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。

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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。

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看区块链如何解决

数据：区块链是一种以密码学威廉希尔官方网站 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，利用区块链威廉希尔官方网站 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。

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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威廉希尔官方网站 ，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

• 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

• 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

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区块链+AI项目投资逻辑

从威廉希尔官方网站 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，威廉希尔官方网站 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。

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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。