㈠ 人工智能与区块链的关系
区块链与人工智能其实并无直接关系,无论是在开发上还是在技术上,但二者并不是不能相关联。只要使用得当,二者也可以有很好的结合。
比如现阶段的区块链领域,公链技术发展停滞不前,其中关键的一环就是在出块的问题上,目前旧时代的公链技术在出块效率上存在很大的问题,不光浪费资源,而且在分配上也很不合理,导致公链资源大量被浪费,效率停滞不前。
而人工智能恰好可以很好的解决这一问题,比如通过人工智能(AI)优化的神经网络来增强 其共识算法,进行自我学习和自我优化的公链,致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。像Velas就是 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识,在不降低安全性和交易速度的情况下,完全实现去中心化。
Velas 上的神经网络由许多简单的有机体组成,它们通过 80/20 共识消除区块链中 的不规则现象,确保网络按预期运行。 不光如此,Velas AI 计算出块时间和运行节点的奖励。AI 优化网络产生了可能的最佳结果,降 低了共识的成本,并使其可扩展至超过每秒 3 万次交易。
㈡ 区块链发展趋势如何
2018年以来,区块链产业蓬勃发展。区块链相关探索及应用已不仅局限于底层平台,互联网巨头和金融巨头已经在金融、公益、商品溯源等领域加强区块链的运用,特别是在金融领域,以区块链技术为核心的应用加速落地。
区块链产业处于高速发展阶段
我国区块链产业目前处于高速发展阶段。据前瞻产业研究院发布的《区块链行业商业模式创新与投资机会深度分析报告》数据显示,截止到2018年3月底,我国以区块链业务为主营业务的区块链公司数量达456家,从上游的硬件制造、平台服务、安全服务,到下游的产业技术应用服务,到保障产业发展的行业投融资、媒体、人才服务,各领域的公司已经基本完备。
从排行榜上TOP20企业的应用场景分类来看,除了13家企业专注于底层平台、区块链硬件等区块链基础设施与平台建设方面,区块链的应用场景已逐渐丰富。从产业细分领域分布状况来看,行业应用类公司达到7家,主要是互联网企业(阿里巴巴、京东、腾讯)应用于公益和商品溯源,以及金融企业(平安、招行、中行)演化的创新金融科技应用,如供应链金融、票据及交易清算。
由于区块链可以实现信息的不可篡改,从根源上杜绝了数据作伪的可能性,特别是对真实数据要求较高的金融业,将更积极地拥抱区块链。
区块链发展趋势分析
一、区块链成为全球技术发展的前沿阵地,开辟国际竞争新赛道;
二、区块链领域成为创新创业的新热土,技术融合将拓展应用新空间;
三、区块链未来三年将在实体经济中广泛落地,成为数字中国建设的重要支撑;
四、区块链打造新型平台经济,开启共享经济新时代;
五、区块链加速“可信数字化”进程,带动金融“脱虚向实”服务实体经济;
六、区块链监管和标准体系将进一步完善,产业发展基础继续夯实。
此外,作为一项新兴技术,区块链在金融业的实际生产环境中应用,还存在不少的技术难点,比如吞吐量、扩展性、共识机制、隐私性及安全性、可管理性等。
区块链等技术创新对于金融行业意义重大,有望加速“可信数字化”进程,持续带动金融“脱虚向实”。
㈢ 区块链技术如何保障信息主体隐私和权益
隐私保护手段可以分为三类:
一是对交易信息的隐私保护,对交易的发送者、交易接受者以及交易金额的隐私保护,有混币、环签名和机密交易等。
二是对智能合约的隐私保护,针对合约数据的保护方案,包含零知识证明、多方安全计算、同态加密等。
三是对链上数据的隐私保护,主要有账本隔离、私有数据和数据加密授权访问等解决方案。
拓展资料:
一、区块链加密算法隔离身份信息与交易数据
1、区块链上的交易数据,包括交易地址、金额、交易时间等,都公开透明可查询。但是,交易地址对应的所用户身份,是匿名的。通过区块链加密算法,实现用户身份和用户交易数据的分离。在数据保存到区块链上之前,可以将用户的身份信息进行哈希计算,得到的哈希值作为该用户的唯一标识,链上保存用户的哈希值而非真实身份数据信息,用户的交易数据和哈希值进行捆绑,而不是和用户身份信息进行捆绑。
2、由此,用户产生的数据是真实的,而使用这些数据做研究、分析时,由于区块链的不可逆性,所有人不能通过哈希值还原注册用户的姓名、电话、邮箱等隐私数据,起到了保护隐私的作用。
二、区块链“加密存储+分布式存储”
加密存储,意味着访问数据必须提供私钥,相比于普通密码,私钥的安全性更高,几乎无法被暴力破解。分布式存储,去中心化的特性在一定程度上降低了数据全部被泄漏的风险,而中心化的数据库存储,一旦数据库被黑客攻击入侵,数据很容易被全部盗走。通过“加密存储+分布式存储”能够更好地保护用户的数据隐私。
三、区块链共识机制预防个体风险
共识机制是区块链节点就区块信息达成全网一致共识的机制,可以保障最新区块被准确添加至区块链、节点存储的区块链信息一致不分叉,可以抵御恶意攻击。区块链的价值之一在于对数据的共识治理,即所有用户对于上链的数据拥有平等的管理权限,因此首先从操作上杜绝了个体犯错的风险。通过区块链的全网共识解决数据去中心化,并且可以利用零知识证明解决验证的问题,实现在公开的去中心化系统中使用用户隐私数据的场景,在满足互联网平台需求的同时,也使部分数据仍然只掌握在用户手中。
四、区块链零知识证明
零知识证明指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下,使验证者相信某个论断是正确的,即证明者既能充分证明自己是某种权益的合法拥有者,又不把有关的信息泄漏出去,即给外界的“知识”为“零”。应用零知识证明技术,可以在密文情况下实现数据的关联关系验证,在保障数据隐私的同时实现数据共享。
㈣ 区块链中的密码学是怎么应用的
在区块链技术中,密码学机制主要被用于确保交易信息的完整性、真实性和隐私性。
区块链中的密码学 包括布隆过滤器,哈希函数、加解密算法,数字证书与数字签名,同态加密,PKI体系等。
㈤ 大数据发展的前景怎么样
我国大数据产业发展得如何?未来发展存在哪些机遇和挑战?
随着信息技术和人类生产生活交汇融合,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众,都越来越认识到数据的价值。因此,近年来,各地纷纷成立大数据发展局,企业纷纷推动数据资产治理,大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间,仿佛各行各业都在谈大数据,人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”,面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何?未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战?
一、中国大数据产业进展显着
过去几年,大数据理念已经深入人心,“用数据说话”已经成为所有人的共识,数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来,我国大数据产业政策日渐完善,技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
1、在政策方面,我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善,目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来,我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上,国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”,“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。
卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初,所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划,十几个省市设立了大数据管理局,8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说,大数据的政策体系已经基本搭建完成,目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
2、在技术方面,我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”,但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式,促进了大数据领域技术创新速度和能力水平,处于国际领先地位。在技术全面性上,我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;
在应用规模方面,我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试,达到了万台节点;在效率能力方面,我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面,2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%,位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造,核心技术能力亟待加强。例如,目前国内主流大数据平台技术中,自研比例不超过10%。
3、在产业方面,我国大数据产业多年来保持平稳快速增长,但面临提质增效的关键转型。2018年,我国大数据产业延续多年来的增速,继续保持相对高速的增长。
据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示,2015年我国大数据产业规模已达2800亿元。截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿,同比增长是30.6%。初步测算2018年我国大数据产业规模达到5400亿元左右,同比增长15%。预测在2020年我国大数据产业规模将突破万亿元。然而,综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素,大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
2015-2020年我国大数据产业规模统计情况及预测
数据来源:前瞻产业研究院整理
4、在应用方面,大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升,越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等,行业应用“脱虚向实”趋势明显,与实体经济的融合更加深入。
二、中国大数据产业五大发展挑战分析
虽然我国大数据总体发展形势良好,也面临难得的发展机遇,但仍然存在一些困难和问题。
1、涉及核心技术的产业发展薄弱,未能有效提升我国核心技术竞争力
核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后,可以近乎零成本无限制的复制,因此拥有核心技术的大企业,很容易将技术优势转化会市场优势,即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前,从大数据技术与产品的供给侧看,我国虽然在局部技术实现了单点突破,但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”,大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术,自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面,我国的影响力尚亟待提升。
2、数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率
大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享,如果数据不开放、不共享,数据整合就不能实现,数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据,数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设,目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”,数据价值难以发挥。
3、数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险
大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时,也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚,来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中,并分别被不同用户使用,极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据(21.90
-5.19%,诊股)进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息,需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
4、产业垄断与恶性竞争现象频发,“劣币驱逐良币”现象明显
由于资源型产业门槛低、利润高,新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生,为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式,使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争,放缓了技术研发的步伐。同时,数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据,不但对产业发展不利,甚至存在巨大的数据聚集隐患。
5、各地发展同质化严重,普遍存在重存储轻应用的现象
由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段,各地大数据产业的定位相似,同质化竞争加剧。而盲目的重复建设,更是可能导致大数据产业过剩。同时,由于部分地区信息化发展程度有限,大数据应用场景不够丰富,更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键,且规模巨大,目标动辄以百万台计,后期若无法有效利用,将造成巨大的资源浪费。
三、未来三年中国大数据产业将呈现四大发展特点
未来三年,是我国大数据发展转型的重要机遇期。大数据的发展本身也呈现着一些趋势。在我看来,未来三年大数据行业有可能会呈现出如下特点:
1、大数据新技术继续快速发展
未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署,其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点,这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决,助力大数据技术工具的快速落地和应用;同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景,但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展,转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力,所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展;最后由于GPU/TPU等专用硬件的发展,此类专用硬件能够助力某些大数据技术进行突破性升级,所以对新型硬件的适配成为很多大数据企业未来研发计划的重点。
2、数据流通共享将迎来关键突破
这些年,推动数据开放共享的政策举措一直在加强,然而效果与预期还有差距。可以说,技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。未来三年,随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低,随着区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景进一步紧密结合,数据共享和流通将有望再前进一大步。
3、数据服务合规性将成为行业关注重点
近两年来,随着欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的颁布和正式实施,个人信息保护的重视程度被提到了前所未有的高度。GDPR对数据主体的权利规定细致入微,其“数据可携权”“被遗忘权”等方面的规定可能会对我国数据立法带来一定的参考。对我国企业来说,数据服务合规性的重要程度进一步提升,将对企业业务开展带来重大影响。目前中国信息通信研究院正在着力推动的“可信数据服务”计划也正是契合了行业的这一需求。
4、数据资产管理重要性将进一步提升
随着大数据应用进入深水区,企业将越来越重视数据资产管理方法论体系建设——即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一,从而实现技术到业务价值的转化和变现。未来三年,数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。即使是领先的科技型企业,在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法,如全链路智能管理体系、数据资产的贡献度、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。
四、四大建议应对挑战
大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业,在发展初期不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用,而且要更好发挥政府的引导作用。
1、要加强核心技术攻关与产业化推动
自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面,必须抓住重点领域、关键环节和核心问题,找准着力点和突破口,加大政府财政资金的引导支持力度。为此,建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金,支持突破一批关键核心技术研发创新与应用,构建具有核心技术自主权的大数据产业链,形成自主可控的大数据技术架构,提高关键核心技术的自主研发创新能力,有效破解制约产业发展的瓶颈。
2、完善大数据安全政策
需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究,协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程,加强对敏感政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。同时,推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度,建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系,加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外,还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力,提高重大风险识别分析水平。
3、鼓励地方因地制宜发展大数据产业
大数据产业发展应注重差异化发展,形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展,应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上,放在打造完善的发展环境上,让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色,着重发展大数据特色场景应用,推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。
4、推动行业加快大数据标准建设
当前大数据产业应用层出不穷,政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源,促进各方达成共识,为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作,为用户企业提供大数据产品选型指导,为数据安全提供保障,促进大数据交易等新兴服务模式规范发展,对推动我国大数据产业进程具有重要意义。
㈥ 请大神解答一下什么是同态加密,百度的都看不懂。
同态加密是一种特殊的加密方法,将明文加密之后通过特殊的运算处理得出的结果与把明文经过特殊处理再进行加密的结果是一样的。这项技术可以在加密的数据中进行诸如检索、比较等操作而无需对数据先进行解密,从根本上解决将数据委托给第三方时的保密问题。这种专业术语在网络上都是解释地比较深奥的,没有基础很难看懂,推荐你们去看煊凌科技的官网,上面的区块链专业术语都是解释得比较通俗。如果看不懂的话还可以在网站联系客服,请他们解答。
㈦ 区块链行业怎么样,还有发展优势吗
区块链技术的发展趋势?
趋势一:区块链技术不断迭代更新,正在向大融合方向发展
趋势二:区块链结构多样化,同现实世界价值接驳区块链发展到现在,数据结构和系统架构都发生了演化。
趋势三:区块链产业发展进程加快,进入脱虚向实主旋律
区块链1.0是数字货币,2.0是智能合约,3.0是大规模商业应用。雾联链则是区块链3.0时代的发展趋势之一。
区块链1.0时代,是以比特币为代表的A到B的转账系统;
区块链2.0时代,是以以太坊&rd为代表的简单智能合约系统;
区块链3.0时代,是以雾联链为代表的高流通、强应用的真实应用场景时代! 雾联链的创新机制,将引领区块链3.0时代!
趋势四:区块链应用场景日益复杂,跨链互联重要性凸显
趋势五:区块链标准化工作提速,各国争夺标准制定权
现在各国都在努力制定区块链的相关标准,包括日本、美国、欧盟和各种知名的区块链标准组织。
趋势六:区块链隐私保护机制多样,成为激活商业应用的关键润滑剂
现在的隐私保护包括很多种,像环签名、多重签名、混合器、零知识证明、同态加密等等。现在很多区块链企业在落地的时候碰到的问题是银行等机构会说不要给我用新型算法。想要落地,更多的是看能否找到适合商业场景的隐私保护算法,与实体经济结合。
趋势七:区块链安全问题引关注,亟需重视并寻求解决方案 2016年10月,基于以太坊公共区块链平台的创投组织The DAO由于系统漏洞,导致超过5000万美元的以太币被盗,后面又出现Parity钱包冷冻攻击,还有针对节点的日食攻击,甚至出现一行代码毁终身,各种各样的安全事件,涉及到钱包、交易所、链、智能合约等各种攻击。
趋势八:区块链知识产权竞争日趋激烈,万物互联将扩展专利布局 目前,区块链专利申请以企业为主,尚无市场领导者,中美占据绝对优势。
趋势九:区块链助力监管科技,聚焦以链治链新方向
监管科技主要应用大数据、人工智能、区块链等技术,监管部门已经将这些技术应用到风控、反欺诈、反洗钱和打击内幕交易等方面。
趋势十:区块链人才成为关键环节,各方加大培育力度 我们都知道,区块链人才变得越来越贵。
㈧ AI将如何改变区块链
区块链极其强大,但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的,而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化,但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响:
电力消耗:挖矿是一项极其困难的任务,需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段,所以类似结果也可以在区块链方面实现,这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性:区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展,目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”(比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据)作为可能的解决方案,AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统,或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性:即便区块链几乎不可能被攻击,但区块链更深的层和应用就没那么安全了(比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等)。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署,尤其是鉴于该系统架构的固定性;
隐私:拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密(直接对加密数据进行操作)、Enigma项目、Zerocash项目,都是可行的解决方案,这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的,重要程度也是一样;
效率:德勤(世界四大会计事务所之一)估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性,从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力,从而削减总成本。此外,即便存在某些结构性的约束,效率更好能耗更低也许也能降低网络时延,从而让交易更快;
硬件:矿工(未必是公司也可以是个人)把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题,很多解决方案都被提了出来,未来还会引入更多。只要系统变得更加高效,其中一部分的硬件可能就会被转化(有时候是部分转化)为神经网络所用(挖矿巨头Bitmain正在这么做);
人才缺乏:这是信仰之跃,但同样地我们正在试图自动化数据科学本身,我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理(甚至影响和维护分类账);
数据:在未来当我们所有的数据都放在区块链上,公司可以直接向我们购买时,需要帮助来进访问授权,跟踪数据使用,通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情,这正是智能机器的工作。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径,推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革,构建应用型、复合型人才培养体系。
㈨ 区块链技术现在发展前景怎么样
研究实力增加 研究成果显着
截止2019年底,我国区块链研究机构数量已达97家。此外国内高校纷纷布局区块链技术研究,加强区块链技术理论知识创新,提升高校区块链技术研发能力,截止2019年底,我国在加强区块链技术研发方面参与的高校已有24所。核心技术主要分布在共识算法、跨链、底层架构以及多链这几方面。
2020年区块链产业将进一步得到规范
2020年,我国区块链政策将持续利好、标准规范更加完善、产业规模持续增长、技术持续创新发展、重点领域应用示范效应加速显现。同时根据2019年我国区块链发展存在的问题,赛迪区块链研究院提出加快顶层设计制定、建立健全监管体系、加快核心技术创新研发、推动第三方评测认证、加强专业人才培养、加速推动各领域应用落地六大建议。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国区块链行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
㈩ 区块链目前的发展,你们怎么看
区块链行业目前的发展充满了不确定性。
不确定性的原因在于它作为一个新的事物,国家对于区块链行业的监管充满了不确定性。因为现在没有明确的法律法规,对于区块链进行判定。二是在于没有很多的经验进行参考,需要摸着石头过河。
不过我个人对于区块链的发展还是比较看好的,因为区块链它作为一种技术具有很多独特的优势,帮助我们解决效率和信任方面的问题。现在的区块链应用分为很多种,尽管也出现了不少的虚假项目,但它不能代表区块链行业的整体方向。
现在全国各地政府不少都成立了区块链基金来支持区块链行业的发展,很多的政府部门都在抢占区块链行业的高低,为了在以后能够占据更多的优势。
不仅在我们国内,在国外也是比较火热的。尽管最近比特币大跌,但是并不影响区块链行业整体的一个发展。我个人希望有更多的区块链应用和区块链金融等案例能够落地成功,从而让区块链为我们更好的服务。