区块链技术将如何改造“物大移云智”系统？（上）

在笔者此前的文章中曾经提到过，数字经济中各种新技术和新模式的出现，其总体的发展方向是“成本甩给中心化管理、权利赋予去中心化用户”，最终提高个体行动的收益与成本比。在可预期的时间之内，这一发展方向不会出现大的改变，不过，从近两年的情况来看，数字经济的发展似乎遇到了一个瓶颈。

虽然每年都会出现若干个引人注目的科技术语，比如2014年的大数据和云计算、2015年的物联网和AR/VR、2016年的3D打印和机器人、2017年的共享经济和人工智能、以及2018年的区块链和5G。但不少概念在后续的相关项目推进过程中都颇不顺利，给人昙花一现的感觉。

数字技术为何会在落地过程中遭遇困境？要回答这一问题，就不能不对其本身特性进行研究。鉴于业内的数字技术概念目前十分杂乱，因此首先需要对其进行梳理分类。值得指出的是，目前数字技术各种术语的并列很多时候并不十分准确。

首先，人们很多时候会把一些前端产品和后端技术进行并列，比如说无人驾驶与人工智能、3D打印与物联网、云计算与量子计算等，但实际上无人驾驶、3D打印、云计算只不过是使用了（或未来可能使用）人工智能、互联网、量子计算的数字产品而已。其次，人们有时候会把一类技术和它的子类别进行并列，比如说有些媒体会把NB-IOT、RFID、5G网络与互联网络相提并论，但前三者实际上都可以被视作是互联网络中的子类别。

事实上，当我们按照下图对数字经济背后的相关概念进行分类之后便会发现，除了一些像共享经济、智能家具、车联网这样众多的前端产品之外，目前绝大部分的后端数字技术可以大致分为五类——智能终端（物联网）、大数据、互联网、云平台、人工智能，也就是业内通常所说的“物-大-移-云-智”——有些读者可能已经发现，这其中并没有区块链的位置，关于区块链在数字经济的这五种技术的循环中能否起到作用，笔者稍后将会介绍。

【注】由于很多人对物联网的理解主要是智能家居、车联网这种在日常生活中可以直接接触到的终端硬件设施，因此在上面的简化中，笔者也遵循主流话语体系，将智能终端定义简化为“物联网”中的“物”一字。

那么，“物-大-移-云-智”这几种技术又是如何组合、并实现“权益下沉、成本上收”的呢？此处以人体为模板来进行一个类比：众所周知，人对于外界的反应可以体现为两种，一是末端神经的本能应激反应，像是在触到尖锐物体的一瞬间，会迅速抽离相关身体部位，二是大脑的深度思考，比如说在触到尖端物体之后、脑海中开始判断尖端物体的形态，思考其究竟是什么。

机器系统（此处的机器指的并非机械、更多的是计算机）也是一样，其与用户之间的人机交互可以表现在两个方面：首先，一些智能终端可以如同本能应激反应一样，对用户的动作与要求给予一些简单的回应。像是前两年比较火爆的某些家庭恒温器、以及币圈人比较熟悉的自动搬砖工具等，只要设置好基本程序，就可以对简单的外界变化进行应对；其次，人工智能有时候可以利用自己的运算能力进行一些深度的决策，比如说使用神经网络算法的智能投资顾问平台，即便每次输入的变量比较复杂，系统也会给出相应的答案，进而在这种人机交互的过程中，给予用户更多的便利。

人体系统与机器系统对外界反应的相似度，实际上来源于两者之间的架构相似度——在机器系统中，终端智能设备就相当于拥有各种神经末梢的器官，其在感受到外界刺激后，一方面给予即时应激反应，另一方面会根据这些变化产生像是神经信号的大数据，并沿着各种类似于神经网络的互联网络进行传导，在传输至存储信息的中心化云平台之后，利用人工智能算法对相关信息进行处理与分析，最终让AI发挥大脑的效能，给出信息指示、或是通过设备智能终端进行直接反应。也就是说，理想中的机器系统和人类系统有着异曲同工之处，是可以对外界的各方面刺激作出应激反应与深度思考的。

图：在理想情况下，数字经济系统只需要“物-大-移-云-智”就已经较为完备，然而在实际场景中，是需要区块链的加入的

然而，正如人们所看到的，目前的机器系统所带来的人机交互，距离人类系统的“人人交互”还有的较大的差距，很多时候并不能较好的实现“下放权益、上收成本"的功能。譬如在一些医院购买了人工智能医疗解决方案之后，发现其诊疗的准确率并不如人工。从整体来看，当下人机之间的交互方式还比较简单，多停留在“本能应激反应”的水平层次上，也就是业内常说的“弱人工智能”（虽然严格来讲，由于没有经过深度算法的分析，其并不能被归类到人工智能当中），至于深度思考的实用案例就相对较少，在智能化服务的道路上还有很大的发展空间。

为什么目前的机器系统会在诸多方面不尽人意？这实际上是一个系统性问题，与已经进化得较为完善、大多数情况下都在顺畅运行的人体不同，机器系统由于刚刚起步，各种数字基础设施还都不甚完备，因此所有的环节都或多或少地存在一些问题，在很多垂直赛道上都无法实现人们的预期。虽然人们此前已经接触了不少基于数字技术的优秀产品，但从整个行业的庞大体量上看，这种成功的案例其实称得上是凤毛麟角。而除去一些商业方面的因素（比如说商业模式不清晰、目标市场判断失误）之外，机器系统与数字技术本身的性能也存在着一些短板，具体来看包括：

智能终端（物联网）：与偏向C端的互联网相比，物联网更偏向于B端的个性化应用，每一个项目都有不同的需求，需要较高的开发成本、较长的开发周期、同时也要求开发者对甲方客户所处的行业比较了解、无论软硬件皆是如此，这是其发展相对缓慢的重要原因。

大数据：由于目前的物联网系统都是基于不同厂商的标准，所以它们所形成的数据信息往往是不兼容的，形成了诸多的碎片信息孤岛，难以进行互联互通，沉淀的海量数据不知如何进行挖掘与变现。

互联网络：在覆盖范围、能耗程度、传输速度上仍有提升之处。

云平台：云计算可能无法满足未来越来越高的算力需求，同时，掌握在中心化巨头处的云平台则面临着隐私和数据丢失等风险。

人工智能：与人体中神经末梢与大脑都同属于一个人不同，现实中的物联网设备经常是与人工算法拥有者分属不同的利益主体，导致算法拥有者很难获取用来打磨模型精度的大数据。（事实上，不同的物联网设备之间也会存在类似的问题）

从这点来看，我们目前所接触到的、这个由智能硬件以及相关软件所打造成的机器系统、是有着较多短板、存在着很大的提升空间的，正是这些短板的存在，使用数字技术遇到了我们在本文开头所提到的瓶颈，很多相关的产品无法落地。而这个时候，人们就将希望寄托给了我们非常熟悉的区块链技术。

那么，作为一项并未出现“物-大-移-云-智”组合中的技术，区块链要如何提升作为重要基础设施的机器系统呢？它在整个数字经济中又起到了什么样的作用？关于这一话题，在《区块链技术将如何改造“物大移云智”系统？》的下篇中，我们将给予具体的介绍。