本篇文章给大家谈谈小米区块链技术问题研究，以及区块链应用问题对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
区块链作为一项将会颠覆未来商业模式的技术，非常有前景。但是现在区块链行业鱼龙混杂，需要擦亮双眼，投资真正的有价值的区块链项目才有前景。所以先学一下区块链比较好。
区块链是一种技术，可以加速产业升级，打通行业上下游，谁都可以做。
小米区块链金融的优势如下。
1、小米区块链金融的收益率高。
2、小米区块链金融的收益速度比一般金融软件快。
3、小米区块链金融的操作简单。
2017年，机器学习、大数据、人工智能等词汇成为软件研发行业的主流，大前端、DevOps、区块链等技术方式成为热点方向；2017年，智能硬件开始成为新的焦点，这一年更被称为智能音箱井喷的一年；2017年，互联网更快速地发展，要求一切都变得更快，工程效率、交付速度、创新速度。还有软件重构、云平台搭建、多活改造、数据变现、大数据转型……
11月9-12日，北京国家会议中心， 第六届TOP100全球软件案例研究峰会 。4天时间，洞察100位技术带头人所思所想的案例实践。
2017年TOP100summit依旧是5个专场同时并行，15个话题方向全面展示软件研发全生命周期各个维度的实践和解决方案。
专场一：体验设计/产品创新/运营驱动
精选案例
●《Balancing Creativity and technology to make innovation product》
Ruthia He ——Facbook Product Designer
案例价值：设计过程就像一场需要在产品目标、技术实现、创意发挥、用户体验之间不断探索寻找平衡的旅程。在紧张的资源中纵横捭阖是一种艺术，举例来说，你需要时刻提醒自己你的产品目标是什么，但实现产品目标的技术实现资源很可能一直不足；又或者设计师的灵感催生了一项独特的创意，但是这种创意却不一定能被所有人接受。本案例将以讲师在硅谷的产品设计经验为内容告诉大家如何找到产品设计的「完美平衡点」。
●《“一元购画”背后的设计思考》
陈晓畅——腾讯用户研究与体验设计部设计中心总监
案例价值：8月29日，朋友圈被一幅幅出自“小朋友”之手的美丽画作所刷屏。短短半天时间，580万人次参与，筹得善款1500余万。互联网已经在改变我们的公益事业。科技连接信任，为公益做设计，那么怎样做才会有更好的效果，本案例会复盘整个传播事件，带大家去看“一元购画”背后的设计思考，同时结合设计团队在对腾讯公益10年的设计支持中的经验，探讨如何用服务设计为公益创造更多的价值。
●《揭开人工智能终端的时代——天猫精灵的思考和定义》
茹忆——阿里巴巴人工智能实验室（A.I.Labs）智能终端负责人
案例价值：天猫精灵的问世代表着阿里巴巴对人工智能时代下智能终端的思考和探索，智能终端在完善用户体验、降低使用门槛的同时也意味着终端生态的封闭加强。人工智能时代相对封闭的生态意味着厂商想要提供优质的服务体验，不通过终端很难完成，而未来云端一体将成为大势所趋的新格局，本案例思考在这样的趋势下如何利用自身优势定义和落地终端产品。
●《用户至上--从智能家居终端的战争中脱颖而出》
陈亚——Amazon 资深工程师
案例价值：智能家居的终端作为智能家居的入口，是各大巨头抢占市场的主要阵地。那什么让亚马逊一个零售业起家的电商从这场战争中脱颖而出，以压倒性的优势，占据终端市场70%的份额? 本案例将以Echo产品为例，从产品设计及开发管理模式两大方面来分析，亚马逊是怎样将Customer Obession深入到产品的各个阶段，压制了以技术见长的Google。同时本案例也对目前国内的智能家居终端做一个探索性的分析。
●《滴滴新业务背后的增长抓手》
李森——滴滴 增长负责人
案例价值：本案例将讲述分享者自2015年加入滴滴后，先后负责的顺风车车主拉新、巴士产品用户增长、小巴产品冷启动、快车重庆区县业务等从0-1的增长型业务的思考和实践，从增长的逻辑展开，通过复盘业务介绍给大家一些屡试不爽的增长抓手，介绍滴滴快车、小巴等业务从0到1冷启动项目如何解决增长问题，如何解决场景内最后一公里的交通问题。
专场二：工程文化/团队增长/绩效考核
精选案例
●《The Science behind Art - Five Years Journey of Data Team at Riot Games》
李仁杰——Riot Games Head of Data
案例价值：本案例以Riot Games数据团队五年的心路历程为主线介绍如何从零到有建立一支国际一流的大数据团队, 每年团队的工作和vision如何成长和进化，以及这其中的收获和走过的弯路。以每年精选一个case study为副线，介绍全球最受欢迎的游戏《英雄联盟》是如何用数据来提高玩家的体验，支持和帮助公司每一个部门的商业决策和运营计划，以及如何用机器学习和人工智能来颠覆传统的产品。
●《Google如何利用OKR帮助团队挑战不可能的任务》
Zhouzhou He——Google 产品经理《从传统项目转型敏捷，你只需要两天》
案例价值：Google作为世界顶尖的科技公司之一，挑战了许多在之前看来不可能完成的高精尖任务，比如AlphaGo围棋，谷歌翻译，自动驾驶汽车，Tensorflow，TPU等。Google是如何组织和激励团队的？又如何确保团队齐心协力，向同一个方向冲刺？本案例来自于Google现任美国总部产品经理的第一手体验。他会从机制、人文、流程、决策方法、产品方针以及公司组织等多方面，分享Google的管理成功之道。
●《华为百人团队精益看板演进变革之路》
陈军——华为敏捷精益专家
案例价值：面对市场需求的激增及快速变化，研发团队需要灵活应对快速响应，并在有限的人力下提升研发效率，决定引入精益看板能有效帮助提升研发效率。本案例讲述华为百人团队精益看板演进变革的历程，从建立看板（四个实践）到运作看板（四个实践），取得小胜利，再到团队遇到困局，停滞不前甚至倒退，面对困局同团队一起再审视改进，重新走上了正确的道路。
●《从传统项目转型敏捷，你只需要两天》
古月——平安科技高级敏捷教练
案例价值：敏捷转型不仅是应用一套新的流程，而是要改变人的思维方式和工作方式，甚至改变企业的组织架构。转型是否有捷径可走？平安科技两天的Quick Start工作坊又是如何成为从传统轨道切换到敏捷轨道的有力扳手的？本案例将一一为您揭晓。
●《非典型敏捷：10天一个版本》
左杨眉——：中兴通讯 敏捷教练
案例价值：“快”是相对的。传统的电信领域仍然坚持严格的加法规则和安全要求，遵循基本的“需求-实现-发布-升级”的流程。本案例从重新梳理用户价值出发，引入过程交付物的概念，实现了客户的深度参与和快速反馈；重新审视典型敏捷流程的核心实践，基于“快速验证客户的产品假设”这一目标，去掉自动化测试和持续集成等实践，引入以手绘为中心的低保真交付，引入数据模拟和切面功能。某种程度上，本案例是对《设计冲刺》在电信领域的一次加长版交付项目实战。
专场三：架构演进/工程实践/大前端
精选案例
●《618大促网关承载十亿级的调用量背后的架构实践》
王栋 京东 京东商城开放平台总架构师
案例价值：每年618大促京东商场开放平台在保证近千个不同类型服务接口的海量调用的同时，还要确保服务接口之间的互不干扰，并且能够快速响应任何复杂情况。稳定、快速是一直追求的目标。本案例将分享实践过程中常用的隔离技术、缓存技术、SQL优化、降级限流等方法。学习京东团队如何将这些技术应用到每一次的备战中，确保了每一年的618平稳度过。
●《深圳证券交易所新一代交易系统架构转型之路》
喻华丽——深圳证券交易所 总工程师
案例价值：处于行业核心地位的业务系统对持续平稳运行有着严苛的要求，如何对这些核心业务系统进行升级换代以满足业务发展和技术进步的需要，是很多CIO及其研发团队所面临的难题。本案例分享了深圳证券交易所在核心系统特别是高可用高性能的实时处理系统，实施去IOE、走向开放平台开源技术、分布式处理、高可用低时延设计的架构转型、平稳升级的成功经验，分享如何在这种全面重构的架构转型中确保安全平稳升级、并同时带领全市场平稳升级。
●《饿了么整体服务异地多活改造》
李双涛 饿了么 中间件团队首席架构师、异地多活项目总架构师
案例价值：本案例描述了饿了么的异地多活改造，从设计到正式上线的过程中，做的各种取舍，以及如何协调业务团队，和中间件团队的工作，安全而平稳的改造整个业务，使业务从一个单机房的服务，变成多机房多活的服务。当发生机房级故障的时候，服务方可以把用户路由到健康的机房，保证在故障发生时，业务可以正常执行，减小机房级故障带来的巨大损失。
●《Uber for Business, 从0到1健康医疗数字化转型中的微服务创新实践》
时晓宇——Uber Tech Lead
案例价值：本案例将分享如何从0到1实现一个高可用的系统，解决实际的Uber for Business业务问题。通过具体的项目需求和系统架构，包括支付系统，账单系统， Policy系统来分析如何end to end完成这些系统。如何完成从0到1的过程，短短两年成为Uber一个非常重要的业绩增长点。同时，从一个6人的工程师团队发展到近40人。
●《小米直达服务平台与移动端服务未来形态探索》
董红光——小米MIUI系统框架负责人团队主管
案例价值：移动端服务目前的承载形式，无论是应用还是网页，都有着一些不足之处，导致用户使用起来不方便，同时对开发者自身也有一定的影响。如何更加高效的分发和使用服务，是行业中非常关心的一个话题。小米在这个领域也做了一些探索，推出了直达服务这样的技术平台，旨在解决传统应用和网页承载服务的情况下存在的一些问题，提高用户和开发者各方的效率。本案例主要围绕小米直达服务平台，聊一聊小米在这一块的思考和目前的一些实践成果。
专场四——数据科学/人工智能/数据驱动
精选案例
●《美国NFCU银行如何利用大数据AI开启转型之路》
江晓东——NFCU 金融数据架构师
案例价值：美国NFCU银行是家财富200强企业，到2016年底，已在全球拥有280个分行，资产超过 7千4百亿美元，全美拥有6多万会员（客户）, 全球雇员1万4千人。 如何管理体量如此庞大的全球线下各分行，ATM机每日的现金流，整合总部与分行，分行柜台与顾客，顾客与ATM机间的现金存储，转账，提取等交易额，决定着银行与运钞车，央行以及银行内部的结算和现金流监管管理成果和效率。此案例为大型传统金融企业实施大数据和AI项目开辟了一个非常有意义的案例，将分享NFCU银行运用大数据和人工智能算法解决企业现金流管理的方法和途径。
●《人工智能时代，二手交易平台的智能推荐系统如何演进》
孙玄 转转 架构算法部负责人
案例价值：转转的推荐系统从0开始打造，针对业务的不同阶段，一步步发展演进。在发展的过程中经历了全局无个性化推荐阶段、个性化离线推荐阶段、个性化实时推荐阶段、机器学习排序推荐阶段等。本案例会详细讲解不同发展阶段的原因、架构的演进，让听众对二手交易平台的智能推荐系统能够深刻认识。
●《先知：人工智能助力Fintech反欺诈让黑产无处遁形——大数据和人工智能如何助力风控防御体系》
王婷——宜人贷 数据科学家
案例价值：先知是基于宜人贷的反欺诈云平台，面向Fintech全行业的一种反欺诈解决方案，以强大的金融数据能力、反欺诈智能和线上客户获取服务能力，帮助Fintech企业解决在信贷申请欺诈、金融中介识别、团伙监控/预警上面临的一系列问题，为金融科技企业提供更强大的信用评估、风险控制和精准获客。本案例将分享在反欺诈云平台的构建过程中，如何利用人工智能实现以上功能。
●《线上到线下场景中机器学习和统计建模的一些应用》
张健——3M 数据科学技术负责人
案例价值：线上到线下是未来发展的重要趋势， 数据发掘和机器学习已经广泛成熟运用到线上软件开发，推荐匹配， 用户分析等等方面。然而线下和线上的数据融合，优化才刚刚开始。本次分享将从线上到线下零售的具体案例中通过建设线上到线下数据反馈与优化系统，将A/B 测试，深度个性推荐，加强学习等统计与机器学习方法运用其中，达到提高数据分析效率，了解用户行为，增加线下收入等一系列具体的目标。
●《联想大数据助力联想业务转型升级》
于辰涛——联想集团 大数据事业部高级总监、首席研究员
案例价值：以数字化转型为驱动的第四次工业革命已经开始，它开启了一条大数据、云服务与智能技术并行的新航路。企业也赢得机遇的同时也面临很多难题：企业内各个系统数据无法共享，数据区块化现象严重，直接导致企业采购、生产、物流、销售等环节效率降低。本案例分享联想如何在成本可控的前提下，借助大数据、工业互联网4.0、中国制造2025的契机，解决上述问题，借着风势得到一个快速的发展。
专场五——质量管理/智能运维/DevOps 专场
精选案例
●《无人测试如何助力京东提升产品测试效率与质量》
杨瑾——京东 B2B产品质量团队负责人
案例价值：随着业务的发展，系统通常会经历单体式，服务化，平台化的过程，在系统持续演进的漫漫长途中，不管是小需求，还是大改动，每一次的上线都伴随着大量的回归工作，即使是经验老道的测试老司机也没有100%不出问题的信心。在迭代周期短，发版频率高的互联网行业，产品质量的如何在频繁的上线中，保证产品质量，提升用户体验是我们一直在努力探索和实践的。本案例讲述了一种高效的回归测试方法以及此方法在提升产品测试效率与质量方面的实践。
●《阿里移动DevOps实践》
陆义元 阿里巴巴 平台产品负责人
案例价值：移动开发模式已经进入两级分化：超大规模APP的研发模式偏项目式，研发协同的人员、模块较多，需要完整的构建、测试、发布、运维等DevOps体系；而一些创新、试验类的APP在商业模式和业务形态未完全确定的情况下，更适合以较快的方式来测试和验证业务的想法，所以以最低成本快速创建一个 APP 就是当务之急。本案例将分享阿里移动技术在过去几年如何沉淀和解决这些问题。
●《以Kafka为例的大规模有状态集群优化方法探索》
秦江杰 LinkedIn Staff Software Engineer
案例价值：分布式系统的动态负载均衡和自我管理始终是一个不太容易解决的问题。大多数解决方法是迁移整个应用进程来实现硬件资源的负载均衡，这种方法对无状态应用较为适用，但对于有状态集群（如Kafka）并不十分有效。因为迁移应用意味着大量状态的迁移，这是一个漫长又昂贵的过程。LinkedIn为解决这一问题开发了Cruise Control，其主要特点是可以根据应用的特点进行部分状态的迁移。本案例将通过对Cruise Control实践的解读，分享一套大规模有状态集群优化方法。
●《低成本实现系统接口测试--自动化、性能、持续集成线上监控》
九毫 大疆 测试开发工程师
案例价值：在大多数公司和项目中都存在对系统接口进行自动化测试、性能测试、持续集成、线上监控的需求。但现有方式都存在投入产出比低的问题，工具和技术栈多且杂，维护成本和学习成本居高不下。针对这一普遍存在的痛点，大疆探索出一种低成本的最佳实践方案，并将其沉淀为一款开源的接口测试框架 ApiTestEngine。本案例将拆解这一框架的技术要点和实现原理。
●《运维智能化@Pinterest》
孟晓桥——Pinterest 监控部门经理
案例价值：运维智能化是所有基于云计算的公司未来趋势。PINTEREST作为一个大型图片分享平台，后台的计算平台和软件架构非常庞大而复杂，如何用最少的人力和资源成本保证高质量的运维，是一个巨大的挑战。为此，我们监控部门搭建了一套集成式的监控平台，该监控平台高伸缩性、集成式、智能化三大特点，本案例将通过分享该监控平台，提供运维运维智能化方面的实践上的探索。
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目前区块链技术还处于一个非常早期的阶段小米区块链技术问题研究，不仅尚未形成统一的技术标准小米区块链技术问题研究，而且各种技术方案还在快速发展中。但是过去被认为基于区块链技术的系统会非常耗费资源（类似于比特币）小米区块链技术问题研究，或者区块链技术的系统处理数据有限制之类的问题已经在技术上获得小米区块链技术问题研究了突破。但是小米区块链技术问题研究，对于区块链技术的可扩展性，还没有经过大规模的实践考验，而现在主要还停留在原型设计阶段，此外区块链行业极其缺乏人才。如果你想了解区块链可以去链播看看，那里每天都更新大量区块链资讯，并且还有区块链技术培训以及区块链相关活动，感兴趣的可以去看看。
区块链技术发展现状与展望
区块链技术起源于2008年由化名为 “中本聪” （Satoshi Nakamoto）的学者在密码学邮件组发表的奠基性论文《比特币：一种点对点电子现金系统》。近两年来，区块链技术的研究与应用呈现出爆发式增长态势，被认为是继大型机、个人电脑、互联网、移动/社交网络之后计算范式的第五次颠覆式创新，是人类信用进化史上继血亲信用、贵金属信用、央行纸币信用之后的第四个里程碑。区块链技术是下一代云计算的雏形，有望像互联网一样彻底重塑人类社会活动形态，并实现从目前的信息互联网向价值互联网的转变。区块链的技术特点
区块链具有去中心化、时序数据、集体维护、可编程和安全可信等特点。 去中心化：区块链数据的验证、记账、存储、维护和传输等过程均是基于分布式系统结构，采用纯数学方法而不是中心机构来建立分布式节点间的信任关系，从而形成去中心化的可信任的分布式系统； 时序数据：区块链采用带有时间戳的链式区块结构存储数据，从而为数据增加了时间维度，具有极强的可验证性和可追溯性； 集体维护：区块链系统采用特定的经济激励机制来保证分布式系统中所有节点均可参与数据区块的验证过程（如比特币的“挖矿”过程），并通过共识算法来选择特定的节点将新区块添加到区块链； 可编程：区块链技术可提供灵活的脚本代码系统，支持用户创建高级的智能合约、货币或其它去中心化应用； 安全可信：区块链技术采用非对称密码学原理对数据进行加密，同时借助分布式系统各节点的工作量证明等共识算法形成的强大算力来抵御外部攻击、保证区块链数据不可篡改和不可伪造，因而具有较高的安全性。区块链与比特币 比特币是迄今为止最为成功的区块链应用场景，区块链技术为比特币系统解决了数字加密货币领域长期以来所必需面对的双重支付问题和拜占庭将军问题。与传统中心机构（如中央银行）的信用背书机制不同的是，比特币区块链形成的是软件定义的信用，这标志着中心化的国家信用向去中心化的算法信用的根本性变革。近年来，比特币凭借其先发优势，目前已经形成体系完备的涵盖发行、流通和金融衍生市场的生态圈与产业链，这也是其长期占据绝大多数数字加密货币市场份额的主要原因。区块链的发展脉络与趋势
区块链技术是具有普适性的底层技术框架，可以为金融、经济、科技甚至政治等各领域带来深刻变革。按照目前区块链技术的发展脉络，区块链技术将会经历以可编程数字加密货币体系为主要特征的区块链1.0模式，以可编程金融系统为主要特征的区块链2.0模式和以可编程社会为主要特征的区块链3.0模式。然而，上述模式实际上是平行而非演进式发展的，区块链1.0模式的数字加密货币体系仍然远未成熟，距离其全球货币一体化的愿景实际上更远、更困难。目前，区块链领域已经呈现出明显的技术和产业创新驱动的发展态势，相关学术研究严重滞后、亟待跟进。区块链的基础模型与关键技术
一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等技术；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。区块链技术的应用场景
区块链技术不仅可以成功应用于数字加密货币领域，同时在经济、金融和社会系统中也存在广泛的应用场景。根据区块链技术应用的现状，本文将区块链目前的主要应用笼统地归纳为数字货币、数据存储、数据鉴证、金融交易、资产管理和选举投票共六个场景：数字货币：以比特币为代表，本质上是由分布式网络系统生成的数字货币，其发行过程不依赖特定的中心化机构。数据存储：区块链的高冗余存储、去中心化、高安全性和隐私保护等特点使其特别适合存储和保护重要隐私数据，以避免因中心化机构遭受攻击或权限管理不当而造成的大规模数据丢失或泄露。数据鉴证：区块链数据带有时间戳、由共识节点共同验证和记录、不可篡改和伪造，这些特点使得区块链可广泛应用于各类数据公证和审计场景。例如，区块链可以永久地安全存储由政府机构核发的各类许可证、登记表、执照、证明、认证和记录等。金融交易：区块链技术与金融市场应用有非常高的契合度。区块链可以在去中心化系统中自发地产生信用，能够建立无中心机构信用背书的金融市场，从而在很大程度上实现了“金融脱媒”；同时利用区块链自动化智能合约和可编程的特点，能够极大地降低成本和提高效率。资产管理：区块链能够实现有形和无形资产的确权、授权和实时监控。无形资产管理方面已经广泛应用于知识产权保护、域名管理、积分管理等领域；有形资产管理方面则可结合物联网技术形成“数字智能资产”，实现基于区块链的分布式授权与控制。选举投票：区块链可以低成本高效地实现政治选举、企业股东投票等应用，同时基于投票可广泛应用于博彩、预测市场和社会制造等领域。区块链技术的现存问题
安全性威胁是区块链迄今为止所面临的最重要的问题。其中，基于PoW共识过程的区块链主要面临的是51%攻击问题，即节点通过掌握全网超过51%的算力就有能力成功篡改和伪造区块链数据。其他问题包括新兴计算技术破解非对称加密机制的潜在威胁和隐私保护问题等。 区块链效率也是制约其应用的重要因素。区块链要求系统内每个节点保存一份数据备份，这对于日益增长的海量数据存储来说是极为困难的。虽然轻量级节点可部分解决此问题，但适用于更大规模的工业级解决方案仍有待研发。比特币区块链目前每秒仅能处理7笔交易，且交易确认时间一般为10分钟，这极大地限制了区块链在大多数金融系统高频交易场景中的应用。 PoW共识过程高度依赖区块链网络节点贡献的算力，这些算力主要用于解决SHA256哈希和随机数搜索，除此之外并不产生任何实际社会价值，因而一般意义上认为这些算力资源是被“浪费”掉了，同时被浪费掉的还有大量的电力资源。如何能有效汇集分布式节点的网络算力来解决实际问题，是区块链技术需要解决的重要问题。 区块链网络作为去中心化的分布式系统，其各节点在交互过程中不可避免地会存在相互竞争与合作的博弈关系，例如比特币矿池的区块截留攻击博弈等。区块链共识过程本质上是众包过程，如何设计激励相容的共识机制，使得去中心化系统中的自利节点能够自发地实施区块数据的验证和记账工作，并提高系统内非理性行为的成本以抑制安全性攻击和威胁，是区块链有待解决的重要科学问题。智能合约与区块链技术
智能合约是一组情景-应对型的程序化规则和逻辑，是部署在区块链上的去中心化、可信共享的程序代码。通常情况下，智能合约经各方签署后，以程序代码的形式附着在区块链数据（例如一笔比特币交易）上，经P2P网络传播和节点验证后记入区块链的特定区块中。智能合约封装了预定义的若干状态及转换规则、触发合约执行的情景（如到达特定时间或发生特定事件等）、特定情景下的应对行动等。区块链可实时监控智能合约的状态，并通过核查外部数据源、确认满足特定触发条件后激活并执行合约。 智能合约对于区块链技术来说具有重要的意义。一方面，智能合约是区块链的激活器，为静态的底层区块链数据赋予了灵活可编程的机制和算法，并为构建区块链2.0和3.0时代的可编程金融系统与社会系统奠定了基础；另一方面，智能合约的自动化和可编程特性使其可封装分布式区块链系统中各节点的复杂行为，成为区块链构成的虚拟世界中的软件代理机器人，这有助于促进区块链技术在各类分布式人工智能系统中的应用，使得基于区块链技术构建各类去中心化应用（Decentralized application, Dapp）、去中心化自治组织（Decentralized Autonomous Organization, DAO）、去中心化自治公司（Decentralized Autonomous Corporation, DAC）甚至去中心化自治社会（Decentralized Autonomous Society, DAS）成为可能。 区块链和智能合约技术的主要发展趋势是由自动化向智能化方向演化。现存的各类智能合约及其应用的本质逻辑大多仍是根据预定义场景的“ IF-THEN”类型的条件响应规则，能够满足目前自动化交易和数据处理的需求。未来的智能合约应具备根据未知场景的“ WHAT-IF”推演、计算实验和一定程度上的自主决策功能，从而实现由目前“自动化”合约向真正的“智能”合约的飞跃。区块链驱动的平行社会
近年来，基于CPSS（Cyber-Physical-SocialSystems）的平行社会已现端倪，其核心和本质特征是虚实互动与平行演化。区块链是实现CPSS平行社会的基础架构之一，其主要贡献是为分布式社会系统和分布式人工智能研究提供了一套行之有效的去中心化的数据结构、交互机制和计算模式，并为实现平行社会奠定了坚实的数据基础和信用基础。 就数据基础而言，管理学家爱德华戴明曾说过：除了上帝，所有人必须以数据说话。然而在中心化社会系统中，数据通常掌握在政府和大型企业等“少数人”手中，为少数人“说话”，其公正性、权威性甚至安全性可能都无法保证。区块链数据则通过高度冗余的分布式节点存储，掌握在“所有人”手中，能够做到真正的“数据民主”。就信用基础而言，中心化社会系统因其高度工程复杂性和社会复杂性而不可避免地会存在“默顿系统”的特性，即不确定性、多样性和复杂性，社会系统中的中心机构和规则制定者可能会因个体利益而出现失信行为；区块链技术有助于实现软件定义的社会系统，其基本理念就是剔除中心化机构、将不可预测的行为以智能合约的程序化代码形式提前部署和固化在区块链数据中，事后不可伪造和篡改并自动化执行，从而在一定程度上能够将“默顿”社会系统转化为可全面观察、可主动控制、可精确预测的“牛顿”社会系统。 ACP（人工社会Artificial Societies、计算实验Computational Experiments和平行执行ParallelExecution）方法是迄今为止平行社会管理领域唯一成体系化的、完整的研究框架，是复杂性科学在新时代平行社会环境下的逻辑延展和创新。 ACP方法可以自然地与区块链技术相结合，实现区块链驱动的平行社会管理。首先，区块链的P2P 组网、分布式共识协作和基于贡献的经济激励等机制本身就是分布式社会系统的自然建模，其中每个节点都将作为分布式系统中的一个自主和自治的智能体（agent）。随着区块链生态体系的完善，区块链各共识节点和日益复杂与自治的智能合约将通过参与各种形式的Dapp，形成特定组织形式的DAC和DAO，最终形成DAS，即ACP中的人工社会。其次，智能合约的可编程特性使得区块链可进行各种“ WHAT-IF” 类型的虚拟实验设计、场景推演和结果评估，通过这种计算实验过程获得并自动或半自动地执行最优决策。最后，区块链与物联网等相结合形成的智能资产使得联通现实物理世界和虚拟网络空间成为可能，并可通过真实和人工社会系统的虚实互动和平行调谐实现社会管理和决策的协同优化。不难预见，未来现实物理世界的实体资产都登记为链上智能资产的时候，就是区块链驱动的平行社会到来之时。
关于小米区块链技术问题研究和区块链应用问题的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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