【猫眼大咖说】第一期：九问万红教授
北京时间时间3月31日上午11点，由区块链媒体猫眼财经聚焦所举办的“猫眼大咖说“活动第一期在BlockInvest微信群内如期举行。
本次活动的特邀嘉宾是万红教授。她不仅回答了群友们事先提出的问题，还与群友进行了现场互动，参与的小伙伴都觉得受益匪浅。
还没有上车的小伙伴请不要着急，小编为你们整理了线上活动实录：
万红：大家晚上好，欢迎大家来收听我的线上分享。在开始之前，我想先说明一下。大家问我的这些问题，有些是可以回答的；但是因为我自身研究领域的限制，有一些问题我只能根据自己的经验给大家做一个科普。在回答完问题之后，大家如果还有什么问题，我们可以一起讨论。
问题1&2：区块链技术和物联网技术的相结合的可能性大不大？物联网发展的热点是边缘计算，您认为边缘计算和区块链技术有结合的可能吗？
万红：这两个问题我想一起来回答。我相信Blockchain（区块链）、IOT（物联网，Internet of Things）和边缘计算这三者在未来会是热点。当说到边缘计算的时候，大多数都是指轻量级的计算。如果需要大量计算时，比如machine learning（机器学习），一般情况下大家都会选择cloud computing（云计算），因为云计算可以提供非常强大的算力。我觉得随着科技的进步，物联网和边缘计算的结合会推动无人驾驶和传感器信息传递的发展。而区块链会成为物联网数据传输与分享的基本框架。如果一个区块链物联网项目可以把这三者结合应用，这个项目就会很有发展前景。我在之前的采访中也说过，IBM正在和九家美国最大的食品公司联合开发区块链的物流项目——追踪食品从原产采产地到上货架的整个流程。IBM的这个项目就是区块链物联网项目的雏形——他们使用GPS来跟踪产品信息，并把信息的储存与传输放到区块链上。我觉得IBM的研究方向是不错的。
问题3：从运筹学的角度来看，区块链技术中哪种共识算法是效率最高的？以后的算法是否有可能被再度优化？
万红：我觉得与AI相结合的共识算法在未来会是一个热点。但是很抱歉地说，这并不是我的研究方向，我只是对共识算法有一些粗浅的了解。这些共识算法各有各的优缺点，所以我们不能笼统地说哪一种共识算法效率最高。有的算法运算最快，但是成本高；有的算法出块时间短，但是块内包含的交易量较少。每一种算法在它特定的领域都会发挥出自己的优势。那么在未来，算法能否被再度优化呢？我的答案是肯定的，而且我相信Hybrid（混合）算法和Self-evolving（自我进化）算法会是未来的发展趋势。
问题4：目前来看，区块链技术成熟应用到垂直类行业领域的最大阻碍是什么？
万红：不瞒大家说，我今天才刚刚补了课，知道了垂直类行业领域的概念是什么。我觉得区块链技术成熟应用本身就是一个研究课题。我几天一直在想这个问题：在垂直类行业这种没有广度、只有深度的领域，区块链成熟应用最大的障碍是什么？我觉得还是使用区块链技术的高昂成本、每秒交易量低、和交易不能实时确认等问题。在这里我还想说一点，我觉得垂直类行业的发展在很大程度上是依赖于所属行业的社群。比如汽车、金融和房地产这样高专精的领域中，都会有很多资深的“玩家”。如果一个区块链项目想做这些人的生意，就应该把这些人聚拢到一起，然后让这些人可以自由交换信息。区块链技术在这种过程中会起什么作用呢？我觉得会很有意思。
问题5：现在区块链项目的评级方法种类繁多，一般项目评级机构都是从一个项目的市场前景、白皮书、开发团队、投资机构背景和站台人来评估项目价值。您认为一个优质的区块链项目它应该具备哪些特点？能否举例说明？
万红：我不想谈一个优秀的区块链项目具备的所有特点。我想说的是，一个好的区块链项目，它的区块链技术一定是有的放矢的，而不是要绞尽脑汁去想：这个项目为什么需要区块链？
我举一个例子。MIT的学生毕业的时候，学生可以选择拿纸质的毕业证，或者是拿把毕业信息存在区块链上的电子文凭。区块链文凭就是一个非常好的项目。当然，有人会把它（区块链文凭项目）实施得很差。但从创意上看，区块链技术和项目本身是相当契合的。原因是：（1）文凭的防伪性非常重要（2）文凭的流动性很重要。从这两点来看，区块链技术就成为了毕业证书的自然技术选择，而MIT又有足够的技术实力来实现它。那么这就是一个好项目。再比如说思科，他们现在的主打项目就是Fog Computing（雾计算）。这种计算可以作为接口，把大量的计算和物联网连接起来，并使区块链在保证数据隐私的情况下分享信息。这也是一个好的项目。因为有市场有需求，技术团队也过硬。
问题6：目前区块链项目所处的时期和90年代的互联网泡沫时期划等号。您是否认同这种观点呢？
万红：我还比较认同这种观点。同时，我也知道，人们做预测的本领非常糟糕，尤其是做关于未来的预测。我认同这种观点是因为目前来看，如果一个项目的融资方不说自己的项目使用了区块链技术，它就很难被投资方所看好。当一项技术被所有人看好的时候，它可能是一项革命性的好技术，但也可能是一个巨大的泡沫。对于区块链来说，我个人认为上述两种可能都存在。如果一个公司有比较扎实的实践和先进的技术，我就认为它开发的项目不是泡沫；但是一个公司如果只是炒概念，我认为它的项目就是泡沫。
我在美国经历了互联网泡沫时期。在那个时候，如果你有一本护照，并且会任何一种编程语言，那么你就可以跳过面试，直接得到一份在美国的工作。而且在泡沫时期，只要你拥有一个网站，那么你的财富值将迅速提高——这就是互联网泡沫。但是我们反过来想，现在国际市场上呼风唤雨的企业大部分都是互联网企业。也就是说在泡沫时期的那些专心做技术开发的公司在未来的确有发展潜力。
再换一个角度想，区块链这项技术到底有没有用？我的回答是有用。前段时间，斯坦福大学物理系的张教授给我做了一个分享。他觉得区块链在未来会让每个人实实在在地拥有自己的全部数据，而不是被动地把他的数据分布到不同的公司里。每个人可以通过区块链技术决定把数据分享给谁，分享哪些。区块链在这种情境下确实非常有用武之地。大家可以想象一下，在未来最值钱的就是数据。当你分享自己的私密数据时，你最关心的点肯定是：你不希望有人滥用你的数据。而区块链可以保证私密数据的安全性，除非有人掌握了51%的算力（Computational Power）。所以我对区块链的技术本身很有信心。虽然现在有泡沫，而且泡沫会破。但是区块链技术的发展已然不可逆，而扎扎实实做事的公司在以后的发展潜力是巨大的。
问题7：您认为区块链技术最先可以成熟应用到哪个行业领域？
万红：我认为最先可以应用的是和记录相关的行业。现在来看，除了在数字货币的应用，这项技术比较成熟的应用就是IBM正在研发的用区块链追溯食品来源的项目。然后就是供应链相关的行业领域。这些领域和区块链技术相结合，可以使消费者看到原材料的每一步生产过程。
另外一方面就是区块链在金融行业的应用。我的同事跟我说，银行和一些金融机构已经开始了区块链技术的应用。目前为止，物流和金融这两个领域是我了解最多的。
问题8：就目前的区块链技术来看，它是否可以真的保护用户的私密信息？
万红：我个人觉得，区块链首先可以做到防伪。如果你是一个公开的区块链（系统），那你的信息就是公开的——大家都可以看到这条信息，但是大家不知道信息的拥有者是谁。这也是为什么到现在大家也不知道中本聪的真实身份；大家也不知道谁拥有了最大数额的比特币。如果你是一个私链，再结合很好的加密系统，那么确实可以很好地保护用户的私密信息。我和IBM的工程师也聊过，他们说他们的系统优势就是通过使用区块链技术来保证私密信息不被外泄。很抱歉，这不是我的研究范围，所以我只能粗浅地跟大家聊一下我的经看法。
问题9：计算机仿真是如何和区块链进行结合的？
万红：这个问题我可以好好讲一下（笑）。我现在的研究方向就是如何用计算机仿真来模拟区块链的运作。如果大家去GitHub看，就会发现有很多已经写好的Discrete Event Simulation Model（离散事件仿真）。我希望使用计算机仿真来模拟区块链在其他领域的应用。我之前通过计算机仿真来研究区块链技术在供应链行业的应用——假设把区块链技术加入到供应链行业，那这个项目是怎样运作的。我还用过Agent Base Simulation Model（个人事件仿真）。这个模型会把每个参与者都模拟成一个AI，这些AI会根据市场的表现、自己的资金量、和其他AI的活动来决定自己最好的行动策略。当你应用不同的区块链机制和激励机制时，这个模型可以观测到不同参与者的不同反应。
关于计算机仿真，我想多说两句。这项技术可以让你看到在现实中未发生事件的结果。举个例子来说，我这学期给修计算机仿真这门课程的学生留了一个课堂练习：假设他们是一栋公寓的拥有者，可以通过出租公寓获得利润，并且需要定期付费来维修大楼。同时他们也会知道每间公寓的出租可能性。我让学生们写一个计算机仿真程序来评估这笔生意的利润率。当你写了计算机仿真以后，你会发现每次运行程序后的结果会不一样——有时候会赔，有时候会赚。其实运行结果并不重要，重要的是当你运行程序达到一定次数时，你可以取得一个平均数来知道这项投资是否划算。而根据结果好坏出现的次数计算出的标准方差，会告诉你这项投资的风险性。
群友提问环节
群友：您做的计算机仿真和Digital Twins（数字双胞胎）有关系吗？
万红：我做的计算机仿真实验和Digital Twins确实有联系，但是不完全是基于物理资产做出的模拟。Digital Twins需要丝毫不差地模拟出物理场景，但是我做的模型在很多时候是一个较为简化的系统。其中重要的一点就是，如果你看一次实验得出的绝对值，比如投资的利润是多少钱，这就错了。仿真实验的真正目的是测算出实验内参数和结果的相关关系。
群友：如果没理解错的话，教授您做的是决策虚拟现实。那么请问您如何虚拟区块链应用的执行成本呢？
万红：这个问题非常好。简单的来说，我们一般会从过去的数据分析区块链的应用成本。但是很遗憾，在实现区块链的新型应用时，我们无法找到过去的数据。那么我们所应用的分析方法就是Sensitivity Analysis（敏感性分析）。我们会从同类项目中找到一些历史性数据，可以知道这些数据和此次实验并不相符。因为我们真正想知道的不是实验结果，而是不同的数据输入会如何影响实验结果。比如说，用电量的大小会如何影响区块链项目的表现。这个分析主要是测量结果对不同参数的敏感程度。这样做的好处是：可以用相对低的成本找出影响区块链表现的敏感性因素。
下期预告
猫眼大咖说
第二期活动嘉宾：郭洪才（宝二爷）
活动时间：北京时间4月7日
欢迎加入BlockInvest社群
与更多大咖面对面交流
添加群主微信：maoyancaijing, 申请入群
