区块链技术研究意义
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区块链技术研究意义范文第1篇
这是每一个区块链行业从业者都在关心的问题，而最近“BATJ”几家头部互联网公司的技术进展，似乎可以回答这个问题。
今年8月份，深圳基于腾讯区块链技术，开出全国首张区块链发票。
2018年8月17日，京东宣布推出首个企业级专票电子化区块链应用。而在同一天，蚂蚁金服的区块链医疗电子票据服务也已经悄然上线。
百度早在今年6月份已经“超级链”公链技术，基于区块链技术的图片版权保护平台“图腾”也在今年4月份上线应用。
这些信息似乎都在预示着，BATJ等大公司的区块链技术研究，正在从外围试水，走向核心技术研发。
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抢占“开票”市场
2018年8月10日，全国首张区块链电子发票在深圳国贸旋转餐厅开出。
区块链技术的这次应用，被全国各大网站报道，新华网甚至认为这“宣告着深圳成为全国区块链电子发票的第一个试点城市，也意味着纳税服务正式开启区块链时代”。
腾讯开出的全国首张区块链电子发票
“交易即开票，开票即报销”，这是区块链技术给“开票”带来的真实改变。
在区块链电子发票出现之前，人们在开发票过程中，往往会面临开票慢、开错票等问题。应用区块链技术之后，消费者结账后即可通过微信一键申请开票、存储、报销，且报销状态实时可查，免去了繁琐的流程。
在区块链在票务领域的应用领域，作为技术提供方的腾讯，显然在自己的大本营——深圳迈出了第一步。
阿里在这方面也不甘落后。
阿里旗下蚂蚁金服，在2018年8月17日宣布上线区块链医疗电子票据服务系统。该系统的应用范围则在阿里大本营。
据蚂蚁金服透露：“过去两周，已经有近60万张医疗电子票据主动发送给患者或被患者扫出。”
而除了票务方面的应用，阿里早已将区块链技术应用在跨国转账、产品溯源、爱心捐赠、信息保护等领域。
“区块链技术不是泡沫，但今天的比特币是泡沫。”在今年5月份的第二届世界智能大会上马云这样说。
如果一项技术没有任何应用，只是在炒作概念，那无疑就是泡沫。也许正是这些应用，保证了区块链技术与“泡沫”无关。
在阿里区块链医疗电子票据推出的同一天，京东推出运用“智臻链”落地“区块链增值税专用发票电子化项目”，并展示了中国第一张区块链电子化增值税专用发票。
运用腾讯区块链技术开出的中国第一张区块链电子化增值税专用发票
京东大数据与智能供应链事业部总裁裴健表示：“智臻链的推出就是为了解决区块链技术在落地中的问题，帮助企业用最小成本部署区块链。”
既然是帮助中小企业部署区块链，那可能就意味着需要高效、方便。那么需要多久呢？
“京东的速度是30秒”，京东集团副总裁裴健表示。
无论是税收票据，还是医疗票据，在区块链新新世界里，可能还会诞生很多第一。
这些第一，也许正在逐渐印证《区块链革命》这本书中，塔普斯科特父子对未来“小政府”的构想，“政府正在创建新的流程，区块链可以帮助他们实现系统升级。”
在系统升级过程中，票据可能是民众能够接触到的最广泛，最直接的领域。BATJ几家头部互联网公司在这些领域的探索，在创造一个个第一的同时，也在助力区块链技术应用落地。
在票据之外，他们还在探索哪些领域？
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票据之外
“区块链和互联网在未来20年将重构世界金融系统。”8月18日，马云在接见马来西亚总理时谈道。
区块链天生与钱相关，这是区块链行业从业者的共识，从比特币、以太坊再到莱特币，这些加密货币动辄上千刀的价格，也从从侧面印证了这个共识。
2个月前，一位来菲律宾自马尼拉的香港家政服务人员Grace，用3秒钟时间完成了一笔跨国转账，而传统情况下，这样的转账需要一周左右的时间。
该笔转账发生在基于蚂蚁区块链上。这是港版支付宝与渣打银行合作，推出的跨国转账业务。
跨国转账业务模式对比
在“谈币色变”的这侧面前，港版支付宝是如何完成跨国转账的呢？
与 Ripple、Circle 这样的基于加密货币进行转账的区块链跨国转账形式不同，港版支付宝通过与渣打银行合作，结算由渣打银行进行，联盟链技术参与记账，全程不接触任何代币，不存在合规风险。同时，还对客户最隐私的信息进行哈希处理，确保关键信息的安全性。
在区块链技术应用这条路上，百度也不甘落后。
今年4月份，百度正式了区块链图片平台“图腾”。该平台通过版权登记，记录作者及图片信息，用于为用户提供原创作品时间证明、内容确认。
对于百度而言，图腾并只将目光放在图片上。一位百度内部员工透露：“图腾始于图片，但不止于图片，未来，图腾将面向图片、文字、视频、音频等更多的原创内容领域开放。”
看来，百度所要建造的，是一个区块链相关的内容保护“帝国”。
图腾平台发行的图腾积分
同时，值得注意的是，图腾平台会发放图腾积分，但是官网对该积分的使用只做了较为笼统的解释。
有人会问：“积分与代币有什么区别？是否与国家政策相违背？”，当然，目前图腾项目相关的白皮书还未，并不能断定这种积分就是所谓的代币。
从最近频频发声来看，百度在区块链领域的大动作远不止“内容保护”。
2018年6月份，百度在苏州举行的2018链谷大讲堂开幕式上，了一个新的区块链项目，百度的新一代区块链网络操作系统“超级链”。
“单链支持10万+并发。”这是百度官方宣传的区块链性能。这样的性能秒杀了市面上能见到的所有的公链项目。
中国计算机学会区块链专委会委员于佳宁对笔者表示，“百度推出超级链，既是战略转型的尝试，而对区块链产业发展也是有帮助。”
“如果回避了 Token，那还算是公链吗”？
对此，于佳宁表示：“严格意义上不符合公链的定义，因为很难使得任何人都有机会成为记账节点，但是仍然可以作为区块链 3.0 时代的重要信息基础设施。”
但是，目前百度并未公链相关白皮书，这一点并不好判断。
无论是阿里的跨国支付业务，亦或者百度的图腾项目，这些都是区块链技术在传统领域的真实应用，已经在“远离泡沫的道路上越走越远”。
近两年，BATJ在区块链领域的布局盘点
如果回顾过去几年的发展 BATJ 在区块链领域的发展，一幅关于区块链技术的画卷，正被徐徐展开。
作为百度，这家全球最大的中文搜索引擎，早在区块链领域不断布局，2016年曾经投资了区块链支付公司 Circle，2017年百度金融推出区块链开放平台BaaS以及中国首单场内公募ABS，而在今年4月则上线了区块链原创图片平台——图腾，5月份百度百科使用区块链技术可以通过时间戳、哈希算法对百度百科上的每次编辑进行确权。
阿里在区块链领域似乎具备先见之明，这家公司是全球申请区块链专利最多的公司。
2016年7月，蚂蚁金服将区块链技术应用于支付宝爱心捐赠平台，这被认为是阿里在区块链领域的第一个落地应用。此后的两年时间，阿里数次，先后与普华永道合作，打造可追溯的跨境食品供应链，与江苏常州市合作开发基于医疗场景的区块链应用“医疗+区块链”试点项目。通过菜鸟物流与天猫国际，宣布启用区块链技术跟踪、上传、查证进口商品的物流全链路信息，等等。
腾讯也早在2016年就开始布局区块链项目。
2016年5月31日，腾讯就参与建立金融区块链合作联盟（深圳），2016年9月底，微众银行与上海华瑞银行宣布共同开发了国内首个基于联盟型区块链技术的银行间联合贷款清算平台并上线试运行。2017年春节，开始内测的黄金红包已经开始应用区块链技术进行数字资产的并行记账。2017年6月，中国银行与腾讯共同成立了“中国银行——腾讯金融科技联合实验室”。腾讯加入加拿大区块链研究所，等等。
京东进入区块链领域的时间稍晚，但是这并不影响这家公司在区块链领域的布局速度。
2017年2月，“暖东”京东金融互联网公益资金募捐平台，使用区块链技术。2017年3月，京东金融成立区块链实验室。2017年4月，京东金融上线区块链平台——京东金融区块链平台。2017年5月，京东金融营销云系统接入了区块链平台。 2018年1月，京东金融、银联、万达、招行四方联盟链商业应用成熟度验证完。2018年3月22日，京东集团《京东区块链实践技术白皮书(2018)》。2018年7月11日，京东对测试企业开放“智臻链”区块链平台，支持Fabric、Ethereum等主流底层链
面对区块链技术，在这些互联网巨头如此凶猛的布局面前，有人这样认为：“有这样的巨头在前面，真要在区块链方面创业的，做垂直小而美才是最好的选择，最后最好的出路是被巨头投资或收购，才是出路。”
但是，按照这样的逻辑，巨头岂不是“万年不死”？
这是否行得通呢？
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创业公司求生路
如果一个行业存在先入为主，垄断为王的现象，那么这个行业一定不是充分竞争的。
区块链领域从互联网生根发芽，当然符合互联网领域充分竞争的特点。从这个角度来说，即便BATJ这样的大公司存在先发优势，但是企业发展过程中，还存在“船大难掉头”的窘境。
以百度的“超级公链”为例，在目前国内的政策环境下，没有代币，如何建立完善的生态系统呢？
以太坊生态的建立，一定程度上归功于以太币的激励作用。否则，以太坊矿工从何谈起？
同样比特币生态的建立直接归功于比特币。
同样在创业过程中，“术业有专攻”也是个很明显的道理。EOS的缔造者Block.one公司，在开发EOS公链过程中虽然饱受争议，但经过一年多的发展，EOS社群却是积累了一大批活跃的开发者，而作为区块链公链项目，这些活跃的开发者与社群治理者，也是一条公链的灵魂。
同时，作为初创公司，Block.one 目前市值320亿，这家公司市值从0到目前，只用了一年半时间，而百度发展到目前，用了19年。可能在不远的未来，前者的EOS共链技术已经在完善落地，而后者的“超级公链”还在“夹缝中求生存”。
站在技术发展的角度，新生区块链公司“弯道超车”不是没有可能。
而与区块链相结合的Token经济，是要创建一个全新的财富分配机制。巨头要主动打破自己的既得利益，拥抱新的分配方式，必定会困难重重。
无论如何，任何一种形式的技术探索，都会推动技术向前发展。
就如历史上反复出现过的场景一样，一旦技术的小精灵被从瓶子里面召唤出来，随之而来的影响将会深远而持久。
区块链技术研究意义范文第2篇
关键词：大数据；软件工程；软件服务工程；第四范式
自上个世纪90年代初，信息高速公路在美国提出以来，历经近30年的发展演进，信息技术发展突飞猛进，信息化领域的新技术、新词语层出不穷，诸如IT技术、互联网技术、大数据技术、区块链技术、人工智能等。并且对人们的生产、生活方式产生了深刻的影响，认为现在进入了大数据时代、万物互联时代、智能化时代等。笔者认为，一直以来，其中除了硬件的发展，还有两个关键因素同样值得关注，一是数据，其是基础和目的；二是软件，其是方法和工具。唯如此，才能实现在软件生命周期即设计、开发、运行、优化，实现与大数据生命周期即获取、清洗、集成、分析、呈现等的互动。[1]换言之，现在来说，就是大数据和软件工程，二者助推了信息技术的发展，同时也是信息化的产物，在大数据时代背景下，研究软件工程技术的应用，对于经济社会的发展有着十分重要的意义。
1大数据和软件工程简述
1.1大数据简述
沃尔玛的“啤酒与尿布”是众所周知的大数据经典案例，大数据已经是当今信息社会炙手可热、耳熟能详的词汇，而且已形成共识，即人类已经进入大数据时代。上个世纪80年代初，《第三次浪潮》一书风行全世界。该书作者美国社会思想家阿尔文托夫勒就在文中将人类社会发展划分为三次浪潮，即以“农业文明”为主导的第一次浪潮，以“工业文明”为主导的第二次浪潮，以“信息化”为主导第三次浪潮。[2]其中首次提出了“大数据”（BigData）一词，并且，以“第三次浪潮的华彩乐章”这样的用词对其进行热情的讴歌。[3]全球著名咨询公司麦肯锡于2011年5月了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，公认此报告宣告了大数据时代的到来。由于大数据概念的提出源于不断的发展实践，其本身并没有严格、权威的定义。通常认为，大数据的大即大数据集的规模一般应达到10TB左右，现在已经达到了PB级的数据量。维基百科称“大数据”是这样一个术语，即其是用以描述用传统的数据处理应用软件无法完好处理的庞大的或者复杂的数据集。但“大数据”这一概念并不仅仅指数据规模的庞大，还包括对这些数据对象的处理以及应用活动。IBM提出大数据通常具有“5V”特征：Volume（数据体量大）、Variety（数据类别多样）、Velocity（处理速度快）、Veracity（数据真实性高）、Volume（数据价值高）。[4]大数据技术分类并分平行关系，而是呈纵向、层级状结构，详见图1所示。
1.2软件工程简述
软件工程本身并没有严格、权威的定义。并且，也是直到20世纪60年代初才出现了“软件”一词，于此之前，更多的是程序的概念，后来人们认识到与程序相关的文档也有着相当重要的作用，才有了“软件”一词的出现。软件发展至今天，已经远远不是程序个体或者程序员合作的方式能够完成的，即使能够完成，也会是效率低下、程序运行可靠性差，或者说根本就无法完成。于是，在1968年召开的大西洋公约学术会议上提出了软件工程的概念,简单理解，就是以工程的方法来进行软件系统设计、开发、运行、维护、优化等技术的总和，进一步言之，就是用“计算机科学、数学管理科学等原理，以工程化方法制作软件的工程”，属于一门交叉学科。[5]通常认为其包含有四个要素：（1）软件工程目标；（2）软件工程范型；（3）软件工程过程；（4）软件工程原则。
2大数据与软件工程的结合方式
宏观上讲，软件工程是比大数据更为宽泛的概念，大数据的技术与应用被软件工程所涵摄。如图1所示意，虽然大数据的各项技术与应用属于垂直领域，而软件工程牵涉的是横向领域，更加关注软件产品及软件系统工程上的实现及其管理。但是，大数据无论是其产品还是其系统的完成与落地，都离不开软件工程方法论的支持。换言之，软件工程的方法与技术贯穿于大数据的开发与应用，大数据也只是在软件工程发展过程中出现的概念。软件工程开发具有综合性，其应用渗透于各个学科和领域，大数据的技术与应用当然是软件工程所关注和研究的对象，或者说大数据技术的每一环节都离不开软件工程的支持。大数据应用的基础是要依赖数据链条的完整性，采用相应的算法于海量的数据中进行规律分析，算法要依据相应的实际环境进行相应的升级，遵循开发的基本原理，充分调整数据分布，从而在研究过程中将大数据技术与软件工程方法结合起来。并在开放的环境中通过网络与通信技术实现数据的共享，在此过程中，软件技术和水平亦能得到进一步的提高。在二者相互作用渗透的过程，软件效率得到提高，软件效益得以提升，从而实现客户需求的最大化。在软件开发过程中，还需要有必备的硬件和软件的支撑，来支持相应的数据流，随着数据流的增长，对于硬件和软件就会有更高的要求。工程技术人员在对数据流进行分析研究的同时，专家学者还会对在线服务进行研究。但是，数据流是重点，包括对数据流的使用方法的研究，对支撑数据流的软件和硬件的研究。另外，从软件工程开发角度看，无论是在服务端还是在用户端，软件的运行当然会产生大量的数据流，都将产生大量的数据信息，这些数据流对于软硬件的使用寿命有着决定性的影响。因此，在软件工程的开发中，对于海量数据产生的环境下，更有必要做好数据流的管理，要高度重视数据流的分析研究，并且对于原始数据进行深入的研究也应该引起重视，以期延长软件的使用周期。[6]
3大数据时代的软件服务工程
软件服务工程即所谓的面向服务的软件工程，强调的是其相对于传统软件工程的扩展。近些年来得到了很快的发展，已经成为当今时代的主流社会需求之一，服务功能已经是软件开发的基本原则。另一方面，也可以将其直观理解为“软件（Software）+服务（Service）+工程（Engineering）”三个方面的交叉融合，或者软件工程与服务工程两者的融合等。其内涵可以理解为研究面向服务的软件工程原则、软件工程方法以及软件工程技术，同时利用相应的软件服务设施和平台，开发较高水平的软件服务系统。[7]软件开发者根据需求变化，在社会实际实用中，以面向服务作为主要建设目标。在开发的初期就要首先搭建好软件的框架，充分利用编程语言、构思好编程思路，确保开发软件能够提供可靠的服务应用，保障软件运行时的稳定与可靠。在实际的服务过程中，要求开发者运用分布式应用程序，以虚拟操作的方式提供用户相应的服务。在应用中，融合大数据技术，能够实现对数据进行编程，达到软件互操作的效果，并提高对数据的主动协调。软件工程开发工程师可以对数据信息共享，实现各种学习交流，对软件进行协同开发，并结合用户的反馈，对软件系统进行优化处理，提高软件的性价比。近年来，开源软件是较为成功的软件习作模式，但是，其采用常规的研究方法，应用价值还不是很高。与开源软件相比，群体软件工程属于一种分布式软件开发模型，能够依靠网络进行任务分配，并能实现创造性的查询，通过众包形式的开发，解决开发过程中的难题。并且，在整个开发过程中，众包开发可以贯穿其全过程。所谓众包，一如其字面含义，是一种分布式的生产开发模式和问题解决方案。通过该种方式，开源软件和商业软件均可通过网络进行任务和责任分配。[8]随着我国计算机科学技术的不断发展进步，软件工程技术也取得了长足发展，软件服务工程也支持得到拓展和延伸。在大数据时代背景下，我们应当加快大数据技术和软件工程技术的融合与创新，提升对海量网络数据进行编程处理的能力，提高软件的安全和效能，增强其稳定性和可操作性，进一步整合软件工程系统的集成度。
4数据密集型科研第四范式
图灵奖获得者、关系数据库研究专家詹姆士格雷(JamesGray)曾经从科学哲学的层面将人类科学研究模式总结划分为最初的实验科学阶段，之后的理论科学阶段，到通过模拟的方法进行的计算科学三个阶段，相对应地称之为科学研究的第一范式、第二范式、第三范式。但是伴随着模拟连同实验所产生的海量的数据，需要由软件处理这些由各种仪器或者模拟实验产生的海量数据，并将处理得到的信息和知识存储于计算机中。之后，科研人员只需要对这些存储于计算机中的少量数据进行分析研究，不再是直接通过仪器或者模拟进行研究。因而基于数据密集型科学研究独特的技术以及其显著的不同于以往研究的特点，詹姆士格雷在2007于其科研报告中提出了将这种数据密集型的科学研究模式从计算机科学类型中单独区分出来的思想，随之产生了一种被称之为第四范式的新的科研模式。该报告整理后题名“吉姆格雷论e-Science:一种科研模式的变革”，成为微软于2009的年首次全面对数据密集型数据进行描述的论文集《e-Science：科学研究的第四种范式》的开篇文章。[9]当前，相当多的计算机领域的专家学者对数据密集型科研第四范式予以了关注，并进行了相应的研究，探索出了相应的方式方法，第四范式的研究被认为是大数据时代背景下软件工程技术研发的关键。信息化的发展与渗透，导致一切的事物都在随之发生着变化。包括实验、理论分析和计算科学均在数据泛滥的影响下与之前大不相同，软件工程技术既要适应科研第四范式，又在其中扮演着更加重要的作用。传统范式下的目的与探索之间不能够很好地衔接，数据信息的应用效率难以保障，难以满足项目管理目标的实现。数据密集型科研第四范式下的技术以及理论相关内容，与大数据技术特别是其中的存储技术有着紧密的关联性，其待探索的空间和应用价值相当广阔，其数据信息研发急需相应的理论支撑，该范式下的软件工程技术应用模块，亦能够对其他范式下的数据信息进行分析，对于更好地实现数据的存储与处理，提升处理效率，有着重要的研究价值。在第四范式模式下，对集成密集型数据的软件服务价值进行评估是首要的，需要摒弃以往的数据统计方法，构建新的针对大数据进行信息统计和分析的方法，这对软件工程技术的发展起着重要的作用。在软件工程技术的研究中，应当更新传统理念，重视其对大数据的处理和分析能力，使软件产业呈现全新的面貌，从而亦能促进其对大数据的数据分析能力。在第四范式的基础上，亦能够更好地支持第三范式，甚至于第一范式。该范式研究在我国软件工程开发中还处于初级阶段，软件工程开发人员需在强化已有数据模型研究基础上，加速由第三范式向第四范式的转变，尽快实现其应用层面的服务价值。
