本期活动由万向区块链和TGO鲲鹏会联合举办，聚焦区块链技术创新和产品设计。本篇为万向区块链技术开发部负责人陈聿宸的分享实录，他将从技术基础和数字货币两方面带领大家深入了解区块链。
万向区块链技术开发部负责人陈聿宸
大家好，我是万向区块链技术开发部负责人陈聿宸，来自台湾，有十几年的开发经验。我今天跟大家分享的主题是《区块链技术和数字资产》。
首先，我想先简单介绍一下万向集团以及我们的区块链实验室。万向集团于1969年成立，逐渐成长为如今这样一家大企业。万向区块链实验室成立于2015年9月，也是从2015年开始，万向区块链实验室开始在上海举办区块链峰会，很早就开始布局区块链技术。
高德纳预测图
区块链是一种新兴技术，高德纳（ Gartner ）在 2018 年的十大科技趋势中，把区块链列为其中之一。但我认为，这种技术的发展存在一定的泡沫。如果大家关注相关新闻，应该知道在去年9月底一系列的事情。所以今天我会更多分享一下区块链技术和应用部分。
加密货币最出名的就是比特币，它的核心的机制是PoW（Proof-of-Work）。但加密货币和数字货币有一个概念的差别：电子货币有很多形式，如支付宝、微信支付，但它们和加密货币有本质上的区别。
首先，我们先来了解一下什么是比特币：
☞ 比特币是一种加密货币，由中本聪于08年提出，09年发布；
☞ 比特币实现了去中心化的账本体系，主要颠覆了金融体系，银行业的概念；
☞ 比特币持有者是无须加入许可的，任何人都可以参与。
其次，比特币的运作方式是矿工竞争计算数学难题，都会得到新产生的比特币奖励。比特币的数量是恒定的，每四年产量减半，总量恒定在2100万枚。
矿工：就像大家熟知的水电力动厂，在它运作之后，产生的电力就可以跑数学难题；
数学难题：数学难题并不是很复杂，但很消耗人力。问题就在于我们只能用试错的方式去试验最后的数值是什么，就像猜密码一样，用暴力破解的方式，所有的矿工都要算；
竞争计算：用竞争的方式计算，最后只有一名真正出块的矿工，那么他就可以得到区块奖励以及该区块里面所有交易的交易费。
数字货币 / 加密货币有一个重要的核心概念：Hash Function —— 可以将任意长度的信息编辑到某一固定长度的信息摘要的函数。但因为大部分信息显然超过字符串的量，所以理论上存在碰撞，根据算法不同，碰撞率也会不同，但整个来说对一般使用值域还是很小的。同时，在Hash函数中，哪怕是输入项目发生一点细微的变化，最后的结果都会产生非常大的变化。所以，它不是可以推测的，我们将这个运算称之为哈希（Hash）。
哈希运算
那么，比特币是如何将整个链串在一起的呢？某个比特币的主人要把它划转给接收者，就需要对前一笔交易的Hash和接收者的公钥进行数字签名，并把这些信息都放到这个比特币的末尾。接收者通过验证这些数字签名就可以验证这条“所有权链”。
简单来说有以下五步：
☞ 指定交易信息；
☞ 指定接收方的身份（公钥）；
☞ 定序后，基于上述信息产生哈希值；
☞ 发送方对上述信息进行签名；
☞ 检验。
另外，比特币的共识就是工作量证明 —— PoW —— 它定义了一个数学难题。同时，比特币没有最终确定性，它的节点总是认为最长的是正确的，但这并不是最终确定的结果。而工作量证明则需要我们寻找一个矿值 —— 把数字的量切分，用多台机器去运算，矿机越多的矿池越容易得到结果。同时，比特币的机制会随着整个运算系统的矿池发生变化 —— 矿池运算能力越强，出块速度越快。
以太坊是第二个被大家所熟知的加密货币技术，是Vitalik在2013年提出，2015年上线。以太坊和比特币相比多了智能合约，是去中心化的平台。同时，以太坊可以运行基于智能合约的分布式应用，也拥有自己的虚拟机，所以可以自己开发应用，就像前阵子的数字猫。
那么，什么是智能合约？我总结了以下四点：
☞ 代码（功能）和数据（状态）的集合；
☞ 被创建并部署到区块链上的特定合约账户内；
☞ 用户能与智能合约交互；
☞ 可以通过智能合约和构建区块链应用。
同时，以太坊数据存储都是以 Merkel Patricia Tree 形式存储。Merkel Patricia Tree的特色是针对 Patricia Tree部分进行优化，所以不会有树长的太深的问题，相对来说平衡一些，产生各种树的结构。
Merkel Patricia Tree
MPT（ Merkel Patricia Tree ）有三类节点：
☞ 叶子节点：数据存储（绿色结点）；
☞ 扩展节点：存储共同前缀（橙色结点）；
☞ 分支节点：对共同前缀部分以外的数据进行分叉（蓝色节点）。
其实无论是比特币或者以太币，它们的成长过程中都会遇到一些瓶颈。以太坊上智能合约的执行需要消耗gas，作为限制大规模交易的可能性。
我们应该怎么节省gas的消耗呢？
☞ 把计算外包给第三方，而不是使用昂贵的链上计算资源；
☞ 引入 Challenger 确认第三方计算结果的正确性；
☞ 通过“验证游戏”让智能合约以极少量的计算来判定第三方和 Challenger 谁是正确的。
定义：
目标：
技术重点
我们知道，区块链是从加密货币转到区块链技术上的。它的关键特性是：保护隐私数据，鼓励博弈多方之间的协作，达到共赢。
从参与许可的角度来看，主要分为需要许可和不需要许可两种：
☞ 无需许可的DLT分布式账本系统：其中的节点和用户基本上都是未知的，并且用户不需要授权和鉴权；
☞ 需要许可的DLT系统：其中的节点必须有成员的身份，并且用户必须要经过授权和鉴权。
区块链中的常见共识算法包括以下几项：
☞ PBFT：实用拜占廷容错算法（ Practical Byzantine Fault Tolerance ）；
☞ PoW —— 工作量证明。优点：完全去中心化，节点自由。缺点：算力消耗全球大量电力，造成资源浪费；
☞ PoS —— 权益证明。优点：缩短达成共识时间，消减电力浪费。缺点：安全性相对较弱，网络流量压力大；
☞ DPoS —— 委任权益证明。优点：极短的共识验证时间。缺点：吞吐量相对较小；
☞ Tendermint —— 针对 PBFT 做了优化，只需要两轮投票即可达成共识。优点：高性能，基于其的区块链用不分叉。缺点：相对较新，目前应用较少；
☞ Paxos —— 基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。优点：简洁。缺点：复杂度高，无法解决拜占庭问题；
☞ Raft —— 在非拜占庭故障下达成共识的强一致协议。优点：简单易懂，易实现。缺点：去中心化程度低，无法解决拜占庭问题。
首先，拜占廷将军问题是一个假设，它有两个特色：第一，每一个将军是独立决策的；第二，将军里面存在叛徒。反之，它的错误定义就是：第一，促成一个不是所有将军都同意的决定；第二，假决定。如果产生错误的结果，那么首先就会达不成共识、破坏共识；其次是达成错误的共识。
拜占庭容错
拜占廷容错方案的容错率定在N ≥ 3F+1。也就是说，错误率要小于三分之一才可以正式运作。拜占庭容错的应用案例就是央行的数字货币和IBM创建的Hyperledger。但在我们的实际案例中，对应的系统反应情况并不好，效率也不高，能够承载的节点大约在30个左右，超过30个可能就会掉线等各种基于网路交互沟通而产生的问题，所以拜占廷共识的应用链基本上都是在百个节点以下。
在供应链金融体系里有中心企业、供应企业，以及资金企业。其中，供应企业相对银行来说，是无法取得信用贷款的角色。供应链金融需要中心企业在银行内有很好的信用，资金充足，才会有很好的利率。但目前真正要解决的是小企业部分，这是最核心的问题：如果中心企业透过整个区块链机制，强固了企业与企业之间的信任机制，那么金融供应方也可以基于这套系统得到末端供应链企业的信用评级和信用情况，贷款给小微企业。中心企业也可以根据这个体系做出替代转让的过程，让最后一层也可以得到收益。
汽车主机厂就是中心企业，金融机构就是银行，他们之间的利息关系是很低的。但第一级供应商如果没有结构的话，对应的利率也会很低。同时，银行也不会认第三级的供应商。这时候就需要透过区块链机制，通过债券转让的方式转让凭证。
最后，在汽车商品车的物流也面临着同样的挑战 —— 汽车物流商信用等级低，但资金成本高。万向这边也有跟国内一些知名的汽车企业合作，解决汽车供应链的问题，由物流金融服务商进行申请，最后由不同的物流商来解决彼此之间的信用问题。
那么，万向区块链的角色是什么呢？
☞ 与多个参与方联合运营区块链；
☞ 不碰参与方的隐私数据；
☞ 开放区块链底层和前段的源码；
☞ 提供区块链治理和“ AI + 大数据”的增值服务。
Q&A互动环节
Q：我们公司是一家互联网公司。一方面面向用户，另外一端对接设计师。我们相当于支付宝的概念 —— 资金从客户方打到平台，设计师完善作品，在验收之后会分阶段付款。像我们这样的行业，能否使用区块链的技术进行一些优化或创新？
A：首先，这个技术的代价极高，就算我们自己做这个平台，也会很谨慎地考量每一个系统跟产业的确切适用性如何，所以很难以一概而论或简单指称需要或是不需要。这里提供一些评估的方向给大家参考：首先需要确认要取得哪两方的信任，如果设计在整个系统并不是真正在意信任关系决策的话，那根本就不需要做这件事，也不需要把所有数据放在链上。所以，并不是所有的需求都值得这么做。
Q：电子在链上的资产，跟线下真实的资产怎么对应？
A：线下的行为怎么对应到线上验证其实不是区块链的事，但我们要把它看成区块链关联的事情，更需要被关注另一个重点的是加密技术。验证和对接这两件事本身和区块链有关，但它的数据需要多方进行共识，有些数据在链上，有些数据不在链上，只要保证严谨的算法做出验证就可以。
Q：二代链不太适用于多个项目在上面跑，您能解析一下三代链怎么解决这个问题吗？
A：我认为要用随机性解决这个问题。确实第一代、第二代在扩展性受到很大的限制，第三代对标的是扩展性和性能方面。现在我们看到更可行的方案中，比如EOS、Cosmos，不管是链的技术还是特定的技术，当节点多的时候，如何找到有效的决策群或决策中心？决策中心是否能取信大众？我们关注更多的是，第一代和第二代最大的问题就是用大量的网路交互的方式达成共识结果，这产生了许多现象及问题。所以我们观测后推论新一代的网路交互应该是很少的，很有限的，大部分检验等工作量是自洽完成的。它也许仍会有一个议会制度，会执行很多运算跟技术的细节，通过人机运算保证最终产出的结果可以被证伪。其次，不需要透过频繁的网路交互也可以推演下去。
Q：平时交易怎么收钱？AI + 大数据所有数据都是公开的，别的公司是不是也可以做这个？
A：首先，并不是所有数据都公开，需要公开的数据才公开，更多的情况是合作双方可能一开始连一个数据都不愿公开，即便在理论上他是极其安全的。简单地说它是博弈关系，如果你们彼此间的信任基础只能公布到此为止，链上的数据就只会是这样。但也许未来会有所变化，当大家都认知道这些技术本质对资料保密起到关键的作用，这其间便会有更多理性的参与者。
另外一个问题，AI和大数据部分解决的问题在供应链深处。SP、金融、中心企业跟供应商，四个代表，他们各自又有截然不同的数据结果，各自掌握不同的信息，没有人掌握全量。如在方才提到的案例里，供应商掌握着基于自身之前完整的数据路径，而中心企业可能掌握了定价信息以及参与者信息，而平台服务商基于服务提供，亦掌握其中一部份非业务信息，所以各自掌握了部分片断信息，最后汇成了信息结构，让供应商有了一定的话语权。
Q：一些中小企业的数据不太一样，虽然平台运营一部分数据达成共识，是不是还要做数据清理？另外，如果做的话，是用信用系统做对接，还是需要做改造，才能不影响现有的系统？
A：第一个问题，不存在数据清理的问题。如果是健康的系统体系，那么数据本身也是健康的，这是看你怎么采取其中的设计及留下弹性给未来数据分析等议题。第二个问题，我们现在的合作伙伴确实有一些不想用我们的客户端，有种种原因，一部份是因为合作方并不愿意多使用一个新的客户端，而宁愿让技术部门与我们对接于原有系统，首先客户端代码是开放给合作伙伴的，而技术对接的情况有很多实际上技术不对等的状况，所以我们采用了保姆式的服务，并且亦提供我们对应串接SDK的源代码，以自证清白。然而摒除此外，实际的业务案例中更多中小企业在供应链里是几乎没有发言权的，当大企业要你用你就得用。而这并不仅存在区块链系统本身，这是本身就存在于现行的合作关系里，相反地，区块链技术尽可能的保持数据隐私以及公平的部分。
Q：供应链金融解决的是人力成本过高，希望用大企业的信用传递给中小企业。如果让中心企业承担这个风险，是不是似乎也不太对？如果最终让中心企业亏了钱，你们推的过程中有没有遇到这个问题？
A：这个问题是不存在的。此前我说过，借贷是中心企业跟银行借钱，其次债券的流转本身是基于贸易真实做的。中心企业向别的企业赊帐，透过系统机制制订了一个债权的结构，整个供应链体系就是债券转让，中心企业只需要看一级供应商。所以对他来说，只要验证他与其直接供应商交易就好，所以中心企业会天然倾向做这件事情，去验证他的供货商是否真实与他交易，并且当时议定的亦是当时购买的货物及其对价价格，届时对中心企业而言仍然是去支付这笔实际货款，另外借钱的其实是中心企业向银行取得授信额度，并非供应商，他们是拿著中心企业的债权进行转让，最终要实际对银行进行偿还的仍是中心企业。
活动现场
陈聿宸
现任万向区块链技术开发部负责人，负责区块链与供应链金融等项目的管理和系统架构工作，设计并参与建设了区块链底层技术开源平台BCOS，ISO TC307本体论项目核心参与者。台湾国立中央大学计算机科学与信息工程学士学位，拥有十几年的项目及软件开发、规划、架构及管理经验。在加入万向区块链之前，曾在Acer、Texas Instruments等多个世界500强公司担任项目负责人和开发工程师。前往世界各地与不同文化的团队沟通与协作，多次主导全球化的系统开发工作，具有深厚的互联网技术背景和全球化视角。
//本文由TGO鲲鹏会整理，万向区块链润色定稿
