AI智能量化区块链 基于AI人工智能+大数据+5G+区块链技术

本篇文章主要给网友们分享AI智能量化区块链的知识，其中更加会对基于AI人工智能+大数据+5G+区块链技术进行更多的解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，记得关注本站！

ATN，全球首个“区块链+AI”平台——用区块链构建世界人工智能

区块链和人工智能（AI）可以说当今热门的两个技术方向。这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI从技术上看是两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能；而另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。

那么，这两大技术的结合又将产生怎样的化学反应？ATN作为全球首个“区块链+AI”项目，又将解决怎样的痛点？

Q1、什么是ATN？

ATN是一个业内领先的“区块链+AI”项目。

ATN旨在连接AI和区块链，构建人工智能即服务的下一代区块链平台。通过去中心化的人工智能服务共享平台，调用全球AI及机器人技术力量，共同开发世界人工智能。

Q2、ATN的优势？

ATN有六大优势：

一、ATN 通过 API 交易市场将全球人工智能服务提供商、开发者和消费者连接在一起，通过可定制、易用的解决方案，使得技术实现性价比更高。

二、区块链技术与人工智能结合使得DApps拥有了调用外部人工智能服务的能力。

三、先前的人工智能服务的授权模型往往是昂贵的、不容易量身定制或者是非常耗时的。ATN为服务购买者节省了时间和金钱，并缩短了产品投放市场的时间。因为相比雇佣自己的技术专家，卖家可以快速发现并使用符合自身需求的可定制的人工智能服务。而开发者也将受惠于通过ATN代币实时支付并结算的服务费用。

四、ATN是一个开源平台，意味着基于EVM的DApps之间很容易进行交互，第三方开发者也能在平台上更容易地开发更好的应用。ATN的DBot和 DApps市场包含种类丰富的应用和API，包括且不限于去中心化社交网络、存储、DNS以及计算机服务。

五、ATN平台是去中心化的，在既定协议下支持不同系统或用户开发的应用和功能模块，并提供工具，简化DBot和DApp的开发和运行。

六、聚焦行业共识并顺应监管需求ATN为行业服务发展提供支持。这些行业包括但不限于金融、物流、供应链、社交、游戏、慈善、数字资源、证券等等。

Q3、ATN未来的发展路线？

ATN将成为一个透明民主、多中心协调的、经济独特型的并且开放式的人工智能市场。

在今年的第二季度ATN将发布计算能力的DBot；第三个季度，发布使用全球开放人工智能市场的一些商业的业绩方案；第四个季度，完善DBot并融入到UI系统里面去；到明年的时候，ATN将会发布数据共享的DBot。

Q4、如何了解ATN的发展动态？

官网：

ATN Telegram群：

微博：

推特：

人工智能和区块链有什么关系？

最近几年区块链和人工智能一直很热门

首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

它属于所有人。

而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

Velas 是一个通过人工智能（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。 Velas 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。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。

阿尔法量化是什么意思？

一种交易方式。

在传统交易市场的诸多弊端下，一种结合运用数学模型代替人为主观判断的量化交易方式应运而生。

Alpha智能量化平台在量化交易的基础上，结合区块链、AI、大数据、云计算等技术，旨在实现DeFi跨平台交易的最佳利率，为全球用户提供非托管智能合约。通过先进的数学模型从庞大的历史数据中海选出能够带来超额收益的多种“大概率”事件来定制策略。智能优化利率机制通过检测功能定时在不用平台间为沉淀资产寻找最佳收益率，自动将投资者的部分资金迁移到更高收益率的平台，以更低的风险，收获更高的收益。系统化的投资模型和严格的投资纪律规避了投资行为中的人为偏误，极大地减少了因投资者情绪波动造成的影响，同时也避免了在市场极度狂热或悲观的情绪下投资者们做出不理性的投资动作。

阿尔法量化交易是指在D-Alpha系统中，从一个有效的策略到最后的实际交易的过程，而此过程需要经过四个步骤：

1、历史数据统计后验。

2、历史高频数据后验。

3、实时高频数据模拟交易。

4、实盘交易。

阿尔法量化交易其实和绝大多数炒币机器人没有太大的区别，数字货币自动交易机器人无非就是三种类型

一种是行情监控

最简单的行情收集，分析信息，无需人工盯盘，从海量的币以及价格当中筛选出重要的指标信号出现的代币

第二种是交易决策

这种类型的程序是当前几种当中最为复杂的，通过给出可能交易的信号来收集重要的信息，不需要人工主观的

判断，为交易决策提供支持，以前的话，这种情况只有特别专业的交易者才能做到。

第三种就是自动交易

自动交易又分为三种，交易所和项目方所使用的相对简单一些，比较复杂的还是属于散户所使用的量化交易机器人，因为既要迎合行情又要针对这个交易所和项目方的行为进行调整。

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。

未来的AI需要数据与区块链的增强

未来的AI需要数据与区块链的增强

当AI遇上区块链，在不影响个人数据隐私的情况下，人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。

人工智能、纳米制造、区块链或下一代互联网、基因编辑，这些当下最热门的技术，正在重新定义人类的生活。未来几十年内的人工智能大多还是可控的，并且会依据行业需求来实现，而这一切需要打造坚实的数据智能基础设施。

今天，在人们追求个性化、服务化、开放化和共享化的过程中，数据不单单限定在类似于机器、软件，而是扩展到行为数据、轨迹数据、医疗健康数据、基因数据或教育数据等全息生命范畴。

舆论中经常出现的机器学习和神经网络，目前的数据训练，也只是让计算机通过现有数据生成函数，从而对未来类似的数据作出判断。

其中，在机器学习的过程中，目前最稀缺的就是实时、不间断、全维度产业链的数据。而这些数据除了先天性的技术性采集难问题，更多的障碍还在于那些在工业革命发展至今的传统组织所聚集的数据“孤岛”。

根据麦肯锡全球研究院的数据，互联网每颠覆一个工作岗位就创造出2.6个新工作岗位。人工智能在突飞猛进发展，并且带来就业与财富的当下，最缺的就是数据。恰恰今天仍然有众多核心数据是处于机构中心垄断的状态，不能帮助机器合理地自我学习。

因此，数据开放与共享，当成为互联网时代的主题。互联网促进了个性化体验，抛弃了静态的、放之四海皆准的单一体验。而数据开放与共享，需要建立在一种能够彻底让数据流动，让产生的价值全链流动的智能基础设施，而来自嬉皮士文化的区块链技术似乎就是为此而生。

无论是ARPAnet（阿帕网，由美国高级研究计划署组建）还是TCP/IP（传输控制协议/因特网互联协议），互联网的诞生就是基于分布式计算、分组交换与无中心化为前提。但是，真正的去中心化的数据世界还离我们非常遥远。如果说第一代互联网的今天解决了人类信息传输问题，那么我们期待的第二代互联网应该可以解决的是信息真伪问题。而区块链技术就可以解决AI应用中数据可信度问题。

源自上世纪80年代，并且在密码学中被广泛采纳的零知识证明计算方法，在区块链发展技术中得到了实践。当AI遇上区块链，在不影响个人数据隐私的情况下，人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。

人工智能领域数学和算法的发现和发明，是整个数据智能基础设施建设工作中的重中之重。数据的智能基础设施建设，不仅可以帮助机器学习提高精确性和价值性，更重要的是，其还可以驱动经济社会的发展，帮助企业找准核心目标、聚焦关键任务、发挥核心优势，增强资产匹配风口的能力。

实体经济是互联网经济的基础，数据是智能未来的基础。强化数据智能基础设施建设，将所有与智能生活有关的要素重新整理，有助于企业走出同质化、低效益的困境，向智能时代共同迈进。

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