區塊鏈技術本質再認知：大數據與區塊鏈數據是截然相反的存在_CARO

1、區塊鏈是信息化數字化發展到一定階段之后出現的一種反邏輯反常識的技術體系結構。傳統的信息化數字化，都在追求高效率、低損耗。這種高效率低損耗的系統由于單純追求更高的效率和更低的損耗，因此自然會出現各種信息不真實、系統不穩固的現象。而區塊鏈是以極大的損耗和極低的效率，換來了系統的可靠和數據的可信。

2、傳統的互聯網，配合傳感器、大數據、云計算，可以實現更廣泛的連接。這種連接包括人與人的連接、人與物的連接、人與組織的連接、物與物的連接、組織與組織的連接、組織與物的連接。再輔以各種形態的人工智能，可以衍生出更多智能化的應用，拓展出更多新的業務形態。但這種連接并不是絕對可靠的。當然，大數據本身也并不追求數據的絕對可靠，但大數據可以通過海量數據的廣泛連接，部分實現對錯誤數據的自我校正。

A股開盤：深證區塊鏈50指數下跌0.47%:金色財經消息，A股開盤，上證指數報3315.82點，開盤下跌0.41%，深證成指報13419.39點，開盤下跌0.59%，深證區塊鏈50指數報3988.2點，開盤下跌0.47%。區塊鏈板塊開盤下跌0.41%，數字貨幣板塊開盤下跌0.32%。[2020/10/22]

3、區塊鏈通過數據所有者對鏈上數據簽名，鏈上數據在全網范圍內的一致性傳輸和存儲，其他節點對鏈上數據的全網分布式獨立驗證，以極高的系統資源損耗和極低的效率，確保了鏈上數據的真實、可靠、可信和難以篡改。從資源利用效率來講，區塊鏈的鏈上數據一定是小數據、關鍵數據和高價值數據，而不可能是大數據、非必要數據和低價值數據。

聲音 | 北卡羅萊納大學教授：在區塊鏈投票技術被廣泛采用前，需要解決身份識別問題:北卡羅萊納大學(University of North Carolina)管理學教授Nir Kshetri近日發文表示，在區塊鏈投票這項技術被被廣泛采用前，必須解決一些重大問題。報告顯示，類似這樣的投票系統需要核實選民的身份，通常是通過面部識別軟件分析頭像照片或視頻。而采用區塊鏈技術的投票系統是匿名的，即使是專家也沒有辦法識別網上投票中可能存在的每一種違規行為，而基于紙張的投票很好理解，容易核實和審計。（Cointelegraph）[2019/10/19]

4、如果把信息系統類比為建筑物，那么傳統的互聯網，配合傳感器、大數據、云計算，可以砌一堵墻、搭一個豬圈、蓋幾間平房，甚至建成三五層高的小樓房，但難以建成幾十層甚至上百層的高樓大廈。幾十層或者上百層的高樓大廈，一定不是依靠已有技術的簡單堆砌，必然有其內在的特有的結構。區塊鏈以其極高的系統資源損耗和極低的效率，確保了數據連接和物理連接的可靠，成為幾十層甚至上百層高樓大廈內部的骨架結構。

聲音 | 政法大學胡繼曄：區塊鏈技術對于解決公證現有難題具有得天獨厚的“基因優勢”:據人民網消息，中國政法大學商學院金融系教授、博士生導師，區塊鏈金融法治研究中心主任胡繼曄在接受專訪時稱，區塊鏈技術本身并不神秘，區塊鏈最本質的特性就是保證數據的真實性和不可篡改性。他表示，區塊鏈技術對于解決公證現有難題，具有得天獨厚的“基因優勢”。公證書Hash加密，有效保障了公證文書的真實性；時間戳和不可篡改的特征有效保證了數字經濟交易中的跨地域、強時效的難題。胡繼曄教授接著表示，區塊鏈技術不光是電子文件結果上鏈，還包含了過程環節上鏈、用戶信息上鏈，因此它更加具有防篡改的特性。而且，區塊鏈技術的防篡改是建立在集體維護的基礎上，與密碼學不同的是，運用區塊鏈技術后，除非所有節點上都被改動，否則，單獨節點上的更改公證書毫無意義。[2019/5/10]

5、大數據和區塊鏈數據，是兩種截然相反的數據的存在形式。大數據表現為海量、多類型、低價值密度、快速流轉，而區塊鏈數據則表現為核心數據、單一類型、高價值、永久保存。大數據表征了被數字化的生活在時間流中的快速變化和紛繁復雜，而區塊鏈數據則代表了被數字化的時代在時間流中的不變和沉淀因素。

6、云計算、邊緣計算，從系統外部看是中心化結構，以統一接口對外提供各種服務，但其內部也是分布式系統，只不過這種分布式是分布式協同。區塊鏈從外部看是一個完整系統，其內部也是分布式結構，但這種分布式是分布性一致，即內部所有部件組件在功能、定位、職能上是相同的。分布式協同，是由分布在各處的各種部件組件，協同完成一個統一的對外任務。而分布性一致，則是分布在各處的各種部件組件，在同一個任務中都保持一致的內容和狀態，這些內容和狀態，更多是對內，而非對外。

7、互聯網、區塊鏈、大數據，連同物聯網、云計算、邊緣計算、分布式存儲IPFS、人工智能、5G，從根本目的上來講是一體的，都是對這個紛繁復雜的世界的數字化表達。缺少任何一個元素，這種表達就不是完整和有效的。在由各種數據構筑起來的數字化高樓大廈中，各種技術元素各司其職，共同為數字孿生和數字化轉型，在數據底層提供基礎和支撐。

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