北京柏链基石科技彭雄宏：区块链发展对应用数学的需求和推进的思考
人物 零壹财经 零壹财经 2018-12-26
演讲实录：
各位老师、各位专家，不好意思，耽误时间了。我是彭雄宏，今天跟大家交流的题目是区块链的发展对应用数学的需求和推进思考。
接着这个题，一开始这个也是比较犹豫，想从区块链里头一些数学应用角度来谈，但有些困难。主要从我的工作经历来看，因为我过去主要做一些大系统工作，所以贾总跟我说，能不能从组织应用的角度，看看把我们这次数学会议的精神，能够落地下去，促进我们后续把区块链数学作为一个研究来整体推进。所以，从这个角度跟大家进行一部分交流。
我交流的内容主要从三方面来进行：
方面一：我们思考的一些趋势。
方面二：应用系统对数学的一些需求。
方面三：对数学研究和交流的建议。
区块链应用的发展趋势，实际上前面已经有很多老师讲了，包括机器对于经济的影响。我们的理解，借助张首晟的一句话，区块链的底层是数学，中层是法律，上层是经济行为。
我现在的工作主要从应用推动的角度来谈这个事情，所以对于经济上面的内容考虑的比较多一点。我们来看一看，在经济模式上面，区块链带来的影响是什么？
左边是传统经济模式，我们可以看到，传统经济模式主要由三层组成：
1、用户层。
2、中间生产层。
3、管道层。
这三层，内部生产这一部分是科层制，带来的影响就是说，它的管理比较严格，计划性比较强。对于需求的了解处于模糊阶段，另外对外的销售包括广告以及需求获取都是管道模式，所以在这里面对信息的获取比较模糊。
它的特点就是浪费大，很多东西都沉淀在管道当中。到了我们现在，大力发展互联网经济模式下，在工厂这一层，制造端就变成了扁平化，中间层由大规模的企业来代替了，像现在的阿里、京东，他们实际上就提供了需求发现和销售对接的过程。
客户端走向扁平化了，外部就是网络化，它的特点就是需求透明度增加了，但成本也高了，尤其现在很多借助互联网企业渠道的销售成本占的工厂销售成本的20%-30%左右。
在区块链的实际推动下，未来进入了协同经济模式下，我们对协同经济的理解。一方面把工厂内部和销售端都打散了，大家紧密结合在一块。另一方面，把过去互联网大平台所垄断的信息中介也打散了，大家都全部在网络化上面，以透明化的形式进行运转。
在这个情况下就变成了内外无边界，它的需求也变得透明化了，同时政府治理以及社会的消耗也变成了适可的社会，这是我们的理解，相当于所有的生产实际上都能被消费掉，所有的消费也能够反映到生产端，进行适当的生产，适可而止。
在发展脉络上面，从信息互联网走向价值互联网，过去我们在信息互联网时代最大的特征就是信息大量聚集，在此基础上产生大数据的应用和需求。
现在由于区块链的发展，我们带来的价值互联网，价值互联网的特点是，我们总结出来富合约，大家都通过合约化的方式来进行价值和资源的驱动。在此基础上，富合约的最大特征是可编程，带来了目前的可编程货币。下一个阶段就是可编程商业，在未来就是可编程社会。
面向可编程社会和可编程商业带来的变化，我们对经济运行机制进行了建模，相当于把恰当社会进行了解构，恰当社会实现的是整体的优化，优化的基础主要就是映射、感知、分析、决策、行动，这是我们从优化控制的角度谈这个问题。
优化控制分为两个世界：
1、现实世界。
2、数字世界。在数字世界当中，我们是对现实世界的一个映射和提升。
我们现在谈一下现实世界，过去传统这么多年运转起来，主要三个要素驱动。
一、人，包括法人。
二、法币。
三、法律。
上下三层逐步由上而下，我们以资产来驱动的，进行了一些标准化资源驱动。中间是我们一些工厂、商业和生产设施，下层是我们的整个进行决策和控制的环境。由下驱动决策，由上来完成资产匹配。
右边的世界是我们未来数字世界，有三个要素来控制：
一、智能代理。包括我们人的代理、物的代理，我们一些虚拟样机和数字生产工厂。
二、Token，包括我们现在各种虚拟币。
三、合约。
也即是数字世界的智能代理、Token和合约分别映射到物理世界这边的法人、法币和法律。
在数字世界当中，最基础的层面，我们资产映射上去的区块链。我们由各个虚拟单元组成的构建了一个复杂数字孪生体的世界，分别是我们人工环境的映射感知和我们自然环境的数字感知和我们人和法人的数字孪生，这样在里头形成了一个巨大仿真空间，这也是王飞跃老师过去提出来平行空间的实例。
下层是我们，现在也在用，未来将巨大发展的人工智能云，实际上是决策。在两边互动，现在有一个巨大的鸿沟，转换鸿沟。包括我们现在数字价值的映射和我们对人工空间和自然空间的映射。
通过对社会的分析，我们来看看链的发展，我们把链理解为一个基础公链。目前认为现有的公链，距离基础公链有较大差距。
第二层面行业公链，分别对应着我们一个一个的应用行业。
第三层面是DAPP，可以跟我们底下各层公链打交道。
基础公链我们理解一定需要在现在5G和AI背景下来考虑问题。为什么这么谈？我们公链最大的角度，要给上层的行业公链，以及上层的应用提供一些最基本的社会治理和一些公共特性标签。
现在最基本的像我们的数字ID，这一块现有的公链都不具备。大家公链最关注的去中心化，或者公平性也存在不足。前不久出现了算力大战，也是体现在底层区块链基础架构上，还没有具备去中心化的基础设施提供。
将来上层应用，包括了我们的5G到来数据量巨大传输，VR和视频量传输，对我们底层的计算环境产生很大差别。我们提出来，5G背景下来设计公链，或者把公链的内容加上。为什么这么谈？回想4G建设，现在大家都在4G环境下进行上网，获取信息。4G目前整个全球建设，还没有收回成本，等于大量成本都沉淀在基站建设上。5G到来对基站的建设成本，带来了更高的要求，密度更大。你说前一阶段还没有回本基础上，后一阶段又要铺开建设。所以，在这个基础上，投资意愿可能不是特别强。我们怎么利用区块链或者协同经济的发展思路，把所有社会资源或者说能够有意愿的社会资源都调入进来，参加5G建设。相当于以后5G建设的思路其实是构架在每一个单位、每一个人员身上的，有可能到每一个家庭，帮助建设5G网络的节点。
在这个基础上，实际上相当于基础公链，我们认为要内嵌到CPU，从过去1C（computing）时代的计算来看，那时候是Intel为王；到2C（Computing和Communication）时代，实际上是高通和ARM；3C时代就是3个C（Computing、Communication和Crypto），那时候的基础架构会发生巨大的变化。
基于这个考虑，我们也认为，同步会带来底层对数学的巨大的需求。通过对上面应用的需求往下分析，能够提升出一些区块链发展对于数学的需求。我们从这里可以看出，当时在图上，我们画出了巨大的“鸿沟”，表示中心化的物理系统和分布式的数字实践的映射与协同，这个鸿沟是比较巨大的，里面带来了怎么利用数学向区块链方面进行拓展。
在这个自组织协同商业和技术发展的背景下，我们认为数学需要在以下几个方面发挥作用：
第一个，要真正支持分布式的协同系统，不像现在，我们一开始说算力是分布式的，但实际上后来算力反而变成了集中化的。
第二个，增强共识的分布性，扩大公平性和增强系统的安全。
第三个，加强隐私保护，促进安全授权，提高数据共享程度。
我们的观点就是，在未来的区块链应用当中，实际上怎么在隐私保护的基础上提供数据共享，本质是为了共享，不是为了保护。所以在共享的条件下又要保护隐私，这就是像前面几个老师提到的，零知识证明等数学能够在此得到很好的利用。
第四个，加强系统设计和测试，提高安全。在过去的很多区块链系统当中，实际上这一块比较欠缺。
第五个，加强平行世界的建模与仿真，提高应用面。目前我们的社会协同经济往前走的过程当中，我们会发现有很多新的机制来运行，我们现在还没有把机制摸透，所以要通过平行仿真来摸透。
同时，把我们整个的社会协同经济的效率进行优化。
第六个，丰富自组织机制。
根据上面的分析，实际上社会协同机制最本质的特征就是一个优化，优化的目标是适可而止的社会。优化的模型基础实际上是从自动控制原理里面来的，这样我们就针对几个模型来进行分析。
1）区块链系统，实际上物理层往上是六层，数据层、网络层、共识层、激励层、合约层，这是通用架构模型。
2）控制系统模型当中，在物理世界往上，传导网络、数据单元、分析决策控制单元、面向控制目标。
3）分布式数字仿真模型，物理世界往上最核心的，有几个模型，概念模型、逻辑模型、仿真模型，到数据库。再往上走，由模型组成了模型库和数字孪生组成的环境，在仿真引擎的推动下，围绕着仿真目标进行运转。
4）在机器学习的通用模型方面，分别由物理世界，通过网络获得了三种数据：训练数据、测试数据和应用数据。并在学习算法驱动下，完成预测和分类，这样获得了学习目标。
我们从这个图里看出，实际有几个平行的对应点。区块链合约层和控制系统的分析决策，以及仿真模型的仿真和数字孪生，以及我们AI的预测分类，这一层组成了怎么把信息化为决策，并变成驱动物理世界的规则，这是合约层。网络层，这4个都有网络层。数据层，各个层都有，要把整个协同环境的基础打通。区块链独有的共识层、激励层和大家共同的应用层。
根据我们上面分析的关联系统架构，从需求的角度理出来8个问题。
1、怎么做好模型和映射。
2、如何设计好分布式数据网络。
3、共识机制。
4、激励与惩罚。
5、合约与控制。
6、隐私保护。我们认为是推动区块链向前发展的重要应用。
7、协同商业和协同社会。这是把区块链发挥作用的整体目标。
8、保密与信息安全，这是作为共性基础保证的，是隐藏的需求。
我们针对数学方面的一些学科，来做一个映射。
一、在系统模型方面，
首先要进行数据建模和数据映射需求，主要体现在加密学、集合理论以及范畴论里头的学科需求。
用途主要是解决映射，保证数字资产的确权，同时保证物理世界的这些数据传到我们数字世界。
场景需求，要解决非结构化转向结构化，从无序转向有序。
要求方面主要体现符合业务视角的数据属性。另外要符合处理维度的数据尺度。要最优化上链成本，目前我们数据的上链成本比较高。
在系统模型方面，还有系统建模。在我们仿真系统当中特别重要，能够最大化把我们数字世界的效能发挥出来。在我们学科当中，对数字分析、优化、概率论、统计学、金融数学和博弈论方面需求比较高，同时对动力学以及混沌理论有相应学科要求。
在数学研究基础上，现在系统建模，目前用的比较多或者说大家反映比较热切是复杂性科学，是我们多个分支综合成的，还综合了社会学、物理学、心理学的一些内容，这里像我们一些复杂性科学，在数学分支里，目前还不好单列。
在系统建模方面，主要是建立复杂系统的应用机制，对它进行认知和描述。
场景需求主要是针对这些进行描述，人机协同、动态结构、多层结构，要求体现协同经济体各个基础经济特征，主要从经济运转的角度来体现，要把核心经济行为和相互影响关系进行描述。
建立行为模型，跟刚才系统建模类似，主要在优化方面。同时要求在这些学科基础上，加上复杂性学科，像小世界描述这方面的一些特征。
用途是对这些智能代理的行为，进行刻画。
第二个方面，分布式数据和网络，它对数学的需求主要体现在拓扑学、混沌理论、优化概率论、博弈论等方面的应用与需求。
场景主要包括了一些分布式、动态、博弈的场景，用途主要在存储传输，防篡改和优化方面。
三是共识机制，我们认知的所有分布式系统问题，归根到底都是共识问题，实际上像我们整个的底层结构，包括传感器网络，包括计算机网络，包括数据网络，实际上都面临这个问题，它的目标就是解决结果的产生和一致性的问题。对数学的需求包括概率论、博弈论和加密学等。
第四个，激励与惩罚，更多的从系统层和行为层体现，在优化概率论、金融数学、博弈论、混沌动力学方面体现出对基础数学的需求。
用途主要在系统运行、仿真分析上，在整体优化当中的优胜劣汰。
第五个，合约与控制，实际上也是我们整个仿真最核心的环节。它的需求主要体现于混沌动力学、数理逻辑、概率论、统计学、金融数学方面。
用途一方面是对合约进行形式验证，第二个是对环境判断，第三个包括决策生成和控制逻辑生成。
第六个，隐私保护。我们实际上主要体现了对加密学方面的数据需求，最核心的还是零知识证明，刚才老师也举了一个非常恰当的例子，其实还有很多在现实当中比较迫切需求保护隐私的同时，更大化的把数据共享出来。
在现在的过程当中，区块链的发展，实际上是把数据权赋予了每个人，而不是在中心平台。在这个基础上，如何又做到在AI基础上最大化的利用数据，实际上零知识证明有很大的应用场景。
第一是ID隐私，第二是交易隐私，第三是怎么样保证数据的权益化。
第七个，协同商业与社会。数学需求主要体现在优化金融数学博弈论和集合理论方面，基本上驱动基础是混沌动力学。背景就是怎么样把系统整体的效果体现出最佳。
应用点主要包括了一些测试与验证标准、数据集、随机数、仿真、自组织机制，这里面我们区块链现在比较缺的就是像测试与验证标准，还有一些标准数据集。
另外，随机数字目前也是个很大的难题。
第八个，保密信息安全。这里面主要包括了签名认证、加密防篡改方面。
最后要跟大家交流的内容，推进区块链数学研究和交流的建议。
主要想从这个方面定一个原则，从问题出发，以需求为引导，逐步下沉，把需求一层一层的下沉到数学当中，从推进的角度。从这五个方面来提供交流建议，分别是机构设置、资金提供、机制建立、工具提供、条件准备。
在机构方面，我们建议有一个常设基金，有常设业务组，大家能够把一些数学问题从我们的业务需求一层层往下捋。第二个方面，设立两个节点，一个是需求节点，一个研究节点。研究节点主要以大学、研究院所为基础，以问题为特征来聚合，需求节点是各个领域行业的。中间要通过志愿者把大家串起来。
资金方面，现在在数学研究，一方面充分利用国家层面的基金，一方面跟政府各个行业来申请他们在基金和项目发布上的准备，还有众筹和授权收费。
机制上，我们提出交流、激励、验证、转化和协调机制。交流，提供信息交流、公告交流、人员交流、会议交流。开源方面，我们也建议大家能够更多关注。目前代码开源比较常见，还有大家的这些学术观点开源比较常见，但是一些模型和算法的开源，尤其是我们代码开源前考虑的基点这方面做得不足。
激励方面，这里提供了荣誉激励、奖励、推荐、揭榜。
验证方面比较缺乏，要提供算法、数据和业务的验证。
转化方面，希望提供能够收费，另外也提议建立有Token机制来进行刺激的奖励机制。
协调方面要通过研究界面、研究成果，另外也可以组织众包和众筹方面来推进大家的研究。
工具方面，我们提供了五个内容的思考：
一是建立区块链方面数据的知识图谱和Wiki介绍，现在很多观点区块链方面很多数学分支，包括一些描述，大家理解不一致，而且应用场景也不是特别明确，大家相当于阻碍了这方面的传播。
二是建立数学研究网站。美国有一个数学研究网站，大家提出数学问题，有人来回答。
三是提供技术模型
四是提供测试工具。
五是提供需求聚合环境。
条件方面，需要提供一些评估标准和数据集。
在以上五方面，希望能够推进我们国内区块链数学研究和交流，谢谢大家！
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