
2018年的5个区块链趋势
很少有新技术能像区块链那样引起如此多的讨论。一个原因是围绕基于区块链的加密货币(如比特币和以太)的争议、担忧和感知机会。另一个原因是,越来越多的企业通过首次投币(ICOs)集资。
但是区块链在企业中的角色是什么?如今,越来越多的公司正在测试区块链的权力,通过它的分布式账本技术来帮助交易和跟踪资产。在这种技术中,每个政党都有一份相同的记录,没有人可以在不知情的情况下改变它。
|
在2018年区块链我们应该期待什么?我们把这个问题提给了Paul Brody,首席和全球创新领袖,区块链technology at EY(以前是Ernst & Young)。以下是他在2018年及以后看到的趋势:
1. 区块链将从演示转向生产
他说:“区块链正在各地的试点项目中出现。”“随着这些试点和概念验证的成熟,许多人将被抛弃,而另一些人将会走向生产系统。”他说:“这一过程将是一个必要的调整的一部分,以帮助企业技术领导者确定哪些区块链使用了真正的增值,而这只是炒作。”
你如何开始使用区块链?看看我们的,区块链:4种实验方法。]
2. 使用零知识证明将会增长
每个人都同意区块链的一个强大的用途将是作为企业之间的交易平台。但是这个平台会采取什么形式呢?一些专家预测,大型企业将创建他们自己的区块链网络,供应商和其他商业伙伴将加入其中。
布罗迪认为这是不对的。Brody说:“供应商和客户不能,也不会为他们的每一个商业伙伴加入区块链。”“区块链的长远未来取决于公司在公共、共享基础设施上开展私人业务的能力。”
这就是零知识证明的来源。Brody将零知识证明描述为一种数学运算和一种加密工具,允许一方向另一方证明某件事是经过验证的,而不需要另一方需要任何附加信息(例如私钥,在公钥加密的情况下)。
“在2018年,零知识证明才刚刚开始展示工作模式,”Brody说。“他们将允许区块链拥有安全和隐私的关键要素,而不会放弃通过网络同步整个交易信息的冗余和不变性。”他预计,未来一年,许多公司将在业务模式上进行规模扩张。
3. 区块链网络将学习如何实施法治
“智能契约是自动化业务流程操作的强大工具,它们将成为希望利用区块链技术的企业的关键生产力促进器,”Brody说。但有一个问题:当合同当事人陷入纠纷时,会发生什么?
这些问题通常由法院来解决,但是他们对区块链网络没有任何权威,这些网络是分散的,没有单一的仲裁者或强制执行者,而且通常跨越地理边界。通过网络投票可能是解决争端的一种方式,但如果一方拥有更好的法律主张,另一方更受欢迎,这可能会带来麻烦。
Brody说,区块链网络的参与者在加入某些规则之前通常会同意,但在有争议的时候如何实施和执行这些规则并不总是很清楚。“这将是一个新的挑战,应该在2018年解决。”
“太多区块链系统把这一惊人的新技术视为一种极好的数字公证或分布式数据库服务。”
4. 区块链将成为一个资产跟踪工具
Brody说:“目前仍有太多区块链系统将这种令人惊讶的新技术视为一种极好的数字公证书或分布式数据库服务。”他补充说,只看到区块链的人错过了一些重要的东西。标记化——使用区块链令牌(或“硬币”)来表示特定的资产——是这项技术的一种改变游戏规则的用途。
Brody解释说,你可以使用一个令牌来表示一个项目,因为它在整个供应链中移动,从而确保它不会同时出现在两个位置。同样,您可以使用令牌来表示传统货币中的流动资产。他说,这种方法“提供了基于区块链的解决方案的所有好处,而无需交换风险。”
5. 在接下来的几年里会有一场崩溃
布洛迪说:“随着新兴技术的兴起,一波炒作往往会推动投资和刺激,但最终会出现早期泡沫。”也许这是件好事。他表示:“我们应该欢迎重新设定市场成熟的迹象,并希望它来得更早,而不是更晚。”它不会放缓基于加密货币和区块链的行业的长期转型。它将清除一些愚蠢的想法,这些想法正在吞噬着这个行业的人才和思想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28