人工智能行业现状与痛点 人工智能+区块链项目未来趋势分析
如果将人工智能比作建造太空火箭，那么数据和算力是燃料，算法就是发动机。但传统人工智能公司在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境，在算力层面上面临着购置硬件资源导致的资金难题，在算法层面上面临着算法运行不稳定等难题。
区块链可以看做是分布式的数据、算力、算法的资源集合体，所以“区块链+ai”被看做是一种解决传统ai难题的良药。本文立足于传统人工智能的现状与痛点，重点分析了区块链+ai项目，总结了区块链与人工智能在数据、算力、算法三方面的优势。
01
人工智能行业现状与痛点
“人工智能”一词最初是在1956年dartmouth学会上提出，1975年之后学者开始着手研究bp(back propagation，后向传播)算法，现在使用神经网络时，大多是在使用bp算法进行训练。1986年之后，学者们实现了bp网络，同时期计算机硬件能力快速提升。2006年之后，随着移动互联网发展，海量数据爆发，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，人工智能商业化高速发展，人工智能关键时间节点如图所示。
人工智能就像一只需要非常庞大的数据来“饲养”的动物，量的要求已然让企业力不从心，暂且还未提及数据来源、质量以及隐私等诸多亟待解决的问题。除了需要通过大量数据完成学习以及训练外，企业用于处理数据的 gpu 等各式各样的芯片也时常告急！每年需要提高差不多 5-10 倍的性能才能勉强追上企业发展的步伐，飞快的更新迭代所带来的硬件设备的“海量”投入，早已让企业叫苦不迭。
02
看区块链如何解决
数据：区块链是一种以密码学技术为基础，以去中心化的方式，对大量数据进行组织和维护，用户控制自己的数据，打破科技巨头垄断数据的现状。区块链上的数据全部都附有相关人不可伪造的数字签名，区块链还具有完全公开、高可靠性、去信任等诸多优点，可以实现全球数据共享和溯源，使得构建更高规模、更高质量、可控制权限、可审计的全球去中心化人工智能数据标注平台成为可能。
算力：把分布式挖矿与人工智能结合，将大型gpu或者fpga服务器集群、中小型企业闲散的空余gpu放服务器以及个人闲置gpu作为计算节点，利用区块链技术通过共享算力，为人工智能提供算力供给。
算法：搭建发布机器学习任务的平台，利用群体智慧优化人工智能算法，一套算法由多个人工智能专家更新维护，不再是由一家公司决定一套算法。
03
区块链+人工智能类项目
数据类项目 1）数据来源：为保证用户隐私，所有区块链+ai项目中的数据来源均是用户、或者机构自主提供，而非网络爬取。
2）数据存储及交易：解决方案可概括为利用区块链的分布式特点，采用分布式存储方案，对于提供存储能力的节点，提供代币激励，个人或单位可以加入网络，成为节点的贡献者，登记并提供节点存储能力，包括容量、接口、存储类型以及相应的sla（servicelevelaggrement）。对于个人隐私数据，用户可以上传到用户本地节点，利用私钥限制访问权限。
3）数据安全保护及防数据造假：目前使用密码学的公私钥技术，验证数据的来源，判断数据提供者的身份，验证数据的有效性。
4）数据清洗标注：结合社区节点的多角色参与，取代人工智能行业中的数据众包平台。
数据类项目对比表
bottos(bto)
aichain(ait)
创建时间
2016.10
2017.6
开发阶段
2018.5.30主网上线
2018.8公链测试网上线
数据来源
用户或机构提供
用户或机构提供
数据存储及交易
链上存储，链上交易
链下存储，链上交易
数据安全保护及防数据造假
公私钥密码学
公私钥密码学
数据清洗标注
构建清洗标注平台
未介绍
核心团队
项目发起人：汪婷婷
ceo：宋欣
cto：王超
首席科学家：高振
研发团队管理：段凯
深度学习算法支持：mingyan
顾问：陈建文，董乐
算力类项目 1）算力交易：公链中的节点通过安装挖矿软件及基础人工智能运行环境，参与算力的贡献，然后算力购买方与算力出售方通过任务竞价等模式进行交易。
2）算力分配：区块链本身是分布式的计算资源，算力分配的做法是将计算任务拆解分配给大量计算机并行计算。
算力类项目特点
deepbrainchain(dbc)
hadron.cloud
hypernet
创建时间
2017.8
2018.7
2018.1
投资公司
金沙江创业投资基金、戈壁创投、gbic、香港比特国际资本
cybercapital、neoglobalcapital、bridgelinkcapital
未披露
开发阶段
主网内测
未披露
隐私保护沙盒环境
算力交易
搭建算力交易平台
通过ai浏览器进行算力交易
---
算力分配
竞争部署挖矿
---
在blockchain层下面创造新编程模型
核心团队
ceo：何永
cmo：李传丰
cao&vp：王东岩
顾问：丁健（金沙江创投董事），王大炮
d.mtong
papandrew
cliffszu
mikechu
evszu
llrawei
顾问：robferber
ceo:ivanravlich
co–founder:danielmaren
顾问：randallkaplan，tonyreeves，joeurgo
算法类项目 1）改善算法：公链系统上模型不是最优的，区块链中的每一个节点都可以为算法调参，即利用群体智慧改善现有的人工智能算法。
2）交易平台：构建ai算法交易平台，交易的标的可以是算法需求、算法模型或者将算法模型封装好的ai dapps。
3）改善区块链：当前区块链设计固定，区块链参数不能灵活调整且智能合约，不能自动判断交易模型的合理性，利用人工智能算法动态更新区块链参数，让区块链系统实现自我进化，并自动嗅探交易漏洞，实现合约交易的文明化进程。
算法类重点项目对比表
cortex(ctxc)
singularitynet(agi)
创建时间
2018q1发行代币
2017.12
投资公司
比特大陆、fbg、涅槃资本、节点资本、真格基金、dfund
wired,theverge,quartz,huffpost,futurism,thecointelegraph
开发阶段
挖矿测试链（bernard）上线
正在开发测试版
改善算法
---
去中心化开源平台
算法交易
算法交易平台
实时统计正在被使用的算法，给予开发者补偿
改善区块链
构建智能推断框架
---
核心团队
ceo：陈子祺
cto：王威扬
顾问：田甲（首席科学家）
技术顾问：mattbranton
ceo：bengoertzel博士
顾问：汉森机器人公司ceo
04
区块链+ai项目投资逻辑
从技术角度出发，区块链+ai项目的投资逻辑将从数据、算力、算法层面进行分析，技术方向的关注重点如图所示。
ai和区块链的投资趋势，是由区块链引发的，因此一定不是ai领域单边的需求，因为那样的话就会回归ai领域的投资逻辑。我们需要探索交叉领域给双边带来的机遇，以及创造全新的机会。
05
区块链+ai项目未来趋势
如果说人工智能是一种生产力，它能提高生产的效率，使得我们更快、更有效地获得更多的财富。那么区块链就是一种生产关系，它能够改变我们一些分配。人工智能和区块链能够基于双方各自的优势实现互补。事实上，目前业界已经有公司尝试将两者同时应用。
区块链和人工智能的结合，通过对位置信息、信息发佈频次、天气情况、行动轨迹、环境拥挤程度等因素对购物行为的深度分析还有解读，还可以准确的分析消费者的消费行为，消费习惯，更能寻找消费者的消费共性推动消费，从而撬动3万亿的移动经济。
人工智能一路狂奔，安全问题极为关键
采用VerilogHDL语言和Virtex-5系列FPGA实现Gbps无线通信基站的设计
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无源无线全纺织可穿戴传感器系统用于人体运动实时监测
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NP60P02D6 20V p通道增强模式MOSFET
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区块链可以看做是分布式的数据、算力、算法的资源集合体，所以“区块链+ai”被看做是一种解决传统ai难题的良药。本文立足于传统人工智能的现状与痛点，重点分析了区块链+ai项目，总结了区块链与人工智能在数据、算力、算法三方面的优势。
01
人工智能行业现状与痛点
“人工智能”一词最初是在1956年dartmouth学会上提出，1975年之后学者开始着手研究bp(back propagation，后向传播)算法，现在使用神经网络时，大多是在使用bp算法进行训练。1986年之后，学者们实现了bp网络，同时期计算机硬件能力快速提升。2006年之后，随着移动互联网发展，海量数据爆发，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，人工智能商业化高速发展，人工智能关键时间节点如图所示。
人工智能就像一只需要非常庞大的数据来“饲养”的动物，量的要求已然让企业力不从心，暂且还未提及数据来源、质量以及隐私等诸多亟待解决的问题。除了需要通过大量数据完成学习以及训练外，企业用于处理数据的 gpu 等各式各样的芯片也时常告急！每年需要提高差不多 5-10 倍的性能才能勉强追上企业发展的步伐，飞快的更新迭代所带来的硬件设备的“海量”投入，早已让企业叫苦不迭。
02
看区块链如何解决
数据：区块链是一种以密码学技术为基础，以去中心化的方式，对大量数据进行组织和维护，用户控制自己的数据，打破科技巨头垄断数据的现状。区块链上的数据全部都附有相关人不可伪造的数字签名，区块链还具有完全公开、高可靠性、去信任等诸多优点，可以实现全球数据共享和溯源，使得构建更高规模、更高质量、可控制权限、可审计的全球去中心化人工智能数据标注平台成为可能。
算力：把分布式挖矿与人工智能结合，将大型gpu或者fpga服务器集群、中小型企业闲散的空余gpu放服务器以及个人闲置gpu作为计算节点，利用区块链技术通过共享算力，为人工智能提供算力供给。
算法：搭建发布机器学习任务的平台，利用群体智慧优化人工智能算法，一套算法由多个人工智能专家更新维护，不再是由一家公司决定一套算法。
03
区块链+人工智能类项目
数据类项目 1）数据来源：为保证用户隐私，所有区块链+ai项目中的数据来源均是用户、或者机构自主提供，而非网络爬取。
2）数据存储及交易：解决方案可概括为利用区块链的分布式特点，采用分布式存储方案，对于提供存储能力的节点，提供代币激励，个人或单位可以加入网络，成为节点的贡献者，登记并提供节点存储能力，包括容量、接口、存储类型以及相应的sla（servicelevelaggrement）。对于个人隐私数据，用户可以上传到用户本地节点，利用私钥限制访问权限。
3）数据安全保护及防数据造假：目前使用密码学的公私钥技术，验证数据的来源，判断数据提供者的身份，验证数据的有效性。
4）数据清洗标注：结合社区节点的多角色参与，取代人工智能行业中的数据众包平台。
数据类项目对比表
bottos(bto)
aichain(ait)
创建时间
2016.10
2017.6
开发阶段
2018.5.30主网上线
2018.8公链测试网上线
数据来源
用户或机构提供
用户或机构提供
数据存储及交易
链上存储，链上交易
链下存储，链上交易
数据安全保护及防数据造假
公私钥密码学
公私钥密码学
数据清洗标注
构建清洗标注平台
未介绍
核心团队
项目发起人：汪婷婷
ceo：宋欣
cto：王超
首席科学家：高振
研发团队管理：段凯
深度学习算法支持：mingyan
顾问：陈建文，董乐
算力类项目 1）算力交易：公链中的节点通过安装挖矿软件及基础人工智能运行环境，参与算力的贡献，然后算力购买方与算力出售方通过任务竞价等模式进行交易。
2）算力分配：区块链本身是分布式的计算资源，算力分配的做法是将计算任务拆解分配给大量计算机并行计算。
算力类项目特点
deepbrainchain(dbc)
hadron.cloud
hypernet
创建时间
2017.8
2018.7
2018.1
投资公司
金沙江创业投资基金、戈壁创投、gbic、香港比特国际资本
cybercapital、neoglobalcapital、bridgelinkcapital
未披露
开发阶段
主网内测
未披露
隐私保护沙盒环境
算力交易
搭建算力交易平台
通过ai浏览器进行算力交易
---
算力分配
竞争部署挖矿
---
在blockchain层下面创造新编程模型
核心团队
ceo：何永
cmo：李传丰
cao&vp：王东岩
顾问：丁健（金沙江创投董事），王大炮
d.mtong
papandrew
cliffszu
mikechu
evszu
llrawei
顾问：robferber
ceo:ivanravlich
co–founder:danielmaren
顾问：randallkaplan，tonyreeves，joeurgo
算法类项目 1）改善算法：公链系统上模型不是最优的，区块链中的每一个节点都可以为算法调参，即利用群体智慧改善现有的人工智能算法。
2）交易平台：构建ai算法交易平台，交易的标的可以是算法需求、算法模型或者将算法模型封装好的ai dapps。
3）改善区块链：当前区块链设计固定，区块链参数不能灵活调整且智能合约，不能自动判断交易模型的合理性，利用人工智能算法动态更新区块链参数，让区块链系统实现自我进化，并自动嗅探交易漏洞，实现合约交易的文明化进程。
算法类重点项目对比表
cortex(ctxc)
singularitynet(agi)
创建时间
2018q1发行代币
2017.12
投资公司
比特大陆、fbg、涅槃资本、节点资本、真格基金、dfund
wired,theverge,quartz,huffpost,futurism,thecointelegraph
开发阶段
挖矿测试链（bernard）上线
正在开发测试版
改善算法
---
去中心化开源平台
算法交易
算法交易平台
实时统计正在被使用的算法，给予开发者补偿
改善区块链
构建智能推断框架
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核心团队
ceo：陈子祺
cto：王威扬
顾问：田甲（首席科学家）
技术顾问：mattbranton
ceo：bengoertzel博士
顾问：汉森机器人公司ceo
04
区块链+ai项目投资逻辑
从技术角度出发，区块链+ai项目的投资逻辑将从数据、算力、算法层面进行分析，技术方向的关注重点如图所示。
ai和区块链的投资趋势，是由区块链引发的，因此一定不是ai领域单边的需求，因为那样的话就会回归ai领域的投资逻辑。我们需要探索交叉领域给双边带来的机遇，以及创造全新的机会。
05
区块链+ai项目未来趋势
如果说人工智能是一种生产力，它能提高生产的效率，使得我们更快、更有效地获得更多的财富。那么区块链就是一种生产关系，它能够改变我们一些分配。人工智能和区块链能够基于双方各自的优势实现互补。事实上，目前业界已经有公司尝试将两者同时应用。
区块链和人工智能的结合，通过对位置信息、信息发佈频次、天气情况、行动轨迹、环境拥挤程度等因素对购物行为的深度分析还有解读，还可以准确的分析消费者的消费行为，消费习惯，更能寻找消费者的消费共性推动消费，从而撬动3万亿的移动经济。
人工智能一路狂奔，安全问题极为关键
采用VerilogHDL语言和Virtex-5系列FPGA实现Gbps无线通信基站的设计
谷歌Pixel4渲染图曝光 撞脸iPhone11
3D虚拟数字人在教育教学中有哪些应用？
无源无线全纺织可穿戴传感器系统用于人体运动实时监测
人工智能行业现状与痛点 人工智能+区块链项目未来趋势分析
大联大世平集团推出基于ADI的高精度运动控制系统解决方案
冠林全新推出新一代智能语音交互工具 全力打造家居语音交互新体验
关于滤料面具视野测试仪的产品概述
未来芯片设计领域的药明康德——青芯如何在N个项目间游走平衡
NP60P02D6 20V p通道增强模式MOSFET
荣耀V30 PRO曝光采用了浴霸设计搭载麒麟990芯片配色十分惊艳
低侧电压至电流(V-I)转换器电路图
多功能智慧灯杆与传统路灯杆的区别
何为微波介质陶瓷 微波介质陶瓷的制备方法
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德州仪器基于CC2640R2F的MCU 支持阿里云Link物联网平台
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