圆桌对话：区块链技术如何与其他技术融合？

10月27日至28日，由万向区块链主办的第六届全球区块链峰会在上海举行。会上，伟中银行区块链负责人范瑞斌主持了圆桌会议：青梅创始人兼总经理冯雷、leapfive首席技术官姜朝晖、通联数据首席智能投资科学家罗戈作为受邀嘉宾。

提炼精华：

罗戈：人工智能是金融工具，区块链是防御工具。我对区块链持非常乐观的态度。

姜兆辉：未来就是资源配置的未来。如果我们围绕这个方向（未来方向）来看待数字、云平台和区块链，那么多种技术的结合是未来资源管理非常好的技术。有三点要紧密结合：一是事物从何而来，从何而生；二是在哪些方面适用；三是适用于谁？产生了什么样的价值。从这三个方面，我们应该用区块链看源头在哪里；通过区块链+安全，我们可以知道它产生了什么样的价值。如果它是闭环的，这是一个可以在未来许多地方使用的想法。

冯雷：从合作模式来看，区块链对年轻人更公平，而不是资源拥有者的情况。

对话全文如下：

范瑞斌：大家好。我是魏中银行的范瑞斌。非常感谢您的邀请，很荣幸能参加今天的圆桌会议。作为区块链从业者，我们可以看到，在过去的一年里，产业区块链一直在蓬勃发展，数据元素也在如火如荼地进行着。可以看到越来越多的实践，越来越多的应用，也带来了越来越多的思考。从这种思考中，我们可以看到，一方面，区块链的价值是不断得到体现和验证的。另一方面，也可以发现区块链并不是万能的。在许多场景的应用中，区块链需要与许多其他技术相结合，才能在满足客户和用户的真实需求方面发挥作用。所以今天的圆桌会议非常及时。主办方非常周到，邀请了几位非常重要和特别的客人。为什么特别？这是因为这些嘉宾的主要工作方向不是区块链，而是与区块链用户的关联度比较大。所以他们的观点对我们非常宝贵。今天，我想听听这些嘉宾是如何从自己的角度看待区块链技术和其他技术的融合与创新的。

首先，请向观众问好，并简要介绍一下自己。

冯雷：我叫冯雷。我是Greenplum的创始人和总经理，这是一个开源的分布式数据库。Greenplum曾经在一家云计算公司工作。七年前，我们推出了另一项资产（英语），成为云时代的预言机。我们成立了一家公司，五年后上市了。上市后，我们把我买回来了。现在我们是一个开源分布式数据库，是开源生态的负责人。

姜兆辉：我叫姜兆辉。今天，我代表两家公司，一家是赛方科技，另一家是悦方科技。我们公司采用开源技术vcfas来制造CPU芯片，围绕CPU芯片做了一系列应用级芯片，稍后我会和大家分享。我的背景是这两家公司的首席技术官。我以前一直在硅谷工作，所以在过去的两三年里我已经回到了中国。在硅谷的时候，我是Google的首席技术官，负责云架构，我以前也在cscou工作过。

罗戈：很荣幸能参加这样一个区块链的盛会。我今天是罗格，有学习的心态。从通联数据来看，通联数据是一家致力于打造智能化投资研究平台的公司。公司的愿景是让人工智能投资。我们从事的行业与区块链有一定的联系，这也是我来这里的主要原因。今天，笔者就带一些人从智能投资研究的角度来看看区块链技术能产生什么样的效果，并用这样的角度给大家带来一些分享。就个人而言，我是一个电脑模。我一直在朝这个方向努力。我目前是LinkedData的首席智能投资科学家。

范瑞斌：你有没有什么与区块链相结合的共同技术？如果是，你能分享吗？

冯磊：预言机数据库被称为学生共享的私有领域数据库。年轻人会贴上这样的标签，这是基于关系数学的经典数据管理理论。关系数学产生时，口径计算没有被考虑，因此长期以来，两边都有平行的宇宙。我们的青梅社区在中国有很大的影响力。背后的投资者是区块链开源组织的成员合作伙伴。几年前，它发布了一个企业级的区块链版本，现在是bate版本。Greenplum本身就是一种与区块链并行的数据管理技术。今天，我来互相学习，互相观察。我问肖先生区块链市场有多大？Greenplum在中国看到的关系数据库市场每年超过100亿，并且Greenplum大约占开源企业的20%。

所以你会看到很多金融体系的后遗症，也许你用的是青梅。围绕一个真正的区块链应用的开发，我们还想看看如何让Greenplum的私有领域数据库、分布式大数据库、基础设施数据库和云计算数据库更好地与区块链合作，帮助区块链朋友开发出更好的应用。我的观察和想法是能够利用私有数据库产生的价值。

姜兆辉：分享一下我们在区块链方面所做的。你真的不知道leaplive怎么了。我在科普上浪费了一分钟。众所周知，世界上有两种主要的CPU架构，一种是Intel的x86，另一种是arm。它是vis的第一代，我们的leaplive是第五代。它是由几位教授和博士生发明的。

Leaplive的CPU架构并不是全新的。它有十年的历史了。五年前，这些博士生出来创办了一家公司，这是第一家生产leaplive开源技术的公司。三年前我回来创业时，我的合伙人对我说，你想做一件大事吗，能帮助中国解决脖子问题的东西。我没想到还有什么比CPU更卡住的了。

当时，通过投资，美国leaplive技术被带回中国，成立了上海赛方公司。自本公司成立以来，在过去的几年里生产了大量的CPU IP。基本上，当前的CPU来自arm1:1。我们都有一个比较的CPU架构。到今年年底，将有比arm更快的CPU架构，而arm都是在中国创新的。

我们都知道有CPU是件好事，但我们应该利用它。所以我们也成立了另一家公司，叫悦芳。月芳则是围绕CPU技术制造应用芯片。当时我们想制造什么样的应用芯片？当时，我们关注物联网市场。我们都知道物联网是一个不断增长的市场。因为所有的东西都需要在线，很多人预测在未来几年里，将有500亿件东西在线。所以我们已经为aiot市场制造了很多应用芯片，现在这些应用芯片已经批量生产。

在这个过程中，我们还发现这些物联网设备都在云端。进入物联网的设备有腾讯云、阿里云和谷歌。数据放到云端之后，人们如何使用这些数据以及这些数据产生了什么价值，你就不用说了。似乎物联网的人没必要说，因为他们不知道我们的数据是用来做什么的。在这方面，我们觉得区块链和aiot是天造地设的。通过区块链，区块链技术可以与leaplive的芯片相连。所有的数据都可以追踪。大多数时候，人工智能模是可以分布式的。人工智能可以发生在边缘或云端。所以我们认为区块链也可以用来跟踪人工智能模，所以我们不仅知道数据来自何处，还知道数据中使用了什么。

下一步是确定数据被使用了多少次，因为时间越长，数据的价值就越大。如果包含此项，则数据提供程序可以返回数据。我们已经与万象区块链的几家子公司合作，将愿景一一打造。我先来介绍一下。

罗格：现在我来分享几个案例。在我来这里之前，我做了一些家庭作业。这一问题在国内业界也得到了广泛的讨论。区块链与智能投研领域有什么样的结合点，可以给市场带来不同的变化？纵观公司涉及的所有业务方向，发现两个重要的业务方向与区块链高度相关。让我们在下面分享。

第一个业务方向也是金融界人士非常关注的问题。有许多公共基金和私人基金。如何评价这些公募基金和私募基金的业绩和业绩，评价这些基金经理的优缺点、业绩和风格。但在实际的财务流程中存在着一些重要的理论瓶颈问题。瓶颈在于，基金经理的底限不会随随便便展现给别人看。只有投资者才有资格或有可能进入基金经理的底部位置。但为了更好地评价基金经理的业绩，必须采用基金经理的底部位置。现在，在基金评论分析过程中，我们只能在半年报、年报、季报中获取仓位信息。季报信息只有前十大重仓，半年报则有全部仓位。频率很低，不足以作出非常详细的评论。如果可以与公募基金或基金从业人员讨论某个条件，请他们通过区块链技术对相应数据进行加密，并上传到公共场所。在这个公共场所或第三方，做相应的财务分析，最后评估资金产出。尽管这些信息包含了对基金能力的描述，但它已经看不到底部位置。因此，这是一个安全、有价值的结论，可以在市场上广泛传播，从而产生比较大的效果。

我们从事基金审核业务已有五年。在这个过程中，我们发现大多数金融机构喜欢做落地项目，喜欢在内部重复这个过程。从行业的角度来看，这是一种巨大的浪费。如果有第三方部门，可以推动整个行业向数据到区块链的方向发展。有一个行业要进行财务审查，金融市场对基金经理的评价更加公开透明，这也代表了未来的发展方向。即使在国外，这个问题也没有得到推广。在监管上确实存在一些问题，但我相信这是一个更光明未来的发展方向。

第二件事更与投资研究有关。在实际应用中，需要使用多种数据，特别是一些特征数据或替代数据。这些数据提供者都是行业内的数据采集者，比如一些行业协会和专门部门。行业协会类似于中国民航，卫星数据等专门部门由能够拍摄卫星的组织收集。这些数据对投资和研究具有重要价值。就像中汽协的数据一样，汽车产业的繁荣可以通过汽车销量和平均价格来获得。尤其是游戏资产管理规模的数据可以直接判断国内游戏公司近期的营收情况。然而，由于数据的独特性，他们不愿意将数据出售给数据集成平台，因此很难获得这些数据。然而，数据用户也希望这些数据是一站式的体验。我不想让中国民航的数据在它的月刊上搜索，也不需要看到另一个资产管理规模的数据被放到网上。我希望有一个数据平台来整合所有的数据。我们公司一直是数据集成商。当我们与这些数据提供商交谈时，他们最大的问题是他们不信任我们。在如此强烈的不信任场景中，区块链可以发挥非常好的作用。让我们来谈谈基于数据的区块链方法。要保证数据是由通联数据的客户获得的，必须有相应比例的份额，并流回数据提供者本身，而这些数据是其他住户看不到的。我相信数据整合会变得更容易。

从智能投资研究的角度来看，如果能将这些丰富而多维的数据整合在一起，这个价值远远超出了这些单一数据的简单叠加。许多不同维度的数据，如果整合在一起，将为投资研究产生强有力的结果。这两个场景是目前我们公司内最相关的区块链应用，也是我非常看好的商业方向。

范瑞斌：刚才有几位老师分享了他们从几个方面和角度看到并接触到区块链的一些观点。我想问得更深入一些。让我们把这两个问题放在一起。我们刚刚分享了整合和创新的要点。我相信你很感兴趣。这些整合创新点在商业上有多大价值和机会？每个人都会感兴趣。同时，还有另一个方面。在这个过程中，我相信不会一帆风顺，但也会有风险和挑战。在这里，我想听听老师们的意见。

冯磊：我前面提到过，我们是一个分布式数据库。在数字化转的过程中，我们可以看到甲方利用分布式数据库创造了巨大的竞争优势。他们在分布式数据库中建立模，比如企业的私有云存储库，比如定量计算，以及美国几家公司的核心业务系统。只要准确率稍有提高，我们就能获得很大的竞争优势。组织中的数据联合非常成功，因为组织中的数据愿意共享。过去，我们试图开发一个产品，希望将数据联盟从一个机构中移出。当时，一些政府开始推动数据联合，但后来我们发现困难比较大。机构不愿意共享数据，如何分配数据共享所产生的收益。这是一个相对困难的话题。今天，我们来看看区块链能否在这样一个平台上进行整合。

我们的软件站和区块链软件非常不同，所以它是关系软件。在今天的午餐和几位客人聊天时，客人们也解决了区块链中的相同问题，包括芯片和人工智能模。在这方面，我们是开源的。过去，我们在这方面做了很多工作。在我目前看来，我们考虑在区块链中与我们的朋友整合。或者恰恰相反，区块链社区的朋友们整合了我们的东西。不管怎样，我们的东西都是开源的，在互联网上已经准备好了。这两个技术系统之间的差异是一个很大的风险。如何在两个不同的技术系统中运行。

因为我的个人经历不仅是分布式数据库，而且是卡梅隆上海社区的前任负责人，这是一个人工智能社区。他的分布式数据库也有一些障碍，它有自己的术语在里面，这样的集成比较困难。我问过几位核心的外国成员，他们是否考虑过与区块链合作，将数据库直接导入区块链。这是两个不同的世界。我们也在不断思考双方如何围绕区块链做一些事情，比如并行数据库，从而产生一些价值。今天我坐在这里和区块链的朋友们讨论这个话题。这个话题没有明确的答案。但是主持人的问题非常好，这是一个值得持续讨论的话题。双方都认为数据可以产生巨大的价值，我们都非常同意。而且，看到100多亿元的收购金额，我非常认同这个价值。我说的是中国的货币数量，年增长率为30%。今年，随着一家公司在美国上市，云端数据也产生了巨大的价值。

我们以前没有研究这些数据的价值，但现在这些数据值已经生成。我们已经安排好了与区块链社区平行的宇宙，双方应该聚在一起。风险是双方不同的文化，而机遇是双方能够有良好的合作。

范瑞斌：我同意冯先生的观点。无论是中心化式数据库还是分布式数据库，我们认为数据治理给行业带来的价值将是巨大的。我们对技术可行性和商机非常乐观。

姜朝晖：谢谢！刚才我谈到了大部分的追捧市场。在aiot市场，我遇到了几个挑战：

挑战一：数据是有价值的。

我们想谈谈区块链如何帮助他们跟踪数据，并知道人们对其数据做了什么，从而产生价值。基本上，顾客开始张大嘴巴，不知道该说什么。自主芯片已经让他们非常困惑。现在，对于区块链客户，他们更加困惑。我们的挑战是客户不知道我们在说什么，我很高兴今天能见到这么多区块链专家。我们必须向客户解释如何理解数据和技术。我们不是告诉人们如何去做或者用什么技术去做，我们只关注技术给他们带来了什么挑战。

挑战二：成本会有很大变化。

当我们使用区块链链接所有数据时，一些aiot场景需要芯片。这些芯片可能只需要几元钱，还需要增加区块链和其他东西。成本会有很大的变化，所以这也是一个挑战。

我们要研究的是如何逐步将数据源转换成数据源。不太重要的数据不需要联系起来。通过人工智能，把重要的东西拿出来放到链中，从边缘计算的角度确定数据的重要性，实现边缘价值。

很多了解区块链的人会问，当数据放到链上时，速度是否会受到影响？数据的中间是什么，每次都要跨越链？我们需要通过绩效数据向其他人解释。这是一个挑战，现在我们正在慢慢解决它。

今天我希望听到你遇到了什么问题，以及如何解决它们。我们可以互相交流。谢谢您！

罗格：冯先生刚才提出的问题很有挑战性。我已经确定了其中的尖锐元素。给我一个谦虚的意见。

区块链技术可以给我们带来很多便利，而区块链技术也有一定的成本。大多数时候，这可能是因为在这种情况下，如果你使用区块链，它会更好，但它也可以使用。有时区块链变得很好。如果你有更好的，你可以没有它。

纵观我所熟悉的智能投资和研究领域，与其考虑解决好的tohave下的区块链问题，不如考虑那些没有区块链的场景。

什么情况下没有区块链？我刚刚提到了第一个场景。有些业务非常私人，比如基金经理的职位和交易流程。投资者可以决定投资哪家基金管理公司，以及对监管机构来说，金融资产的真正风险是什么。

无论如何，都需要有一种方法从非常机密的私人数据中提取监管和投资者的担忧。在这样的场景下，只要有权威背景的机构愿意推动这件事，我想不会有人说区块链太贵或者其他各方面的问题。

从财务角度看，有些事件可能有机会，有些事件可能有风险。大多数时候，机会变成了“如果你有更好的，如果你没有，你就不会忘记它”但如果你不能识别风险，这在商业上是非常危险的。

我不太了解区块链。我想提出我个人的建议。我们可以从风险的角度来思考。在工作的各个方面，区块链在哪些工作场景中至关重要？我个人认为金融监管领域是区块链的一个非常大的方向。

谢谢您！

范瑞斌：刚才老师们不仅分享了实践经验，而且提出了非常直接的建议，这是非常直接的收获。

最后，我想我们可以谈一个更轻松的话题。你认为你对哪个更乐观？或者不局限于手头的具体工作方向，未来哪些技术更看好区块链？为什么？

罗格：我在上次的回答中也有明确的建议。我们从事的是更接近人工智能的智能投资研究。在我看来，人工智能是一种金融工具，区块链是一种防御工具。我对区块链非常乐观。有时我们会配合政府对中小企业的利润质量和发展质量进行评估。这件事对政府很重要。要从众多企业中挑出潜力大、增长快的企业，给予政策支持和相应的资金支持。这样，地方政府的GDP就可以快速增长。这件事的价值和意义不言而喻。

然而，它也面临着同样的问题。评估企业需要多个维度的数据，如税收数据、水电消耗数据、租赁数据等。在实践中，政府仍然有办法获得这些数据，但可能并不那么“阳光”

如果我们在中小企业评估过程中把原始数据和链条联系起来，我认为这不是一个私人或地方政府做的事情。它可能成为一个全国性的中小企业评价体系。

所有的数据都在阳光下，所有的评估都是透明的。这应该是一个更光明的未来。

姜朝晖：我的想法是先看未来。未来的资源分配就是未来。因为地球上只有这么多东西，我们应该喝、用、吃，最后，我们应该把它们分配给几十亿人。

如果我们围绕这个方向（未来方向）来看待数字、云平台和区块链，那么多种技术的结合是未来资源管理非常好的技术。

三点要紧密结合

首先，事情从何而来？你在哪里出生的？

第二，有哪些应用？

第三，为了谁？产生了什么样的价值。

从这三个方面，我们应该用区块链看源头在哪里；通过区块链+安全，我们可以知道它产生了什么样的价值。如果它是闭环的，这是一个可以在未来许多地方使用的想法。

当然，这是非常长期的。从区块链追溯系统来看，第一步技术已经相当成熟。

但是，也存在一些问题不能很好地解决。我们现在跟踪的是数据，但我们需要加强数据可信的领域。数据在生命周期中使用了多长时间仍在讨论中。我们有很多机会把它们一个一个地挖矿出来。

冯雷：我们做产业战略部署，投入多少人力，什么技术。一般站在2020年，我们试着想象区块链在2025年会扮演什么角色？分布式数据库的作用是什么？我们没有时间机器。我们只能通过逻辑来分析。

Greenplum成立于2010年左右，当时我们在考虑2020年的情况。当时的董事会主席是微软视窗的负责人。他认为，大机时代造就了IBM企业，PCG时代催生了预言机，是摩尔定律导致的；存储资源、网络资源和计算资源的不断赋能导致了云计算。他认为云计算领域的微软视窗和预言机是机遇，所以他创立了我们的公司，并在四年内上市。

五年后，基础设施建设中不可缺少的东西是什么？可信性这一步缺失，经典的关系数据理论无法回避。数据库也是大学里最受欢迎的数学课程，也是迄今为止的基石。

两者的融合非常重要。云计算与存储的分离为FPGA提供了新的硬件和芯片。从合作模式来看，区块链对年轻人更公平，而不是资源拥有者的处境。

我对区块链非常乐观。我希望你能看看经典理论提供了什么对区块链有用，我在五年后的数据基础设施中看到的，两者应该是互补的。

谢谢您！

范瑞斌：非常感谢大家的精彩分享。

它给我们带来了很多见解。一方面，它开拓了新的思路，也给了我们很多启发。

但由于时间的关系，今天的分析就到此为止了。经过今天的分享，相信大家和观众都会坚信，区块链等技术的融合创新是一条健康可持续的发展道路。谢谢您！