导语

肖臻老师认为在未来很长一段时间内，Web 3.0将和现在的Web 2.0共存。Web 3.0和人工智能（AI）的融合发展前景非常广阔，Web 3.0致力于打造去中心化的互联网生态系统，赋予用户更大的数据所有权和控制权，而AI则通过数据处理和智能化分析，为Web 3.0应用提供更精准的交互和体验。

学者寄语

希望长安链成为推动数字经济的坚实基石，以自主创新连接各行业数据与信任，让价值和合作在更安全、高效的数字世界中不断延展。

——北京大学  研究员  肖臻

Web3.0产业影响与发展情况。Web 3.0被称为下一代去中心化的互联网，目标是打破大型互联网公司对于数据的垄断，使得用户数据的使用权和收益归用户所有，而不是互联网巨头。在Web 2.0时代尽管用户可以创作自己的内容，但是这些内容是属于互联网平台的，并不是属于用户，互联网大厂非常强势，通过用户数据获取了丰厚的收益。Web 3.0被认为是互联网发展的下一站，也被称为价值互联网，其经济系统通过区块链技术实现价值的有效流转。这里要注意从Web 2.0到Web 3.0的转换是个“润物细无声”的过程，不会说今天是Web 2.0，明天就变成了Web 3.0。在未来很长一段时间内，Web 3.0将和现在的Web 2.0共存。

对比当前国内外web3.0产业的发展，在法律法规、监管政策上有很大区别。国内对于加密货币和区块链行业的监管是比较严格的，明令禁止虚拟货币交易，所以在国内做Web 3.0创业不能靠发币、ICO来融资或获得收益。海外有些国家和地区对Web 3.0采取比较宽松的监管政策，法律法规相对透明稳定，可能存在金融风险但合规成本比较低，有利于公司在融资和市场化上快速推进。目前更多区块链项目的开创团队和开源社区来自海外。国内的Web 3.0产业规模相对小，区块链专业的毕业生人数也不是很多，总体来说还处于发展的早期。从另一方面讲，国内的互联网人才储备充足，这些人从事传统Web 2.0领域，但是底层技术是相通的；同时国内对于区块链非金融属性的应用做得很好，在供应链金融、食品溯源、司法存证、数据安全等应用领域处于世界领先水平。

区块链与人工智能的融合碰撞。人工智能、机器学习技术在区块链领域有很多应用。比如我们的一项研究是将机器学习方法用于解决分片区块链中的用户状态放置问题，确定用户状态应该如何放置和存储到特定分片。现有的状态放置技术大多依赖于启发式算法，没有充分利用区块链交易的时空特征，这就导致了跨分片交易比例过高和交易分布不均衡，从而限制了系统的吞吐量。我们提出了一种基于深度强化学习的分片区块链用户状态放置策略，将分片区块链中的状态放置问题建模为马尔科夫决策过程，利用区块链中交易的时空数据特征训练智能体，能够显著降低跨分片交易的比例，在保障系统均衡性的前提下有效优化分片间的资源利用。然后我们又进一步提出了利用强化学习生成智能迁移策略，可以帮助区块链系统在不同的分片间高效地迁移账户数据。在分片的重配置阶段，我们同样采用强化学习技术根据数据的使用频率智能选择合适的节点进行数据传输，有效应对延迟攻击和大规模数据同步问题。

我们在AIGC领域也开展了很多研究，目前关注的一个重点是三维室内场景生成。这是虚拟现实、室内设计、智能环境构建中的重要研究方向，目标是根据用户输入生成高度逼真并且符合语义的三维室内场景。现有技术在适配用户灵活输入、几何控制能力等关键方面存在诸多不足，导致生成的场景难以满足实际需求。我们提出了基于混合模态图的室内场景生成方法，支持多模态的输入，用户可以输入文本、图像或者两者结合。混合模态图中的图像信息可以实现生成场景中的物体级别的外形可控。

总的来说，Web 3.0和人工智能（AI）的融合发展前景非常广阔，Web 3.0致力于打造去中心化的互联网生态系统，赋予用户更大的数据所有权和控制权，而AI则通过数据处理和智能化分析，为Web 3.0应用提供更精准的交互和体验。两者在数据处理、去中心化服务、隐私保护等方面可以互相补充，为各自的生态系统增添新的功能和应用可能性。通过智能合约和区块链技术，开发者可以创建一个去中心化的AI模型市场，让模型训练和使用过程更加透明并且可追溯。开发者可以将训练好的AI模型分发给去中心化网络中的用户使用，消除了对中心化平台的依赖，激发AI模型市场的公平竞争。Web 3.0的去中心化数据存储和隐私保护特性能够补足AI在数据安全方面的短板，利用去中心化存储，用户可以控制自己的数据存储和使用权，使AI算法在保护隐私的前提下依然能够获取训练数据。

区块链与隐私计算结合的挑战。当前区块链与隐私计算融合是一个很重要的趋势，目前隐私计算技术还存在一些性能瓶颈，主要应用于某个特定的领域或者某个特定的任务。比如安全多方计算（Secure Multi-Party Computation）可以在没有可信第三方的情况下计算一个约定函数，同时保护参与方的隐私。通用型安全多方计算理论上可支持任何计算任务，但是效率很低，现在用得比较多的是只能支持特定计算任务的专用型多方安全计算。同态加密是实现安全多方计算的一种常用技术，全同态加密理论上可以支持任意运算的组合，但是计算复杂度非常高，占用的存储空间也非常大，目前还不具备实用价值。现在用得比较多的是部分同态加密算法，只支持单一运算，比如著名的RSA加密算法对乘法操作是同态的，但是对加法操作不是同态的。部分同态加密算法不能实现通用的隐私计算，只能实现其中的某个子功能。

另外需要注意的一点是现在很多需要隐私保护的场景其实可以通过计算机安全领域的传统手段来满足。这是我跟很多企业交流时发现的一个普遍问题：需要隐私保护的场景很多，但是大多数可以通过方案设计、权限控制、系统安全等传统手段来实现。在实际应用中需要识别出哪些场景下真正需要使用隐私计算以及需要克服的硬核技术难点。

关于加速区块链技术和应用推广。一是提升区块链的底层技术，另一方面是挖掘潜在应用场景。区块链的共识算法、网络传输协议、交易执行机制都存在可以优化的地方，从而能大幅提高区块链的处理能力和执行效率。对于长安链这样的国家级区块链网络基础设施来说，跨链技术使得各条链之间能够无缝交互，解决不同区块链系统之间的互联互通问题，对于打破数据孤岛，推动多领域、多层次的协作和创新是非常重要的。应用场景方面，长安链在促进跨部门、跨区域的数据流转，优化业务流程，实现资产数字化和价值流通，提高业务效率等方面发挥了重要作用。未来随着数字人民币的落地，长安链作为跨行业、跨领域的数据共享与协作平台，有望成为推动数字经济发展的重要基础设施，为经济、社会发展提供强有力的技术支撑。