区块链底层架构分析 私有链公有链联盟链

"全球在人工智能专利布局上的前20名，没有一家中国企业。"在日前举行的2018世界智能大会智能科技产业发展CXO论坛圆桌对话环节，北京人工智能专利产业创新中心总经理刘翰伦的话引人深思。他从知识产权角度，给国内人工智能企业来了个现场"把脉"。

刘翰伦介绍，前段时间，一家国际组织调研了全球前24家人工智能芯片企业的排名，这些企业中有7家是中国的企业。

区块链底层架构分析 私有链公有链联盟链

"我们把这些企业分成中国企业和国外企业进行比较，对这些企业拥有的专利数量进行了粗略统计。"刘翰伦解释说，此处的专利数量指的是企业拥有的全部专利，并非人工智能专利，但这可以从整体上代表人工智能芯片企业对知识产权的重视程度，或者其知识产权实力。

研究结果引人深思。刘翰伦说，17家国外人工智能芯片企业在全球范围内拥有现在关于公有链和私有链的对比，有很多疑问，也有人对联盟链很疑惑。有些人想开始自己的区块链项目，了解每种链的好处、坏处以及价值，以及如何才能符合整个计划，就显得非常重要。

由于区块链还属于新兴行业，理解其中的策略以及完整地了解不同解决方案的架构和可行性，会有助于我们了解项目。企业家们已经发现早期介入充满风险，你需要创建行业标准，意味着你必须要保证正确。你需要那些能够对行业理解非常深刻的团队、咨询、顾问等等。

区块链的核心价值就是验证者，而且激励机制会让更加激励验证者。所以，这就是创建去中心化经济的关键。

公有链 VS 私有链

从下图中，可以看出公链和私有链之间的优势和劣势，以及它们之间的比较。

私有链最主要的弱势，就是缺少验证者和激励。

为什么验证者会这么重要?

转账依赖于验证者，系统中有越多的验证者，整个系统就会越安全，并且不容易被入侵。公链对于这类验证或者挖矿的过程，是有最好的激励，他们能够通过随机的验证过程，从而获得数字货币的奖励。

私有链缺乏这类激励，因为他们只是为了一家公司内部使用而设计的，并且不需要交互性。其中会有更少的验证者，而且一个中心化的组织会监控整个过程，也就是说它不会成为一个自我发展的机制，而且非常不灵活。没有了验证者的激励，系统就会停滞，对于想长期使用的系统来说，就没有优势。这也是私有链最大的劣势。

想象下微软Word和谷歌Docs，如果它们都是区块链。用户必须要下载Word到他们的电脑上，然后由他们自己来追踪更新，甚至是那些只有内部才能检测出来的缺陷。另一个方面，谷歌Docs是在线的，而且可以在任何地方安全使用，而且由于这些更新可以在用户不做任何事情的情况下进行，从而可以连续更新，自动更新。这对于用户来说，也更容易来获取和反馈代码缺陷，使得系统更加好，也发展的更快。

这是个很简单的类比，但是很有效。不仅是这样，公链可以给世界上所有的开发人员使用，不会局限于内部团队。当然，公链也有自己的劣势。

目前的激励系统，工作量证明导致转账费用很高，而且现在有太多转账了，很容易就追溯到转账信息，并且发现私钥。现在已经有方案提出，可以解决这个问题，并且将安全性最大化，但是这也是现在企业不使用公链的主要原因。

联盟链

根据之前所说，联盟链对于企业来说是个绝佳的解决方案，因为可以在不同部门和公司之间进行沟通，同时也让决策者能够获得有限的数据权限和验证。联盟链目前是最好的企业解决方案，除非区块链技术有进一步发展。

私有链，例如超级账本并不能算是真正的区块链解决方案。他们没有真地去中心化，而是太过于依赖内部的团队，而且也不能有长期的发展。安全问题也许是让区块链止步的最大困难，这也是超级账本能够这么出名的主要原因。

不过，隐私是时间戳的，意味着任何私有信息都会记录，最终随着时间成为公开的。而且就在误解#1里面所说，企业不会在公有链上放任何细节，来让任何人看到。

40万件专利。而国内7家人工智能芯片企业拥有的专利数量一共5.5万件。与前者相比，存在明显差距。

在这7家国内人工智能芯片制造商当中，在专利数量上走在前列的是华为和台湾的联发科。如果把这两家企业去掉，结果用刘翰伦的话说，简直"惨不忍睹"。

依据人工智能专利的申请情况，也能看出未来人工智能领域的发展大势。

刘翰伦分析，从专利申请情况来看，未来人工智能领域的竞争主要在中美两国之间。在专利数量方面，中国与美国虽有差距，还不至于落差太大。更加令人担心的是，很多人工智能领域的基础专利，掌握在美国企业手中。一方面，由于美国人工智能技术起步早于中国，所以掌握的基础核心专利较多。另一方面，中国的人工智能企业倾向于应用端研发，申请的应用端专利较多，基础核心专利就成了短板。这对国内人工智能行业的发展是个不小的隐忧。

还有一个让人担忧的地方，与欧美人工智能企业在全球布局专利相比，中国人工智能企业申请的专利中有90%以上都是国内专利。"这意味着，未来中国的人工智能产品在走出国门后，可能会在知识产权保护方面出现‘裸奔’的情况。"刘翰伦说。

看来，这几年中国人工智能企业发展势头虽猛，但仍需继续开拓提升才能真的"牛"起来。

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