这些挑战，每个MT基于分布式区块链的DRL方法为传感设备提供了多点发送功能以及最大传输范围。以太坊区块链平台用于保障数据的可靠性和安全性，MT进行共享数据。以太坊会维护一个安全账本，并在没有受信任的第三方情况下与合作的MT共享数据，该框架还集成了预防多种攻击和处理常见的设备故障的功能。边缘网络区块链区块链具有去中心化和不可篡改的特性，能提供大数据的安全传输，支持可靠数据共享。传输安全关键在于如何解决传统传输协议中存在的不足，如何防止数据被盗、数据丢失。目前国内外，有一些研究致力于使用区块链来支持大数据的传输和共享，随着边缘网络中数据量越来越大，边缘网络中敏感数据的安全共享是一项具有挑战的任务，Xu[5]等通过共识算法提高边缘网络认证计算的效率。此外，为了减少响应时间和存储开销，作者引入了一种基于区块链的无效事务过滤算法，使得访问者可以通过缓存层来访问数据。最后作者提出了快速交易和空心快，以提高模型的网络传输效率。应用层如图3所示，将采集到的数据报告、数据库、社交媒体或辅助小工具数据添加到带有签名和哈希值的区块链中，采取一致共识算法和无效事务过滤算法进行处理，然后与数据分析服务共享区块数据。实时分析模块进行数据可视化、模式预测，相互协作保障计算结果的真实可靠。图3区块链大数据安全传输/共享架构小结区块链被称为一种颠覆性的技术、数字化的分布式账本、本质上又是一种共享数据库，公开透明的按照顺序的记录比特币等加密货币的交易，具有很多优势。大数据是互联网时代的产物，区块链与大数据技术的结合成为当下的热点，在本文中，主要介绍了区块链和大数据的概念以及优点，通过现有的相关调查，了解现有研究在区块链和大数据方面的贡献以及二者结合的动机，讨论了目前区块链大数据在工业界的一些应用，最后对本文进行总结。参考文献[1]Deepa,N.,Pham,Q.V.,Nguyen,D.C.,Bhattacharya,S.,Prabadevi,B.,Gadekallu,T.R.,...&Pathirana,P.N.(2022).Asurveyonblockchainforbigdata:approaches,opportunities,andfuturedirections.FutureGenerationComputerSystems.[2]Nakamoto,S.(2008).Bitcoin:Apeer-to-peerelectroniccashsystem.DecentralizedBusinessReview,21260.[3]沈鑫,裴庆祺,&刘雪峰.(2016).区块链技术综述.网络与信息安全学报,2(11),11-20.[4]Liu,C.H.,Lin,Q.,&Wen,S.(2018).Blockchain-enableddatacollectionandsharingforindustrialIoTwithdeepreinforcementlearning.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,15(6),3516-3526.[5]Xu,C.,Wang,K.,Li,P.,Guo,S.,Luo,J.,Ye,B.,&Guo,M.(2018).Makingbigdataopeninedges:Aresource-efficientblockchain-basedapproach.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,30(4),870-882.物联网、大数据、人工智能、云计算之间的关系
物联网、大数据、人工智能、云计算，作为当今信息化的四大版块，它们之间有着本质的联系，具有融合的特质和趋势。从一个广义的人类智慧拟化的实体的视角看，它们是一个整体：物联网是这个实体的眼睛、耳朵、鼻子和触觉；而大数据是这些触觉到的信息的汇集与存储；人工智能未来将是掌控这个实体的大脑；云计算可以看做是大脑指挥下的对于大数据的处理并进行应用。
图1物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系
1.1物联网——基础中的基础
物联网来源于互联网，是万物互联的结果，是人和物、物和物之间产生通信和交互。想象下，相当于一个物品也有了一部手机（芯片），可以给出频率、方位、轨迹、习惯。这些通信和交互，跟人类一样，最终都以数据的形式呈现。而数据就可以被存储、建模、分析。人的数据被采集，物的数据被采集，人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据，随时间的推移，都被记录采集了下来，OK，这些海量数据，怎么办？当然交给大数据分析和计算了！所以说，物联网是给大数据打基础。
1.2大数据——基于物联网的应用，人工智能的基础
大数据的数据从何而来，就是物联网提供的。以前是人人互联、人机互联，现在是万物互联，其数据更加庞大，因此而带来的大数据结果，将更加丰富和精确。这里也能看出，大数据就是物联网的最佳应用。也因·大数据，物联网的价值被更大的发挥。那么，大数据是做什么用的呢？对头，是为人工智能准备的。起初，大数据为人类决策（人类的大脑，也就是BI）提供支持，最终大数据将支撑机器人的大脑。
1.3人工智能——大数据的最理想应用，反哺物联网
OK，人工智能来了，很好奇人工智能的智力从何而来？其实，就是来自于大数据。小数据可被人类大脑计算使用，但是，当海量超海量数据被分析挖掘应用于人工智能的时候，将呈现出几何增长的速度和精准，且几乎无失误。一个语音机器人，可以在被使用过程中收集的数据调教，越来越聪明、越来幽默，无外乎数据的量级增长的效能。超量数据，让机器人能获知包含甚至超出人范畴的行为习惯，运行规律，甚至能分析出人类及万物的下一步进化和发展。大量的数据，能让机器人的判断能力更加精准，失误几乎消失，阿尔法狗不就是大量数据+计算分析的最佳例证嘛。在记忆和运算方面，当前机器已经远远摔人类在后，接下来，只要给机器人足够的数据，会发生什么？……，不敢想象！
写在最后：人工智能，有无穷的空间和时间可以想象和发挥。可以想象得到，有一天，机器人会嫌弃人类进步太慢，将代替人类让万物互联更加彻底，数据更加海量海量，运算更加快速敏捷，分析模型更加智能智慧。随之而来的，就是机器人更加智能、速度敏捷、几乎零失误、几乎零误差，那是时代，极有可能的场景——人类成为机器人的仆人或宠物！！！
1.4云计算——一切的依托
图2云计算架构图
云计算包含IaaS：基础设施即服务；PaaS：平台即服务；PaaS（Platform－as－a－Service）：平台即服务；SaaS：软件即服务等三个层次。
云计算是一个计算、存储、通讯工具，物联网、大数据和人工智能必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术才能形成行业级应用。
1.5总结
物联网、大数据、人工智能、云计算它们之间是一个整体，四者的关系就是，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能提取云计算平台存储的数据为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。最终人工智能会辅助物联网更加发达，形成一个恐怖的循环，这必将是第四次工业革命进化的方向。
云计算、大数据、人工智能和区块链的常识概念
在5G背景下，大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网就有了新的发展。在3G、4G背景下，大数据、云计算、人工智能、物联网还是浅层次、初级阶段的，主要的应用层面是消费互联网。因为3G、4G的速度不够快，迟滞效应比较明显，在这种情况下，发展物联网、产业互联网、工业互联网，机器反应不过来，发展无人驾驶汽车，汽车反应不过来。所以，实际上在3G、4G背景下，所谓工业互联网、物联网，只能是理论探索，无法工业化系统实施。到了5G时代，由于速度比4G快100多倍，时延是4G的1%，同时能耗低、安全稳定。基于这些特点，物联网才、区块链才能发展，大数据、云计算、人工智能在新的空间里就能发展到新的产业互联网阶段，5G背景下的数字化平台五个关键要素也就有了新的生命力。
云计算、大数据、人工智能和区块链的常识概念
（一）云计算
云计算可以被理解成一个系统硬件，一个具有巨大的计算能力、网络通讯能力和存储能力的数据处理中心（InternetDataCenter，简称IDC）。数据处理中心本质上是大量服务器的集合，数据处理中心的功能、规模是以服务器的数量来衡量的。
上海在2015年有差不多30多万台服务器，为上海的2500万人的手机、电话机、电脑等提供后台服务。北京当时也有25万台。谷歌2015年在全世界运转的服务器有200多万台。截至2019年，阿里巴巴在中国境内有150万台服务器运转，有100万台正在安装。
最近，中国政府提出新基建，今后五年全中国至少会增加1000万台服务器。1000万台服务器不是装在一起，而是集中在一个个的数据处理中心。10万台服务器规模以上的数据处理中心就算是一个大型的数据处理中心。去年全世界一共有180个大型数据处理中心在建设中，也就是全世界有1800多万台服务器在安装建设中。数据处理中心的规模标志着云计算的功能服务能力。
（二）大数据
大数据之大有静态之大、动态之大和运算之后叠加之大。静态数据，比如大英博物馆、上海博物馆的存储资料全部以数字化的形式存储。动态变量之大可能有几千个、几万个坐标，这个坐标上每个指标每一秒钟、每一分钟、每一小时、每一天、每一个月、每一年不断叠加，就有一个动态数据越加越多。所有的静态、动态数据被任何人使用，就会有变化，数据与数据计算后产生新的数据，数据就会在使用中不断叠加、增长。数据大就大在静态数据大、动态数据大以及使用的数据大。这就是大数据的概念。
（三）人工智能
数据不等于信息，数据里面一串串符号有各种各样的，从这个角度看是垃圾，但从另一个角度看是有用的，怎么把一大堆的数据变成有用的信息，这个过程需要人工智能。信息不等于知识，比如，手机里大量的信息，每天看十个小时看得头晕脑胀，这些碎片化的信息要变成知识，又要经过特定的处理，也要用人工智能。知识不等于见识，知识变成可以决策智能化的判断又是一种转变，这个转变也要人工智能。人工智能在这三个转变过程中分析数据，挖掘信息，推送信息，或用各种数学模型关键词来筛选信息。另外，还有人工智能模仿、仿真系统、深度学习系统等，都是各种算法，整个数据处理过程中数据变信息，信息变知识，知识变见识、变判断，决策的过程就是算法。
科学家发明各种算法以后，需要用大数据来“喂养”。谷歌的AlphaGo要把人类几百年积累的几十万个棋谱作为大数据装在人工智能系统里用它的算法不断演练。用大数据“喂养”这么巨大的模型，算一小时可以等待，算一年等待不了，那么只有把计算机速度加快，快到每秒钟亿次，每秒钟十亿次，每秒钟一百亿亿次，现在超算最快的是一百亿亿次。人工智能三个概念：一是算法；二是有“喂养”算法的大数据；三是计算速度要快。人工智能技术能力高低关键在于这三个方面的能力。
（四）区块链
区块链有五个特点。一是开放性，二是不能篡改，三是可追溯性，四是匿名性，五是分布式去中心化。这五个特征是四种技术支撑起来的。第一，分布式记帐技术。人类社会几千年发明了4种记帐方式，一是原始社会的结绳记帐；二是农业社会的记流水帐；三是工业社会的复式记帐；四是信息化时代的分布式记帐。复式记帐三张平衡表，使企业资产帐目一目了然，但无法防止原始数据造假。采用区块链技术的分布式记帐是无法造假的。第二，共识机制技术。这种技术开发者必须首先考虑用怎样的技术可以使更多人对一种规则达成共识，同时还要考虑通过多少个特殊节点好确认，才能在很短的时间内实现对数据行为的确认。第三，非对称的保密技术，就是一套保密的密钥算法。第四，智能合约技术，基于大量的可信的不可篡改的数据，自动化地执行预先定义好的规则。四种技术使得区块链能得到很好的应用。
在实际应用时，一个区域全体人群一起参与的区块链，叫做公有链；五十人一百人等形成的某个特定人群参与的圈子是私有链；若干个私有连联合起来形成同盟，就是同盟链；也就是说，区块链在发展的时候可以分成一块块，根据需要展开。应用范围凡是有价值的东西都可以用区块链来覆盖。比如金融、保险、供应链物流、公共服务、认证和公证、公益和慈善、数字版权开发、数据信息共享等等领域。
数字化平台是大数据、云计算、人工智能、区块链跟网络（互联网、移动互联网、物联网）五位一体形成的一个体系，共同生成在5G基础上，有机结合成为一个类似于人的智能生命体。如果将数字化平台用人来类比：互联网、移动互联网以及物联网就像人类的神经系统，大数据就像人体内的五脏六腑、皮肤以及器官，云计算相当于人体的脊梁。没有网络，五脏六腑与和脊梁就无法相互协同；没有云计算，五脏六腑无法挂架；而没有大数据，云计算就是行尸走肉、空心骷髅。有了神经系统、脊梁、五脏六腑、皮肤和器官之后，加上相当于灵魂的人工智能——人的大脑和神经末梢系统，基础的“大智移云”平台就已经成型了。而区块链技术，就像人类不可篡改的分布式基因，经过更先进的“基因改造技术”，从基础层面大幅度地提升大脑反应速度、骨骼健壮程度、四肢操控灵活性。互联网数字化平台在区块链技术的帮助下，基础功能和应用将得到颠覆性改造，从而对经济社会产生更强大的推动力。
数字化平台不仅自身系统产值巨大，而且具有颠覆性作用。就数字化平台自身的产值而言，大数据、云计算、人工智能、通信网络等形成的服务都可以收费，本身就能形成几万亿、几十万亿的数字经济产业化市场。颠覆性是指数字化平台跟任何一个社会的空间结合就会产生颠覆性改造作用，跟城市结合就形成智慧城市，跟工业制造结合就形成工业制造4.0，跟物流结合当然就是智慧物流，跟金融结合就是金融科技。它可以颠覆各个传统，形成传统产业数字化的发展。党中央最近提出的新基建非常科学地归纳了这种趋势性特点。中央将新基建表达为三大工程：一是数字化工程。大数据、云计算、人工智能、物联网本身需要巨大的投资，一年需要投资几万亿。二是新基建的内容一旦和传统的工业、传统的基础设施和城市结合，就产生了融合工程，这就是颠覆概念。三是新能源、生物医药等创新工程。总之，新基建的提法是很有内涵深意的。