区块链行业正迎来市场新风口，区块链行业的发展，存在哪些瓶颈问题？

区块链技术是一种新的分布式基础架构和计算范式，可实现分布式账本的共享，复制和授权。它具有多点共识的特点，难以篡改。它解决了如何在商业网络中实现跨机构信任交易的问题，将涉及金融服务的所有各方联系在一起，并带来了打破数据孤岛和提高数据质量的挑战。它具有安全性，降低交易成本的潜在优势。增强风险控制能力，在金融领域具有广阔的应用前景。区块链行业正迎来市场新风口，区块链行业的发展，存在着一些瓶颈问题。只有突破这些瓶颈，才能迎来区块链的春天。带来更好的发展。

首先，区块链技术面临着法律问题。区块链技术势必会挑战现有的法律框架。它主要是关于分布式分类帐的法律问题。区块链系统本质上是一个软件系统，在软件系统中不可避免地存在缺陷。当软件缺陷导致分类账数据中的错误或不一致时，需要从法律层面深入研究如何在分布式分类账中收集数据。当前的法律框架尚未涵盖区块链的基本要素，并且智能合约的实施还没有健全的法律基础。另外，在区块链技术的应用中，如何避免由于共享分类账数据的共享而引起的敏感信息的泄露和个人隐私也需要从法律层面进行规范。

此外，区块链带来隐私保护问题。区块链已经实现了去中介化和不信任，但是它仍然需要解决由交易双方之间的信息不对称引起的许多问题。这就需要一套信息公开机制，对身份和信誉相关信息进行多角度三维公开。当前大多数应用程序都需要通信功能。如果区块链应用的通信功能仍然基于集中式服务器，那么不仅不能保护隐私，而且直接建立智能合约关系也很困难。

最后，区块链技术的发展会带来一定的网络的安全问题。要重视和解决信息安全和网络安全问题。区块链技术并不是天生的安全。任何软件系统都不可避免地存在缺陷和漏洞，并且将面临来自网络的攻击。设计不良和管理不善的区块链系统可能很容易受到攻击。在金融行业的应用中，数据是一种资产，因此我们应该对区块链的安全性有一个全面的了解，首先将安全性设计和自我控制放在首位，避免发生比特币被盗的事件。

不久前，阿里巴巴集团前沿 科技 研究机构达摩院发布了2020十大 科技 趋势，涵盖了人工智能、量子计算、区块链等前沿 科技 及技术热词。业内认为，达摩院发布的趋势内容 聚焦了正在走进现实生活的前沿技术，成为相关行业一种有益的展望 。

2020十大 科技 趋势具体包括，人工智能从感知智能向认知智能演进、计算存储一体化突破AI算力瓶颈、工业互联网的超融合、机器间大规模协作成为可能、模块化降低芯片设计门槛、规模化生产级区块链应用将走入大众、量子计算进入攻坚期、新材料推动半导体器件革新、保护数据隐私的AI技术将加速落地、云成为IT技术创新的中心。

以“保护数据隐私的AI技术将加速落地”这一趋势为例，报告认为，数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

达摩院断言， 科技 浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等多个领域将出现颠覆性技术突破。

01 人工智能从感知智能向认知智能演进

人工智能已经在「听、说、看」等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类 社会 历史 中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

02 机器间大规模协作成为可能

传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

03 计算存储一体化突破AI算力瓶颈

冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法 探索 的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破 AI 算力瓶颈。

04 工业互联网的超融合

5G、IoT 设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高 5%-10% 的效率，就会产生数万亿人民币的价值。

05 模块化降低芯片设计门槛

传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V 为代表的开放指令集及其相应的开源 SoC 芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于 IP 的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能「芯片模块」封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。

06 规模化生产级区块链应用将走入大众

区块链 BaaS(Blockchain as a Service) 服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

07 量子计算进入攻坚期

2019 年，「量子霸权」之争让量子计算在再次成为世界 科技 焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020 年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。

08 新材料推动半导体器件革新

在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于 3 纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如 SOT-MRAM 和阻变存储器。

09 保护数据隐私的AI技术将加速落地

数据流通所产生的合规成本越来越高。使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

10 云成为IT技术创新的中心

随着云技术的深入发展，云已经远远超过 IT 基础设施的范畴，渐渐演变成所有 IT 技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个 IT 技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义 IT 的一切。广义的云，正在源源不断地将新的 IT 技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

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