光大银行储蓄卡申请运用光之树科技的多方安全计算平台可以解决哪些痛点

2020年新冠疫情肆虐全球让整个世堺度过了极其艰难的一年,深刻地冲击着全球的商业和生活秩序全人类攻克时坚,局势日趋好转对于区块链行业来说,20年纵然危机环伺依托行业内外的努力,仍然取得了高歌猛进式的发展本报告将全面深刻剖析2020年区块链行业的发展以及2021年行业新趋势的展望。

2020年全球企业区块链支出规模达到40亿美金相较19年接近翻倍。对比企业在IT领域的总支出区块链行业的渗透率已增加到1%,仍有很高发展空间从技術成熟曲线来看,区块链技术已经快要走出低谷期同时,我们提出了包含公司热度、研究热度和网络热度3个板块16个指标的“区块链应用熱力模型”可以发现“区块链+金融”、“区块链+支付”和“区块链+数据服务”是2020年的TOP 3热门区块链应用领域。

全球各国央行数字货币推进迅速目前全球约80%央行正在从事CBDC的研究、实验与开发,10%的国家已上线试点项目中国央行数字货币DCEP已在深圳、苏州开展3轮共计4000万元的区域內测,美国、欧盟、日本等世界主要经济体和国家也从观望转向积极研究BIS、IMF、G7集团等国际组织也快速展开CBDC联合研究,推动建立国际合作與标准

同时,加密资产原生和配套金融基础设施也正在成型DeFi凭借DEX、借贷等七个板块,在链上锁定了超过300亿美金的加密资产AMM等创新模型的引入,令其实用性相比19年大幅提高全球向加密资产公司提供服务的光大银行储蓄卡申请已超30家,其中已披露直接参与托管、交易等業务的光大银行储蓄卡申请超10家;Paypal、Visa等支付巨头的介入让加密资产支付日益方便。此外加密资产借记卡发展迅速,超过20家团队和机构開始布局加密资产借记卡

产业区块链同样稳步发展,形成了四大趋势(1)配合“新基建”发展,区块链融合其他新技术开始发力;(2)政务、供应链、金融、数据等板块成为热门赛道落地加速;(3)一体机、底层网络设施(如BSN星火链网,长安链等)、区块链芯片等配套设施不断涌现联盟链快速发展;(4)资产上链萌芽发展,数字证券可能是全球资产上链的领头羊

区块链底层技术也实现了关键突破。)和烯牛数据(、Binance等多家加密资产公司已通过与发行商合作、自行申请Visa/Mastercard发卡牌照或收购具备发卡资质的公司等多种方式入局加密资产借記卡的发行

目前已投入使用的加密资产借记卡中,本文选取了比较具有代表性的、由Coinbase、Wirex与Crypto.com三家公司发行的加密资产借记卡进行比对分析主要情况如下表所示。

对比之下Coinbase Card基本只具备加密资产的基础消费功能也没有提供返现优惠,相比其他两种卡片对于新用户的吸引力明顯不足主要服务对象应是其庞大的既有用户群体,可以满足他们使用加密资产进行日常消费的基本需求

Wirex Visa Card的主要优势则在于其具备英国金融行为监管局(FCA)颁发的电子货币许可证,支持法币充提业务与出入金功能且无需任何交易费用。此外Wirex也引入了返现、费用折扣等優惠政策以吸引用户锁仓代币,但返现力度目前不及MCO Visa Card

如下图所示,MCO Visa Card依据用户MCO Token的持仓数量共分为五种不同类型的卡片,并分别给予1-5%的返利(以其自己发行的代币形式)还与Spotify、Netflix、Amazon等多家流媒体合作,提供相应的使用优惠除此以外,公司在卡片中嵌入了信用借贷、理财、拉新返佣等多项原有业务生态通过多样化玩法,提升用户使用体验培养产品信仰。MCO Visa Card因此在海外市场收获了不错的关注

虽然正如上文所提及的,加密资产支付具有拓宽支付类型与应用场景等诸多优势其仍面临着如下发展瓶颈:第一,数字货币龙头比特币类似于“通缩貨币”会奖励储蓄而非流通。第二对于加密资产支付网点的铺设而言,加密资产支付服务的提供商(即加密资产公司)面临与各零售商建立合作困难及支付商家倾向于自建渠道等问题第三,对于加密资产借记卡的发行而言各地借记卡的普及程度差异较大,筹备与发荇后均面临跨国场景下合规、监管方面的诸多要求;此外若采用托管形式,还需采取多种措施保障客户的资金安全

然而,随着比特币等主流货币支付方式得到改善合规稳定币获得更大关注,来自第三世界的需求或将持续增加加密支付在产品设计上趋于综合化,也将為CBDC的投入使用起到一定的探路作用借助加密资产借记卡返利等优势,加密资产支付的推广速度将通过通证经济的发展模式不断加快从洏逐步走向大众化并最终融入实体经济,被更广泛地应用到我们生活的方方面面

第三章  产业区块链稳步发展

2020年疫情蔓延全球,在以中国為代表的世界各国齐心协力之下得到了一定的遏制但是仍然大幅影响了各国的实体经济。同时产业区块链作为与实体经济紧密结合的┅门技术,其发展速度也受到了一定影响不过好在有政策和企业的双双支持,整个行业仍然实现了稳步的发展

首先,产业区块链在“噺基建”的建设浪潮中明确了定位被明确写入了各地政府的行动方案和规划当中,为后续产业区块链的开展奠定了一个非常重要的基础给从事产业区块链的公司送来了行业东风和突破方向,同时也让社会大众意识到了产业区块链是真正的未来社区基础设施之一

另一方媔,世界各地的企业在不断尝试相较于其他赛道,政务、供应链金融以及数据是2020年落地尝试规模最大的四个赛道。这些领域落地逻辑清晰区块链技术能够真正改善业务逻辑,在疫情的冲击下仍然有序推进。

同时从产业区块链的真实需求出发,在2020年也陆续了诞生了┅些基础设施例如BSN,星火链网等都旨在让区块链能够更稳定、更安全,更低成本地运行同时,为解决此前企业普遍反映的使用门槛高问题各家厂商均推出了自己的区块链一体机,最大程度上简化了区块链的落地和使用流程

3.1. 趋势一:新基建发展,区块链融合其他新技术

新型基础设施建设(“新基建”)是基础设施建设中的一个相对概念区别于以往被称为“铁公基”的铁路、公路、机场、港口、水利设施等建设项目,主要包括信息基础设施、融合基础设施以及创新基础设施三个方面的内容涵盖5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域。

“10·24”会议以来国家就提出要培育壮大数字经济新引擎,特别指出将区块链作为数据经济世界的基础设施新基建概念提出后,区块链又与人工智能、云计算等作为新技术基础设施的代表归属于信息基础设施,被列入新基建的范围内

相比于已有互联网技术,区块链的最大优势在于其及时性与安全性区块链的引入不仅渻去了解析IP地址、查询与访问具体设备等多个步骤,实现登陆即可实时查询与更新最新数据;而且由于不可篡改、可追溯等特性利用多個不可篡改的节点实现了数据的高度安全,提高了交易环境的可信度此外,区块链中利用的智能合约更代表着未来数字经济时代的新型契约体系为商业交易主体提供了更为便捷的数字法规系统。

同时在各地市积极推进“智慧城市”、“城市大脑”的发展战略下,融合區块链技术已成为新的趋势2020年,国内第一梯队区块链企业与各地政府合作密切;如纸贵科技与厦门市达成合作为集美区投资建设区块鏈产业应用中心,服务该区城市大脑区块链解决方案等基础设施探索金融安全、智慧政务领域;趣链科技分别与宁波市、雄安新区合作,为宁波市城市大脑建设提供区块链解决方案、为雄安新区搭建城市级区块链底层操作系统—雄安区块链底层系统

3.1.2. 各省市新基建政策目標

毋庸置疑,“新基建”是年的重点建设工作任务具体来看,湖北、浙江、四川等10个省市相继出台新基建政策将建设5G网络、打造人工智能、区块链等新技术基础设施集群摆在关键地位。下表详细归纳整理了各省市的相关政策内容与规模

3.1.3.区块链与其他技术的结合

不同于5G、人工智能、工业互联网、物联网等具备明确目的、垂直性的技术,区块链是横向的、连接性的技术也就是说,随着5G、大数据、人工智能、工业互联网等数字基础设施的不断搭建与完善会出现更多的新场景和新应用,而区块链可以在这些全新的应用点上发挥至关重要的信任搭建作用区块链技术可以发挥其桥梁作用,推动各行业、各领域之间的互通互联、互惠互信构建多层次的新型应用场景,从而实現新兴基础设施建设行业与领域间的互通式发展

以区块链技术与5G、人工智能的融合为例,区块链技术的核心价值在于其能帮助构建一个適用于大数据世界的市场规则和经济激励制度从而全方位解决在5G通信技术和AI算法充分驱动下,蓬勃发展的互联网大数据价值所可能面临嘚信任困境

将区块链技术引入5G网络将推动万物交易网络的构建,具体来说:区块链不仅将对通信网络系统上的验证、地址、资源共享等產生较大影响还会推动信息网络商业模式与体系的创新发展。通过构建新型互通关联模式区块链将改变传统运营商间的信任机制,构建全新的5G链网

在人工智能中应用区块链技术将加快智能商业2.0时代的到来。人工智能的发展离不开大数据的实时共享而区块链的引入不僅有利于其更安全地分析开放数据,还能显著提高网络上的信任级别从而实现更值得信赖的AI发展模式。

与此同时数据资产化的实现将嘚益于大数据中心与区块链的结合,这主要体现在分割、确认产权与唯一分割数字资产上数字经济时代下的安全经济交易与价值交换都與可靠的区块链技术密不可分。

3.1.4.新基建发展催生区块链新应用

从长远来看企业数字化与云端化的大趋势是不可避免的。结合新基建“数據中心”的建设指导意见可以得出;在不远的将来以区块链技术为代表的新型数据中心、新型存储技术、新型云端技术等,将全面进入企业的实际应用层面将区块链应用于防止数据丢失只是一个小小的开始,未来企业的技术升级与发展必将离不开区块链技术的赋能作用也将由此催生出对于区块链的新要求与新型应用方式。

互联网的发展历史启示我们:新型基础设施的发展必将催生出对于新兴应用模式與商业模式的需求正如应运而生的电商平台——淘宝、社交平台——QQ、微信以及搜索引擎——百度一样,区块链的新型应用平台也将随著新兴基础设施建设的持续推进而逐渐孕育并不断壮大因此,新基建设施带来的区块链应用繁荣将在整体生态建成后大大拉动经济的發展,形成良性闭环为实体经济的发展形成更加强劲的推动力。

3.2. 趋势二:政务、供应链、金融等板块受追捧

进入2020年全球及中国政府、企业对区块链兴趣加深,其对区块链的态度逐渐转为将区块链技术和加密资产分开认知鼓励区块链技术在产业中的应用。

产业应用方面受2020年疫情影响,全球经济体系下多方协作场景的不信任、政府基层执行及跨区域、跨部门信息管理效率、资本及资金流动效率等问题进┅步暴露在大众视野之下由此也加速了政务、供应链及金融等板块的应用落地。

政务方面全球政府在2020年加速推进政务数字化转型,推絀各类电子政务相关政策旨在提供更便捷、高效的政务服务,而不仅仅通过平台提供基础的信息展示或搜索根据联合国发布的《2020联合國电子政务调查报告》显示,与2018年相比电子政务发展指数(EGDI)从0.55上升至0.60,非发达国家进展快速

同时,疫情之下信息通讯在保证各国政府高效运转中起到重要作用尤其是其中信息共享及在线服务的功能。而这些功能的实现一直面临着政务数据孤岛、信息安全、跨部门及區域的协调互信基础较弱等问题区块链技术在这一特殊的背景下逐渐进入各国政府视线,目前全球范围内已落地或正在落地的区块链政務项目涉及到的方向已包括:数字身份、电子政务、司法存证、行政审批等多个方向而区块链技术在政府方面的应用落地在政府领导力強、国家数字化水平高的地区速度较快。

进一步来看受疫情及各国政策影响,2020年政务方向应用海外落地进度放缓而中国由于数字化程喥高、有序复工、政府层面大力支持等因素,区块链应用有了更扎实的落地;产生从小规模、区县级发起的试点向较大规模、省市级发起轉变而此前的部分试点应用也逐步迈向稳定发展。

2020年欧美国家疫情控制不当,加之美国换选、英国脱欧清算等事件导致政务方向在歐美整体进度较缓;其中仅爱沙尼亚政府保持领先地位。其通过“X-Road”数据交换平台、“KSI无签名区块链系统”等技术已实现数字身份认证、电子医疗、电子选举投票等多项功能。有新动向的国家则包括韩国和阿联酋的迪拜

6月,韩国上线数字驾照项目PASS由韩国三大移动运营商与警察厅、道路交通公团等机关共同研发。PASS通过区块链网络为基础实现警察厅的驾照管理系统联动,可同步验证手机用户信息和驾照嘚真伪解决了传统驾照检测方式单一、被冒领冒用等问题;同时对用户信息进行保护,支持在仅显示个人姓名、证件照、验证条形码等信息的前提下完成验证截止8月,该项目已有超百万用户量证照使用率占全韩驾驶人员的3%。

迪拜方面则是基于区块链及智慧城市方案推絀“智慧迪拜”项目又称10X计划。该计划下道路与交通管理局推出基于区块链的车辆生命周期管理系统,提供车辆信息溯源降低交易荿本,并服务未来无人驾驶规划教育监管部门推出学术档案区块链试点,实现证书链上发放并可在学校及公司间共享,为证书增信并防止学术欺诈

国内方面,2020年区块链技术进入新基建范畴多地出台相关政策。政务方向近60个项目落地约占总项目落地数量的30%;其中,應用细分重点分布在司法、行政审批及电子证照方面三个方向落地应用分别约占政务板块的33%、21%和17%。而从地域上看北京落地速度最快,姩内落地项目12个适用场景140个,实现政务业务中平均减材料40%、打通了传统数据共享模式较难打通的310余项数据从发起主体上看,头部区块鏈企业继续领跑各地政府发起项目也逐渐发力。

头部企业方面数秦科技的保全链继接入杭州互联网法院等合作方后,进一步打通上海市高级人民法院、四川省高级人民法院于4月完成上海第一份区块链电子保单保函,加速落地区块链在保全司法应用方向的实践权证链莋为北京互联网法院的一级节点,在权证链所存的证据直通互联网法院也帮助许多案件提升了电子证据可信度,帮助判决顺利完成而微众光大银行储蓄卡申请率先在隐私计算方面落地应用,通过区块链技术助力粤澳地区健康码互认

具体来看,国家级项目区块链服务网絡(BSN)于4月进入商用由国家信息中心进行顶层设计,中国移动、中国银联、北京红枣科技、火链科技等作为首批发展联盟成员参与BSN 2020年嶊出BSN区块链政务专网,架构上其区块链平台层支持Hyperledger FabircFisco BCOS等区块链引擎;功能上可在不改变现有政务内网/外网的情况下,将区块链系统与传统政务信息化系统进行融合避免重复建设;同时,专网能够与公网进行互联互通为实现跨地区的数据共享与业务协同打下基础。2020年BSN政務专网已经在杭州城市大脑平台成功部署,且在一周时间内就完成了“城管道路信息及贡献管理”、“酒店消毒管理”、“内部最多跑┅次”等多个应用的上链,产生了良好的效果

由北京互联网法院主导,由工信部、北京信任度科技等企业共建的电子证据平台—天平链進入试点该平台通过开放标准和协议,主动链接互联网交易主体实现跨链互信及跨链验证;同时通过数据哈希值上链并返回存证编号,实现数据存证功能;旨在同时提升存证安全、诉讼取证采信的效率平台通过智能合约实现“一键立案”功能,并基于分布式账本实现執行信息多方共享截至9月底,平台已接入节点20个完成版权、著作权、互联网金融等9类25个应用节点对接,累计上链数据超3700万条跨链存證超亿条,跨链验证证据超6500条智能合约执行一键立案超20件。北京一地2020年便落地了12个项目且在试点中均取得了不错的数据反馈。落地项目涉及海运通关系统、不动产登记、企业电子身份认证、中小企金融服务等多个应用场景以规划和自然资源委员牵头推出的不动产登记信息系统为例,系统联合住建委、公安、银保监、水电共用事业在内共11家单位参;基于区块链特性实现数据共享业务执行及流程可溯源;解决了此前存证的信用度不高、跨部门协作时间过长等痛点;实现了抵押注销登记等智能秒批、支持查证部门跨部门直接进行核验、减尐服务流程等功能。平台上线至今已完成不动产登记业务14万件;累计减少大厅人流量超10万人次;7项不动产登记业务实现“全流程不见面”

总体而言,受中国应对疫情得力政府积极推动区块链技术及应用落地影响,2020年我国在政务板块落地进度领先这一趋势也将在持续的疫情背景下延续。但同时也面临着包括行业标准及相关制度仍不完善;基础设施依旧缺乏;业务庞杂各地独立推进,未来或出现重复建設及跨地域协作难度等问题这些问题将随着政务应用不断试点迭代、标准稳步推出而化解。

近年来全球供应链正在数字化进程之中由於同时涉及资金流、信息流、物流、商业流四个方向;涉及主体范围包括政府、商贸上下游企业、物流企业、政府至个人。供应链系统高喥复杂在同一国家下已横跨多个领域及部门,在跨境场景下还涉及接入境外政府/机构/企业的系统因而其数字化进度在不同环节所在产業、不同国家间有着巨大的差异。

造成差异的源头主要包括各参与方信息不对称;信任、沟通、合规成本高;交易流程冗长参与方资金占用压力大三大痛点。在这一背景下区块链技术通过保证信息互通互认,创建可信任环境并将资产映射至链上从而提升流动性。通过解决现存的痛点区块链技术将提升协同效率,减少资金占用加快周转效率,从而加速跨境贸易及全球供应链本次全球疫情让供应链Φ的信任、数据共享机制缺失等问题被放大,激发了核心企业及政府快速改善供应链效率的决心也激发了终端买家对产品全生命周期溯源的需求。

Research发布的报告显示目前已有不少企业部署区块链解决方案,区块链作为供应链的解决方案正成为一大趋势但同时,报告数据吔显示目前79%的项目已经完成了试点,但仅有7%的项目在2020年部署到生产中而造成这一情况的主要因素主要包括两点,一是性价比问题二昰发起主体问题。供应链本身是多方参与的传统商业活动部署区块链解决方案意味着短期增加成本,以及变化带来的风险同时,早期項目多以技术公司发起核心企业无广泛落地,也缺乏政府层面的参与从而消减了各方采纳的积极性。但2020年以来已逐渐呈现出由核心企業乃至政府层面主导项目的趋势:目前海外落地项目仍多由传统核心企业主导而中国则出现了政府主导的项目。

从项目上看海外进入落地阶段项目仍由IBM、沃尔玛、马士基等龙头企业主导。这些企业均具备上下游资源丰富、号召力强、主营业务多元且具备竞争力、以及良恏的数字化基础等共性

2020年,沃尔玛加拿大联合初创公司DLT Labs推出的区块链供应链平台—DL Freight已纳入实用作为沃尔玛货运发票和付款管理的自动囮解决方案。DL Freight采用Hyperledger Fabric架构并集成超过8个外部系统参与方在链上有独立数据配置,由此数据可信;同时其通过集成FourKites

IoT数据,实现货物流动记錄自动化该项目降低了物流环节中发票、货物状态等数据存汇总难度;实现多方认可的数据交互,从而加速供应链交易环节截至9月末,项目已在沃尔玛体系下60+运输方中使用并纳入物联网进一步将流程由11个步骤优化至5个;目前已处理超过15万张发票,只有少于2%的发票产生糾纷

Fabric为供应商创造“数字护照”;接入Ecovadis等外部平台实现审计跟踪;并开放供应链中参与方的外部数据接口,给出低成本数据上链方案朂终,TVS可有效提升买卖双方信息审核的效率缩短接入时间,降低与供应商资格决策相关的风险2020年,TVS与IBM联合推出针对疫情下医疗物资的Rapid Supplier

Health、全球供应链联盟等外部合作方协助医院,州政府药店等采购方匹配新的供应商。

国内项目此前多家巨头企业已有布局而2020年出现的噺趋势则是政府主导的项目有所落地。政府层面的参与将带来更大的号召力及可信度或可成为供应链系统升级的“最后一公里”。

2020年丠京市商务局推出空港国际物流区块链平台,由平台由北京市商务局牵头发起联合北京海关、市税务局、首都机场和大兴机场空港园区、货站5家参与,旨在为通关企业及政府部门间打通业务数据共享交换平台通在BAAS层中引入区块链技术,进而在SAAS中提供应用服务层从而实現数据上链、存储、验证、共享等功能,同时将内外服务于web端分开解决此前协同效率低下并保证节点运行灵活。平台上线2个月内实现仩链各类通关物流数据共计300 余万条,121 家企业先后使用了区块链系统查询验证各项功能共计7784 次

国家电网基于区块链开发的新能源云平台—國网新能源云,由国家电网主导旨在打破部门、企业、用户间数据壁垒,实现全产业链数据共享平台利用区块链技术提出轻量级多元囮身份认证技术,构建多主体间数据可信协作机制实现数据共享和全生命周期可溯源。由此解决新能源行业上下游企业间协同效率及新能源供需两侧信息不对称引起的消纳问题截止9月末,平台已累计接入新能源电站162万座、装机容量3.6亿千瓦服务企业9332家,在国网宁夏电力等单位的试点中上链业务数据超380万条

总体来看,2020年区块链在供应链场景中正加速落地且发起主体海外由核心技术或商贸/物流龙头主导,而国内则出现政府下场推动的趋势尽管目前多数项目仍处于试点中,但这一趋势将会延续而随着未来个别大国CBDC的率先落地,供应链場景中链上结算的问题也将化解区块链项目的大面积落地或将出现。

传统金融行业业务场景广泛且与个人、企业、政府间紧密相连,洇此对安全性、稳定性、隐私性、可监管性有较严的需求不同于加密资产圈层内以创新为导向,区块链在金融中的落地受监管导向影响奣显2020年以来,全球监管环境逐渐将区块链技术及资金面分开对待积极鼓励技术与产业融合。因此也逐渐出现应用由小型组织向大型企業链盟发起、由企业向政府主导发起、由国内向跨境落地的变化如中国金融认证中心(CFCA)联合布比区块链在厦门落地全国第三方函证与詢查数字化服务平台。

Contour—新加坡贸易金融平台

Contour是由汇丰光大银行储蓄卡申请、ING等8家光大银行储蓄卡申请共同创建并试点的区块链贸易金融岼台其前身为Voltron,于2020年正式商用上线平台基于R3 Corda开发,旨在支持用户创建、交换、审核及签发信用凭证和贸易文件;同时Contour通过集成EssDocs、Bolero等岼台的电子订单,实现与外部环境交互该平台具备较高的节点可用性、数据静态加密、支持秘钥更新及撤销、生态开发易于集成等特征,结合区块链技术特性实现信用凭证、交易文件及各方交易指令自创建起就具备安全可信、高效、易于共享的性质;最终实现对光大银荇储蓄卡申请端融资决策加速、对企业运营效率的提升及对整个生态信任风险的降低。

项目此前已完成在17个国家的试点目前已有超15家国際光大银行储蓄卡申请正式加入,12家企业提供技术或数据支持服务;此外2020年我国宝钢股份、鞍钢国贸分别通过该平台试点人民币无纸结算业务,11月中信光大银行储蓄卡申请也为客户完成业务成为首家使用Contour的内资光大银行储蓄卡申请。

Bakong—柬埔寨支付系统

柬埔寨新一代支付系统Bakong正式上线底层技术由日本公司Soramitsu设计的Hyperledger Iroha区块链支持,用户可通过电话号码或二维码接入服务并可通过该平台实现跨行转账。Bakong账户及傳统账户通过许可链链接在分布式账本上记录交易,并通过基于区块投票哈希的“Yet Another Consensus”算法达成共识系统TPS约在每秒1,000 至2,000笔,平台交易速度鈳实现在5秒内处理该平台利用区块链点对点特性消除了中心化清算所模式的低效率,且无需用户支付交易成本

项目于10月正式上线,目湔已接入近20家光大银行储蓄卡申请及小额贷获牌机构并将在未来拓展跨境支付场景。值得注意的是现阶段Bakong并不发行原生数字货币,而昰由光大银行储蓄卡申请存入现金作为抵押Bakong出现的初衷是解决柬埔寨本地货币线上流通问题,同时实现央行逐步弱化美元控制的诉求

國家外汇管理局跨境金融区块链服务平台

该平台由国家外管局发起,底层区块链技术由人民光大银行储蓄卡申请下属的中钞区块链研究院洎主研发于2019年启动试点,首期推出“出口应收账款融资”及“企业跨境信用信息授权查证”两个场景平台采用许可联盟链,以白名单管理协作方式建立银企间端对端的可信信息交换和有效核验、光大银行储蓄卡申请间贸易融资信息实时互动等机制,实现多种业务信息囲享优化融资流程及效率,助力解决中小企业融资难、光大银行储蓄卡申请风控难问题

2020年7月,该平台开始试点“资本项目收入支付便利化真实性审核”应用场景;截至当月末该平台已在全国31省市推广试点,接入光大银行储蓄卡申请超250家完成融资放贷超4.1万笔,累计放款387.83亿美元服务企业超4000家,其中中小企业占75%

上海保交所保险风控区块链平台上线

该平台由上海保险交易所发起,联合14家险企推出底层區块链采用此前自主研发并上线的保交链。平台首期支持航延险类产品旨在解决保险中诈骗等风险事项。技术架构上平台底层保交链采用多链构建,嵌入国密算法;并优化性能保单存证场景下最高支持每秒5万笔哈希数据上链。平台通过调用底层身份认证、智能合约、囲识及平台服务等模块可实现行业内信息实时共享、保证数据安全的同时实现联合风控,并不断纳入生态伙伴打破数据壁垒。

平台于6朤上线目前用于监控及预防航延险恶意重复投保和恶意重复理赔行为,并在拓展其他险种及应用场景

3.3. 趋势三:配套设施涌现

一体机即軟硬件结合的服务器,它将原本需要专业技术人员操作配置的过程进行了自动化直接部署在硬件产品上,使得用户能够通过简单的配置便能实现复杂的上链操作

2020年很多企业都发布了自己的区块链一体机,包括蚂蚁链一体机、纸贵科技一体机、众享区块链超级工作站、北信源区块链机等他们的功能各有侧重,但核心理念都是通过软硬件结合解决企业的上链难题。

以蚂蚁链一体机为例通过内置自研安铨设备和共识加速处理器,它能够在保证企业隐私安全的情况下节省企业的部署时间,加速相关的区块链应用场景落地

总的来说,这些不同类型的一体机都旨在帮助区块链的企业和个人克服技术门槛提升部署效率,对于我国产业区块链的发展具有较大的推进作用

区塊链芯片属于智能芯片领域,通过将区块链中密码学、智能合约、算力计算存储等技术与芯片结合实现提高安全、数据传输及共享、合約执行或挖矿等方向效率。

目前从应用方向上区块链芯片可大致分为2类,与资产相关或与数据相关;从推测产业发展阶段上可分为3个阶段第一阶段即我们目前所处阶段,实体经济中主要应用于IoT相关数据上链虚拟经济中应用于加解密操作、提升矿机效率;实体与虚拟经濟中又都可以用于提升系统安全性,加解密操作、签名验证、共识、智能合约引擎加速等第二阶段将是融合阶段,虚拟经济不再局限于加密世界数据成为资产,可在链上安全、高效地交易及清结算第三阶段则是最终阶段,区块链技术与芯片与其他新基建下技术高度融匼构建数字社会。

现在区块链芯片处于起步阶段研发及各类应用场景仍在探索中,但已有一定落地如溪塔科技已自主研发区块链芯爿,实现物联网设备数据直接上链并与中国移动共同研发上线基于区块链和 5G 技术的新一代智慧停车场系统,打通多方记账功能又如阿裏巴巴下属芯片公司平头哥推出国内首款全链路智能合约处理器,为上文提及的蚂蚁链一体机提供安全高效算力

2020年在底层网络设施方面發力的主要为“国家队”的三项基础设施:区块链服务网络、星火·链网和长安链。

区块链服务网络(BSN)

BSN(Blockchain-based Service Network)是由国家信息中心会同中国迻动等单位发起建立的一项公共基础设施网络,使用者可以在这个网络上运行和部署自己的区块链应用

在BSN出现之前,不同的企业和个人開发者想要开发和使用联盟链应用需要购买传统的云服务来搭建一个联盟链局域网环境,并自行开发联盟链的底层框架这需要开发者付出较大的金钱和时间成本。

而BSN通过在全球设置公共城市节点可以协调全球的云服务资源,降低服务成本根据2020年主流云服务商的报价,每年最低成本也要十万以上而通过BSN,使用者可以按需租用资源一个应用每年仅需2~3k即可成链并投入运转,能大大减轻开发者的金钱荿本

此外,BSN也支持许多主要的联盟链框架截止2020年12月7日,已经适配Hyperledger Fabric、FISCO BCOS、百度超级链XuperChain、CITA这些底层框架能够帮助使用者更快地构建区块链應用,比如Fabric就支持使用通用编程语言编写智能合约这就意味着技术人员不需要额外的培训来学习新的语言。这种对于主流区块链底层框架的适配将大大减少开发者的时间成本

截止2020年12月7日,BSN官网已推出32款指定区块链应用包括火链科技用于积分兑换的“区块链+积分”应用、用于版权保护的IPTM时间标志应用;以及用于防伪溯源的天演维真农业产品全过程溯源云平台区块链应用、用于供应链金融的链平方等。

总嘚来说作为一个跨云服务、跨门户、跨底层框架的基础设施网络,BSN能够降低开发者开发、部署、运维和链与链之间之间数据互通的成本能够有效鼓励区块链应用的开发者,并加强区块链的标准化和链间互通能力

星火·链网是由中国信通院规划的一项链网协同的基础设施,其主要理念为通过区块链技术解决工业互联网的标识问题

星火·链网内置标识管理能力,其架构分为两层:

在下层,骨干节点与各行業的区块链网络相连获取标识、数据,提供跨链互通的服务;

在上层超级节点构成主链,可用于管理标识、公共数据和国家未来的相關法定资产

可以看到,星火·链网希望能够促进工业互联网上标识和数据的管理互通,促进区块链应用的发展,并规范相关标识、数据的管理,目前已有超级节点和骨干节点在中国签约落地,未来发展还需进一步观察

20年1月27日,自主可控区块链软硬件技术体系“长安链”发咘同时推出首批应用场景,并由国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、中国人民光大银行储蓄卡申请、国务院国资委、国家税务总局、国家市场监督管理总局、北京市人民政府联合指导国家电网、中国建设光大银行储蓄卡申请、中国人民光大银行储蓄鉲申请数字货币研究所、腾讯、北京微芯研究院等27家成员单位共同发起成立长安链生态联盟。

长安链是由北京市联合央企、头部企业及高效共同研发的自主可控区块链软硬件技术体系致力于建设可信数字基础设施、构建新型信息高速公路;围绕推动数字经济发展,应用于跨境贸易、供应链金融、商品溯源管理和绿色金融等场景

长安链具备自主可控、灵活装配、软硬一体、开源开放的特点,是融合区块链專用加速芯片硬件和可装配底层软件平台软件方面,长安链独创深度模块化、可装配、高性能并行执行的区块链底层技术架构交易处悝能力达10 万TPS。硬件方面首创基于RISC-V开源指令集的96核区块链芯片架构,构建物理安全隔离的高效可信运行环境实现智能合约的并行加速处悝。

不管是一体机、区块链芯片还是底层网络设施它们都着眼于当前联盟链发展遇到的痛点,致力于推动我国区块链应用的发展随着楿关设施的逐步完善,相信中国的联盟链发展将更加迅速稳健产业也将在区块链的技术下发生变革。

3.4. 趋势四:资产上链萌芽发展数字證券或成领头羊

目前,我们可以将资产划分为金融资产、实物资产与无形资产三大类其中金融资产又可细分权益类资产(股票/股权)、債权类资产(债券、商业票据及应收帐款)以及衍生资产(期货、期权等)。实物资产则包括以酒、文化艺术品、奢侈品等为代表的动产、大宗商品、贸易及不动产这几类而无形资产主要指的是以版权、工业产权(专利、商标)为主要组成部分的知识产权、数据等。

实体資产在现有行业中存在信息流与价值流分离、资产流动性差、资产交互性差以及有效监管难度较大等问题推动实体资产的数字化有助于嶊动资产降本增效,建设完整的标准化资产监管体系以加强监管从而形成创新的数字化生态。而基于区块链技术的资产数字化即资产仩链,具有公开透明可溯源、扁平自治提效率以及智能自动不篡改等优势

如下图所示,我们根据资产上链的需求、难易程度以及上链后嘚价值三大维度出发筛选出了如下所示的具备“强”资产上链需求且能实现“高”资产上链后价值的几类资产,分别是区域性股权交易Φ心股权及其他股权应收帐款与仓单,酒、文化艺术品、奢侈品等动产

纵观全球,数字资产管理与数字证券的未来正蓄势待发

以美國为代表,美国SEC主席Jay Clayton在2020年10月表示:所有股票可能都会通证化愿意尝试通证化的交易型开放式指数基金(ETF)。美国知名交易所纳斯达克(Nasdaq)早茬2015年就推出了基于区块链的股权登记平台Linq私募股权所有人得以享有数字化所有权,交易后的所有权也变更为由智能合约来自动完成无需担心人工变更所产生的错误。通过Nasdaq LINQ出售私有股权的初创公司可以将股权从登记到执行的数据信息连续记录在区块上并形成唯一的数字憑证,保证信息真实完整性和可追溯性;同时将时间缩短到10分钟有效降低了资金成本和系统性风险。此外Nasdaq更是在2020年建立与R3的合作关系,利用Corda生态系统为数字资产的发行、交易、结算和管理创建市场

2018年,澳大利亚证券交易所(ASX)宣布将把现有的清结算系统以区块链技术取代这种区块链技术取代原有中央存管系统的证券交易所的情况为全球首例。使用基于区块链技术的新系统的用户可以通过运行节点而非发送消息的方式连接至数据库以避免错误发生在该方式下,与用户相关的结构化数据被允许实时查看并存储在分布式分类账本上用户可根据需要复制和查询这些数据来确认其他系统可依赖数据的真实性,优化不同来源的外部数据的协调过程除此以外,资产交易的参与者鈳以在不必咨询证券交易所的情况下实时访问正确的数据,使交易过程更容易快捷

正如中国证监会科技监管局局长姚前所说:证监会著手利用金融科技,尤其是区块链技术在区域性股权市场打造新一代金融基础设施。

中国证监会已于2020年7月启动了区域性股权市场区块链登记托管基础设施建设的试点工作首批确定了北京、上海、江苏、浙江、深圳等5个试点地区。9月3日江苏区域性股权市场成为首家与中國证监会监管链业务实现连通的试点单位;9月28日,“上股交区块链项目”实现全部业务数据上链并成功与证监会监管区块链实现连通对接;9月28日,北京区域性股权市场区块链登记托管系统上线并与深圳证券通信有限公司签署技术合作框架协议目前5个试点地区已全部完成技术联通。

此前香港交易所和恒生电子,联合云象区块链也推出过一套私募股权交易系统该联盟链由监管机构、交易机构、非上市公司、第三方服务机构以及金融机构组成。基于区块链技术将非上市公司的股权登记、变更、转让、期权激励、虚拟股权等数据上链,确保信息纪录公开、透明、真实、可追溯避免投融资双方信息不对称及重复质押,从而改善企业融资环境加快融资效率,降低投资机构授信成本提升股权流动性。

总结来看对于私募股权类资产来说,区块链的分布式账本可以有效解决企业信任问题通过交易数据上链,各方可以查询账本获取对方的历史信用记录解决金融服务中信任问题,为中小微企业提供快捷便利的融资渠道此外,区块链技术驱動的点对点交易形式也可以有效解决贸易结算、跨境汇兑中的问题等无论区块链技术如何迭代发展,最终目标是解决私募股权市场发展過程中存在的痛点促进传统金融商业模式转型升级,为推动金融的协调发展提供安全可靠的技术保障据此,我们认为数字证券尤其昰私募股权类资产的数字化将在2021年提速发展,实现一定程度的突破

3.4.2.供应链金融场景下的资产上链

目前一些金融业务场景,尤其是供应链金融领域本身的业务已经实现了技术层面和业务层面基于区块链的处理。供应链金融生态涉及的参与主体多元业务操作复杂,在实际操作的过程中仍面临着供应链中信息孤岛现象严重、核心企业信用跨级传递难、传统票据使用场景有限流转困难、贸易真实性易造假以忣合约约束力度有限,履约风险高等发展痛点区块链技术凭借其分布式账本技术、密码学基础等具有不可篡改、可追溯、高透明等特性,解决供应链金融中核心的信任问题通过建立高效透明的信任机制,为供应链金融生态体系的运行降本提效

趣链科技飞洛供应链金融岼台

趣链科技专注于区块链技术产品及应用解决方案,旗下飞洛供应链金融平台基于趣链科技自主研发的区块链底层平台Hyperchain所研发专注于底层交易资产的数字化与标准化。Hyperchain平台在大中型金融机构的技术测评中均名列第一是国内第一批通过工业和信息化部标准院与中国信息通信研究院区块链标准测试并符合国家战略安全规划的区块链核心技术平台。

飞洛供应链金融平台为供应链提供多种基于区块链的解决方案我们筛选出了其中涉及资产上链的案例,介绍如下:

平台通过标准化数字资产凭证“金票”实现平台中应收账款的在线流转、融资囷拆分。帮助核心企业维护供应链实现核心企业信用的跨级传递,拓宽金融机构的服务面

趣链科技通过区块链,联合多方构建多“中惢化”的ABS管理平台完成交易资产的证券化及数字化确权,实现基础资产的全生命周期管理缩短资产证券发行周期,提高资产的流动性忣清算效率

趣链科技构建ABS项目管理平台,有效地解决证券化过程中信息不透明、信息披露不充分、操作效率低、风控能力弱、难以定价等问题;另外通过搭建基于区块链技术的ABS管理平台,并联合券商、交易所、评级机构、律所等建立联盟链实现ABS业务全流程线上化管理。

通过区块链联合仓储、物流公司以及保险、质检机构保证货物的全流程监管,仓单及交易信息全上链通过创造区块链监管环境,杜絕仓单造假确保资金安全,为中小企业仓单流通提供渠道

对资产上链业务参与金融机构来说,可直接基于供应链场景的链上信息进行哽加高效的资产证券化工作从资产端角度来看,区块链已经将资产的真实性进行了技术层面的保障两个业务场景如果都能够通过区块鏈进行处理,则能够实现更大程度上的效率提升和风控保障

我们也看到目前金融行业里的信贷资产(如房地产信贷、消费信贷)、不良資产、融资租贷、各类保险等业务也与区块链有较高的结合可能性,后期上述资产有望在业务处理、资产证券化全流程中由区块链平台进荇管理

酒、文化艺术品、奢侈品等代表的动产在近年来受到较高关注,相关上链溯源的应用也已陆续实现一定程度的落地以酒类商品為例,葡萄酒等高价值酒类商品常面临假冒伪劣的问题消费者因此对商品的真假存疑,影响了正规品牌的正常销售

2020年7月30日,腾讯安全領御区块链与百年张裕达成战略合作将基于腾讯云平台和区块链技术,为张裕打造高端葡萄酒区块链溯源平台

该平台初期将以七大酒莊产品为主,基于“一物一码”防伪系统同时打通张裕品牌小程序,利用区块链防篡改属性实现400万瓶酒庄酒的全流程信息的上链追溯,助力张裕葡萄酒打通消费者“验真”和企业“防伪”双向机制实现品牌安全管理体系升级。

第四章  区块链技术突破

2020年是区块链技术乘風破浪的一年这一年,Layer2技术开始被广泛实践Rollup技术被纳入进了以太坊的扩容路线图;ETH2.0 阶段0正式上线,并更改了路线规划;跨链的头部项目Polkadot和Cosmos都取得了重大进展Polkadot上线了中继链,平行链也已经开始在Rococo上测试Cosmos的IBC 1.0已经开发完成准备上线;Filecoin主网10月上线也为分布式存储行业与区块鏈的结合带来了新的火花。本章将介绍这些突破在2020年的进展

2020年是Layer2技术新一轮大规模探索与尝试落地的一年。此前状态通道技术、Plasma等技術都曾层掀起过对Layer2解决扩容问题的强烈期待。2020年在Defi浪潮的席卷下,“世界计算机”以太坊开始算不过来了日Gas消耗暴涨(0),日均Gas Price创2016年以来嘚新高(0)2020年9月的日均Gas Price更是高达193Gwei,是19年整年平均数据的12倍在此背景下,Layer2技术再次焕发新生成为区块链生态中最受关注的技术之一。而在Layer2技术中Rollup技术又尤为显眼,成为2020年Layer2技术崛起的主力军甚至被以太坊创始人Vitalik加入到了ETH2.0的技术路线当中。下文中将逐一介绍各类Layer2的技术发展凊况

Rollup的核心思想在于将原本散落在区块中的多笔交易打包压缩为一笔交易再统一发布到主链上,以降低单笔交易的Gas消耗这样一来,即便每个区块有Gas上限但可容纳的交易数量相对还是增加的,区块扩容性也就得到了提升相比于其他路线,其最大的不同在于解决了数据嘚可用性问题交易数据中验证必要的信息会被压缩上传到主链,因此不需要以往状态通道、Plasma对用户的活性假设这对用户而言是一个极夶的体验提升。

在Rollup路线中最核心的两条分支技术路线是ZK Rollup和Optimistic Rollup,这两条路线分别在18年和19年就被提出在社区内已经经历了一段时间的讨论和實践,因此在2020年以太坊性能问题凸显时作为有一定积淀且尚未被证明难以推广的技术方案,被推到聚光灯下也是十分顺其自然目前两條技术路线各有优势也都还面临一些问题。

ZK Rollup的特点在于其用零知识证明的方式保证了提交上链的交易的正确性和完整性所以其拥有和Layer1相菦的安全性,同时也没有退出的争议期但是也正是因为使用了零知识证明,其目前还难以通用化已有项目的迁移成本也会比较高。

Rollup对智能合约的通用化支持比ZK Rollup要好但是由于没有使用ZK Rollup这种有效性证明的方式,而是使用了与闪电网络和Plasma类似的欺诈证明的方式因此会存在爭议期,影响资金效率同时安全性较ZK Rollup会差一些。但是由于其通用性好现在有更多的团队在尝试该条路线。

的alpha版本并在4月与Synthetix一同推出叻一个demo应用,在9月上线了测试网Fuel

Labs在1月公开了他们的测试网,并在11月发布了v1.5的预览页面预计在2021年下半年对以太坊智能合约提供通用的支歭。

总体而言无论是从社区关注度、技术团队的投入度还是生态项目的参与度Rollup系列技术都是2020年Layer2的核心,经过此前几年的积累和2020年的集中投入Rollup技术在2020年已经初步落地小试牛刀,相信2021年会是是否真的具备落地实用性的见证年

侧链技术在2013年底就被提出,2014年第一份关于侧链技術的白皮书发布侧链作为主链功能和性能上的扩展,可以具有独立的分布式账本层的技术方案侧链可以分为两大类,需要基于信任和鈈需要基于信任下文即将提到的Plasma是典型的不需要基于信任的解决方案,而当前更多的侧链项目均是采用的基于信任(但不必将信任集中在極少数的团体上)的方案

2020年侧链技术的应用出现了专用化的趋势。在比特币生态中老侧链项目Liquid(图4-4)开始专注于做针对交易员和交易所的结算网络,其上已经加入了50多个联盟成员近期日交易笔数在900上下。以太坊生态中在2020年拥堵问题的凸显的背景下也有一些针对特定应用场景的基于侧链技术的项目出现,如针对支付场景的XDai和针对衍生品场景的Injective等其中XDai虽然容纳资金量仅有4百万美金左右,但目前每天的交易笔數在3万上下波动已经聚集了一定的活跃度。头部的锚定BTC项目WBTC 2020年也宣布计划建立以太坊侧链

总的来看,侧链技术2020年没有太多技术上的突破反而是在主链相对拥堵,而二层上又还没有落地相对完美的去信任化技术方案的间隙以基于信任的方式做了一些特定应用场景的尝試,整体势头方兴未艾

Plasma技术最早是由闪电网络的创始人Joseph Poon和以太坊创始人Vitalik共同提出的提升以太坊网络的扩展性的方案。Plasma在分类上其实是可鉯被划归到子侧链一类的技术路线上的但是因为没有信任假设的侧链由于算力不足会带来一些安全隐患,Plasma即是为了解决这一类问题而提絀在2017年被提出之际,Plasma技术同样也是被寄予厚望

Cash的高存储要求以及他们共有的退出争议期和活性假设导致的资金效率低用户体验差等问題使得该项技术推进十分艰难。多数原本在Plasma方案上探索的团队已经停止或者更换方向只剩少数团队还在坚持。

剩下的团队中最为知名嘚是OMG和Matic两个解决方案。OMG Network 2020年6月发布了其主网测试版近期还被Genesis Block Ventures收购,但目前看来采用率还是比较低每天其上仅发生几十笔交易。Matic Network在2020年5月主網上线其尝试通过抵押借贷、交易等方式解决争议期资金的流动性问题,目前主网采用率相对OMG来说高很多已经有超过15万的钱包地址,菦期每天也有10万笔以上的交易发生

总体来看,Plasma技术目前不算是Layer2赛道最受关注的技术但2020年两个Plasma项目的主网上线和生态推广似乎也为Plasma技术嘚推进带来了一缕希望。

4.1.4. 状态通道技术持续迭代资金增长停滞

状态通道与上文介绍的侧链一样,都是最早的Layer2技术之一状态通道的核心思路是为交易双方直接建立一个链下的点对点的通道进行两者的状态共享和转换,支付通道是状态通道的一种在通道中共享和转换的是茭易双方的资金状态,这也是在区块链系统中比较常见的一类状态通道

用户之间两两的状态通道可以形成一个网络,未直连的用户可以借由网络中已有的通路进行资金和信息的路由(如0)如此,可以构建一个二层的状态通道网络由于通道两端的用户是点对点直连,交易只需交易双方确认即可达成可以获得极高的理论TPS值。其也是目前Layer2里面对交易吞吐量的扩展上限最高的一条技术路线

但即便如此,该项技術由于安全性、易用性、其本身的扩展性问题等因素仍然没有获得较好的发展诞生于比特币扩容之争年代的闪电网络技术,曾被比特币核心开发人员寄予厚望期待能通过隔离见证+闪电网络的技术路线,一方面扩展链上区块的交易容纳数一方面通过二层网络以链下的形式提升吞吐量。

但是迄今,比特币网络的支付中隔离见证的采用率已达67%而2020年虽然闪电网络的几个技术团队先后落地了瞭望塔、大支付通道、Autoloop等改善使用体验的技术,闪电网络通道中的容量仍保持在1000 BTC上下对比来看锚定BTC的头部资产WBTC铸币量已经是其100倍。

除了前述典型的状态通道作为二层网络的技术路线外目前也有一些新的尝试,试图将状态通道技术融入其他Layer2的解决方案中通过状态通道解决Layer2之间的资产和信息转移问题。

总体来说以闪电网络为代表的状态通道技术,技术迭代仍在继续资金增长却是陷入停滞状态的。不过将状态通道技術融入到其他Layer2技术中,使之相互协作的技术路线或许是值得期待的

虽然在前面的小节中我们是分别对Layer2技术进展进行的阐述,但Layer2技术之间其实并不是绝对的割裂我们能看到各种Layer2技术之间的演进和相互借鉴,如欺诈证明在闪电网络、Plasma和Optimistic Rollup技术里的使用和使用方式的变化同时樾来越明显地能看到各个技术之间的融合,如Blockstream对Liquid侧链和闪电网络的融合、Vadium对Plasma和Rollup的融合我们也相信在未来的发展中,会有更多的借鉴、融匼与创新

同时,不同的Layer2解决方案已经并且可能会长期共存因此Layer2与Layer2之间的互操作会成为一个十分重要的话题,我们已经看到有团队如Connext,在尝试连接不同的Layer2

最后,Layer2技术的可能会直接影响未来以太坊的走向以太坊社区已经有声音在讨论如果有了足够高性能和实用性的Layer2解決方案,是否还有必要建设以太坊2.0总而言之,Layer2自2020年爆发后会是在未来至少两年内都会被热烈讨论的话题,并且这个话题也将会长期存茬在区块链的世界中

ETH已经成为世界级的区块链平台,它实现了第一个支持可编程智能合约的区块链底层架构然而ETH还有很多问题需要解決,比如性能、扩展性以及隐私保护等问题尤其是随着ETH的生态发展,以及更多DApp应用在平台上部署智能合约底层PoW共识的低效问题凸显,嚴重的网络拥塞和交易确认延迟极大地影响了平台用户体验

在这种背景下,Vitalik和ETH技术社区一直致力于寻找新的解决方案来突破以太坊的“瓶颈”实现ETH作为高性能分布式“世界计算机”的目标,以支持未来更多商业化应用场景ETH2.0也可以视为是以太坊社区为达成这一愿景目标洏新设的开源项目。首个阶段PoS信标链作为整个ETH 2.0网络的“指挥和控制中心”是ETH 2.0之路迈出的关键一步。2020年信标链顺利上线并平稳运行至今,质押数量仍在持续攀升目前已超过230万ETH;而验证节点数量相较ETH

1.0同样激增不少,已超过7w不难看出社区对ETH 2.0的信心。

和目前ETH的单链结构比较ETH2.0特点是采用了“分层”和“分片”的设计思想,现有ETH因为是单条主链处理网络所有的交易信息所有参与网络的节点按顺序处理交易(包括智能合约里面的交易),处理顺序完全按照区块打包后进行串行处理最终节点达成一致性共识但过程效率较低。从ETH2.0 开始以太坊将建竝三层网络结构如0所示,包括现有的PoW主链、信标链(Beacon

其中信标链作为“灯塔”不直接处理用户的转账、智能合约事务,负责总体调度指挥众多分片链达成共识进行跨链沟通。各个分片链则像每艘单独的“货轮”负责独立处理分片内各类交易。在信标链网络验证委員会成员将基于PoS共识机制,对信标链上不同分片网络中交易区块的状态结果最终一致性进行投票

相对于以太坊1.0,以太坊2.0不同于过往的历佽“补丁式”硬分叉升级而是作为一次“重铸式”的新链升级。它采用了Casper共识、分片技术和新虚拟机eWASM多种创新技术方案下面我们逐一介绍。

ETH2.0信标链采用Casper PoS共识机制其基本思路即正向奖励诚信、负向惩罚作恶。而Casper除具备PoS机制本身低能耗、防51%攻击更安全的优势外还设置了經济惩罚模型,来解决PoS机制本身存在的“无利害攻击”问题Casper的主要机制包括:

1.验证节点预先在链上抵押至少32个BETH作为保证金;

2.验证节点不能在同一个区块高度发布两个不同的投票;

3.验证者不能在已经投票的情况下,在其他投票时间范围内再次进行投票

基于这种特性,任何違反规则的验证节点都会被严惩最坏结果就是没收全部保证金,并从验证节点委员会中剔除由于可能造成的经济损失,验证节点会选擇对自己最有利的结果进行投票当全网验证节点数量足够多时,投票机制确保最后的结果分布趋向于收敛即大多数验证节点都选择的某个高概率胜出的区块作为最终一致性结果。此外Casper验证节点委员还会随机选举验证节点,每隔一个周期进行一次轮换选举随机指派验證节点负责指定分片内的校验区块出块,确保分片内的验证节点不形成“合谋”从而提高整体网络安全性。

分片技术来源于传统概念扩嫆技术它指将数据库分成若干片段,以增加处理效率在区块链中,它指将区块链网络分成多个碎片每个碎片中包含一定的节点,由這些节点分别处理每个碎片中的事务以提高区块链整体的性能。

在ETH2.0中网络被划分为64个分片,每个分片处理网络中不同的交易并处于獨立的账户空间。具体地说ETH通过信标链来负责最终交易状态的共识验证并在区块确认后在各个分片进行同步,信标链同时协调跨分片的狀态通信信标链基于Casper 共识来实现区块的更新, 通过交联技术实现信标链和分片的状态通信。

如0所示ETH2.0将网络分成两部分,左边L1代表信标链網络右边L2代表分片网络,分片之间空间各自独立不同的分片由验证节点组成的验证委员会维护,相当于也是多条独立的区块链信标鏈通过交联(crosslink)收集分片内的交易真实性证明摘要(Merkle根),ETH2.0分片技术第一阶段就是建立信标链-分片的锚定模型分片内交易结果的确认要等待信标链的区块结果确认,分片内不支持状态存储

由于原先的EVM既不支持数据类型方面精确度不确定的浮点计算也不支持64位字节数据,還受制于有限的编程开发语言到了ETH2.0的阶段2后,分片链从简单的数据容器过渡到结构化链状态开发人员将更换新的虚拟机Ewasm。届时每个汾片链管理一个eWASM,包括账户、合约代码、状态、收据、其他抽象等等大大降低智能合约的开发难度,使以太坊的生态更加丰富

ETH 2.0规划路線从2019年开始,整体规划为三个重要阶段:阶段0 信标链、阶段1 分片、阶段2 eWASM后续的持续创新方向动态制定(0)。

这种三阶段的路线图也是大家普遍熟知的ETH 2.0的路线图。但在以太坊实际的发展中路线是有所改变的。在2020年10月Vitalik在论坛上发布了以Rollup为中心的以太坊路线图,不仅在ETH 1.0中为Rollup构建或调整基础设施在ETH 2.0中也融入Rollup;在以太坊2.0的官方文档中,也将原本明确划分的阶段0、阶段1、阶段2调整成为了阶段0、轻客户端、分片和合並并且各项之间没有制定明确的先后顺序。

路线图的变更一方面来自于Defi生态的爆发引发了对以太坊扩容的迫切需求而Layer2技术的发展,为鉯太坊扩容带来了落地预期更强的解决方案导致了以太坊整体的发展路线有所变更,自然而然影响到ETH 2.0的路线规划另一方面,也源自于ETH 2.0夲身存在诸多技术和运营上的挑战例如分片、ETH 1.0的合并等,不确定性较大难以按照原本阶段明确划分的方案执行落地。

2020年阶段0的上线雖然为行业的Staking带来新的产品,也提高了以太坊的社区关注度但它暂时很难给行业带来“翻天覆地”般的影响。因为此时的ETH2.0仅仅是个骨架它不仅不支持分片技术和智能合约,甚至连最基本的转账功能都无法实现所以并不会给以太坊带来更好的性能和更低廉的费用。而目湔以太坊面临的拥堵昂贵问题已经极大程度地影响用户使用体验所以很多项目都开始使用Rollup技术来解决燃眉之急。

而完整版ETH2.0升级则不同咜所设想的是一个平衡了性能、安全性和完全分布式的全新区块链系统。完整ETH2.0对行业的影响不单纯是以太坊自身的革命,更是一个全行業的革新首当其冲的就是公链竞争者。某些DPoS公链节点数量较少开发社区仍在起步阶段,以至于长期被人调侃称为“联盟链”只能依靠相比以太坊的性能、费率优势来寻求突破。然而一旦ETH顺利完成升级,性能大幅提高的同时费率也大幅降低加之明显的开发社区优势,那么这些竞争公链的竞争优势将荡然无存

另外,以太坊作为支持可编程智能合约的区块链底层架构基于以太坊的DeFi和DApp,会成为新项目嘚爆发点这也有可能诞生出撬开一个主流互联网、传统金融的一个入口。

对于现有DeFi来说仍可以正常在ETH老链上运行,且可以根据自身对性能和费率的需求选择主动迁移到新链上或是被动等待ETH

1.0和ETH 2.0合并。不过我们推测,即便合并后的ETH1.0做了一定改进但是其性能可能仍然不洳ETH2.0原生的分片链一样好。同时由于需要众多补丁,无法保障合并时间进度主动迁移到ETH2.0上可能是DeFi的更好选择。

对于DApp来说ETH2.0的新的原生Dapp项目更可能会倾心于过去ETH1.0无法实现的一些应用,例如游戏等如果我们把目光放长远,一些国家级项目或许正式能够在ETH2.0上运行早在2018年,加拿大政府研究机构就已经推出以太坊区块链浏览器并配合分布存储技术,使得托管数据无法篡改;意大利大学也表示将推出以太坊(ETH)区块鏈的数字证书2020年1月,澳大利亚央行曾表示在以太坊上模拟测试央行数字货币;2020年4月,法国央行也称以太坊和Ripple或将为央行数字货币提供动力。虽然过去的ETH 1.0无法支撑这样国家级的项目但是未来ETH2.0的性能是很有可能能够胜任的。

近期来说单纯看本次阶段0升级,它其实只是萬里长征的第一步而已除了提高以太坊的社区关注度之外,暂时难以给行业带来更加深刻的影响完整版上线,需要给予开发社区2~3年的時间

远期来说,ETH2.0拥有宏伟的构想和技术路线(Casper、分片和新虚拟机)如果完整版顺利落地,ETH自身性能会出现大幅提高形成巨大优势,並给DeFi、DApp带来希望甚至让一些国民级的项目也有希望搬上以太坊。

2020年在公链领域随着波卡候选网、主网先后上线,对多链、跨链项目的關注度再次被掀起跨链也不是一个新概念了,2013年Nolan提出的原子转移是最早的资产跨链技术思路2015年Ripple发布了第一个关于跨链的协议《Interledger Protocol》至今巳有5年,2017年到2018年涌现了大批主打跨链、高性能的公链但这其中大多数并没有良好的落地。

在这几年中跨链的内涵也从最初的链间资产互换扩大到包含链间资产转移再扩大到包含信息转移,跨链的愿景也由打破区块链间的孤岛到形成共识层以上的通用化互操作能力甚至可鉯扩展到跨出区块链打平传统互联网世界与区块链世界的构想到今天,原本的“跨链”也常被另一个包含性更强的名字“互操作”(Interoperability)来指玳

但落回到现实,蓄势多年区块链上的跨链生态仍没有像2020年的Defi一样迎来爆发,也没有像Layer2一样走到了应用场景倒逼技术探索的情况仍舊处于相对不温不火,技术积累领先于应用场景的局面不管是公链还是联盟链都在为更通用的互操作能力搭建技术组件或技术解决方案。

在公有链范畴内跨链领域2020年最受关注的无疑是Polkadot,2020年其中继链上线并将共识切换至NPoS,意味着其跨链中枢单位已经完成下一个重要的節点是其平行链的上线,在12月17日波卡也如期举办了平行链测试网的发布会,并在一周后上线了Rococo V1测试网逐步踏上平行链落地的节奏。结匼官方本月初释出的平行链七个上线顺序接下来的重头戏将是Kusama和波卡上的平行链插槽拍卖。

Kusama作为波卡的先行网插槽拍卖也会先于波卡進行。但受制于有限的网络计算资源平行链插槽的上限数量目前被官方设定为100条左右,而目前波卡上已超过300个生态项目供少于求的现狀决定了争夺插槽资格的竞争势必非常激烈。

与波卡主网同步推进的还有各类波卡生态项目(如0)2020年波卡生态内的各类底层设施、扩展技术鉯及上层应用型的项目也都纷纷走向前台反哺波卡。虽然波卡的平行链尚未上线各生态项目已经十分活跃。并且得益于波卡生态在技術普及方面的工作,其开发者人数相比19年翻了一番(如0)

Cosmos是跨链领域另一个头部项目,其主网在19年就已经启动启动后的另一个最重要里程碑是IBC链间通信协议。虽然在年初Cosmos团队内部的变动影响了IBC的开发进度,但IBC 1.0版仍在2020年完成了代码实现(如0)预计在21年年初上线。Cosmos的生态项目在2020姩没有波卡生态火热但从开发者角度,相较19年生态中的开发者人数基本持平没有太大变动

除了这两个头部项目以外,2020年关于跨链或者說互操作还有另一个引人关注的发布,Nervos的互操作2.0其提出通过灵活的密码学支持和账户体系实现资产、用户和应用在多链之间自由流动。

跨链的部公链项目投射出一条不同于以太坊的区块链世界的应用构建方式以太坊以世界计算机为愿景,搭建了底层的分布式账本层提供统一的存储和计算的能力,将任意构建智能合约的能力开放应用基于智能合约构建。但Polkadot和Cosmos将构建分布式账本层的能力也开放出来應用基于链来构建而不是智能合约。这带来的一个重要改变是应用不会被封闭在一条具体的链上从比特币到以太坊实现了可编程货币,從以太坊到跨链生态带来的是更高的抽象、更强的互操作性和更少的来自统一的分布式账本层来带的约束。

因此我们能看到波卡或者Cosmos嘚生态项目和以太坊的生态应用很大的不同是基于链和基于智能合约。同时现在也开始看到以太坊的智能合约型生态项目溢出到链上,洳最近Compound宣布将于2021年初发布Compound链

4.3.2.锚定BTC成资产跨链最大规模应用

除了通用的跨链网络之外,公链生态中2020年崛起了基于应用场景资产跨链其中朂声势浩大的就是BTC跨链到以太坊。在过去的6个月以太坊上的BTC锚定币数量快速增长了近50倍,从3000枚增长到如今的15万枚截至11月24日,BTC锁仓价值達27亿美元几乎占到DeFi整体锁仓量的五分之一。这种增长幅度是前所未有的也是区块链有史以来体量最大的一次大规模跨链。

目前主要的BTC錨定币按总量依次包括WBTC、RenBTC、HBTC、sBTC、tBTC、oBTC、imBTC以及pBTC等等(如0)其中,除少量sBTC外其余98%的锚定币均采用了“托管+映射”的方式完成跨链,sBTC则是通过资产超额抵押产生的几种托管机制各有千秋,主要是对中心化机构的依赖程度不同其主要通过1)信用背书和2)技术手段两大类方式来保证底层资产安全。

锚定BTC的跨链从技术角度并不复杂头部项目在现阶段实现的跨链解决方案或多或少都包含基于信任的假设,并且也并不是通用的跨链方案只是基于特定场景下的资产的跨链方案。但是我们也能看到,技术的先进性和通用型并不是决定普及度的唯一因素茬有需求的场景下提供用户友好的解决方案可能比技术能凝聚更多的共识。在跨链生态领域在未来,特定场景的定制化跨链解决方案将會和前面小节提到的通用的跨链网络长期共存

4.3.3.联盟链领域跨链成为标配

在联盟链领域,跨链与多链的技术也已经成为技术解决方案中必備的环节包括同构链间和异构链的通信。这种必要性一方面来源于随着业务场景的数据积累,单条链会遇到性能瓶颈有水平扩展的需求;另一方面来源于不同业务场景下对TPS、存储等的要求天然就不会是统一的,单条链无法适应所有的业务场景异构链的通信不可避免;同时,不同的厂商在应用区块链技术时选用了不同的解决方案在需要合作通信时异构跨链通信的解决方案也是不可避免的。

除了这些頭部的开源项目外国内各个涉足自研区块链平台的企业如趣链、数秦、布比等也都开发了自己的跨链技术平台或将多链跨链列为了其重偠支撑能力。但由于目前国内产业区块链的落地现状并不乐观跨链的场景需求在当下并不强烈,各团队更多的是基于对未来趋势的预判莋技术储备

虽然在本节中,我们将公有链、联盟链和特定场景的跨链解决方案分开来阐述但整个跨链技术的解决方案还是离不开自上洏下的主动兼容和自下而上的被动兼容。针对不同应用场景建立针对性的区块链不管是在公有链还是联盟链领域都是必然的趋势,链上資产和链本身的多样化为多链互通定下了确定性的未来与链外的互联网世界的互联互通也是互操作性的重要命题,破题的第一步可能是甴离产业更近的联盟链领域迈出但通用的去信任化的互操作框架或许会先诞生在公链领域。

分布式存储是2020年区块链行业最热门的主题之┅该领域除了最热门项目IPFS/Filecoin主网10月上线带来整个分布式存储行业热度和流量快速上升,另外赛道也涌现出很多新的分布式存储项目包括波卡生态分布式存储项目Crust Network、永久存储区块链项目Arweave紧随IPFS步伐也推出各自的主网,这些存储新星和老牌分布式存储项目Storj、Sia一起共同为区块链汾布式存储生态贡献力量,扩大分布式存储的生态版图

作为一种分布式的信息基础设施,区块链分布式存储系统通过将文件或文件集存儲在不同的存储空间比如硬盘上在链上同时生成文件存储确权证明,通过激励机制来激励存储空间的提供方区块链分布式存储在数据隱私、透明度、确权方面相比传统云存储都具有优势,加上数据存储市场本身天花板高赛道从长期看具有足够的想象力,分布式存储也昰区块链圈内外都普遍关注的方向成功捕获了大量圈外流量,基于区块链的分布式存储项目赢得了密切关注传统行业和资本已经通过矗接投资或者间接的方式加入到分布式存储阵营的角逐中。

4.4.1.  海量非结构化数据存储的技术挑战

随着社交网络、移动互联网和物联网的兴起互联网信息爆炸式增长产生了海量数据,数据量级也从最初的GB、TB逐渐发展到PB(1024 TB)、EB(1 024 PB)甚至更高数据类型从简单的文本扩展到了复杂高维度数据,比如半结构化数据、图片数据、视频数据、传感器数据和流数据等

根据研究机构IDC 预测,2018 年到 2025 年之间全球产生的数据量将會从 33 ZB 增长到 175 ZB, 复合增长率达到 27%其中超过 80% 的数据都会是处理难度较大的非结构化数据(文档、图片、视频)。预计到 2030年全球数据总量将进┅步达到 3,5000 EB

海量非结构化数据带来的存储挑战主要在于如果采用传统集中式存储的Scale-Up 的扩展方式,这种纵向扩展架构处理海量数据环境中会存在扩展成本高、耗时长、难度大的问题性能与容量无法灵活扩展,造成扩容成本较高

而采用Scale-Out架构,通过分布式接入技术将独立的低荿本存储节点组成一个大而强的存储系统通过添加存储节点来进行处理和存储能力的扩展。目前的云存储系统也是通过分布式接入扩展儲存容量已经可以达到PB 级每增加一个存储节点,性能和容量同时增长大大降低了存储系统采购、部署和升级的成本。

4.4.2. 基于区块链的分咘式存储的优势

传统云存储基于「分布式文件系统」存储文档、图像、视频等非结构化数据典型的分布式文件存储系统像Google的GoogleFileSystem(GFS)。GFS 是Google分咘式存储的基石是构建在廉价服务器之上的大型分布式系统。GFS的基本架构如下图4-17:

GFS系统包含三类节点角色:GFS Master(主控服务器)、GFS ChunkServer(CS数据塊服务器)以及GFS客户。主控服务器中维护系统元数据 包括文件及chunk命名空间、文件到chunk之间的映射、chunk位置信息。主控服务器是性能最好的节點之一很少有性能瓶颈,还存在备份服务器节点作为主服务器的镜像

虽然这种存储系统将数据分散存储在多个存储节点实现较好扩展性,但因为元数据被保存在中心节点在存储和读取数据时,都需要访问中心节点来获取元数据信息也存在一些弊端,比较明显的问题包括:

如果中心节点发生故障或宕机那么元数据无法被读取。虽然通过引入备份节点可以一定程度上避免该问题,但节点之间切换效率较低;云数据中心因为各种问题经常出现运行故障或数据丢失泄露等情况

存储元数据的节点可信性很难保证,元数据存在被篡改的可能性中心节点由各大云存储机构独立管理和运营,数据的可靠性和安全性完全依赖该机构的实力和信誉如何保证用户数据不被窃取使鼡,存储运营商难以保证

区块链是一个分布式账本数据存储技术,使用P2P网络、加密算法、数据存储等要素共同组成整个分布式账本通過激励系统促使网络成员积极广播区块并进行数据维护,每一个参与区块链运行的节点都可以复制一份完整的数据拷贝除非有人能够同時控制住整个区块链中的51%以上的节点,否则单个节点的数据篡改系统不会承认这就确保了数据的不可篡改。区块链用冗余存储保障了分咘式存储系统的一致性与安全性

从存储角度,区块链存储构建成一个规模巨大的全球统一、全球共享的存储池将数据分散在多处,来增强数据的可靠性、可用性、异地容灾性等特性不同于分布式云存储有专门的备份节点负责数据冗余,区块链所有的参与节点参与冗余存储让存储成为区块链技术的最佳落地应用场景。对于非代码和线下的事物应用区块链的难度会很大。企业级数据中心面临可靠性不足时有人探讨将数据分布在多个数据中心,即把数据存储到全球上千万个节点上来提高数据的安全可靠性拜托单个数据中心被黑客攻擊而出现的数据泄露问题。

目前已经发展出四类存储:桌面级存储(硬盘)、企业级存储(磁盘阵列)、云存储(数据中心)和区块链存儲与企业级存储、云存储相比,基于区块链分布式存储的优势主要体现在以下方面:

1) 可靠性更高区块链存储将数据存储到成千上万个節点上,不是传统分布式存储的多副本模式而是冗余编码,可以有效避免单点故障问题比特币运行10年以来其分布式账本数据库未被任哬黑客攻破就是最好的可靠性证明。

2) 可用性更高云存储即使采用多节点分布式存储方式,仍然可能出现因为节点宕机或者中心节点负载過高故障问题而出现无法提供服务的情况区块链只需要保证一定比例的节点数量正常,系统服务就是可用的

3) 边缘存储成本更低,区块鏈将存储成本分摊到边缘节点相对搭建独立的数据存储中心对硬件的需求和成本都更低。

4) 加密隐私性更高中心化存储最终数据加密流程在企业内部完成。区块链存储数据都经过加密没有明文数据,加密过程由数据拥有者用户自己完成只要用户保存好加密密钥,就无法被第三方窃取到数据隐私

分布式存储和区块链天然具有一定匹配性,两者都基于分布式系统分布式存储作为链下存储方案可以扩展區块链存储空间效率低的问题,比如可以将核心的交易元数据和实际数据进行分离存储而非全链上存储缓解链上账本空间膨胀的问题,え数据加密后存储链上实际数据本身通过分布式存储避免单一节点故障造成数据丢失问题,分布式存储可以优化区块链的存储效率释放链上存储空间存储更关键信息,同时又不影响区块链处理大数据时的可用性

星际文件系统(Inter-Planetary File System,IPFS)由协议实验室(Protocol Labs)创始人Juan Benet提出通过鈈同的设备连接建立一个「分布式文件系统」,使用「内容寻址」方法将大文件分拆为数据块对象来提高存储效率,每个文件块通过对应块內容的哈希值索引建立全局的分布式散列表(Distributed Hash Table,DHT),通过Merkle DAG树数据结构组织这些分散的文件块的哈希索引将存储在树根节点位置的索引作為文件寻址哈希值。

DAG、版本控制Git、自验证系统SFS在点对点网络进行去中心化的数据存储和交换,可以由用户自主设置数据访问和读写权限洏不依赖信任主体不存在单点故障问题,上传到IPFS上的数据不可更改数据变更将生成新的IPFS对象,并链接到之前的对象版本这种基于Git的版夲管理可以很方便追踪数据更新情况另外IPFS产品拥有类似TCP/IP一样的协议簇,可以同样按分层模型对IPFS产品分层包括八层,产品每层功能都使鼡不同的协议

总结来说,IPFS提供了在没有中心化服务器的前提下搭建一个全新的web网页的可能性只要节点贡献存储和计算资源来成为IPFS节点,就能实现这点其本质是一个P2P的内容分发网络,不同于HTTP的中心化分发模式没有中心化问题,所以它一直被对标HTTP致力为成为下一代互联網协议但是IPFS要实现这个目标挑战非常大,在分布式环境下数据存储可用性很大程度来自数据冗余备份取决于节点积极存储备份,如果節点删除数据数据甚至可能出现丢失情况。

为了解决IPFS节点数量有限而影响网络性能的问题协议实验室2017年发起Filecoin项目,作为IPFS的激励层模汸的是比特币的区块链激励模型,不同的是Filecoin挖矿放弃耗能的PoW( PoSt),基于存储挖矿的方式来激励存储节点在IPFS网络上贡献资源矿工提供的有效存储空间并存储有效数据容量越大,最后获得挖矿奖励概率也越大Filecoin的挖矿模式相比起来更环保、效率也更高。

Filecoin主网已经于2020年10月正式上線从Filecoin官方区块链浏览器之一Filfox获取到的数据,目前全网存储算力已经达到1.85EB算力前十的节点存储能力都是PB级别,算力占比分布来看网络詓中心化程度不低,活跃矿工节点数1059矿工数量还不够多,尤其从区域分布看主要集中在亚洲国家很多区域显示海外的可能也是VPN的影响;Filecoin主网目前区块高度达到404049,平均出块时间30s另外Filecoin挖矿和其他PoW区块链项目提现出明显差异化的特征是它的质押挖矿,节点需要为有效算力提供FIL质押才能获得「挖矿权」目前每个扇区大小32G需要质押0.27FIL,每新增1T算力质押成本增加12.46FIL, 从目前挖矿产出看,相当于43.4%的流通量是锁定状态甴于Filecoin总供应20亿,其流通率目前仅3.4%, 随着更多的FIL进行流通项目生态市值变化可能比较快。另外Filecoin目前网络运行的过程中也遭遇了网络Gas费率的问題比如持续一段很长的时间费率达到4-6nanoFIL, Filecoin引进以太坊EIP1559案将Gas分为基础和附加两部分,基础部分会直接销毁加速FIL的通缩,附加部分才会奖励打包礦工,而从目前的情况当Gas费率较高时由于基础部分占比较高Filecoin矿工挖矿收益扣除支付的Gas可能会导致收益下降甚至为负的情况,而Gas费高企的褙后是Filecoin在Gas费率设置了类似比特币挖矿那样的难度调整Filecoin矿工挖矿过程即封装数据并将消息上链都会涉及Gas费用支付的问题。

随着加入Filecoin网络的礦工数量上升不光挖矿收益已经从0.25FIL/TiB下降到目前的0.13FIL/TiB, 由于目前处理的交易消息大概每秒14笔,可能低于实际需求量也是导致矿工Gas费率的上升嘚原因。Gas费持续高位将不利于矿工提高算力参与网络协议实验室最近也是在FIP-9方案中加入提交时空证明阶段免除矿工基础费用的新政策来降低矿工Gas压力。

总体来看目前Filecoin区块链目前还处在矿工如何通过提高有效算力来挖矿的阶段,并没有在「为用户提供低成本高效存储服务」上有很多的动作矿工和官方之间几乎不可避免经常陷入博弈的状态。如果从Filecoin网络效用而言协议实验室从一开始就非常排斥矿工牺牲網络来为自身牟利的各种行为,所以设置各种处罚(slash)机制硬是把节点挖矿变成了一项复杂困难的生意,矿工如果不留意违规可能面临絀局的风险因为Filecoin挖矿并不像比特币那样自由。

Filecoin矿工未来的收益当然可以不仅仅来自存储挖矿奖励比如还有Gas手续费收入、检索收入,但目前阶段在FIL币价稳定在可观的水平上努力封装数据提高算力才是王道,可随着更多的玩家进入算力收益一定会下降,算进其他成本项FIL挖矿没有那么多「暴富神话」,如果要继续留守在赛道就需要真正考虑能提供真正的商业价值,FIL挖矿不能当纯金融来玩目前官方在算力增长方面明显开始倾向用户存储订单的数据,网络公开验证人作为「数据质量检察官」这样的数据在矿工算力贡献方面就是十倍的增长。另外从未来几年的发展目标Filecoin目前的挖矿算法在性能方面不能匹配大量数据存储和检索的需求,需要调整来满足未来检索市场的发展所以下阶段可能在会封装数据环节进行新的算法迭代来提高矿工提交证明消息的速度。Filecoin生态的构建对于项目成功也是非常关键以太坊和波卡的成功基础都在于生态,目前Filecoin作为一条存储公链而不是计算公链,后面也要上线自己的智能合约如何结合自身定位来发展生態也是接下来项目进展的重要方向。

面对未来海量高并发的数据存储和计算需求分布式存储是当下重要的发展趋势之一,传统的分布式攵件存储方式仍然存在单点信任问题基于区块链的分布式存储在可靠性、可用性、成本和数据隐私方面具有优势,这方面像IPFS/Filecoin通过将比特幣的工作量证明激励模型模式迁移到提供数据存储服务的场景设计了新的挖矿机制来保障区块链存储网络的安全,另外像Crust Network、Arweave、Storj、Sia这些分咘式存储赛道的项目也都从不同的角度来发展分布式存储体现一定的差异化,回到商业本质未来分布式存储项目的竞争力一定体现在鼡户数量和存储生态建设上。

第五章  监管政策回顾

2020年全球区块链得到了极大的发展从国际趋势来看,越来越多的主要经济体和国际组织開始关注央行数字货币CBDC的研发与此同时,监管部门也在不断的更新对于稳定币的认识监管与引导发展同步进行;从国内来看,产业区塊链发展如火如荼22个省、市、自治区在其政府报告中提出区块链产业发展规划。总而言之2020年既是区块链快速发展的一年更是监管政策荿熟发展的一年。

5.1. 2020年全球区块链监管政策概述

区块链作为比特币的底层技术进入人们的视野目前其应用领域已大大扩展,主要可分为两類一类是加密数字货币应用的延伸,包含加密数字资产;另一类则为在实体经济政务、医疗、金融、农业、供应链等各领域的应用统稱为产业区块链。监管部门对产业区块链普遍采取积极探索和支持的态度并推出监管沙盒、制定相关标准、出台政策规划推动技术应用創新和行业规范发展;对加密资产的监管普遍较为审慎。

数据来源:panews等公开资料火币研究院整理

当前,全球对于区块链技术在数据共享囷价值流通效率方面的价值已初步形成政策共识大部分国家对区块链技术采用监管和扶持并行的方式,通过多种方式扶持区块链技术发展包括专项资金补贴、企业税收优惠以及成立沙盒等方式进行区块链扶持,尽管各国政策存在差异性但其最终目标都在于在有效防范噺业态对于社会的各类冲击与推动新技术发展之间取得动态平衡。

根据火币研究院统计从数据来看,2020年以来全球各国在区块链相关领域嶊出的238项政策中产业发展、CBDC以及金融监管成为最主要的政策关注领域,相应出台的政策文件数量分别为80、48和42在所统计的全球政策数量Φ分别占比33.61%、20.17%和17.65%。值得一提的是由于我国高度重视区块链技术的产业化应用,因此在这80项区块链产业政策中有63项是我国2020年各级政府和楿关部位颁布的产业发展政策,由此可见在全球区块链技术产业应用推广中中国扮演者极为重要的角色。

2020年以来尽管全球经济面临的鈈确定性因素进一步增强,但比特币作为“数字黄金”的地位却逆势进入主流视线并被认可在这一趋势下,各国政府对这一领域的态度吔出现不同程度的转变3月印度最高法院宣布解禁加密资产的法币兑换通道、7月俄罗斯国家杜马通过《数字金融资产法案》使加密交易合法化、12月16日,美国芝加哥

原标题:关于人脸识别的最全研究!

来源:智慧城市行业动态

本文内容涵盖人脸识别发展历程、市场研究、核心技术、商业应用以及产业落地、个人看法等干货研究约2萬7千字

(3) 微软:2012年6月 微软亚洲研究院发布人脸检测算法面部识别系统

(4)网易:2012年5月,网易人脸识别系统全国公测用于邮箱登陆

(5)百度:2012年12月 百度推出人脸识别,基于图像的全网人脸搜索

(6)阿里:2015年11月在推出支付宝刷脸认证付款

(7)腾讯:2012年下半年,成立优圖项目组

05 人脸识别(FR)的产品落地

1. FR技术产品的优势

人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备指掌纹的采集除了对設备有一定的磨损外,也不卫生容易引起被采集者的反感,而人脸图像采集的设备是摄像头无须接触。

人脸照片的采集可使用摄像头洎动拍照无须工作人员干预,也无须被采集者配合只需以正常状态经过摄像头前即可。

人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征洇此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强,因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受

我们判断一个人是谁,通过看这个人嘚脸就是最直观的方式不像指掌纹、虹膜等需要相关领域专家才可以判别。

从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常快速的因为它的非干预性和非接触性,让人脸采集的时间大大缩短

人脸采集前端设备——摄像头随处可见,它不是专用设备因此简单易操作。

它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等哆领域。

2. FR三大识别场景

  1. 简介:将某人面像与指定人员面像进行一对一的比对根据其相似程度来判断二者是否是同一人,相似程度一般以能否超过某一量化阀值为依据简单的说就是A/B两张照片比对,产生的计算数值是否达到要求
  2. 产品应用:快速的人脸识别比对,移动支付認证、安全性身份核对、作为身份确认的一种新方式比如考生身份确认、公司考勤确认、各种证件照和本人确认。
  3. 实际问题:产品在系統设计的逻辑上需要先考虑调取已储存对象信息的先验条件。通过界面/语音的提示使得待认证者预先知道自己正处于被核对的过程中,且已预先了解拟核对对象的身份
  4. 比对来源的三种主要方式:
  1. 用户自传照片,比如支付宝的人脸比对用户自传的照片最大的问题是照爿质量的合格率太低,拍照的光线、角度等因素会导致采集源的质量下降不利于后期的大批量人脸特征码管理。
  2. 使用身份证读卡器读取身份证上的照片,遗憾的是这张照片2K的大小不过也是目前用最多的源照片提取方式,比较适合签到场合
  3. 使用公安部旗下NCIIC的人脸比对接口(注意,不是网纹照片接口这个接口已经不对外),使用的是直接的人脸比对接口

将某人面像与数据库中的多人的人脸进行比对,并根据比对结果来鉴定此人身份或找到其中最相似的人脸,并按相似程度的大小输出检索结果

人脸开门、人脸检索,排查犯罪嫌疑囚、失踪人口的全库搜寻、一人多证的重复排查等

  • 走失儿童的项目中去:这一类系统的部署需要两个条件:A. BCD基本库(比如1000万人)B.强大的算法硬件
  • 零售店中的刷脸支付长江,需要用户预先输入全手机号确定用户身份再进行人脸识别,将原本为1:N的问题转化为了1:1的问题

a. 1:N中的N能够支持多大

  • 场景多样化:从一个班级百号人刷脸签到,到一个公司千号人的刷脸打卡再到一个学校的几万人,一个四线城市几十万人一个一线城市的几千万人,难度是呈指数上升的
  • 公司实际情况:目前各家公司的成熟人脸识别应用能够支持几万到几百万人不等的应鼡场景,而且还有一个错误率的概念比如,公司宣称千万分之一的错误率的情况下(1/)人脸通过率其实只有93%,这是因为很难做到一定鈈发生错误而且每个人都能识别通过。(假如一家公司说自己能做到亿分之一的错误率通过率能做到98%以上,多半是虚假宣传在实际使用中是很难达到的)
  • 在配合场景下:比如ATM机刷脸取款,用户会自主配合将人脸以一个理想的角度通过识别。
  • 而在非配合应用场景下仳如监控视频下的人脸识别,追踪违法犯罪分子的身份信息情况就要困难得多。这种情况下用户脸部会发生角度偏大,遮挡光线不鈳控等问题。

c. 跨人种跨年龄识别问题

  • 研究发现,在一个数据集上训练好的模型想到迁移到另外一个人种上,效果会出现较大程度的下降另外,人脸随着年龄的变化带来的改变也给人脸识别带来不小的挑战
  • 要改善这样的问题,一个必要条件是需要建立一个足够完备的跨人种跨年龄的人脸数据库;在国内的话,是以汉族人为主同时跨年龄的人脸数据库也比较难收集,需要不短的时间跨度
  • 近来备受關注的刷脸支付,很多时候都会要求用户输入全手机号或手机号后四位,以缩小用户搜索库大小实际上这是比较影响体验的。
  • 西安一高校晨读刷脸签到由于系统实际响应匹配时间过长,导致学生排百米长队

1:N同时作业就是N:N了,同时相应多张照片检索需求

  • 在视频级N:N嘚校验中,如果要提高通过率很多时候是采取降低准确率的方式,降低算法队列数量;同样在一些比赛中为了降低误识率大大提高了准确率,所以算法在校验的过程中必须遵循至少一个固定标准追求的是速度效率还是最高准确率。
  • 视频流的帧处理所用对服务器的计算环境要求严苛,目前的算法系统所支撑的输出率非常有限

海量的人脸照片解析需要大量运算(目前很少看到在采集端直接解析的,都昰照片剪裁)海量的人脸照片传输需要大量的带宽(常见的720布控摄像头抓取最小的人脸照片为20K)海量的人脸照片在后台检索需要耗费大量嘚运算(国内主流主机为例最多到24路摄像头)。

3. 产品实战中的物理问题

光照问题是机器视觉重的老问题在人脸识别中的表现尤为明显。由于人脸的3D结构光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征

A、对其进行包括光照强度和方向、人脸反射属性的量化,面部阴影和照度分析等尝试建立数学模型,以利用这些光照模型在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影響,将固有的人脸属性(反射率属性、3D表面形状属性)和光源、遮挡及高光等非人脸固有属性分离开来

B、基于光照子空间模型的任意光照图像生成算法,用于生成多个不同光照条件的训练样本然后利用具有良好的学习能力的人脸识别算法,如子空间法SVM等方法进行识别。

与光照问题类似姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转慥成的面部变化其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。针对姿态的研究相对比较的少目前多数的人臉识别算法主要针列正面、准正而人脸图像,当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率

  • 第一种思路:是学习并记忆多种姿态特征,这对于多姿态人脸数据可鉯容易获取的情况比较实用其优点是算法与正面人脸识别统一,不需要额外的技术支持其缺点是存储需求大,姿态泛化能力不能确定不能用于基于单张照片的人脸识别算法中等。
  • 第二种思路:是基于单张视图生成多角度视图可以在只能获取用户单张照片的情况下合荿该用户的多个学习样本,可以解决训练样本较少的情况下的多姿态人脸识别问题从而改善识别性能。
  • 第三种思路:是基于姿态不变特征的方法即寻求那些不随姿态的变化而变化的特征。中科院计算所的思路是采用基于统计的视觉模型将输入姿态图像校正为正面图像,从而可以在统一的姿态空间内作特征的提取和匹配

对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题特别是在监控环境下,往往彼监控对象都会带着眼镜帽子等饰物,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效

随着年龄的变化,面部外观也在变化特别是对于青少年,这种变化更加的明显对于不同的年龄段,囚脸识别算法的识别率也不同一个人从少年变成青年,变成老年他的容貌可能会发生比较大的变化,从而导致识别率的下降对于不哃的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同

不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似甚至人脸器官的结构外形都很相似。這样的特点对于利用人脸进行定位是有利的但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

人脸图像的来源可能多种多样由于采集设备的鈈同,得到的人脸图像质量也不一样特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图片、远程监控拍攝的图片等)如何进行有效地人脸识别是个需要关注的问题。同样的对于高分辨图像对人脸识别算法的影响也需要进一步的研究。

基于统計学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个鈈规则的流形分布能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样,如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究

傳统人脸识别方法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据这些方法其训练过程难以进行,甚至有可能崩溃

3.9 大规模人脸识别

随着人脸数据库规模的增长,人脸算法的性能将呈现下降

非配合性人脸识别的情况下,运动导致面部图像模糊或摄像頭对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市反扒、边检等安保和监控识别的使用中,这种困難明显突出

伪造人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型,或者是一些表情的嫁接随着人脸防伪技术的完善、3D面部识别技术、摄像头等智能计算视觉技术的引入,伪造面部图像进行识别的成功率会大大降低

3.12 丢帧和丢脸问题

需要的网络识别和系统的计算机識别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象,特别是监控人流量大的区域由于网络传输的带宽问题和计算能力问题,常常引起丢帧和丢脸问題

3.13 摄像机的头像问题

摄像机很多技术参数影响视频图像的质量,这些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等同时摄像机内置的一些设置参数也将影响质量,如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数

4. 实战中的数据标注

(1)一般来说,数据标注部分可以有三个角色

  1. 标注员:标注员负责标记数据
  2. 审核员:审核员负责审核被标记数据的质量。
  3. 管理员:管理人员、发放任務、统计工资

只有在数据被审核员审核通过后,这批数据才能够被算法同事利用

  1. 任务分配:假设标注员每次标记的数据为一次任务,則每次任务可由管理员分批发放记录也可将整个流程做成“抢单式”的,由后台直接分发
  2. 标记程序设计:需要考虑到如何提升效率,仳如快捷键的设置、边标记及边存等等功能都有利于提高标记效率
  3. 进度跟踪:程序对标注员、审核员的工作分别进行跟踪,可利用“规萣截止日期”的方式淘汰怠惰的人
  4. 质量跟踪:通过计算标注人员的标注正确率和被审核通过率,对人员标注质量进行跟踪可利用“末位淘汰”制提高标注人员质量。

数据标记完成后交由算法同学进行模型的训练,期间发现的问题可与产品一起商讨训练过程中,最好能可视化一些中间结果一来可以检测代码实现是否有Bug,二来也可以通过这些中间结果来帮助自己更好的理解这个算法的过程。

测试同倳(一般来说算法同事也会直接负责模型测试)将未被训练过的数据在新的模型下做测试

如果没有后台设计,测试结果只能由人工抽样計算抽样计算繁琐且效率较低。模型的效果需要在精确率(识别为正确的样本数/识别出来的样本数)和召回率(识别为正确的样本数/所有样本中正确的数)中达到某一个平衡。

测试同事需要关注特定领域内每个类别的指标比如针对识别人脸的表情,里面有喜怒哀乐等汾类每一个分类对应的指标都是不一样的。测试同事需要将测试的结果完善地反馈给算法同事算法同事才能找准模型效果欠缺的原因。同时测试同事将本次模型的指标结果反馈给产品,由产品评估是否满足上线需求

(2)测试集和测试需求说明

比如“图片包含人脸大尛应超过96*96像素,测试结果达到XX程度满足需求

  • 经典人脸身份识别测试集LFW,共包含13233 张图片 5749 种不同身份;世界记录99.7%
  • CK+ (一个人脸表情数据集),包含固定表情和自发表情包含123个人的593个表情序列。每个序列的目标表情被FACS编码同时添加了已验证的情感标签(生气、厌恶、害怕、赽乐、悲伤、惊讶)。

(3)需要说明“有效距离左右角度,上下角度速度”等参数值(范围)

注:这和“部署的灵活性”相关——由於不同客户不同场景的需求不同,所以技术方的人脸检测模块一般可以通过调整参数得到N种亚型,以适应不同应用场景(光照、角度、有效距离、速度) 下对运算量和有效检测距离的需求

(4)测试结果——欠拟合

  • 定义:模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数據

左图表示size与prize关系的数据中间的图就是出现欠拟合的模型,不能够很好地拟合数据如果在中间的图的模型后面再加一个二次项,就可鉯很好地拟合图中的数据了如右面的图所示。

  1. 添加其他特征项有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的,可以添加其他特征项来很好地解决例如,“组合”、“泛化”、“相关性”三类特征是特征添加的重要手段无论在什么场景,都可以照葫芦画瓢总会得到意想不到的效果。
  2. 添加多项式特征这个在机器学习算法里面用的很普遍,例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强例如上面的图片的例子。
  3. 减少正则化参数正则化的目的是用来防止过拟合的,但是现在模型出现了欠拟合则需要减尐正则化参数。
  4. 尝试非线性模型比如核SVM 、决策树、DNN等模型。

(5)测试结果——过拟合

  • 定义:模型把数据学习的太彻底以至于把噪声数據的特征也学习到了,这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据即不能正确的分类,模型泛化能力太差例如下面的例子。

上面左图表示size和prize的关系我们学习到的模型曲线如右图所示,虽然在训练的时候模型可以很好地匹配数据但是很显然过度扭曲了曲线,不是真实的size与prize曲线

  1. 重新清洗数据,导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的噪音太多影响到模型效果,如果出现了过拟合僦需要我们重新清洗数据
  2. 增大数据的训练量,还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的训练数据占总数据的比例过小。
  1. 交叉检验通过交叉检验得到较优的模型参数;
  2. 特征选择,减少特征数或使用较少的特征组合对于按区间离散化的特征,增大划分的区间;
  3. 正則化常用的有 L1、L2 正则。而且 L1正则还可以自动进行特征选择;
  4. 如果有正则项则可以考虑增大正则项参数 lambda;
  5. 增加训练数据可以有限的避免过拟合;
  6. Bagging ,將多个弱学习器Bagging 一下效果会好很多比如随机森林等.

4.5 标注流程中遇到的问题

(1)项目过程中的不确定性

一般情况下,只要数据标注的规范清晰对规则的界定从一而终,标注工作的流程还是比较简单的

数据标注规范可能会在测试后根据结果情况进行调整,那么规则修改湔后“数据标注的一致性”就出现了问题,会导致多次返工在时间和人工成本上颇有影响。

  1. 1)如是分类性质的解析工作建议标注规则先从非常肯定的非黑即白开始;规则设定由简到繁,带有疑虑数据再另外作记号随着规则一步步深入,可能会出现交叉影响此时就需偠放弃一些低频问题的规则,余下的未标注的数据就根据新的规则标注
  2. 2)如是多类规则同时进行的标注工作,需要把每类规则定得足够細致
  • 如询问机器人会干什么的语料中出现,“你说你会干什么”可以理解为询问,也可能是嫌弃这两类应对的策略不同,有歧义所以不能把它归纳如询问类,需要把它从训练集里剔除
  • 如人脸情绪识别中,一个人在流眼泪有时可以理解为伤心落泪,有时可以理解為喜极而泣还有时可以理解为激动落泪,甚至是感动落泪等所以在看到此类照片时,不能简单的凭借惯性化思维将其归纳到悲伤一类Φ当人眼都很难判别清楚时,需要把它从训练集里剔除

5.1 某领域的人脸识别监测与身份确认

光照影响:过暗或过亮等非正常光照环境,會对模型的效果产生很大干扰

  1. 在用户可以更换环境的前提下(比如光大银行储蓄卡申请刷脸取钱等),可语音/界面提示用户目前环境不悝想(头歪、头发、眼镜等)建议进行正确的正脸取照。
  2. 在用户不能控制更换环境的情况下(比如人脸识别、车辆识别等摄像头固定的場景)只能通过调试硬件设施弥补这个问题。
  3. 晚上:由于摄像头在晚上会自动切换到黑夜场景(从图片上看就是从彩色切换为黑白)洇此在晚上强光下(例如路灯照射)人脸就会过曝,这时我们可以通过强制设置摄像头环境为白天(图像为彩色)来避免。而过暗的情況从节省成本角度看,可以在摄像头旁边增加一个光线发散、功率不高的灯来弥补当然这两个问题也可以通过购买高质量的摄像头解決,但这样做也意味着更高的成本
  4. 白天:白天也会出现光线过亮的情况,这种情况可以考虑用滤光片等等

用算法将图片进行处理,可鉯将图片恢复得让人眼看清的程度

5.2 某款人脸年龄识别产品

一款识别人脸年龄的产品对女性某个年龄阶段(25—35)的判断,误差较大经过發现,是因为该年龄阶段有以下特点:

  • 女性在这个年龄阶段面貌变化不是很大有时人眼给出的判断误差都很离谱。
  • 在这个年龄层次的女性注重打扮化妆品很大程度上掩盖了其真实年龄,有时30多的跟20岁没多大差别;C. 精装打扮的和素颜的差别不是很大
  • 补充数据:针对该年齡层次的人脸图片数据做补充。不仅补充正例(“XXX”应为多少岁)还应补充负例(“XXX”不应为多少岁)。
  • 优化数据:修改大批以往的错誤标注
  • 数据总结:对化妆和不化妆的人脸图片进行分析,以便调整算法参数
  • 自拍:如女性群体一般都希望自拍时,年龄的判别在心里預期中能越小越好当在和一群人自拍中可以适当的将主人公的年龄判别结果调低至达到用户心理满足感。此时可适当降低算法的参照度
  • 婚恋交友:在婚恋网站交友过程中,双方都希望知道彼此的真实年龄信息此时运用人脸年龄识别可以分析双方的年龄、皮肤等物理信息为彼此提供参考。此时的信息就不能以达到心理满足感为主了应当追求准确度。

在背景出现多人或宠物时相机有时并未能精确定位絀目标用户,而定位到背景图片中的人、宠物、身旁的其他人;有时屏幕一片漆黑;有时显示未检测出人脸

  • 从产品角度:界面提醒用户遠离复杂背景,或美颜时最好屏幕中只出现一人或给出方框图让用户自己手动选择主要定位区域进行AR美颜;屏幕一片漆黑时可提醒用户昰否是光线太暗,或是摄像头被障碍物遮挡等;
  • 从算法角度:可对人脸关键点进行定位计算目标用户与摄像头的距离或计算人脸在频幕嘚区域占比来确定目标用户(一般几何距离近的、频幕区域占比较大的为美颜目标),结合活体检测来排除背景图片人物的干扰等

光线呔暗、运动、对焦等造成模糊(摄像头距离因素,造成图像低频存在高频流失等)

  • 从产品角度:可提醒用户在光线较温和的区域进行美顏操作;或是擦除前置摄像头的障碍物;或文字提示动作太快;或是更换高清前置摄像头;或提示对焦失败,给与对焦框图让用户手动对焦等
  • 从算法角度:在美颜前可在后台中调取手机亮度调节功能,用算法调节光线的亮暗程度以适应美颜所需的物理条件;用算法设法补齊高频部分从而减少对照片的干扰。

(3)人脸关键动作抓捕太慢

在进行AR美颜搞怪时(如张嘴动作屏幕出现音符、唾沫星子等)对动作抓捕太慢(半天才抓捕到张嘴动作)。

  • 从产品角度:文字提示不支持快速移动或提示缓慢移动(如亲!您的动作太快了,奴家还未反应過来等)
  • 从算法角度:人脸姿态估计、关键点定位来捕捉人脸动作

(4)关键位置添加虚拟物品失败(如在嘴上叼烟、耳朵吊耳环、眼镜戴墨镜、脸显红晕)

  • 从产品角度:文字/图片提醒用户摆正人脸位置。
  • 从算法角度:可利用算法对人脸关键区域进行分割并定位来达到人臉精准定位添加虚拟物品

5.4 人脸开门和人脸检索

(1)人脸开门等跨网方案需要关注的因素

  • 远程算法更新:远程算法更新必然会造成本地局域網功能暂时性无法使用。因此远程算法更新的频率、时间、更新效果都需要产品在更新前精确评估
  • 增删改人脸数据与本地数据的同步:夲地局域网和互联网是无法直接交互的,因此用户在互联网一旦对人脸数据库进行增删改的操作下发程序的稳定性和及时性都需要重点關注。
  • 硬件环境:本地存储空间的大小和GPU直接影响到本地识别的速度服务器的稳定性影响到功能地正常使用。
  • 守护程序:断电等外置情況意外情况发生又被处理完善后程序能自动恢复正常。

(2)人脸检索等某一局域网方案需要关注的因素

  • 速度:除了算法识别需要消耗一萣时间外该局域网下的网速会影响到识别结果输出的速度。
  • 数据库架构:通过检索结果关联结构化数据
  • 阈值的可配置性:在界面设置閾值功能,从产品层面输入阈值后改变相对应的结果输出。
  • 输出结果排序:根据相似度排序或结构化数据排序内容地抉择

5.5 旷视科技官网產品体验(多图预警)

(1)年龄略有差距自我估计+-5,性别基本无误头部状态略有误差,人种误差在30-40%(样本量10白种人和黄种人误差明顯),情绪基本无误眼镜种类识别有误差(商品识别的范畴),强光状态下表现不佳

(2)逻辑错误:左眼(睁眼、普通眼镜)、右眼(墨镜);相似度大(下图为张一山和夏雨)的较难区分(双胞胎估计很难区分)

(3)远距离检测较难:左图检测出一张,右图检测出两張(估计10米开外检测不到)

(4)能够识别蜡像、海报等非真人场景因此在一些场合可欺骗摄像头,如在金融领域里的身份识别海关检查等关键性应用中,将会有风险

(5)佩戴的口罩无法检测出人脸

(6)公司体验对比结果

6. 项目虚拟实战(以AR美颜APP为例,过程为理论经验推悝所得自己并未实习)

人脸检测系统下,有很多FR相关的应用比如人脸属性识别(年龄、表情、性别、种族等)、人脸美颜/美妆、人脸聚类等等。我们从AR美颜/美妆这一个例子着手探索项目的具体流程。

场景及痛点:现在大多数美颜相机拍照后都只有添加各种滤镜、加幾个字、变白一点,早已经不能满足广大女性群体对于美颜的需求;加上如今年轻女性和男性的审美标准和猎奇心理都在发生改变社交方式的趣味性也变得不同,比如原来大家可能在空间、朋友圈、直播上看到美女帅哥都会觉得很吸睛点赞粉丝直奔而来,但随着快手和抖音的出现可以发现不仅仅是俊男靓女的照片和视频能引起围观,同样的各种普通群众的搞怪合成视频或合成照片(虚拟的AR特效带来的各种浮夸造型)同样能吸引无数粉丝的追捧让普通人也能享受被人膜拜的满足感,而这些都需要用到人脸识别的相关技术

(2)目标用戶画像分析

  • 了解目标用户的主流群体:学生(大学生、高中生、初中生)群体对月美颜美妆的心理需求、时尚人士的美妆需求、长相普通嘚人和长相突出的人对于美颜的心理需求等。
  • 了解用户的年龄组成、地域分布对应美妆的特点
  • 不同收入群体(白领、金领、蓝领等)的媄颜美妆需求关注点。

美颜美妆的市场规模产业链,潜在的边际效应利益等

详细的分析目前的用户需求,针对不同群体设计不同的產品解决方案,包括市场的需求文档

前期的人脸图片收集、分发、标注总结文档(确定什么样的图片能要,什么样的不能要)各种脸型(长的、宽的、圆的、前额凸出的、眼睛深陷的等等)的分类,多少人完成眼睛美颜图片的分类等

  • 场景落地文档:如听歌时头上戴虚擬耳机,叹气时嘴上叼烟说话时唾沫星子等针对不同的人脸姿态场景研究可能的落地产品形式。
  • 产品的设计文档:如美颜APP的页面交互设計、导航设计、视觉呈现设计等;直播APP中的弹幕呈现设计、点赞分享按钮设计等
  • 产品开发流程文档:如PM先提交需求、可行性分析、立项、设计流程、开发流程,算法搭建、模型训练、测试训练等一系列流程的步骤及跟进
  • 模型训练及测试文档:数据标注好后,喂给算法搭建人脸识别美颜的模型框架,如前期用成千上万的照片训练机器的人脸关键点定位让机器找准鼻子、眼睛、耳朵、嘴等位置等。

在文檔的指引下从公开网站上爬取收集符合模型训练的人脸图片、或是运用公司的数据图片等

在标注规范文档的指引下,将图片分发给标注團队进行数据的标注对一些模棱两可的图片,如图片中的人脸较模糊此时该照片是要还是不要,期间应与算法同事保持沟通有时暗嘚图片在算法的优化中能准确识别,这样增加实际情况的容错率(实际中较暗的人脸图像也能定位出关键部位)那么这张图片则视为有效数据;有时较暗的图片经过算法之后并不能达到要求(及无法定位出人脸关键点),此时这照片则视为无效数据直接剔除;但是标注團队并不知道这张图片是有效还是无效,所以标注过程中算法同事也需间接参与进来。

在部分图片标注过程后交于算法同事训练模型調节参数,期间将测试后的数据(精确率和召回率的计算来反映数据的标注结果)反馈给还在标注的人员,有时可能造成过拟合有时可能造成欠拟合等方便对数据进行重新操作

(1)产品立项后,每天的任务管理流程进度跟踪,产出时间管理开会反馈工作成果等。

(2)软硬件端:在开发流程文档的指引下按照常规的软硬件跟踪开发。

(3)算法流程:人脸采集、人脸检测、图像的预处理(模糊的则用算法去模糊等)、人脸特征提取、图像的匹配识别、AR虚拟等

  1. 模型识别时间、准确率、召回率测试
  2. 其他平台、硬件产品常规测试

经过各种測试之后,针对反馈回来的数据进行产品的优化

如一张嘴就给你来根烟,结果烟插到鼻子上了这就明显是没有定位到人脸关键点,是數据的原因还是算法的原因这些都要经过优化处理;经过种子用户测试后,反馈得知这个点赞按钮操作起来有点别扭应该怎样怎样,這时可能要与设计的同学讨论一下该怎样优化产品的设计和体验。

产品按照流程功能进行验收后上线

下面附上总结这篇系列文章的思蕗导图:

本文转载自智慧城市行业动态、全球物联网观察

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