CyberVein如何用DAVE解答数据间的量子纠缠

金色财经 view 66916 2020-11-23 14:28
share to
Scan QR code with WeChat

本月,Cointelegraph中文对CyberVein进行了专访和特别报道。原文如下:

随着计算机技术的成熟和互联产业的高度发展,网络已漫不经心地点缀着现代城市生活的各个角落,点餐、出行、购物、医疗和教育等等生活的方方面面都已经和Web世界融为一体。人工智能风风火火闯进了城市的大街小巷,机器学习所必要的数据和信息正以前所未有的速度交叉复现。随着区块链的呱呱坠地、Web3.0的呼之欲出,物联网已经自然串起了智能硬件的交互,智慧城市悄然来到我们的身旁,那种略显愚蠢而又十分美好的生活方式将不再只是畅想。

2009年IBM首次提出智慧城市的构想,那时候信息和受体之间还只能单向互动;随着Web2.0时代的到来,2012年我国首批智慧城市开始试点,但囿于基础设施的滞后,早年的智慧城市建设也是一直趑趄不前;2019年习近平总书记把区块链上升为国家战略,和智慧城市建设有着天然结合优势的联盟链凭借其开源开放、隐私性、互操作性和多中心化等多种特性优势开始在智慧城市领域大行其道。当时的趣链、数秦、宇链和链渡,如今的蚂蚁链和BSN在这方面都取得了瞩目的成绩。

因为业务场景相对复杂,和技术接洽上链的难度较大,能在智慧城市领域跑出来的联盟链本就不多,专注在智慧城市领域的公链解决方案更是凤毛麟角,而CyberVein就是智慧城市领域为数不多的公链解决方案之一。

Cointelegraph中文专访了CyberVein基金会的全球战略秘书长Jesse Liu,他从DAVE处理数据原理的视角介绍了CyberVein未来智慧城市建设的方案。Jesse Liu此前任职知名公链Ontology的全球市场总监,致力于推动DID(Decentralized Identity)的实现。后来被CyberVein美好的愿景强烈吸引,因而正式加入了CyberVein项目。

 

CyberVein如何用DAVE解答数据间的量子纠缠

 真实需求才是公链竞争的落脚单位

以太坊之后,公链板块千帆竞发,在五年时间的检阅下,真正存活下来并持续发展的的公链并不多,最终在市场的自然选择之后,行业的生态资源都流向了头部公链,第二梯队及以后的公链项目生存环境十分悲观。ETH拥有区块链行业最精锐的技术社区资源,最庞大的落地生态,最强的流通共识,俨然已经坐稳公链板块的头把交椅。Jesse坦言“公链的开发很烧钱,研发成本一般是以亿为单位去计算,即便是ETH这么强的社区,现在每年的开发预算也在3000-5000万美元左右。” 

从求存的视角来分析,落地之争最终不过是需求之争。Jesse认为,真实需求才应该是公链竞争的落脚单位,目前99%的公链是基于“理论需求”来打造自己的技术底层和相对应用层的开发。这种理论型的设计和创新有点纸上谈兵,在有效市场中,相当一部分功能不能被直接需要。而相对而言,有明确应用场景需求的公链更容易开发,后拉式的创新明显要比前推式来得高效。但作为底层基础设施,公链的特性就是要尽可能多的适用各个场景,很难事先预测链上会有什么需求,因此在可扩展性方面的要求极高,这似乎又成了一个二元对立的矛盾点。正如Jesse所说,“基础设施和需求是一个循环,也是一个因果。”

沉寂了两年,从2018年末到2020年一直默默无闻,CyberVein团队都在全力以赴做技术,至今已陆续公布了十几项区块链落地成果。在CVT技术落地的过程中,可以看出团队对社会需求的理解和区块链落地的坚持,并非盲目追求应用层的繁荣,而是有着一个非常清晰且面向真实需求的路径规划。

关于真实需求导向公链发展这个观点,Jesse用CVT的案例做了个清晰的说明:

(1)CVT的立项是根据市场真实需求,包括中国在内的很多国家都提出了Smart City的需求,所以CVT的愿景来自于真实需求。

(2)CVT的产品和研发过程是根据市场真实需求,产品重新定义了“真实需求”下的Smart City解决方案,即通过处理大数据来实现智慧城市的落地。

(3)CVT研发的DAVE是根据市场的真实需求,DAVE是由真实需求产生的结果,且DAVE里面所运用到的技术,都是根据比较和择优采用了市面上的最优选择,并加上CVT自己的技术特点。所以DAVE一出生,就能落地,有人使用,切有真正的用武之地。

2. CyberVein智慧城市方案的落地思路

(1)紧抓建设智慧城市必要的基础设施

基础设施依然是还是底层逻辑,尽管在实际操作的时候目标城市会根据投资和市场需求,在每一层需求中选择自己的优先发展项目,但CyberVein必须找到一个在局域范围内可以迁移复用的基础设施。

Jesse表示,针对数字时代和新基建大环境下各城市纷繁复杂的智慧化需求,CyberVein推出了DAVE数据交换机。DAVE通过“数字优先”布局高效的数字基础设施和数字连接能力,提供多样化的定制化服务,让更多生态可以选择更多样的模式参与智慧城市共建共治。

DAVE正是CyberVein智慧城市解决方案的核心部件,我们形象地把它理解为落地实现的基础设施,它掌控着所有信息流和决策流的逻辑关系,这个拥有繁杂数据处理能力的交换机已经成为整套解决方案的信息中心和数据资源枢纽,当数据流和物联网打通之后,不仅可以满足城市内部的协同与互通,还可以实现不同城市之间的信息交互。

(2)用区块链重新定义“数据中台”

设想一个问题,区块链在助力智慧城市的推进过程中扮演着什么样的角色?Jesse的回答是,“既然谈角色,那必然有角色A,那就有角色B,更有角色C,如果这是一场大戏,那区块链必然是和其他角色一同联合出演的,也就是它需要集成其他技术发挥综合优势,才能有一出好戏。” 可以看出,即使是同台出演,CyberVein也有志于争夺当头花旦的位子,这一切还在于其对使用区块链技术重新定义数据中台的拿捏,因为DAVE有感知数据、释放数据价值、融合多源异构数据这些功能,这些中枢功能并非靠一项技术单独推进,而是集成区块链、大数据、物联网、人工智能、5G、云计算等多种创新数字技术。能串联起这么多关联方的戏码,必然是剧情线的核心角色。Jesse认为,“对于DAVE来说,它是在用区块链重新定义数据中台,用区块链提升数据价值引擎。”

(3)CyberVein通过DAVE执行最终落地

CyberVein是正在落地的区块链项目,已经在为全球企业提供局域的智慧城市定制化服务,而非单纯的理论假想。所以其落地思路便有了极强的参考性。

在国内,CyberVein已经加入到海南智慧城市建设队伍中,提供了DAVE的解决方案和技术支持。在这个案例中,DAVE作为海南智慧城市的综合开发平台,以学研基地、数字金融示范区、科技展贸中心为三大核心亮点,结合PISR数据库、DAG存储链、分布式算力、联邦学习的核心技术,确定了城市起步区的产业规划与发展路径、新基建实施路线、明确空间布局、设计城市展现形象、打造智慧园区、科技赋能新金融、发展大数据产业集群,以此助力城市智慧大脑建设,形成国际航天城的完整蓝图。

3. DAVE平台及其背后的逻辑

DAVE是DATA Analytics & Valuation Engine的简称,中文名字叫数据交换机,本质是一套数据分析和价值引擎,它的价值在于用区块链解答和实现数据之间的量子纠缠。

Jesse认为,数据在Smart City形态中是智慧化的。如果能更智慧地优化数据和运用数据,就相当于落地了一种新形态的Smart City,当然这也是Smart City的究极形态,CyberVein正是根据这一哲学理念推出了DAVE。

数据在商业化的过程中,最敏感的就是合规性、隐私性和安全性问题。传统中心化互联网公司最大的风险就是数据作恶,当然这还只是在商业牟利的场景下。如果在公共服务领域,个人数据的确权、隐私和保护要求都会更高,在这个问题的解决上,区块链思路本就是一个很好的方案,CyberVein便有了得天独厚的优势,根据Jesse所说,“DAVE有四个核心功能板块,其中联邦学习和分布式算力平台完美的解决了“数据间的量子纠缠”问题,即隐私和安全问题。DAVE可以做到不调用数据本身,不复制数据本身,通过联邦学习模拟数据,通过分布式算力在数据拥有端进行计算,形成新的数据。新的数据是原始数据的“纠缠”的结果,是成千上万个类似原始数据的“纠缠”的结果,新的数据更精确,更安全,更有价值,更Smart。”

数据的交互是Web3.0的核心话题,数据量子纠缠的本质是安全、瞬间传输、反作用影响、同步进行、能量远距离存在的问题。Jesse举例解释了这一抽象的概念,“比如数据A和数据B,独立在DAVE中,A能在并不改变自身的情况下,与B进行能量纠缠。为什么会这样呢?因为联邦学习通过聚合分析,将A的特性并入了B,所以B产生或融合了纠缠后的结果(这个结果也指特性),但B还是B,同样,反之,B在自身不变的前提先,通过分布式算力,让A具有可被纠缠的可能行。”

这就是DAVE解决数据间量子纠缠的背后原理,联邦学习和分布式算力确保整个过程绝对安全,能瞬间同时传输和聚合数据特性,也能保证不相关的数据能叠加、萃取、融合出价值信息。让所有数据都变得有价值,还能取其精华,赋能其他数据。这也是数据量子纠缠中最精彩的部分。

4. DAVE四大核心解决方案的技术原理和逻辑

DAVE依靠PISR数据库、DAG存储链、分布式算力整合、联邦学习等四个核心解决方案,实现了最低耗的成本处理大数据得到最高效的结果。以下是Jesse结合DAVE的使用逻辑对这几项技术的科普:

PISR数据库-加强数据监管

通过安全可靠的虚拟机运维用户数据,针对数据上游,高效聚合数据,实现数据溯源和追踪,以此确保数据来源和输出的可靠性,并做到跨层级、跨部门数据共享,以提高数据的及时性、多样性、存量以及密度来实现数据商业价值,真正解决了数据无法流通和数据无法确权等问题。

DAG存储链-保障数据安全

为了解决区块链的效率问题,不用打包确认,低廉交易手续费,同时也剔除了矿工角色,支持各节点异步验证和并行处理,节点数量越多,速度越快,可拓展性强,既能解决扩容问题,也能解决效率问题。DAG储存链上的数据备份为企业提供了另一层安全保护,解决数据存储安全问题。

分布式算力整合-激发数据产能

提供一站式人工智能模型的训练环境,为用户提供一个高效率的模型开发、训练、推理于一体的平台。任何用户都能成为算力发售方和租用者,无论是一台闲置的家用电脑还是几台大型的数据中心,都可以加入到整合算力平台中,这些算力资源可以完成对计算时间和计算能力有一定要求的计算任务。

联邦学习-打破数据孤岛

联邦学习为分布式机器学习,数据先在本地化进行学习,各方数据都保留在本地,不泄露隐私也不违反法规,多个参与者通过结合本地训练出来的模型建立共有模型。有效保护数据隐私和安全,解决数据孤岛问题,从而实现数据的价值。

 

CyberVein如何用DAVE解答数据间的量子纠缠

5. DAVE Alliance的野望

公链的征途艰苦卓绝,虽然缓慢,但CyberVein仍有自己一日千里的追求。深知开放与合作才能获得更快得成长速度,DAVE Alliance正是CyberVein的合纵连横之术,它将会采用中心化+去中心化的治理方案,致力于打造成一个严谨、高效、智慧的体系,去中心化的治理既是通过的DAO的形式激发合作伙伴的参与性,也是希望成员间进行监督和治理交互,以此来确保数据的隐私和安全。

DAVE Alliance将会有生态支持方、数据提供方和数据需求方三个角色,生态支持方主要是技术合作单位,将来为DAVE的生态应用提供技术资源支持;数据提供方负责收集合规合法的、有价值的数据,并通过和DVAE叠加的分析处理能力将数据智慧化;数据需求方即是生态数据的使用者和消费者,从而完成生态的商业闭环。

如Jesse所说,“DAVE Alliance早期会邀请5位中心治理者加入和3个创始治理者,5个中心治理者必须是来自存储、数据库、算力、算法这四个主要的技术领域,能提供技术的迭代支持或者数据的提供/需求,且必须是领域的佼佼者。3位创始治理者是分别负责基金会管理理事,联盟生态拓展理事,和联盟技术运营理事。”目前第一批成员已经在评估和筛选,比如Waves,Celo,Tron,Ontology,IOTEX,MovieBlock等。而DAVE Alliance 正式运营后的第一轮联盟准入机制,必须有8位治理者投票通过才可以。

结语

CyberVein正在做的就是构建未来,从需求的产生到对需求的开发形成产品,再到满足用户阶段性需求,这个过程本身就遵循循序渐进的特点。而且这个过程本身就在实现,过去三年的时间里,CyberVein在中国、新加坡、北美、日韩、俄罗斯、以色列、东南亚等16个国家和45个地区布局业务和提供智慧城市解决方案,预计未来3年会有超过200座智慧城市通过CyberVein落地运营。

CyberVein经过3轮迪拜智慧城市建设竞标,于2020年初正式加入迪拜2025智慧城市建设计划中,并为迪拜世博会提供区块链数据库支持,目前中央馆区票务系统研发已嵌入PISR数据库和DAG存储链。

在浙江大学邵逸夫医院,CyberVein正在迭代医院的挂号、会诊等基础系统,分布式数据库满足大健康数据共享需求,使生态内的医疗数据流通率达到80%;联邦学习提供精准数据源,提升医疗服务质量,诊断准确率接近80%,超越96%的测试医生。

在以色列尖端噬菌体实验室,CyberVein正在已经提出了定制化的数据存储、数据分析、数据交互等近12类数据解决方案和功能。

在与耐思捷联合打造的智慧安防上,CyberVein通过区块链、人工智能、物联网、大数据和5G等高科让警务工作高清化、移动化、融合化和智慧化,目前已有19种智慧安防服务广泛应用于江苏省、四川省和陕西省等12个省市的警务安防。

在金山云的产品线上,CyberVein联合研发和生产的小米智慧家居产品服务家庭数已超6000万个,已连接约3.1亿台智能设备,同时拥有5台及以上小米IoT设备的用户数为500万。

我们期待在DAVE的驱动下,未来智慧城市的各个领域、各个场景都会变得更加美好,也期待DAVE开源之后,CyberVein能成为行业解决方案的基础设施,走近我们的生活、改变我们的城市、融入我们的未来。

btcfans公众号

Scan QR code with WeChat

Disclaimer:

Previous: 固定利率产品会让传统大资金流入DeFi吗? Next: Filecoin 矿池分配模式和收益计算初探

Related