去年年底在一次區塊鏈論壇上,銀保監會監事陳偉鋼提出:大數據是生產資料,人工智能是生產力,區塊鏈是生產關系。這一結論已經被科技界廣泛認知。
大數據、人工智能、區塊鏈當是相輔相成、融合發展的,但目前的情況是,這三種技術仍在各走各的路。雖然國內有企業在著手布局“區塊鏈+大數據”,卻也始終是“只聞其聲,不見其人”;另一邊國外推出了多項“區塊鏈+大數據”的應用,而其發展形式也并不樂觀。
大數據與區塊鏈,這兩種技術的結合已在國內和國外探出了兩條不同的發展路徑,但仍未迎來融合發展的時機。
國內:數據安全與交互
“1024”講話時,就有提出“加快區塊鏈和人工智能、大數據、物聯網等前沿信息技術的深度融合,推動集成創新和融合應用。”區塊鏈與大數據等前沿科技的結合已是勢在必行。在此之前,學者、產業人士對于區塊鏈和大數據的結合也曾提出較多設想。知網上,有關區塊鏈和大數據的論文便有百余篇。
綜合來看,區塊鏈應用于大數據領域,主要在四個方面發揮作用:
EOC上線ET外星人區塊鏈游戲生態板塊:據官方消息,EOC即將上線全新游戲生態ET外星人。ET GAME CHAIN是基于區塊鏈的全新公鏈,ET GAME游戲的總發行30億,實現指尖游戲應用場景,重構這個娛樂方式、消費方式,乃至于分配方式。
未來ET GAME CHAIN將會打造去中心化游戲平臺,游戲玩家和游戲開發商,游戲產業生態強強聯合,為游戲搭建生態社群、去中心化數字資產撮合交易系統。[2020/10/13]
1.數據主權:運用區塊鏈技術為數據確權,解決大數據的實際歸屬權問題,同時保障數據隱私;
2.數據安全:通過區塊鏈的應用,避免中心化數據解決方案中,敏感數據易被惡意篡改的問題,保障數據安全性、完整性、真實性,提高大數據系統中的數據質量;
3.數據交互:運用區塊鏈技術確保彼此信任的達成,以促進數據共享,避免大數據處理過程中數據的重復分析、數據孤島現象;
4.數據交易:基于區塊鏈的激勵機制,個體和小機構間可以用通證的形式,進行點對點的數據交易。
聲音 | 人民日報:區塊鏈等技術使傳播技術將進入加速發展新階段:2月5日消息,人民日報發布文章《抓住5G時代新機遇 推動新聞輿論工作邁上新臺階》中指出:隨著5G時代的到來,大數據、云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈等技術將得到迅速發展,傳播技術將進入加速發展新階段,這將為新聞媒體智慧化轉型提供有力支撐。新聞媒體要跟上技術進步的步伐,了解5G的傳播特點和傳播優勢,探索將其運用于新聞采集、生產、分發、接收、反饋各個環節,建設真正符合新時代新聞輿論工作需求的信息基礎設施,大力提升新聞輿論工作的信息化水平。要立足信息技術發展前沿,開展人工智能、區塊鏈等新興技術支撐服務新聞輿論工作的創新試驗,最大程度地發揮技術創新成果在新聞媒體智慧化轉型中的作用。[2020/2/5]
國內的“區塊鏈+大數據”項目便是基于數據安全、數據交互兩個場景展開應用落地。其項目主要面向企業間,旨在保障數據安全,促進彼此間的信任,以促成數據交互。
如國內2018年11月啟動的區塊鏈大數據加密計算平臺——UD數鏈開源項目,便是運用區塊鏈技術,使參與各方在保護自己的專有數據、保護用戶隱私的條件下,消除數據壁壘,實現數據安全、合法的流通。
動態 | 交行依托區塊鏈技術打造國內首個資產證券化系統:據證券時報報道,日前,交行依托區塊鏈技術打造的國內首個資產證券化系統“鏈交融”正式上線,首批用戶同步上鏈。作為國內市場首創、基于分布式理念和區塊鏈技術的證券化系統,“鏈交融”依托第三方專業機構重點布局企業資產證券化業務,將原始權益人、信托、券商、投資人、評級、會計、律師、監管等參與方組成聯盟鏈,有效連接資金端與資產端,利用區塊鏈技術實現ABS業務體系的信用穿透,從而實現項目運轉全過程信息上鏈,使整個業務過程更加規范化、透明化及標準化。[2018/12/21]
據悉,該項目是由大數據智能服務商富數科技率先發起,其后獲挖財、游族MobData、神州泰岳、前隆科技、數匯通、浙江大數據交易中心等企業和機構的認可,并成為創始節點單位。項目以跨公司的方式建設,每個貢獻單位都僅有一個節點,不存在單一公司控制。項目此前已落地金融行業的風控數據流通和用戶畫像聯合建模。
而針對金融行業中的風控領域,“區塊鏈+大數據”也確有用武之地。國內曾有團隊提出相似的解決方案,將區塊鏈與大數據風控結合,以解決大數據風控的數據孤島問題、改善大數據風控數據質量不佳的問題、防范數據泄露問題。
政策 | 韓國國防部導入區塊鏈系統:據The Bchain報道,韓國政府有關人員稱,韓國國防部從5月開始通過韓國國防科學研究所(ADD)進行“將區塊鏈技術導入軍內方案”的研究。其韓國國防科學研究所準備在11月內準備方案后,向韓國國防部報告。[2018/9/18]
除金融領域外,區塊鏈與大數據在政務、教育等領域的應用也較受關注。
前幾日,經濟日報發布的“用好應急政策 優化營商環境”一文中,便有提出,各部門應運用區塊鏈技術建立政務大數據服務體系,形成信息公開共享和政務審批智能系統,促進政務營商環境優化再造。濟南市也曾提出“區塊鏈+教育大數據”的平臺方案。
此外,數知科技在近期回答投資者提問時也表示,公司自2015年以來,已在區塊鏈相關的產業為數值聯盟鏈、智能投顧、自律智能合約等開展了技術研發,完成了基于區塊鏈技術的大數據平臺建設,并在積極拓展信用、環保、智慧城市等領域的應用。
新國都也曾表示,目前在區塊鏈技術和研究方向上,公司主要聚焦于區塊鏈技術+大數據等領域的技術融合。
動態 | 韓國政府與沃頓區塊鏈研究所聯合培訓42名區塊鏈技術人員:據Btcmanager消息,韓國政府正與沃頓區塊鏈研究所展開合作,著手培訓42名區塊鏈技術人員。據了解,培訓期長達六個月,每天的培訓時間為8小時。培訓費用由政府全額補貼,結束后這些技術人員將立即在韓國就業。[2018/9/5]
但互鏈脈搏進一步檢索上述平臺和研究時,均無更詳細的介紹披露。
國外:數據主權與交易
而在前幾年,國際團隊也已開展相應的研究和實踐。其中,比較有代表性的項目有Streamr、Fysical、ReBloc、Endor Protocol,這幾個項目多是旨在運用區塊鏈來保障用戶的數據主權,從而促進用戶間的數據交易。
如Streamr便提出,大數據行業中,數據所有權多掌握在谷歌、亞馬遜、百度、阿里巴巴、騰訊等大公司手中,它們擁有海量用戶數據,但數據不對外。被排除在外的小公司、科研機構無法獲取數據;而同時,一些小的數據主能生產數據,但因為數據價值相對不高,所以無法找到買家。兩者之間無法實現直接的互通。
針對于此,Streamr團隊在2017年時推出了為個體服務的去中心化開源網絡。Streamr允許用戶出售各種實時數據產品,數據購買者可使用通證DATA與賣方直接交易,市場上所有數據均可通過Streamr網絡點對點交付,從而消除傳統的中間商及費用。
互鏈脈搏觀察,目前,Streamr網站上的數據產品涉及的領域、類型十分廣泛,有紐約人口密度數據、法國南特的空氣質量數據、健身數據等,同時數據有免費的,也有付費的。
(Streamr上交易的數據產品)
而相對于Streamr,Fysical和ReBloc項目針對的是更為細分的數據市場。Fysical是分布式的位置數據市場,通過區塊鏈網絡交易的數據信息主要是人的位置和移動信息;ReBloc則是基于區塊鏈技術的房產數據網絡。
這兩個平臺同樣允許用戶將數據通證化,并保留數據的控制權和所有權,而買方可通過平臺獲取更低價和可靠的數據。
而與上述三個項目不同,Endor Protocol自動預測引擎重點結合了人工智能技術。項目利用區塊鏈基礎設施和Endor專有的社會物理技術,運用人工智能分析大數據,以準確找到客戶行為模式,從而為個人和企業提供快速、準確、智能的業務決策。
區塊鏈在Endor中發揮的作用,一方面是保障私人數據在傳輸和存儲過程中的安全性;另一方面,仍是促成數據交易,平臺用戶可借助通證EDR購買預測。
綜上來看,國外的“區塊鏈+大數據”項目多是面對個人和小機構,在保障用戶數據主權的基礎上,以激勵的模式,促成數據交易。觀察其官網,這四個項目均已有實際的應用案例達成。
但若從其各自的通證行情來觀察,上述四個項目的發展形勢似乎并不樂觀。
非小號數據顯示,Streamr的通證DATA年內有上漲,但總的來看仍下降了22.8%;Endor Protocol的通證EDR更是較發行時下降了99.02%;Coincodex平臺數據顯示,自從2019年10月起,Fysical的幣價就已歸零。而這或是因為國外的“區塊鏈+大數據”應用面向的主要是個體和小機構用戶,并針對細分場景。小數據主生產的數據價值相對不高,而細分數據領域的需求量也相對有限。
(數據來源:非小號)
(數據來源:Coincodex)
“區塊鏈+大數據”的時代尚未到來
由此來看,國內和國外的“區塊鏈+大數據”平臺建設似乎仍未迎來真正的發展時機。這主要是由于區塊鏈落地大數據領域,在認知、技術、標準等方面均不成熟。
一是認知層面,基于公眾對區塊鏈的認知程度,區塊鏈的信任仍是小范圍的,尚未無法促成大規模的信任的達成。能夠上鏈的數據仍是少量的,這與大數據分析所需要的海量數據不相匹。
二是技術層面,區塊鏈技術尚且不成熟。比如保護數據隱私的同態加密、零知識證明等計算技術尚不成熟。區塊鏈應用于數據交易市場,也仍以代幣交易為主,未能形成價值數據交易的規模化市場。
三是標準層面,大數據領域實際上需要更為標準化的管理,以適應各產業、領域的數據規范,但當前,什么樣的數據能上鏈、應上鏈,仍未有明確的標準。
國內外的“區塊鏈+大數據”項目仍在緩慢的摸索前行。卻也是在此階段做出了有益的探索和嘗試。
文丨互鏈脈搏·金走車
未經授權,不得轉載!
原標題:區塊鏈變革生產關系?等等,大數據還沒做好充當生產資料的準備!
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