区块链技术的概述范文篇1

关键词：经济全球化；全球价值链；治理模式

一、全球价值链概念的演化

哈佛商学院的迈克尔·波特教授于1985年在其所著的《竞争优势》一书中首次提出了“价值链”概念，认为企业创造价值的过程可以分解为一系列互不相同但又相互关联的“增值活动”，每一项增值活动就是价值链上的一个环节，其总和即构成企业的“价值链”(波特，1985)。早期的价值链理论偏重于从单个企业的角度分析企业的价值活动与竞争优势，价值链研究的重心在企业内部。20世纪90年代开始，波特把价值链研究的重心从企业内部转向企业外部，价值链的范围开始从单个企业层面向产业层面扩展，并开始研究价值链的空间分布。

寇伽特(Kogut，1985)在分析国际战略优势中使用了价值增值链(valueaddedchain)，认为价值增值链是由技术与原料和劳动力的融合而形成的各种投入环节，结合起来形成最终商品，并通过市场交易、消费等最终完成价值循环的过程。寇伽特认为，一个国家的比较优势或一家企业的竞争能力，不可能体现在商品生产的每一个环节上，国家或地区之间资源禀赋差异最终决定了国家比较优势所在的价值环节。与波特相比，寇伽特将价值链的概念从企业层次扩展到了区域和国家，更加强调了价值链的垂直分离和全球空间再配置之间的关系。

全球价值链概念是在早期的价值链、价值体系、全球商品链的基础上提出的。20世纪90年代，格雷菲(Gereffi)和其他研究者将价值链概念与产业的全球组织联系起来，提出了全球商品链概念，即围绕某种商品的生产所形成的一种跨国生产组织体系，把分布在世界各地不同规模的企业、机构组织成一体化的生产网络，形成全球商品链。由于商品(commodity)在西方语境中经常代表着服装、食品等最终消费品，而将服务、机器设备等排除在外，因此格雷菲等人后来逐渐用全球价值链代替了最初的全球商品链概念。

无论是早期的企业价值链理论，还是后来的全球价值链理论，其核心观点是一个最终产品的生产过程，可以划分成多个增值环节，真正创造价值、决定企业(区域)经营成败和效益的活动，只是价值链上的某些特定环节，这些环节被称为“战略环节”，可以是产品开发、工艺设计，也可以是市场营销、信息技术，或者物流管理等等。

二、全球价值链研究的主要内容

20世纪80年代以来，国际分工中出现了一个令人瞩目的新现象，即产品生产过程中的不同工序和环节被分散到不同国家进行，从而形成了以工序、环节为对象的产品内国际分工(Intra—productSpecializa—tion)。以全球外包(GlobalSourcing)、海外外包(OffshoreSourcing)、转包(Sub—contracting)等产品内分工的不同形态陆续出现并得到飞速发展，无疑对传统的国际贸易和分工理论提出了新挑战。

为了解释和研究这种新的国际分工现象，格雷菲等人提出了全球价值链理论，并吸引了众多研究者，出现了大量研究文献。纵观全球价值链的有关文献，现有的全球价值链研究主要集中于三个方面：

1、全球价值链的控制结构。对全球价值链的研究发现，跨国公司在全球价值链中处于核心控制地位，是形成全球价值链的重要推动力量。Gereffi等人认为，可以将全球价值链中处于核心地位的跨国公司划分为从事生产制造的跨国公司和不从事生产制造而专门从事品牌营销的跨国公司，并将由这两类跨国公司控制的价值链分为生产者驱动(producer—driven)和购买者驱动(buyer—driven)价值链(Gereffietal，1994)。Gereffi等人认为生产者驱动型价值链主要由跨国公司在海外的直接投资所形成，这些跨国公司大多自己掌握核心技术，并在全球进行直接投资，只有一些非核心制造环节外包，最终形成生产者主导的全球生产网络体系。购买者驱动价值链由拥有强大品牌优势和国内销售渠道的发达国家企业所控制，这些跨国公司通过全球采购和外包的方式，在全球寻找最合理的供应商。

上述二元论的划分不可能是绝对的，格雷菲本人后来也承认购买者驱动和生产者驱动的二分法并不能很好地与实际经济情况相吻合(Gereffi，2001a，2001b)。二元动力论之所以与现实不符，原因在于这种划分主要基于最终产品的差异(Dickenetal，2001)，如果能从价值增值序列过程中具体环节的进入门槛差异来划分，而不是按照部门划分，就可以理解同一产业中为什么会存在不同类型驱动的价值链。在同一价值链中，关键零部件制造及品牌营销很可能都属于该产业的战略环节，那么两种类型的企业都可以成为全球价值链中的核心驱动力，从而形成两种不同类型的全球价值链。基于同一产业存在两种不同类型价值链的事实，张辉最近提出了混合型全球价值链的观点，对上述二元论划分进行了修正(张辉，2006)。

2、全球价值链的治理模式。全球价值链中的企业分散在世界各地、承担不同的环节，要保证整个价值链的有效运转，自然产生了治理的问题。所谓全球价值链治理，就是在价值链内部各企业之间建立相关制度安排，以保障价值链内部不同经济活动和不同环节间的协调运转。Humphrey与Schmitz根据处于核心地位的跨国公司对价值链控制的程度，将全球价值链的治理模式分成四种类型(HumphreyandSchmitz，2001，2002)；(1)网络型(networks)，即具有互补能力的企业之间对价值链的环节进行分工，各方共同定义产品。在此种类型的治理模式中，企业之间是一种平等合作关系，分享各自的核心能力。(2)准等级型(quasi—hierarchy)，即核心企业对其他企业实施高度控制，对产品的各种特征以及要遵循的流程都有严格的规定。(3)等级型(hierarchy)，即核心企业对全球价值链上的某些运行环节采取直接的股权控制，跨国公司及其分支机构之间的关系就属于这一类。(4)市场型关系(market—typerelationship)，处于价值链上的企业不存在任何的隶属、控制等关系，纯粹是一种贸易关系。

Gereffi等按照市场交易的复杂程度，交易转换程度及供应商的能力，将全球价值链的治理模式进一步细分为五种(Gereffieta1，，2003)，即市场型(mar-ket)、模块型(modularvaluechains)、关系型(rela-tionalvaluechains)、领导型(captivevaluechains)和等级制(hierarchy)。五种治理模式中，市场型的行为主体之间的控制和协调能力最低，而等级型则正好相反。市场是组织经济活动最为简单的模式，其运行的核心机制是价格机制；等级制则以垂直一体化为典型，其运行的核心是管理控制。模块型、关系型、领导型同属于网络治理模式，是网络模式的进一步细分。模块型治理模式中，核心企业只须提供可编码化的概念或标准，供应商有足够的能力完成模块设计和制造，因此双方的地位比较对等。在关系型治理中，供应商与核心企业之间存在大量而频繁的隐性信息交流，这些信息很难通过编码化手段传递，要保证交易的正常运转，只能依靠频繁的沟通与交流，在这种治理关系中，二者的地位也相对比较对等。在领导型治理模式中，核心企业向专业供应商转移大量的隐性知识或经验，专业供应商的能力也可在此过程中得到提升，核心企业及专业供应商都很难寻找到替代者，虽然二者存在相互依存的关系。但是，与专业供应商相比，核心企业在资金和技术等方面一般更具实力，因此专业供应商在一定程度上依附于核心企业。从等级制到网络再到市场，显性协调和权力不对称的程度逐渐减弱。

Gereffi等指出全球价值链治理模式并不是静态，而是处于不断的变动之中。在不同的时间或不同的地点，全球价值链可能会由一种模式转变成另外一种模式(Gereffieta1，2003)。原有的治理模式之所以发生变化，主要是因为：(1)原有生产商的供应能力可能提升，或者出现新的供应商；(2)核心企业调整发展战略，直接投资对创建和维持严格的等级型治理模式代价巨大；(3)出现新的技术等等。

3、全球价值链中的学习与升级机会。发展中国家的企业加入全球价值链，能否获得学习机会，提升技术能力和管理能力，逐步进入高附加值环节，最终实现产业升级，是国内外全球价值链研究文献关注的焦点。Humphrey和Schmitz在对发展中国家在全球价值链中升级的案例研究基础上，总结了四种升级方式：工艺流程升级(ProcessUpgrading)、产品升级(ProductUpgrading)、功能升级(FunctionalUpgra—ding)和链条升级(inter—sectorUpgrading)(Hum，phreyandSchmitz，2003)。有关全球价值链中升级的研究文献中，不同的研究者经常采用不同的尺度(scale)。考察某个特定产品的全球价值链时，升级研究所考察的对象是发展中国家的供应商或制造企业，对于区域研究者或集群研究者，升级所考察的对象是集群或地方网络，对国家层面的产业研究者，升级所考察的对象是整个产业层面。

格雷菲等人对发展中国家的企业或区域在全球价值链中的升级前景持乐观态度，认为发展中国家的企业或地方产业集群在加入全球价值链之后，通过与价值链中的领先公司互动，可以接受领先公司的技术、资金、知识和信息的扩散；同时，领先公司为了保证产品差异性、实现及时供货、确保集群内企业的产品和服务满足国际市场的要求，会监督和协助发展中国家集群内企业不断地投资于人力资源培养、技术的改进、组织结构调整和引进先进设备。因此，格雷菲等人认为领先公司对价值链的治理，能帮助发展中国家的企业或区域顺利地在价值链中实现阶梯式的升级。在研究台湾、香港等地区产业升级的基础上，格雷菲等人总结出了升级的一般轨迹，从接单产品组装(OEA)开始，到接单加工生产(OEM)，然后到设计生产加工(ODM)，最后转向自有品牌生产加工(OBM)。伴随着这种阶梯式的升级过程，发展中国家的企业或区域所创造和留住的价值量逐渐增多(Gereffi，1999；KapIinsky，2002；HumphreyandSchmitz，2003)。

JohnA，Mathews和Dong—SungCho还归纳了两种不同的升级轨迹(JohnMathewsandDong—SungCho，2000)，两种途径的起点和终点是一样的，都是从OEM开始最终实现自主品牌制造(OBM)，但实现的路径却不相同。由于OBM需要更强大的市场开拓能力和技术能力。对于市场开拓能力较强的发展中国家和地区，可能会开始于贴牌加工，再发展到全球物流契约(globallogisticscontracting，GLC)模式，从而使发展中国家的生产纳入全球物流体系，以实现市场扩张，最后发展到自有品牌生产。对于技术能力相对较强的发展中国家和地区而言，可能会沿着另一种轨迹发展：首先从发展技术能力开始，从贴牌加工逐渐发展到自行设计制造，等自行设计能力达到一定水平以后再提高市场开拓能力，最终实现自主品牌制造。

Humphrey和Schmitz等人对巴西鞋业集群研究后发现，发展中国家在全球价值链中的升级并不是那么顺利，发展中国家加入全球价值链，虽然能够成功地实现“产品升级”、“过程升级”，但是“功能升级”、“链的升级”却很难发生(HumphreyandSchmitz，2003)。文娃等人以中国上海的Ic业为对象，对发展中国家的企业升级进行了案例研究，研究发现，上海的Ic企业虽然从全球价值链中的主导企业获得了一些学习机会，在某些方面成功实现了过程升级和产品升级，但是，另外一些“过程升级”却被压制，他们在结论中指出价值链治理者——全球的领先公司，对地方企业升级的推动或阻挡，决定于地方企业的升级行为是否侵犯了其核心竞争力，而不是决定于升级的“类型”。领先公司为了自身的利益，会推动地方产业或企业实现不侵犯其核心权益的非关键性升级。而一旦地方企业或产业升级行为，侵犯领先公司核心权益，不管是“产品升级”、“过程升级”、“功能升级”，还是“链的升级”，都会被领先公司所阻挡和压制(文娉、曾刚，2005)。

三、评论与展望

当今世界的生产体系已经进入一个以价值环节分工为基础的全球化生产阶段，发展中国家的企业或区域都不同程度的加入到这种新的分工体系之中。全球价值链研究为分析全球化中的区域发展和地方产业升级提供了一种新的方法，赋予了产业竞争力和改善之路新的内涵。

在基于价值环节分工的现实条件下，一国或者一个区域的竞争优势已经不再体现为某个特定产业或者特定产品，而是体现在全球价值链中所占据的环节或工序。全球价值链理论发现，在同一行业或者产品的整个价值链中，每个环节的进入门槛和市场结构都不一样，那些进入门槛最高的环节通常都集中于“非制造环节”(如研究开发、品牌营销等)，这些环节是整个价值链的核心环节或者战略环节，占据这些环节获得附加值自然最高，相反，那些进入门槛最低，竞争者最多的环节，通常是一些劳动密集型环节，获得的附加值自然最低，处于这些环节的企业或区域也最容易被更低成本的企业或区域所替代。

另外，全球价值链的分析表明，传统的所谓低技术、高技术行业的划分对地方产业发展其实没有什么现实意义。即使是所谓的传统劳动密集型产业，也存在高附加值环节(如服装产业的设计环节、服装品牌营销环节等)，而所谓的技术密集型的高科技产业，也有它的劳动密集型环节(如Pc产业中的配件、装配等环节)。全球价值链的分析再次应证了波特教授的观点——没有低技术的行业，只有低技术的企业。

在生产全球化的背景下，发达国家的跨国公司，必然会专注于技术密集型的环节和工序，或者长期积累起来的品牌营销等战略环节，而劳动密集型环节转移至发展中国家，从而为发展中国家进入高新技术产业提供机会和条件。进入高新技术产业劳动密集型环节的企业，可以利用这个机会，通过“干中学”逐渐提高自身的技术水平，逐渐进入高端环节，实现产业升级。但是，正如上述一些研究文献所示，发展中国家的企业或区域加入全球价值链，并不能一定保证这些企业或区域不断实现升级，不仅进入战略环节会危及核心企业的利益，核心企业会设置种种障碍，阻扰发展中国家的企业或产业升级。随着后发达区域不断进入全球价值链的低附加值环节，发达国家的企业现有的地位还会受到威胁。因此，发展中国家的企业进入全球价值链后就必须依靠主动的努力，加强技术学习，不断提高自身的能力，才能使自己不断地在全球价值链中攀升，否则只能遭受被价值链中的主导企业所抛弃的命运。

与传统的国际贸易理论相比，全球价值链理论为我们考察当今的国际分工提供了更加有效的分析工具，有关治理模式与升级的研究结论，使发展中国家的区域政策决策者对全球价值链中的升级前景有更加清醒的认识。但是，现有的全球价值链研究，还主要集中于治理模式与升级方面的讨论，对不同价值链的地理区位、价值链中的利益分配等问题，还需要从理论上进行分析和解释。

尽管现有的全球价值链研究涉及了产品内分工的收益分配问题，但其研究重点仍旧是全球价值链治理结构及其影响，而对全球价值链中的收益分配只是从现象上进行了描述和归纳，进一步对价值链中收益分配的决定因素、内在机理等进行实证分析，应该成为全球价值链研究的一个重要方向。

全球价值链研究虽然总结了价值环节在全球的空间分布现状，但到目前为止，还没有对对这种空间分布进行理论解释。另外，虽然全球价值链的研究者已经认识到各个环节的竞争结构，会影响价值链中的利益分配和空间分布，但却很少从理论上去探讨这种联系，更没有建立一个合理的理论模型。因此，理论模型，增强现有研究的理论解释力，是今后全球链研究的一个重要方向。

区块链技术的概述范文篇2

今年以来，以比特币为代表的虚拟货币重新站上了风口浪尖，走入国内外投资者的视线。从4月1日以来，比特币的价格就上涨了两倍多，6月甚至突破3000美元。

抛开炒作因素，如果探究比特币的生产过程，不难发现，区块链才是比特币的核心和基础架构。比特币的崛起，体现了人们对于区块链的信任，这才是价格上涨的幕后推手。区块链不仅是一项新技术，更代表着一种新的理念和商业模式，它引发了一轮关于信任的变革，并可能成为新一轮互联网革命的关键词。

所谓“区块链”，顾名思义就是“区块+链”，是由一串使用密码学方法产生的数据块所组成的链条。每个区块包含三个要素：一是本区块的ID；二是若干交易单；三是前一个区块的ID。以比特币为例，其系统大约每10分钟创建一个区块，包含这段时间里全球范围内发生的所有交易。由于每个区块中包含了前一个区块的ID，因此可以由这个ID找到前一个区块，如此往复，可以一直追溯到起始区块，从而可以生成一条完整的交易链条。区块链在每增加一个区块后，都会向全网进行广播，从而使得全球的参与者都保留一份拷贝，即使出现网络崩溃等情况，只要全球有一台参与此系统的计算机还能工作，这条区块链就得以存在。

由此可以看到，区块链技术具有一些优势。去中心化（Decentralized）：整个网络没有中心化的硬件或者管理机构，任意节点之间的权利和义务都是均等的，而且某一节点的损坏或者失去都不会影响整个系统的运作。去信任（Trustless）：参与整个系统中的每个节点之间进行数据交换是无需互相信任的，整个系统的运作规则是公开透明的，所有的数据内容也是公开的，因此在系统指定的规则范围和时间范围内，节点之间是不能也无法欺骗其它节点。集体维护（Collectivelymaintain）：系统中的数据块由整个系统中所有具有维护功能的节点来共同维护的，而这些具有维护功能的节点是任何人都可以参与的。可靠数据库（ReliableDatabase）：整个系统将通过分布式数据库的形式，让每个参与节点都能获得一份完整数据库的拷贝。除非能够同时控制整个系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，也无法影响其他节点上的数据内容。因此参与系统中的节点越多和计算能力越强，该系统中的数据安全性越高。

因此，与现有的中心化系统相比，区块链更安全、更快速和更便宜。首先，去中心化的系统更安全。区块链能更好地抵御黑客攻击，同时由于避免了对单一中心的依赖，也有效防止了中心的道德腐败；其次，去中心化的系统更快速。在区块链系统中，交易结算几乎同步发生，交易双方在交易确认后不需要各自核对账目。在交易通过POW或其他方式验证之后，新的区块将写入分布式账本，所有区块的账本将同时更新，所有节点仍共享完全一致的账本。最后，去中心化的系统更便宜。比如在银行结算领域里，区块链技术可以帮助银行节省跨境支付基础建设、证券交易和监管合规等方面的成本。据西班牙银行的奥利佛？威曼（OliverWyman）和风险投资者安泽米斯（Anthemis）的报告，如果采用区块链技术，到2022年以前银行每年在这些方面能够节约150亿-220亿美元。德国的Fidor银行在应用Ripple协议后，某个业务的手续费由以前5欧元/笔缩减为0.49欧元/笔，为原有的1/10。

区块链诞生与发展蕴含着深层次的社会演进逻辑。区块链是对互联网思维的一次深化和实践。区块链去中心、去信任、透明、开放的机制，通过全网记账，P2P协同建立“信用”，其核心不是“数字货币”，而是在不确定环境下建立“信用”的生态体系，在一定程度上体现出互联网思维和“人人社会”的理念。可以想象，未来的区块链技术如同现在的互联网技术一样，可在诸多行业前面贴上“区块链+”的标签。根据《BLUEPRINTFORANEWECONOMY》，目前及未来，区块链将在三个层面有所应用，分别是区块链1.0、区块链2.0、区块链3.0。

第一个应用层面是“货币”（区块链1.0）。即把简单货币变为可编程货币（programablemoney），例如比特币、以太币、瑞波币等。以区块链技术为基础的数字货币构建了一种全新的、更安全、更便捷的去中心化数字支付系统。

第二个应用层面是“合约”（区块链2.0）。即，引入“智能合约”的概念，使得区块链技术的应用范围拓展至金融等领域。智能合约，是指用区块链的程序语言来订立合同和表达逻辑，由计算机判断合同结果，并在区块链上自动执行合同、自动交割，把需要人工介入的合同变成完全自动化、智能无歧义的合同。例如区块链+证券的应用：纳斯达克推出的NasdaqLinq，作为纳斯达克私人股权市场的一部分，其核心优势是能提供一种不可篡改和永久保存的记录。

第三个应用层面是“治理”（区块链3.0）。即把区块链应用在社会各个领域，成为如同互联网的新工具，实现去中心化、去信任化的一切交易，包括医疗、选举、司法、通信、物联网等的“区块链化”，构成一个内容丰富、形式多样的可编程社会（progammablescoiety）。

区块链技术的概述范文篇3

关键词：商业报告供应链；XBRLFR；XBRLGL；本体建模

一、引言

可扩展商业报告（eXtensibleBusinessReportingLanguage，XBRL）技术已经在国际组织和世界上越来越多的国家得到应用和推广。与传统的报告方式相比，XBRL格式的财务报告可以改善财务报告的披露效率，提高财务信息的准确性、可比性以及透明度，从而有利于数据的分析和决策的制定（Hodgeetal.，2004）。然而当前的XBRL技术局限于财务报告层面，这并不能充分发挥XBRL的技术优势，应当将XBRL技术应用于商业报告供应链上的各个环节，使之能够形成一个集成的、互联的、易理解的、统一的信息供应链。

要达到这一目标存在一定的困难，需要各方利益相关者能够协调一致，以应对由于利益不一致所带来的各种挑战。Zhu和Wu（2011）以美国的XBRL财务报表为研究对象，通过定义一种新的度量标准，发现尽管美国的财务报表层面已实现XBRL表示，但是其数据的交互性仍有很大的改进空间。在我国，沈颖玲（2004）提出XBRL可以用于解决会计国家化和会计国际化之间的矛盾，并能够作为不同信息系统之间数据信息交互的“桥梁”。目前商业报告供应链上的XBRL研究已经成为信息化的关注焦点。

然而已有研究并未考虑到不同供应链环节所采用的XBRL技术的差异性。围绕着解决不同XBRL技术之间异构性的目的，通过比较技术之间的差异性，本文基于本体论的方法，在商业报告供应链上建立统一的XBRL本体模型，同时可以为当前的XBRL研究提供一个更为全面的视角。

二、XBRL技术

XBRL技术源自传统的XML技术，并逐渐发展成为企业报告领域的最新技术和标准。XBRL报告主要包括两个部分：分类标准和实例文档。分类标准定义了财务信息元素的属性及其之间的关系，相当于一个商业信息交换的“词典”。分类标准包括XBRL模式文档和扩展链接库。XBRL实例文档则是企业根据这一“词典”，以相应的数据信息对元素进行赋值所创建的XBRL特殊格式的报告文档。XML与XBRL工作机制的演进和对比关系，如图1所示。

目前对于XBRL的关注大多集中在财务报告层面，但XBRL同样可以作为其他环节的标准。XBRL的目标是：在整个商业报告供应链中，信息一经输入，在任何时间、任何地点都无需重新输入。为此XBRL国际组织颁布了两个不同的XBRL技术，其中XBRL财务报告（XBRLFinancialReporting，XBRLFR）作为商业报告供应链上的外部报告的标准，而XBRL通用账簿（XBRLGlobalLedger，XBRLGL）是对XBRLFR的重要补充，作为企业内部报告的标准。XBRLFR在外部商业报告的应用已渐渐普及，其优点也逐渐显现。国际组织和世界上多个国家都已颁布XBRL财务报告分类标准，其中包括2010年中国财政部正式颁布的XBRL企业会计准则通用分类标准。但财务报告信息显然不是商业报告供应链的源头，最初始的输入信息应当是有关交易的信息，包括采购订单，发票，货款支付等。已有的标准处理方式（ERP等）能够规范这方面的信息，但由于标准的不统一，在信息的传输、比较的过程中难免会有缺失，并会随着不同ERP标准数量的增加，所要承担的代价也随之大大提升。引入XBRLGL技术则能够提供这些信息的统一标准，克服由于多种标准带来的低效，同时能够与XBRLFR进行有效对接。

三、XBRL技术的比较分析

选择XBRL作为商业报告供应链上的技术标准，应当确保不同的XBRL技术之间能否实现对接，而不是成为各自的技术壁垒。由于在商业报告供应链中应用的环节不同，使得XBRLFR与XBRLGL的应用领域不同，并且它们的数据特征同样有差别。以下从这两个方面进行比较分析。

1.应用领域。

（1）XBRLFR应用领域。依据各自的国情及对XBRLFR的理解，各国会制定相应的分类标准。XBRL国际组织公布的分类标准为“Acknowledged”级别的国家和地区组织包括韩国、新西兰、爱尔兰、IFRS（InternationalFinancialReportingStandards）、中国、加拿大、西班牙、日本、台湾、印度、西班牙、美国、巴西、智利、法国等国家，达到更高级别“Approved”级别的国家则包括中国和美国。这些分类标准不尽相同，不仅在于它们所制定的分类标准的领域不同（有些国家如巴西只制定了工商业的分类标准，而美国则提供了不同行业的分类标准），而且这些分类标准的构建思想也有很大不同。尽管存在差异，但XBRLFR的应用领域范围都是财务报告领域，即是商业报告供应链的"终端"报告。在具体建模时，需要对领域范围进行必要的划分，形成相互联系的子领域。在行业共有的分类标准基础上，各个行业再自定义行业特有的扩展分类标准，最后企业还可根据自身的披露要求和意愿进行分类标准的公司扩展。

（2）XBRLGL应用领域。XBRLGL为商业报告供应链的内部报告提供标准，同时可以对ERP系统信息进行建模。作为一种标准，XBRLGL并非要取代ERP系统，而是为ERP系统提供一种无缝的接口。XBRLGL表达的领域信息包括：总账信息，分类账，分类账的创建信息、主文件信息、交易信息、以及状态信息等。在建模方式上，XBRLGL对不同领域的信息进行模块化，已有的XBRLGL模块包括：核心（Core，COR）模块，高级商业概念（AdvancedBusinessConcepts，BUS）模块，多币种模块（MultiCurrency，MUC）模块，英美概念（ConceptsForTheUS，UK，etc，USK）模块，税务审计（TaxAuditFile，TAF）模块，概括性报告上下文数据（SummaryReportingContextualData，SRCD）模块。

XBRLGL的目标是提供一种单一的、全球的、整体的、一般的标准。同时它也具备了XBRL的一般特征：开放、系统独立及可扩展性。在有些情况下，单一的技术比复杂多样的技术更为有效。全球化的XBRLGL不再局限于某个国家或者地区的总账信息。整体化的XBRLGL不会因为利益相关者的不同而有所区别。一般化的XBRLGL没有行业之分，所有的行业都共用一份分类标准。

2.数据特征。

（1）XBRLFR数据特征。XBRLFR主要表示概括性数据。概括性数据的特点在于可以直接理解其含义，而不必依据其他数据进行推断。而财务报告的特点决定了财务报告信息元素都是概括性数据，它们绝少有等级之别。在数据表达方式上，对于一类无法穷尽的数据信息，XBRLFR起初使用元组方式进行表达。随着技术的完善，XBRLFR的数据表示方式经历了从“元组技术”到“维度规范”的变革。维度规范是对XBRL2.1技术规范的有利补充，但在具体的运用却与XBRL2.1中的元组（Tuple）技术存在冲突。如果在一份分类标准中，同时用到这两种技术，会给分类标准制定者、使用者、软件商带来一定困扰。在技术上，维度规范可以实现元组所能表达的信息，反之则不成立，并且元组在扩展性以及可比较性上比较差。相较而言，维度规范在这些方面更胜一筹。从2008年的版本开始，美国通用会计准则分类标准（USGAAPTaxonomies）已不再使用元组技术，取而代之采用维度规范。除了美国，欧洲的COREP（COmmonREPorting）项目和FINREP（FINancialREPorting）项目也选择了采用维度规范。

XBRLFR采用元组技术不是因为元组可以处理高层级的数据，而是因为这些数据无法穷尽。随着对XBRLFR面向数据特点的认识的不断加深，认为当信息可以从多个角度或者侧面进行分析时，使用多维分析技术更加灵活，也符合人们的理解习惯。而维度规范的核心思想正是从多个维度（侧面）共同评价一个计量指标。同时维度规范也可以解决无法穷尽的问题，并带来了可扩展性与可比较性方面的提升。当概括性数据存在计量时，通常比较容易确定围绕计量的相关维度，而不同类型的概括性计量数据提取出来的维度是不同的。

（2）XBRLGL面向数据。XBRLGL表示的大多是细节性的数据，是面向记录的数据，它们大多数是高度层次的数据，数据之间会有较紧密的关联。2009年版本（包含SRCD模块）的XBRLGL分类标准有415个元素，其中359个为数据项元素，56个为元组元素。不包含SRCD的XBRLGL分类标准中层级可以达到6层，而新增的SRCD模块则可以高达8层。

与XBRLFR的选择不同，XBRLGL仍然采用元组技术。这不仅仅是技术上的“非此即彼”，背后隐含的则是XBRLFR与XBRLGL的数据特征不同。在XBRLFR中，维度规范能够替代元组技术。但在描述XBRLGL高层级数据时，维度规范并非是一个好的表示方式：①维度是表示片段（Segment）和场景（Scenario）的语法规范，用于XBRLFR的上下文表示，而XBRLGL无须复杂的上下文表示。②维度会将部分数据划分到上下文信息，在一定程度上会混淆上下文信息与数据信息。③同时，用维度表示XBRLGL会产生大量不会重复使用的上下文信息。

在XBRLGL中，将元组转化为维度表示，是一项极复杂的工作，并且没有太大的优势，也不利于对账簿信息的理解。XBRLFR与XBRLGL有各自的数据特点，采用各自适用的建模方法才是正确的选择，而不是一味的、盲目的去统一。XBRLGL能够建立XBRLGL到XBRLFR之间的关系，也能够完成元组到维度规范的映射关系。

四、商业报告供应链视角下的XBRL本体模型

在充分分析XBRLFR与XBRLGL两种技术的区别与联系之后，本文提出了融合这两种技术的本体模型。

1.本体策略选择。数据的集成可以采用不同的策略，分别是单本体策略、多本体策略、混合本体策略，根据数据对象的特点，采用不同的本体策略，建立相应的本体模型（唐晓波和熊杰，2010）。由于商业报告的技术环境，混合本体策略更适用于商业报告供应链下的XBRL本体建模。

在商业报告供应链中存在不同的领域，采用混合本体策略，建立在同一全局本体的基础上，局部本体之间能够进行比较。对于不同的领域，能够建立相应的局部本体，即能够分别建立XBRLFR局部本体与XBRLGL局部本体。采用混合本体策略，能够兼顾到本体之间的交互与集成。这同XBRLFR与XBRLGL的紧密关系是相一致的。因此，根据商业报告供应链中的不同流程，本文采用混合本体策略，建立XBRL本体框架，如图2所示。

2.XBRL本体模型构建。采用混合本体策略，构建XBRL本体模型的过程主要包括三个阶段，建立全局本体（共享语义库）、建立局部本体、定义映射。

阶段1：建立全局本体。对商业报告供应链上的所有环节的数据特征进行分析，确保涵盖了所有的数据源。基于前文的分析，采用XBRLFR和XBRLGL能够表达供应链上所有的信息。XBRL全局本体模型可视为一个供应链中各环节共享的词汇库，是各个局部本体的基础本体。全局本体在各个特定的领域具有重用性，它能够提供相关领域的基本概念以及概念之间的关系；同时局部本体可以在全局本体的基础进行扩展。因此，XBRL全局本体模型的范围不宜过大，粒度不宜过细。同样，在构建XBRL全局本体模型时，需要对商业报告供应链中的概念及其关系进行分析，先确定本体的初始模型。再结合问题的实际情况进行调整，或者与相关的XBRL专家（同时是会计专家）讨论。确定XBRL全局本体模型需要结合多方的力量，并且是一个不断修改的过程，直至最终的模型稳定。

阶段2：建立局部本体。可以独立分析供应链上的数据源信息，不必考虑其他的源信息。在此基础上，根据对源信息的分析和阶段1建立的共享语义库，建立相应的局部本体。商业报告供应链包含两类数据源信息，分别是XBRLFR数据源信息和XBRLGL数据源信息。对XBRLFR局部本体模型的构建，应当分两个层面考虑，分别是分类标准内部与分类标准之间两个层面。一个分类标准由一系列的分类模式和相应的链接库组成，因此要同时考虑分类模式和链接库的本体建模。在企业会计准则通用分类标准的基础上，2011年财政部又颁布了石油和天然气扩展分类标准，以及银行业扩展分类标准。这是对基础的企业会计准则通用分类标准的补充。未来可能还会有其他的行业扩展分类标准。因此分类标准之间有可能存在引用或者扩展的关系，同样要分类标准之间的本体交互。

由于XBRLGL与XBRLFR存在不同，对XBRLGL局部本体模型的构建就要区别对待。XBRLGL可以表示9种不同类型的文档，分别是会计科目表、余额表、分录、日记账、分类账、资产、试算表、税收、其他。依据会计业务特点以及流程，可以对这些类型信息抽取概念及其关系，从而形成XBRLGL局部本体模型。

阶段3：定义映射。定义全局本体与局部本体之间的映射，从而消除局部本体之间的异构问题。由于XBRLFR与XBRLGL都是XBRL技术，所以消除异构的重点在语义异构上。通过将XBRL全局本体中的概念及其关系与XBRLFR/XBRLGL局部本体中的概念及其关系进行对应，可以分别采用owl本体中的equivalentClass和equivalentProperty进行定义。

五、结论

XBRL正在成为各国企业日常活动中越来越普遍的行为。目前的XBRL应用都是体现在财务报表层面，需要将XBRL标准推广到整个商业报告供应链中，才能充分发挥XBRL的优势作用，从而促进利益相关者利用XBRL信息进行决策制定。本文通过比较不同环节中XBRL技术的差异性，采用混合本体策略，提出了在商业报告供应链中构建XBRL本体框架的思路。本文为集成商业报告供应链提供了方案模型，对于未来企业XBRL应用研究具有理论指导意义。

参考文献：

1.Hodge，F.D.，J.J.Kennedy，andL.A.Ma-ines.Doessearch-facilitatingtechnologyimprovethetransparencyoffinancialreporting？.AccountingReview，2004，79（3）：687-703.

2.Amrhein，D.，S.Farewell，andR.Pins=k-er.REAandXBRLGL：Synergiesforthe21stCenturyBusinessReportingSystem.TheInternationalJournalofDigitalAccountingResearch，2009，（9）：127-152.

3.沈颖玲.会计全球化的技术视角——利用XBRL构建国际财务报告准则分类体系.会计研究，2004，（4）：35-40.

4.唐晓波，熊杰.基于本体的企业知识集成模型.情报科学，2010，28（9）：1304-1308.

基金项目：教育部哲学社会科学研究后期资助重点项目“面向信息共享的全球通用会计账簿研究”（项目号：11JHQ006）；上海市会计学会资助课题“会计信息化工作规范研究——基于XBRL的上海工商企业财务信息整合（2012）”。

区块链技术的概述范文

关键词：区块链；互联网金融；信用机制；风险控制

一、引言

2012年开始，在经济发展和互联网技术的催化下，社会爆发了对互联网金融的讨论热度，电商巨头、行业龙头依靠其自身优势和新型的商业模式，开始将其业务范围伸向传统金融领域，产生了诸多以互联网信息为基础的金融服务形式，由此给互联网金融行业产生并带来越来越多的影响。其中，最引人注目的无疑是由阿里巴巴发展起来的支付宝、余额宝等，依托阿里巴巴旗下淘宝的巨大客户资源和互联网技术优势，余额宝的合作方天弘基金取得了爆炸性的增长，资金每月以100亿元的量积累，不到半年，天弘基金由不见经传的普通基金公司成为行业内的一匹黑马，而且余额宝也为大众带来了更好的便捷服务和资金收益的提升，可以说极大的促进了传统金融业务的发展。毫无疑问，互联网金融的出现是一种极为颠覆的新型模式，加之大众对其参与度的高涨，互联网金融短短几年就得到了迅猛的发展，但是，由于互联网金融构建于互联网和金融两大基础，其所隐含的各种风险问题随着其发展也逐渐显示出来，如技术风险、网络风险、信用风险、流动性风险等。可以说互联网金融行业地飞速发展也是行业内各种潜在风险爆发的过程。表1展示了几个比较有名的行业失败案例，可以对互联网金融发展失败的原因有一个更好的了解。通过对上述案例的总结和其他互联网金融企业的经验可以看出，各种潜在风险都会成为致命伤，如果企业能很好的解决问题会得到更好的发展，因此无论是互联网技术人员还是金融行业专家都在积极寻找各种方法来解决互联网金融企业可能存在的风险和潜在问题。尽管互联网金融中有众多创意的解决方法，但金融依旧面临一些关键问题未能很好的解决，如信用问题和信息不对称问题等。互联网金融时代下，互联网技术的作用越来越重要，因此以互联网底层技术解决行业问题逐渐成为研究者的新突破点，区块链技术的发展正是在上述背景下产生和不断发展的。

二、区块链概念与特征

区块链的起源与比特币概念及“挖矿”的盛行分不开。随着互联网中比特币的“挖掘”和相连，比特币区块之间产生的一种链式结构，就是区块链，可以说区块链实质上是通过自身分布式节点进行网络数据的操作，摆脱目前对中心服务器的依赖，这样的结果都是记录在一个类似于云的系统上。由于互联网网络的公共属性，区块链技术使众人可以在同一账本中进行操作，而后账本信息会传递给系统内所有人，就是众人共同维护同一个账本，这属于典型的分布式共享记账方法的应用。因此区块链中所有的记账者可以不需要对彼此有认知，也不需要进行信用评判，只需要通过共同的开放且不可篡改的系统达到资金和信息安全等目的，这极有利于完善互联网金融行业的共享机制建设，从而更好的解决金融信息和信用等问题。根据区块链去中心化的程度大致可以分为：公有链、私有链和联盟链三种。公有链的去中心化最彻底，可以说是未来行业最佳的实现方式，在这种区块链中，全体机构和人员共享所有信息，完全开放；相对于公有链的全体开放，私有链则较为封闭，某些控制权可能会掌握在机构或人员手中，可以说其专属性是比较强的，去中心化程度较差，主要是为一些特殊的金融交易进行操作的区块；介于两者之间的就是联盟链，其去中心化程度也较彻底，只是区块参与人员有数量限制。区块链具有众多特征，其中最主要的四点是：第一，集体维护，由于系统的公开性，所有参与者都可以承担维护人员的角色；第二，数据库可靠，系统的公开数据都是众多参与者确定后的，且由于互联网参与者极多，不会有人控制网络中过半的节点，篡改可能性极低，数据安全十分有保证；第三，无中心，区块链使参与者地位均等，系统无管理中心，参与者的任一离开对整个系统无影响；第四，去信任，由于公开性和无中心，参与者和数据交换都不需要监管，加之集体维护的结果使欺骗无处存身。此外，运用到互联网金融方面的区块链技术还将展现如下特点：首先，区块链的存在将会极大提高交易的便捷程度，可以很好的降低交易的成本，商业交易的最佳实现方式由此开始，边际成本将会为零；其次，互联网金融的交易关系将由安全有效的计算机程序得以保持稳定；再次，商业交易将成为代码的沟通交流，具有编程功能的数字货币将成为交易的媒介；最后，区块链技术下，有关金融资产都可以虚拟化并且实现数字锚定，从而在编程的自我控制下进行自动操作，无需交易者实时对其进行监控和操作。

三、区块链对互联网金融的影响

（一）区块链对互联网金融机构的影响

区块链技术对于从事互联网金融的机构而言，绝对是前所未有的技术革新，对各从事互联网金融的企业而言，区块链给当前行业发展的难题提供了很好的解决途径，因此多数有影响力的互联网金融机构都在努力进行区块链技术的发展和运用。整体来看，区块链对互联网金融机构的影响主要有：第一，可以有效的减少从事互联网金融业务的各种限制。由于区块链技术公开、透明、安全的特点，使很多机构可以更好的进入行业，减少了诸多为风险控制而进行的资金或技术限制等。第二，相较于传统的金融交易过程，区块链技术使很多商业运作的过程简化，省略了诸多后续操作，诸如清算、审计等，极大的节省了互联网金融机构的时间、人力等成本。第三，互联网金融机构在区块链技术的支撑下，可以更好的进行有关商业模式的创新，囿于以往中心控制模式的特点，很多具有创意的商业模式难以实行，如对于“物联万物”的创新发展，区块链将促进其更好的实现和发展，利用区块链技术可以更好地连接不同物联网设备的支付维护等任务，也可以更方便物联网设备生产商和互联网金融机构在该领域的合作，从而降低有关合作的成本与障碍等。第四，三种不同的区块链类型为互联网金融机构提供了灵活的技术构架，按机构对于不同的金融交易需求以及客户的不同，可以方便的选择技术层级，而且各类型的区块链具有相似的技术构架，从而更好的进行转换升级等。第五，区块链技术所独有的特点使协作成为发挥技术优势的。基于程序源代码的可获得和参与者的权限开放，协作成为区块链技术所应有的新型商业关系，不同机构和不同人员为了更好的实现高效率、高安全和高顺畅的交易，协作成为最好的选择。第六，区块链技术有助于金融机构之间信息和资产价值的共享，区块链技术能很好的减少信息不对称，从而成为互联网金融机构实现交易信息共享的有利工具，同时减少信息不对称后，在共同的监控下，资产价值也可以更好的实现有利配置，降低异常的金融交易发生频率，维护金融资产的价值稳定，从而减少互联网金融机构的交易风险。

（二）区块链对信用机制的影响

对于金融行业而言，其本质就是对信用的评估和控制，而互联网金融更是对信用经济的进一步发展，因此对信用机制的建立同样是互联网金融最核心的问题。对于互联网金融而言，信用构建的基础在于信用数据的收集和分析，信用准确的程度很大部分取决于互联网金融机构对数据的积累和理解，信用数据已然成为互联网金融企业竞争的核心力量。但传统的信用数据获取仅限定于特定的征信企业，但这些企业的所获得的信用数据因为与其自身利益紧密相关，往往无法有效快捷地分享给互联网金融机构，而互联网金融机构又因为无法获取有关征信的资质，所以缺乏其客户发展所需要的真实有效数据。如果共享信用数据会影响征信企业自身的利益，但无共享又对互联网金融的发展有影响，因此需要找到一种方法，既能顾及征信企业的利益，又可使其他企业获取所需要的数据，成为业界共有的认识。正是在这样的需求下，区块链的产生极好地解决了这一问题并改变了互联网金融的信用机制构建，也能很好缓解互联网金融发展的风险问题。首先，为了防范不良客户，减少风险，互联网金融最应该分享的是黑名单信用机制，尽管目前已有互联网金融机构之间在积极布局有关黑名单分享机制，如“陆金所”与我国十多家互联网金融机构构建了信贷黑名单的共享联盟，但这些布局都是基于传统方式的数据共享方式。而传统型的数据共享方式存在以下问题：信用数据往往存在一个中心管理机构，很可能造成数据的被盗和篡改；系统复杂，共享机制发挥作用过程繁琐；共享系统存在时长和数据量的拖累问题，维护起来比较复杂，容易出错；数据收集和更新速度慢，影响利用。以上问题的存在都将严重影响黑名单信用机制作用的发挥。区块链技术则能较好解决这些传统数据共享机制的问题，利用区块链技术建构黑名单信用系统的总体布局（见图1）。首先，各参与者商定出共同的黑名单登记规则，然后在规则之下进行信用数据的有偿分享，之后利用区块链技术对黑名单信用数据存储并加密，最后即是参与者对信用数据的有偿使用。区块链黑名单信用机制呈现如下特点：保密性。信用数据统一加密上传到系统中，这样即可保证所提交数据的安全性，也能减少篡改的可能性。同时在后续数据使用时，使用者根据分配的ID身份，登陆验证，从而使用数据；交易的唯一性与不可逆。区块链技术可以很好的确保使用者能被追查，且查询过程不可逆，保证了对查询记录可能的更改；提交数据和使用数据的等价匹配。参与者对所提交的数据付出了一定的成本，为此，当其将所拥有的信用数据共享后，可以适当的获得相等量的其他信用数据的使用，保证公平性；使用积分和现金付费两种方式的系统使用权限。参与者要想获得信用数据的查询，要么使用提交数据所得积分，要么付费进行查询。在区块链技术的支撑下，黑名单的提交登记过程，具体可以参照流程，如图2所示在黑名单信用机制构架建立后，还需设定具体的规则。首先，共享数据的提交方面，某企业其提交的数据越新，则有关黑名单的信用质量更好，效用越好，其可获得积分也越高；其次，在数据查询方面，基于有偿原则，企业对数据的查询越多，扣除积分或者交纳使用金越多；最后后续数据更新方面，及时对所提交的数据进行不同时间段的维护的，所获得的积分也不一样。通过区块链技术所构建的黑名单信用机制，可以很好地解决传统数据分享系统的问题。去中心化和分布式存储使所收集的数据安全性得到提高，减少了篡改的风险或者盗窃的机会，同时信用数据因为采用区块链技术，各节点可以同步更新和查询，所以数据共享及时、有效。此外，数据的使用要求ID访问验证，就只有经过系统允许的参与者才能访问数据库并使用数据。其次，通过建立黑名单信用机制解决风险问题后，互联网金融需要构建更为有用的白名单信用机制，互联网金融需要发展，不仅只是单向的解决信用风险，而且还需要秉持创立企业的初衷———获得利润，而构建白名单信用机制，则能更好的为企业发展提供良好的客户资源和合作者等，基于以上互联网金融经营发展的出发点而言，白名单信用机制更具有现实意义。国家同样意识到了这点，所以我国有关机构也制定了互联网金融机构信用评级和认证的国家标准，为互联网金融行业设定白名单标准，从而更好的促进行业的健康发展。但白名单机制也存在一些问题：白名单的评定依赖于第三方，或需要其他无关利益者参与，但都无法很好的保证白名单的可靠性。同样，这一弊端的解决也可以依赖区块链技术的使用，在该技术支撑下，互联网金融机构不仅能成为白名单信用机制的参与者，也可以更好的成为监督维护者。且由于行业众多参与者的监督，白名单信用机制也更加可靠和安全。区块链白名单信用系统的构建，最基础的一点是无管理中心，信息同样属于分布式存储，这样各机构参与者都能得到比较透明可靠的信用资料。在得到信用数据的可用性后，所有系统参与者都可通过其上传的有关白名单信用资料获取一定的积分奖励，其用途类似于黑名单信用系统中的积分，即可获得后续使用信用数据的资格。白名单信用机制的构建完成后，信用数据查询依靠区块链技术能做到点到点及时使用，此外，新信息数据的上传者还可以通过身份认证等限制其所传信息的使用者范围。区块链白名单信用系统的构建可以说类似于黑名单信用机制的构建，两者不一样的规则在：白名单目的是为了寻找好的投资客户，帮助互联网金融机构更好的获利发展，黑名单存在的意义则是为了规避有风险的客户，减少互联网金融机构可能发生的信用风险带来的问题。

（三）区块链对风险控制的影响

金融行业的兴起和发展本质上是对风险的合理利用，风险与收益往往都是并存的，高收益也可能意味着高风险，所以不论是传统金融行业还是互联网金融行业，都需要在为了获取高收益的同时控制由此伴随的高风险。传统金融行业，由于发展历史久远，且经历过多次危机事件，已经构建了很好的相关风险控制流程，如图3所示。但是，互联网金融未经历太久的成长和发展，其风险控制难度大且也缺乏相关经验，因此如何更好地解决互联网金融风险控制问题成了一大难题。而风险控制又面临着潜在收益的追求与资金安全性间冲突，区块链技术的产生刚好可以实现对这一问题的最佳解决。区块链技术在互联网金融行业的风险控制主要基于上述信用机制的构建。利用信用机制，可以将客户进行准确划分，白名单上的优先级客户、未入信用机制的潜在客户、黑名单上的规避客户。对于优先级客户，可以大力展金融服务，因为其有着良好的信用，能较好的保证收益；对于黑名单上的风险客户，互联网金融企业应该减少接触，甚至不与之有任何关联，信用的缺失使这些客户的风险比收益更大；对于未入信用机制的潜在客户，可以利用区块链技术共享各家机构对这些客户的生活习惯和日常收支记录及借贷情况等，从而判断这些潜在客户的价值和风险，选择较好的客户展开有限度的合作和服务。通过对不同客户采用不同策略，互联网金融企业可以有效地控制风险。另外，区块链技术还可以很好的对金融交易的诈骗行为进行防范。利用区块链独有的分布式加密手段和数据的不可篡改，保证交易信息的安全，同时，在区块链的协助下，所有交易过程都可以实现代码自动化，减少人为的干预，降低人工操作的失误风险。此外，由于分布式交易具有不可逆和可追溯性，互联网金融交易的过程和结果都可以进行唯一性认定，从而减少了重复和伪造的诈骗可能性。目前采用区块链技术进行防诈骗行为做的较好的是Everledger公司对钻石骗保的防范应用，运用钻石从生产到销售再到客户购买都进行唯一的编号，并且这些数据都保存在不可更改的、永续的数据库系统中，且记录的所有信息都与时间相对应。

四、区块链技术未来在互联网金融方面的可应用场景

从区块链的技术特点可以看到，基于其优秀的去中心化及高安全性等特点，其未来在金融领域将会产生很多新型的应用场景。尽管目前互联网金融尚未显现出许多比较特别的新型场景模式，但是金融界已经对未来区块链可应用的场景进行了很好的预估，且有些企业已经着手进行技术开发和投入。从目前行业的有关认知和预测可以判断，未来互联网金融可能出现以下应用场景，如表2所示：五、区块链为我国互联网金融发展提供的机遇与挑战区块链技术方兴未艾，互联网技术大国也都在积极进行有关的研究，我国很多企业也开始进行相关技术研究和使用的尝试，且在互联网金融领域，区块链的应用有很好的契机：首先，互联网在我国发展迅速，且很多方面都已接入互联网，为互联网金融的发展提供了大量的数据信息，而这些数据可以借助大数据分析技术很好的与区块技术进行连接，这样各行业都将很好的进入互联网，从而为互联网金融共享有关信用信息提供极大的便利和客户资源。其次，区块链技术的产生会极大的促进我国互联网金融对信用机制的建立，进而为我国商业环境的发展变好贡献更好的信用体系，使社会交易具有更低的成本。再次，区块链可以减少我国各地区金融体系因差异所造成的各种时空矛盾等，做到诸如实时结账、实时划账，实时监控等。最后，区块链技术对于我国互联网金融发展最重要的机遇是：我国互联网金融行业可以借助这一波浪潮，积极将其运用在金融交易中，增强区块链互联网金融的话语权，从而提高我国金融市场在全世界的地位。在面临机遇的同时，我国区块链在互联网金融中的运用也还有很多挑战需要面对。首先，区块链技术方面。目前该技术还处于初期阶段，实际运用跟传统方法还有很大的差距，同时，区块链技术是比较复杂的高综合技术，包含了诸如密码学、信息学、计算机科学等多学科跨领域的技术，研究投入巨大，难度也很大，这些都制约着其在互联网金融中的进一步发展。其次，实际运用方面，互联网金融尚未得到充分发展，很多领域都还没有发掘，当前仅在比特币的开发和互联网支付上有所发展，应用场景的不足导致缺少相应的客户量和信息数据，限制了区块链技术在实际中的运用。最后，政策方面。区块链的去中心特性使国家的监管角色丢失，对目前的金融监管模式有很大的冲击，且比特币等会影响国家货币体系的稳定，因此国家在这方面并未积极予以支持。尽管困难重重，但随着国民经济的发展、互联网金融制度的完善及区块链技术的成熟，我国必然会积极支持该技术的广泛运用，认识到其对未来互联网金融的重要意义及在其他领域的潜在优势。可以预测，在不久的将来，区块链技术不仅会在互联网金融领域大放光彩，也会在其他诸如教育、医疗、设备制造等行业展现其存在的价值。

参考文献：

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［6］于佳卉、陈旭东：《中小企业融资结构与融资约束研究》，《财会通讯》2015年第8期。

区块链技术的概述范文

一、“区块链+AI”行业概述：

1、“区块链+AI”行业简介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为“AI”，主要研究如何使计算机去做更多过去只有人类才能完成的智能工作。AI一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出，2015年美国伊利诺伊小组研究中表明，现阶段AI智力已可达4岁孩童智力水平。随着人工智能技术不断成熟应用，围绕着“AI+”的技术理念创新也在不断提出，其中“区块链+AI”的技术理念尤为突出。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其本身作为比特币的底层技术，拥有去中心化、开放性、自治性、信息难篡改、匿名性等特征，可有效弥补人工智能应用中存在的数据共享、数据安全等问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能的“自主”运行中需要的数据信息都得到可信记录并具备可溯源的特点，使得AI更可信、更安全。可以说“区块链+AI”是新型技术之间的通力合作，若两者可有机结合，将会创造更大的价值。

从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链和人工智能的结合正在逐步渗透各个行业和领域。人工智能和区块链的协作将会解决诸多的问题，在人工智能提供数据分析和匹配的同时，区块链将提供一个更加安全和可信任的网络。

2、人工智能和区块链行业现状概述

人工智能被誉为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展中新一轮产业变革的核心驱动力。在我国，人工智能的发展受到高度重视，2017年7月8日国务院了《新一代人工智能发展规划》的战略部署，明确我国新一代人工智能发展的三大战略目标：至2022年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要经济增长点，全面支持建设小康社会；至2025年人工智能基础理论实现重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要动力，向智能社会建设迈进；至2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为经济强国奠基。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2016年中国人工智能相关专利年申请数量达30115项，产业规模突破百亿，2017年中国人工智能产业规模达152.1亿元，该行业每年以40%～50%增长率进行增长，预估2019年将突破300亿元，截止2017年6月我国人工智能企业总数已达592家，仅次于美国。2017年9月，华为公司推出的芯片麒麟970及苹果公司推出的芯片A11SOC均具备机器学习处理单元，为人工智能硬件打下坚实的基础。人工智能行业目前已走过技术蛮荒期，处于通用技术与行业结合形成商业化场景应用阶段。根据目前沪深两市板块分类统计，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。

相比于人工智能技术已经经历了60多年的长足发展而言，区块链技术目前起步不到10年，且刚刚经历了三个初级的阶段，分别为：

起步期：2009年-2012年，以比特币为代表的加密数字货币使得区块链技术开始走进部分极客和新兴技术爱好者的视野当中，并开始在世界范围内形成一定程度的关注和研究。

雏形期：2013年-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构之上引入了智能合约，使得区块链的可拓展性得到极大的提升，区块链技术开始延展到更多行业和领域。

发展期：2018年-，区块链技术开始迭展，行业发展聚焦于更为安全的技术架构的搭建与更加良好基础性能的提升，区块链安全、区块链与人工智能等方向开始受到行业重视，一些应用逐步在全球各个行业领域开始试点。

目前区块链技术发展总体阶段处于类似于互联网发展的初期阶段，距离大规模的应用落地仍然需要时间积累。“区块链+AI”是新兴技术相互赋能的良好应用结合，区块链技术在人工智能这一垂直领域的探索，有助于加速新兴技术的落地，并在实践过程中不断完善。目前大部分“区块链+AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。

二、“区块链+AI”具有的优势与挑战

在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。在未来人工智能高度发展的同时，也可通过区块链的分布式、透明、可溯源的特点，来保障人工智能始终处于人类可控的范围之内。这对两者的技术发展进程都提出了更高的要求，总体而言，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能相结合需要持续迭代以满足人工智能对性能和稳定性的要求。

1、“区块链+AI”两项尖端科技的相互赋能

区块链与人工智能两项技术的结合，有以下七个方面的优势：一是区块链可以提高人工智能的数据安全性；二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题；三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题；四是人工智能可以减少区块链的电力消耗；五是区块链使得人工智能更加的可信任；六是区块链帮助人工智能缩短训练时间；七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。双方结合的优势具体说明如下：

（1）提高数据安全性

区块链可以帮助人工智能避免因数据存储问题导致的故障。区块链中每个节点都按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的、地位等同的。区块链的高冗余特性，分布式数据存储，可避免系统级别风险的发生。理论上看除非所有节点全部出现风险，否则数据就是安全的。

此外，考虑到人工智能诊断的“黑箱”问题，清晰谁建立了人工智能，使用什么数据进行训练，以及谁部署了最终的，是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。不良的数据内容将给人工智能带来相应的安全隐患，区块链则通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这一问题。更宽泛地说，区块链可以记录谁编写了原始的人工智能算法以及用什么数据来训练算法。

（2）大量且丰富的数据支持

一些企业为了自身发展会进行海量数据收集，同时因为市场竞争而拒绝进行数据共享。由此造成这些公司接触到的数据有限，缺少完整的数据集做支撑，使得人工智能产品质量较差。采用区块链技术，可以利用数据分类帐进行部分数据的购买销售。可靠性强、可用性高的数据将会使得企业生产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。

当收集了大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到偏差或“过度拟合”的影响。数据样本将不具备典型的随机性来代表总体的特性。使用此类型数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现能力要差很多。通过引入区块链技术，让不同的人和公司来提供可信的不同数据，可以获得更多样化的数据样本，帮助AI完成“自主性”决策。

（3）隐私保护

人工智能的高速发展需建立在大量的数据基础上，不可避免地涉及到个人隐私数据合理使用的问题，例如从公共数据库中推导出私人隐私信息，通过这些信息又推导到其他相关人员的信息，这已经超出大部分人同意披露的信息范围。区块链采用非对称加密和授权技术，交易信息公开透明，但对于账户身份信息是高度加密的，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，即使遭到入侵，也仅是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息，此技术在AI大数据运行环境下，个人的隐私免于被侵犯，不法企业难以利用用户数据来牟取不正当利益。同时，区块链与加密算法相结合可以在数据分享过程中分离数据所有权和使用权，让数据使用方可以利用密文进行模型训练和使用，彻底杜绝原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。

（4）能源消耗减少

采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。对于AI可以优化能源消耗已被谷歌和百度等公司证实，2017年6月百度的智能楼宇项目一个月内为百度省下了25万度用电量，谷歌旗下AI实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的用电量。

（5）可信任度的提升

一个人工智能管理的区块链可以为独立于人工智能运行的底层平台的人工智能提供一个分散的标识。每一个主要的人工智能都可以注册成为被普遍认同的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。

一个人工智能管理的区块链还可以允许每个人工智能将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的可以对其进行不可篡改的检查。区块链搭载的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，确保人工智能的错误行为被及时的发现、分析和纠正。而区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。

最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于控制之下。通过人工智能执行任务的公共记录(必须由多个区块链节点进行验证)，我们可以确保人工智能的运行不会超出界限。

（6）更短的AI训练时间

在使用区块链技术保障训练数据的真实可靠性的前提之下，可以通过区块链的分布式数据存储的方式将一台人工智能的深度学习训练时间大幅度的减少。例如一个人工智能的训练可以采用模型并行或者数据并行的方式，将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而减少训练时间。人工智能也可以在同步数据并行中删除同步约束限制，而采用异步并行模式——人工智能在每一步的信息处理中不必等待数据的相互确认，可以直接进行下一步的操作，从而进一步减少人工智能的深度学习训练时间。

（7）开放公平性

区块链提供的核心价值是“去信任中介化”。如果想要创建一个自组织和自我调节的人工智能网络——那么分布式记账技术是最好的途径。谷歌、腾讯、IBM、Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算——将计算任务分散在多台虚拟机之间，以实现高效的可伸缩任务处理。但是他们的布式处理工具仍然是非常集中的，并且专注于由中心化的控制器统一调度特定任务，以实现非常特定的目标。

而基于区块链技术的智能合约将使“去信任中介”的网络得以实现，在这种可信网络中，两个人工智能系统可以安全可靠地进行交互，而无需任何中心化的中介。区块链还可为人工智能提供声誉系统，这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能进行交易之前检查其声誉。另外，区块链的无中介、高透明度将鼓励这些人工智能开发人员共享他们的数据和他们的产品，而不必担心出现某些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的情况，并确保所有相关方为他们的工作获得适当的报酬。

2、“区块链+AI”面临的挑战

“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面：一方面是AI和区块链自身的缺点，在结合后仍无法有效解决；另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如：

（1）政策性风险

区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理，但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。

（2）技术融合的不确定性

作为两个前沿的新兴技术，且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标，还是从人工智能的实际落地性来讲，距离两者真正的结合并实现落地，需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力，主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。

（3）大规模的社会应用面临挑战

数据共享威胁大型企业利益。通过弱化数据的中心化，降低了大型企业相对小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域中去除这些障碍将会改善社会，但共享市场的尝试可能会让大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市场将与许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业共同分享。之前使用用户数据来制定广告或业务策略的公司和政府组织将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此，大公司可能会反对数据去中心化，并可能游说维持AI模型开发方面集中式数据集的现状。

（4）不可控性

当使用了“一旦运行不可停止”的智能合约时，如果合约代码存在漏洞被黑客利用，黑客将通过智能合约漏洞牟利，因在区块链上运行的事务和交易不可撤销，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。

三、AI与区块链结合的应用场景

结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，描述了不同场景下结合，比如：

（1）区块链+AI在医疗方面进行结合

相关的结合领域有医疗数据加密和医疗计算分析。关于医疗数据方面，据统计，大部分的医生会直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事，这涉及侵犯病人隐私的问题。应用区块链的非对称加密和授权等技术，对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在开发区块链医疗数据审计系统，利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据。

（2）区块链+AI在数据市场进行结合

利用区块链集合群体的力量，进行数据上的共享、AI模型的训练等。AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。

（3）区块链+AI在金融领域进行结合

相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。

（4）区块链+AI在云计算方面进行结合

当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有NebulaAI项目涉及该领域。

（5）区块链+AI在物联网方面进行延展

首先，区块链技术可以帮助解决“如何证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能；应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生；应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。

四、“区块链+AI”行业展望

区块链技术的概述范文1篇6

关键词：数字智能时代；供应链金融；中小企业；金融科技；区块链技术

当今，在数字智能化发展的大趋势下，供应链金融的变化越来越明显，通过利用人工智能、大数据等先进技术，商业模式发生了根本性的变化，供应链金融以数字驱动为基础，成为未来发展的主流方向。与此同时，供应链金融在发展过程中，通过发挥数字化技术的优势，实现信息流、物流、商流等的交融，由此来消除信息不对称的难题，以及融资难、难融资的现象，同时实现整个产业生态圈的良性、高效发展。

1新时期供应链金融的发展背景

从国家统计局数据来看，截至2019年底，我国中小企业数量有36.4万户，而小型企业数量为32.1万户。全国65%以上的GDP、85%以上的就业人口都是由中小企业贡献的。但是由于中小企业自身的特点，融资难问题一直是中小企业发展中遇到的一大难题，如何推动中小企业快速发展，要从根本上解决融资问题。同时，随着我国供给侧结构性改革的不断深入，供给侧、产业端的优化日益凸显其重要性，而其中作为我国实体经济主力军的中小企业的活力及对经济的推动作用一直没有得到完全的释放与激活。供应链金融作为新型的融资模式，是以供应链管理概念和供应链上下游企业的真实交易为发展基础，为生产、采购、销售等多个环节提供相应的金融服务，以满足供应链上各企业的融资需求，推动供应链的高质量发展。相比于传统的贷款模式，供应链金融能够为中小企业提供更多帮助，对核心企业的信用状况进行评估，以整个供应链上的企业为研究内容，对供应链上所有企业进行全面的信用审计，从而降低对中小企业的融资限制。

2传统供应链金融模式存在的问题

2.1融资模式问题

供应链金融在很大程度上解决了中小企业的融资诉求问题，通过供应链上各企业间的关系，将存货、购货单等作为抵押物，为供应链上核心企业提供相应的担保和授信，并向金融机构进行融资，由于供应链上企业之间的交易和合作关系，融资风险也相应减少。所以对于供应链上的各企业而言，形成了“1+N”的融资模式，其中，1表示供应链上的核心企业，N是处于供应链上下游的中小企业，该种融资模式能从根本上解决中小企业的融资问题，确保供应链上资金的稳定性，提高资金的流转速度及效率，但对于核心企业而言，在融资过程中自身所承担的风险较大，所以核心企业的意愿性并不强。因此，核心企业更倾向于构建自有融资平台，为有融资需求的企业、资金方、金融机构搭建桥梁，通过自有融资平台连接各方，从中赚取息差，不仅能够从根本上解决中小企业的融资需求，同时核心企业也能从中获取一定的收入。该种操作方式由于存在息差的问题，导致中小企业的融资成本仍旧居高不下，所以中小企业融资贵的问题仍然存在，并没有解决中小企业的实际融资问题。有效管理链条中的信息流、资金流等，能从根本上加快供应链中各环节的运转，并真实、准确地反映企业的经营情况，由此不断呈现出物流企业作为供应链中核心企业的发展趋势，物流企业在实际经营中，自身发挥着强大的优势，物流企业掌握着处于供应链上各企业的物流信息，以及其业务交易情况，可通过交易信息判断抵押物的真实价值，如采购单、存货等信息，而围绕物流企业这个核心所建立的供应链模式因此诞生，在供应链中，物流企业掌握着物流链条中的大量信息数据，所以能够很好地把控中小企业的征信问题，由此降低供应链上的融资风险。通过引入物流相关数据信息，实现成本风险降低的目的，但在实际过程中，物流企业是担保的一方，这在无形中加大了物流企业的风险，对于其能否成为核心企业的意愿也明显减退。如果其转为提供服务方，则对于中小企业而言，其融资面临着成本高的问题。

2.2中小企业自身的问题

中小企业发展过程中，融资难融资贵的问题一直存在，在此问题背后，中小企业生命周期短、资金量少、经营风险高、抵押物少或者无抵押物等这些问题使得中小企业在发展中不愿意贷款，也不敢尝试贷款或提供低额高价的金融服务。

2.3金融机构的问题

在供应链金融中，金融机构也存在着自身的问题，由于其为高风险行业，在交易中必须能够掌握现金流、风险及交易信息。但在实际情况下，对于银行机构而言，在供应链中对链上产品和相关信息的真实性的获取有一定的难度，如果通过第三方平台来获取信息，其中的风险不言而喻，而中小企业给出的信息数据的可信度不高，也导致产生严重的信息不对称问题。传统模式下，供应链金融的问题没有得到根本性解决，这使得金融机构在办理供应链金融业务时积极性不高，金融活水难以精准滴灌到链条上的中小微企业。

3数字智能时代供应链金融的发展建议

数字智能时代背景下，科学技术迅猛发展，供应链中大量的信息数据被收集，通过利用先进的技术，分析这些数据信息，可以判断企业的经营状况及偿贷能力，以确定风险程度，从而对风险进行合理定价。随着互联网的不断发展，信息不对称问题得到了很大缓解，实现了去除中间链条的目的，环节越少，效率越高，而由此产生的成本也有所降低。另外，随着金融资产交易所互联网化程度不断加深，供应链金融资产的流通变得更加高效，资金的利用率得到了明显提升，由此从根本上降低了中小企业在融资过程中的投入成本。当下，随着金融科技的飞速发展，4.0时代已经悄然来临，数字智能金融时代是互联网金融发展的必然，人工智能技术的不断发展，取代了传统的人工处理数据的工作，人工智能技术的引入可确保数据分析的精准度，而在传统手工操作计算中，无法判断数据之间的关系，可以通过人工智能技术来实现，人工智能技术实现了对数据深层次的挖掘，并对供应链中的交易数据进行深度分析，体现中小企业的实际价值，通过对中小企业经营数据的剖析，可以对企业财务报表进行清晰注释，提高企业报表的分析效果和编制质量。另外，在金融科技不断自我优化成长和加速迭代的过程中，区块链技术在供应链金融领域的应用效果显著，在供应链和产业链上的各企业交易信息，能够通过区块链技术进行追溯和还原，使交易变得有迹可循，从而有效避免企业骗贷风险，将风险指数降到最低，同时优化整个供应链信用体系。区块链中可信任的多中心体系，能够很好地去除中介化，大幅增加信用指数，由此形成全新的供应链金融模式，真正解决中小企业融资难的问题，激发中小企业的生机和活力，对经济的发展起到强劲推动力。具体可从以下五个方面着手：(1)构建供应链自身发展的物联网体系，并使其与互联网体系进行融合，对供应链上各流程环节的数据进行清晰的记录，以便于掌握整个供应链情况，更有助于对企业资质进行评价，同时也为人工智能、大数据技术等的应用提供数据基础。与此同时，从物联网技术层面而言，其使用范围较广，在供应链仓储管理及实际运输方面通过利用物联网的传感定位技术，可实现对货物的控制，提高交易的真实度。从人工智能技术层面而言，通过利用该技术并加载传感器，可积极更新客户画像，对客户进行精准定位，并为其匹配相应的额度。通过应用区块链自身的特性，各个节点业务数据的可信度得到了最大的保障，而且信用变得可溯源，金融机构信用评估的可操作性也更强，中小企业与金融机构之间的信任关系也更为稳固，由此中小企业便可获得相应的融资。(2)积极完善中小企业数据库体系，数据库体系中应包含企业的各项数据信息，为构建企业资质评价体系提供数据支撑，另外，要一并建立评价指标体系和信用体系，最大限度地避免因为信息不对称问题而导致的风险，由此实现企业融资中降成本的目的。(3)凭借人工智能技术手段和大量的数据，构建供应链上各企业的知识图谱、链上企业的知识图谱，清晰明确供应链上各企业的上下游关系、合作关系等，以各企业自身建立的数据征信为出发点，通过企业间的上下游关系，对供应链各企业的精准画像进行优化，最终达到降低成本的目的，同时根据企业各自的特点和优势，开展有针对性的金融服务和相关服务。(4)利用区块链技术实现对金融资产交易的清晰记录。在此过程中，在供应链内部建立区块链体系是先决条件，接着要将区块链体系融入互联网金融资产交易中，由此来记录金融资产的相关交易事项，提高资金的流动性，增强可持续发展的能力，实现资金利用率的最大化，同时激发供应链的生机和活力，不断引入外部资源，完善供应链体系，提高自身的运行效率。(5)金融机构通过利用大数据分析技术，对供应链中各企业的风险水平进行测评，对其还贷能力进行评估，降低融资风险，提高融资效率，平衡供应链内部风险。综上所述，在数字智能时代下，供应链从以往的对核心企业进行关注，逐渐对链上各企业的真实经营情况等进行关注转变，这是供应链金融未来发展态势，同时对于金融机构而言这也是新的尝试。总之，对供应链中关键信息内容掌握得越清晰，越有利于企业实现快速发展，提高自身竞争力。

4结语

在供应链金融链条中，协同合作、实现共赢是其内在关系，尤其是在竞争白热化的时期，企业之间只有联合协作、共同进退、共同发展，才能推动整个产业的进步。在以数字为驱动的供应链金融服务下，处于供应链上下游的企业更应促进物流、信息流、资金流等的高速运转，由此实现数字化链条的发展，提升整体效率，同时构建共生、互利、共赢、和谐、良性的供应链体系。

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区块链技术的概述范文篇7

区块链的逆袭

比特币诞生后，它的爱好者和拥护者越来越多。即使不受任何法律的保护，他们也愿意用持有的比特币进行彼此间的交易、结算。2014年以后，比特币爱好者的阵营有了新的变化，一部分人发现了一直默默无闻的区块链技术。当然也有人认为它是一种新的“点金术”。于是他们不再耽于挖矿或比特币交易，而是成为真正的极客和创客。

起初区块链技术从币圈向美国硅谷的初创公司慢慢扩散。北京理工大学计算机学院副研究员冯冲告诉《经济》记者，国内的学术界是后知后觉的。比特币、区块链与其他科技发展的轨迹不同。以往的模式是从科研人员先研发出实验室成果，再进一步产业化，再由产业界逐步应用到各个生活领域。“区块链在发展流程上是倒推的。”

比特币和区块链本身是野蛮生长出来的，OnChainCEO、小蚁创始人达鸿飞认为，当前区块链技术仍处于早期阶段，该项技术大规模应用的最大瓶颈，不是技术本身或国家政策，而是时间。“一种技术若想在某项工程上更加完善，需要很多的时间去打磨，不断地去做解决方案。”

外界对区块链技术的关注度超出了达鸿飞等区块链创业者的预期，“全球不少主流的金融机构在做区块链的概念验证，足以证明它的影响力。”

区块链“惹火”了ICO

如果痴迷于某种事物，往往会去追根溯源。

新事物看似是偶然发生的，但从量子力学的角度来看，我们眼见的实物只是世界的一部分，背后隐藏着错综复杂又符合逻辑的联系，这其实也是资产的一部分，需要数理环境加以描述。清华大学iCenter导师、DACA区块链协会秘书长韩锋认为，人工智能、区块链等新概念不断涌现，如果从深层次的角度可看到它们的共生性。抛开技术本身，区块链对我们有另一种启发，即人类的世界观及认知系统在升级的过程中，而你对未来世界的看法应该彻底改变。

随着比特币、区块链相继走入人们的视线，与之相关的衍生物也正在加速进入我们的眼帘，ICO便是其中之一。

ICO是InitialCoinOffering的缩写，目前没有官方定义，行业人士认为它模仿了证券市场的IPO（InitialPubilcOffering）。ICO也是一种公开发行，只是将所发行的标的物由证券变为Coin，如比特币、以太币等数字加密货币。

据资料显示，2013年7月Bitcointalk（比特币社区论坛）发起Mastercoin（万事达币）项目，是首个ICO项目。当时共募集了5000多个比特币，参与者获得了相应比例的万事达币。此后，未来币（NXT）、比特股、以太坊等也是通过ICO诞生的。北美区块链协会主席兰波告诉《经济》记者，在币圈或极客圈，ICO早已不是新鲜事儿。

近两年，国内小蚁、领萌宝等也发起了ICO，引起了国内对ICO的关注。ICO与众筹有相似之处，但众筹的流动性和效率无法与ICO相媲美，“如果ICO是高铁，众筹则是拖拉机”，韩锋形象地告诉记者。今年5月，在以太坊平台上发起的TheDAO项目，共筹集了约等值1.62亿美元的以太币，成为有史以来最大的众筹项目。韩锋认为，区块链颠覆了传统的产业模式，而ICO是首次资本（Coin），比技术、创业跑得更快。

拒绝恶意ICO及代币

纵然ICO有多个优点，时髦的事物若剑走偏锋，也是业内人担忧之事。

达鸿飞认为，ICO最经典的案例是以太坊，通过募集比特币的方式，获得约等值1亿人民币的开发经费，进行技术、产品研发，也构建了一个开源的区块链底层系统。很多金融机构、企业在以太坊上开发了超过200多个区块链应用。

判断某个ICO项目是否靠谱，韩锋认为，首先要看区块链平台是否开源，很多平台打着区块链的旗号，却做不到开源，只是一个黑盒子。世泽律师事务所合伙人孙铭告诉《经济》记者，没有强大的技术知识，普通人不具备判断能力。ICO项目在募集期如果以人民币、美元等法币来募集，很有可能是一场骗局。

达鸿飞表示，用法币募集ICO有很大的风险，参与者可能并不清楚项目的目的。募集代币的好处在于，参与者以持有高风险的数字资产与初创企业正在进行的高风险研发进行交换，参与者更能承受这一风险。而持有法币的参与者可能不具备高风险的承受能力。此外，要警惕回报承诺，国内一些认购币采用ICO模式，并向参与者承诺高收益、分红等，其实它离击鼓传花的非法集资不远了。“避免受骗的方法是普通人远离ICO和各种代币”，孙铭告诉记者。

理性看待智能合约

今年6月，黑客攻击TheDAO项目中智能合约的漏洞事件，也让更多人认识了智能合约。

智能合约是一个中性概念，孙铭认为，若按当事方的特定性来分类，普通合同分为公共契约（至少一方当事人在事先并不特定）和私人契约（双方当事人均事先特定化）。智能合约也一样，一对一交易的私人间智能合约产生的法律问题较少。而TheDAO项目属于公共契约范畴，它在实际运作时更像一个公募基金，参与人数众多且不特定，整个“基金”的募集和管理的过程均由计算机程序执行，基金的募集、管理、赎回等流程都包含在一个被编程的智能合约之中。“这样复杂的流程，稍有不慎就会出现漏洞”，智能合约仍属于一项新技术，需要懂代码的审核者不断进行审核校验，“看过代码后能够预见出一旦程序执行会产生哪些后果。”

孙铭指出，类似TheDAO项目这种类似于公募基金的智能合约可能会引发很多法律和监管问题，比如非法集资的隐患。另外，如果ICO的发起团队在海外，国内的监管机构很难监管，投资者的资金安全也难以保证等。

币圈流行一句话：“代码即法律”。但达鸿飞认为，平民（非程序员）无法看懂的法律（代码），会是一部糟糕的法律。智能合约可以完成大部分客观性较强的商业流程，但并不能完全取代具备较大自由裁量度的文字合同。智能合约技术尚未成熟，仍需理性对待，不要期望过高。

用新技术解决痛点的好时机

金融创新就是要盯住别人没做过的事，用新方法和新技术去解决痛点和难点。

据麦肯锡报告《2016全球支付：尽管时局动荡，基石强劲不变》显示，跨境支付交易量占不到全球支付的20%，但是它所带来的交易费占到了全球支付交易费的40%，2015年跨境支付的收入规模为3000亿美元。

提升效率、降低成本，是区块链技术公司引以为责的事。今年10月21日，Visa和区块链技术初创公司ChainVisaB2B支付平台预览，试图实现实时的大额跨境支付。Visa相关负责人认为，现在是利用新的支付技术改善一些最基础流程的最好时机。

中国人民银行金融研究所综合政策研究室主任雷曜曾撰文指出，“利用传统银行账户跨境汇款可通过SWIFT，或接入国际卡组织，这两种方式的手续费都在2%以上，大致需3天时间。”小额跨境汇款时间长、费用高是身在境外务工、留学等群体的痛点。近期区块链技术公司OKCoin币行宣称区块链金融网络OKLink已连接了东南亚等20多个国家的中小汇款公司，其中包括印度尼西亚最大的手机钱包DOKU，通过区块链技术实现快速、低成本的全球小额汇款。预计未来将有更多的初创公司用新技术来解决痛点。

区块链技术落地难

除了在结算、清算、审计等领域的探索，区块链技术也在向金融领域外扩展。达鸿飞告诉记者，区块链技术应用场景有可能率先大规模展开的是电子数据存证业务。因为电子合同、电子病历、版权、客服中心的录音等不容许篡改，有很强的存证需求，未来将有巨大的市场前景。

然而，资深区块链研究专家申屠青春曾公开表示，区块链技术应用场景落地难。冯冲表示赞同，传统的知识产权管理体系以登记制度为核心，正在面临两大挑战。随着知识产权的生产过程日渐复杂，呈现出产业化的特点。而原有的管理体系属于静态的管理方式，很难动态地体现出知识产权复杂的形成过程。此外，在后期管理和流通的环节也呈现出全球化的特点，现有的登记制度较难适应这两种趋势。“若引入区块链技术可以顺畅地应对这两个难题”，冯冲认为，但区块链技术本身也有瓶颈，比如如何设计共识机制保证整个系统的安全。重要的是，在知识产权保护领域，如何解决区块膨胀问题，至今仍未有较好的解决办法。此外，区块链技术在知识产权领域真正落地，仍需重新布局，如何与现有的管理体制衔接起来，形成一个产业链，现有的平台做得远远不够。

区块链不会是独行侠。Mine公司的MediaChain项目正在使用区块链建立一个去中心化的全球知识产权数据库，同时使用了机器学习的技术对数字图像识别，从而对互联网上图片的使用情况进行追踪。冯冲告诉记者，MediaChain项目是一个很好的探索，未来将人工智能等技术与区块链技术相结合或许会有意外之喜。

数字资产的困惑

孙铭认为，比特币的交易者早已进入了数字资产时代。比特币采用了工作量证明的激励机制，维持了一个庞大的系统。韩锋认为，在区块链的共识机制里，这种激励一般都是以币的形式，即用数字资产作为达成某种共识的剂，否则就难以形成一个区块链网络。当网络不断扩展，影响力不断扩大，区块链中的代币会升值。“它重新定义了人类资产”，在区块链时代，经济革命最根本的意义是人类资产被数字化了。Coin引领我们进入了一个数字世界。

中国社科院金融所研究员周子衡认为，目前人类正在从权益资产时代向数字资产时代过渡，而区块链技术为未来财富增长提供了一个全新的路径。

韩锋告诉记者，当前在互联网上产生的数据无法作为资产是因为传统技术无法为它确权或者确权的成本过高。区块链技术可以实现数字资产确权。20年后人类的主要资产是由数字构成的，而不再是实物。

孙铭表示，未来央行会发行法定的数字货币也是一种数字资产。资产数字化的关键在于法律对之进行正面认可。事实上，数字化的人民币和数字化的比特币在法律角度有着本质的区别。前者是法定货币，并受到国家法律的承认、保护。包括其他数字资产，一旦变成合法的，它的所有权是受法律所确立并保护的。而目前法律尚未明确规定比特币和其他数字加密货币是一种财产或财产权利，只有非立法层面的政府部门通知认为它们是虚拟商品。因而用比特币交易时，只是基于交易当事方之间达成的共识，但无法直接用法律来保护这类交易被执行。

今年6月《中华人民共和国民法总则（草案）》议案中对网络虚拟财产、数据信息等新型民事权利客体作出规定。孙铭告诉记者，目前虚拟财产只是一种笼统的概念，暂无具体定义，而此概念是否包含数字货币或数字资产仍有很大争议，因而不能过于乐观。

孙铭指出，虚拟财产和传统财产的区别在于前者是无形的，不存在唯一性。实物财产具有物理上的唯一性，且不可凭空复制，一旦确立所有权则产生了排他性。相比之下，虚拟财产比如游戏道具是可以任意复制的，不具有唯一性。虽然对于玩家而言，它似乎具有唯一性，但从运营商的角度来看，则没有唯一性。因而，所有的虚拟财产权利必须进行单独特别立法才能享有法律保护。商标权、知识产权等无形的财产权利，在法律上可以确权，就是因为有专门的立法来保护，而不是依赖于物权法中的一般性财产权利的规定。而尚有其他大量的无形资产未被法律进行专门的确权。

由于区块链具有去中心化、不可篡改等特性，从这一角度来看，比特币似乎和实体财产一样具有唯一性。但必须看到，一旦比特币的共识机制受到攻击，尽管篡改账本的成本高昂，但并非绝对不能篡改，因而它仍有被复制的可能性，从而否定其“唯一性”。孙铭认为，未来至少需要十年，法律才会给出一个相对清晰的归类或定义。因此，数字资产的法律保障道阻且长。

区块链技术的概述范文篇8

关键词:数据流；事务链表组；频繁集；变尺度滑动窗口

中图分类号：TP311文献标识码：Adoi:10.3969/j.issn.1003-6970.2010.10.015

ImprovedTransactionListGroupBasedFrequentItemsetsMiningAlgorithmBasedFrequentItemsetsMiningAlgorithmOnDataStreams

ZHANGXueli1

(1.ComputerScienceAndTechnologySchool,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221116,Jiangsu)

Abstract:Accordingtothecharacteristicsofmassandtime-varyingfordata,aimprovedtransactionlistgroupbasedfrequentitemsetsminingalgorithmT-Streamupondatastreamsisproposed.Thealgorithmcouldself-adaptivelyadjustthesizeoftimewindows.Inthealgorithm,transactionlistgroupisadoptedassynopsisdatastructure.TheexperimentsindicatethattheT-StreamalgorithmismoreeffectivethantheMankualgorithmintermoftemporalandspatialperformance.

Keywords:Datastream;Transactionlistgroup;Frequentitemsets;Variableslidewindow

1.引言

近年来，在很多应用领域中，出现了一种新的数据模式，其数据不是以传统的有限数据集形式，而是以连续的数据流形式出现，这些应用领域包括传感器网络、电信数据管理、网络安全和金融数据在线分析等。起源于20世纪90年代的关联规则是数据挖掘的一个核心课题。与基于统计回归等数学方法进行数据分析不同，关联规则显得隐蔽而难以直接发现。挖掘关联规则的关键步骤是从数据中得到满足一定支持度的频繁项集。经典的Apriori算法通过分析购物篮事务数据得到该事务数据库上的频繁项集[1]。Han等[2]提出的FP-Growth算法进一步提高了挖掘频繁项集的性能。然而,这些频繁项集挖掘算法都需要多次扫描数据，不能满足数据流挖掘的要求。

国内外学者在数据流的频繁项集挖掘上提出了许多算法，他们都是针对传统数据挖掘技术的多次扫描数据进行改进或者提出新的思路。如Manku等[3]首次使用近似算法进行数据流的频繁项集挖掘，该方法仅需一次扫描数据，并且通过牺牲挖掘结果的精确性来提高挖掘的效率。但该算法挖掘的是整个历史数据流上的频繁项集，而在许多情况下，用户仅关心最近数据上的频繁项集；且该算法使用缓存技术,占用大量的内存空间。由于用户对最近的数据兴趣度更高，一些基于此要求的数据处理机制，如滑动窗口方法和数据衰减方法被成功地应用于数据流挖掘。文献[7]提出一种改进的FP树结构,能够有效挖掘具有长频繁模式的数据流。

根据以上问题，本文提出一种基于事务链表组的数据流频繁集挖掘算法T-Stream。该算法根据数据流本身的变化在变尺度时间窗口上进行自适应调整，采用改进事务链表组的概要数据结构，同时利用近似技术一次扫描数据快速得到频繁项集。理论分析和仿真实验均表明，T-Stream在时间和空间效率上得到了提高。

2.基本概念和技术

2.1变尺度滑动窗口

在以往数据流挖掘算法中,很多算法基于不变的滑动窗口机制,在时空复杂度等性能方面取得了较大成果.但这些技术大都忽略了具体问题中数据流的时变特性,当数据分布特征不断变化时,很难实现模型的自适应调整[4,5,8]。文献[9]对于任意时间序列上的变化，如果该序列变化在同一区间可以认为是微小变化，在计算时其权重应考虑降低，且此处可以是时间窗口的划分点；反之如果该区间变化明显，则此处应考虑加大计算权重，且不应该是时间窗口的划分点由此，在计算出有关时间窗口宽度时尽可能地保留了原序列中极值等重要特征信息的变化过程在此基础上，针对区间极值对数据对比的影响设定比较权值因子，使对比结果对均值平稳的独立噪声干扰不敏感或比较敏感该方法较其他方法，表现更快速，更准确。

变尺度时间窗口是根据数据流的流速变化以及数据分布的变化自适应地调整时间窗口大小,以达到最小的内存空间和处理时间的消耗。

2.2问题描述

数据流是以时序不断出现的有序的项目序列，与传统的静态数据不同,数据流是连续的、无边界的，通常高速地出现,并且随时间变化数据分布特征不断变化.在一般的变尺度滑动时间窗口下，数据流频繁项集挖掘可以形式化描述如下：

令数据流DS是由

无限的事务块构成的序列,每个事务块关联一个时间窗口,令是最近的事务块。每个

事务块是由一组事务构成的集合，

假设每个块的事务数不一定相等。因此，数据流在时间域上的长度是

，其中

表示集合

的基数。给定最小支持度s，一个项集X在时

间域上是频繁项集,当且仅当

。所以给定一个最小

支持度，数据流上频繁项集挖掘问题规约到使用尽可能少的时间和空间消耗来发现一定时间域上所有的频繁项集。变尺度滑动窗口的窗口尺寸是根据数据流的流速变化来确定的。当流速很快时，及时缩小滑动窗口的长度；而当流速很慢时，实时地增长滑动窗口的长度。

2.3概要数据结构

数据流挖掘在考虑时间效率的同时，也需要尽可能少地使用内存空间。Borgelt[10]在人工合成数据集和真实数据集上的实验表明，事务链表组数据结构能表现出比Apriori算法[1]和FP-growth算法[2]更好的空间性能。将事务链表组的概要数据结构记为TLG。相关定义如下：

区块链技术的概述范文篇9

区块链，是指通过去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。该技术方案主要让参与系统中的任意多个节点，通过一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每个数据块中包含了一定时间内的系统全部信息交流数据，并且生成数据指纹用于验证其信息的有效性和链接下一个数据库块。

区块链是一种类似于NoSQL（非关系型数据库）这样的技术解决方案统称，并不是某种特定技术，能够通过很多编程语言和架构来实现区块链技术。实现区块链的方式种类也有很多，目前常见的包括POW（ProofofWork，工作量证明），POS（ProofofStake，权益证明），DPOS（DelegateProofofStake，股份授权证明机制）等。

区块链的概念首次在论文《比特币：一种点对点的电子现金系统（Bitcoin：APeer-to-PeerElectronicCashSystem）》中提出，可以把比特币看成区块链的首个在金融支付领域中的应用。

二、区块链的特征及其意义

根据区块链定义，可以总结区块链有如下这四个特征：去中心化、去信任、集体维护、可靠数据库。

去中心化：整个网络没有中心化的硬件或者管理机构，任意节点之间的权利和义务都是均等的，且任意节点的损坏或者失去都会不影响整个系统的运作。

去信任：参与整个系统中的每个节点之间进行数据交换是无须互相信任的，整个系统的运作规则是公开透明的，所有的数据内容也是公开的。

集体维护：系统中的数据块由整个系统中所有具有维护功能的节点来共同维护的，而这些具有维护功能的节点是任何人都可以参与的。

可靠数据库：整个系统将通过分数据库的形式，让每个参与节点都能获得一份完整数据库的拷贝。除非能够同时控制整个系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，也无法影响其他节点上的数据内容。

（一）为系统数据提供可靠架构

在区块链的结构中没有中心化组织的架构，每个节点都仅仅是系统的一部分，且每个节点的权利相等，网络黑客摧毁或篡改部分节点的信息，对整体系统及数据没有影响，而且节点越多越安全。

（二）为资产交换提供智能载体

区块链具有可编程性的特性，并辅以一系列的辅助方法，可以确保资产，尤其是金融资产的交易安全可信。例如，工作量证明机制，篡改区块链上的数据，需要拥有超过全网51%的算力；智能合约机制，以程序代替合同，约定条件一旦达成，网络自动执行合约；互联网透明机制，账号全网公开而户名隐匿，且交易不可逆转；互联网共识机制，通过各节点共识确保交易的正确性等。

（三）为互联网金融建立信任关系

区块链可以在人与人之间不需要互信的前提下，交易各方通过纯数学的方式建立信任关系，且信任关系建立的成本极低，并使弱信任关系通过算法建立强信任连接，从而促成价值交换的活动，甚至是金融交换活动。

（四）是一体化金融的解决方案

区块链在金融领域的应用范围很广，通过公共账本可以实现包括客户身份识别、资产登记、资产交易、支付结算等应用，通过大数据系统可以记录、传递、存储、分析及应用各类数据信息，实现物理世界与数字世界、现实世界与虚拟世界的无缝链接。

三、区块链技术在资产证券化方面可能的应用方式

资产证券化是一种结构性融资技术，也是一种基于多笔不同资产上附着的现金流进行管理的资产管理手段。与贷款、债券、股权等传统金融产品相比，资产证券化产品呈现出结构复杂，参与主体多，操作环节多，数据传递链条长，数据及现金流传递分配过程繁复，信用触发性条款设置保障安全性等特异性产品特征。从资产的转售交割、现金流打包-分割-重组-分配到证券登记结算流通，都依赖于中介机构的信用，后期的现金流管理以及相应信用机制的触发也让产品后期管理需要非常多的人工投入。依赖人工处理的交易信息经过多道中介的传递，使得信息出错率高，且效率低下。在一个中介权威机构中，通过中心化的数据传输系统收集并保存各种信息，然后集中向社会公布的传输模式同样使数据传输效率低，成本高。而区块链通过数据的分布式存储和点对点传输，打破了中心化和中介化的数据传输模式，无疑可以深入应用到资产证券化的不同环节：

（一）金融资产的出售结算

第一个潜在用途就是提高金融债权资产转让效率，解决流动性需求与资产转让时效不匹配的问题。金融资产如贷款的出售是一个非常繁琐、耗时的过程，结算需要长达几周的时间。区块链技术则是解决其中一些核心问题的关键。

通过区块链技术可绕过中间支付清算系统，实现点对点即时支付，大大缩减支付到账时间，从按日结算，缩短到以分钟为计量单位的结算效率。

（二）现金流管理

资产证券化的现金流管理也是较为复杂的结构。多个资产的现金流分为本金现金流和利息现金流流向特殊目的机构设在监管机构的不同账户，现金流进入账户后根据约定条件投向指定特征的资产，并在约定时间按照约定条件由特殊目的机构控制人支付到对应证券的由证券托管结算机构控制的各证券独立账户，再由托管结算机构支付给不同的投资人。这一过程中，同一个资产产生的现金流可能被拆分到不同的证券账户中，不同资产产生的现金流也可能兑付给同一个证券持有人，也可能某一笔资产的本金现金流和另一笔资产的利息现金流包括它们的利息在经过管理人重组之后，拆分给不同证券的持有人。上述几种情形是最基本的现金流支付情况，涉及信用触发和信用保障条款后，现金流分配将更为复杂。在结构上，不同证券设计了不同的现金流支付频率和信用触发机制，也由不同的内外部信用保障机制，如多余现金流抵扣和外部现金储备账户的回拨、流动性支持等。此外，还有发生违约事件后，大规模的现金流支付分配顺序改变。

因此，在现金流管理上，区块链技术的应用至少能够在以下两个方面对资产证券化产生重要作用：

一是能缩减银行等机构服务成本。上述资产和现金流的管理、划付、分配等业务涉及的系统维护与后台工作，往往由不同机构、机构内不同部门、部门内不同岗位的人工操作，面临长流程、多环节。区块链去中心化技术，为简化并自动化这些手工服务流程提供了可能，如实现自动记账功能以及自动审计功能。德勤审计师目前已经开发出基于区块链技术的自动审计服务平台Rubix，通过与SAP和Oracle等各种财务报告系统对接，实现包括贸易合作关系管理、实时审计功能、土地登记功能等应用。

二是利用智能合约的功能，实现现金流的自动划拨以及资产循环投资购买等后续产品的管理功能，尤其是对信用触发机制条款的调动。可编程的智能合约功能，可随意给交易合同添加各种不同的交易条件。通过智能合约，可以给数字货币施加限制条件，为改变目前依赖大量人工完成现金流分配、划拨以及实现各种交易结构设计的信用条件提供了可能。资金的归集和分配将完全通过区块链技术来实现，公开透明，效率将显著提高。

（三）改善增信环节转移的高成本

由于通常对应了多笔资产（可能是上千笔），每笔资产对应着不同的外部担保，因此在实践中资产证券化目前没有真正实现担保随同金融债权资产的转让，只是通过法律条款约定了保留完善担保的权利，在真正出现需要履行担保的情况时再转移担保。在当前我国经济环境下，这一条款实际上是由发起银行通过自身信用提供了隐性担保的，但是也对发起银行造成了隐性义务和偿付压力。尤其是保证担保和信用保险的情形下，担保人（或者是贷款承保人）往往是发起银行的合作机构，但不是新的特殊目的机构的合作机构，可以通过履约主体变更进行违约代偿责任履行的抗辩。基于区块链技术，建立点对点的增信保障平台，降低增信转移的成本，以信用保险为例，利用区块链技术可建立点对点的互助保险平台，一旦单一主体发生符合特定条件的违约事件，其他参与这一平台的保险参与者将直接缴纳费用给被违约主体。

（四）证券交易与再融资

互联网解决的核心问题是信息制造和传输，但始终不能解决价值转移和信用转移。所谓的价值转移是指，在网络中每个人都能够认可和确认的方式，将某一部分价值精确地从某一个地址转移到另一个地址，而且必须确保当价值转移后，原来的地址减少了被转移的部分，而新的地址增加了所转移的价值（即避免出现“双花”）。信用转移是价值转移的必然结果，表示价值的转移获得所有参与方的认可，且其结果不能受到任何某一方的操纵，取得了系统内的公信力。这一价值可以是货币资产，也可以是有价证券、金融衍生品等实体资产或者虚拟资产。

在目前的互联网中也有各种各样的金融体系，包括许多政府银行提供或者第三方提供的支付系统，但本质还是依靠中心化的方案来解决。即通过某个公司或者政府信用作为背书，将所有的价值转移计算放在一个中心服务器（集群）中，尽管所有的计算也是由程序自动完成，但是却必须信任这个中心化的人或者机构。事实上通过中心化的信用背书来解决，也只能将信用局限在一定的机构、地区或者国家的范围之内，所以价值转移的核心问题是跨国信用共识。

区块链技术实现了价值去中心化的互联网传递，为金融互联网搭建提供了基础，其中证券交易市场是区块链存在发展机遇的领域。传统证券交易中，证券所有人发出交易指令后，指令需要依次经过证券经纪人、资产托管人、中央银行和中央登记机构这四大机构的协调，才能完成交易。这样的模式造就了强势中介，金融消费者的权利往往得不到保障。在同一共识原则区块链技术系统下的证券可以点对点交易，买方和卖方能够通过智能合约直接实现自动配对，并通过分布式的数字化登记系统，自动实现结算和清算。不再需要中央化的登记结算机构，也不再受到交易时间的限制。资产证券化的产品在交易上也采用传统证券交易模式，通过区块链进行资产证券化产品交易，可使更广泛的参与者在去中心化的交易平台上自由完成交易，且可实现24小时不中断运作。对于认可这一“区块”价值的机构，可以接受“区块链”代表的证券持有人再融资，不用担心对应证券资产的转移和“双花”，因为每一笔交易都公开透明、可追本溯源。

（五）证券化资产的管理

资产证券化产品投资人会议举办的程序较债权代表和股东代表复杂，一是涉及的权益结构复杂，二是证券资产类型复杂，某一资产的违约可能需要涉及不同投资人会议提出表决意见，成本过高。这就涉及通过资产管理人执行投票，由于涉及可能的利益冲突，需要对管理人资格谨慎地约束和条件授权。投票流程是资产管理人向人发出投票指令，指令随后被传递给投票分配者，再由投票分配者将指令传递给托管人，托管人请求公证人根据对管理人的授权对投票指令进行公证，然后向登记方申请并完成登记，最后投票信息汇总。这是一个非常复杂且非标准化的流程，投票信息存在被不正确传递或丢失的风险。

而在区块链技术的支持下，投票可以透明简化，直接公开在区块链技术搭建的投票应用系统里，结果供委托人查询。

此外，另一个证券化资产管理方向――证券化基础资产的获取和管理，在未来可能通过区块链技术搭载的物联网设备实现也许是一个更为长远的设想。根据IBM的设想，区块链技术搭载的物联网管理体系下每个设备都得能自我管理，设备彼此相连，形成分布式云网络，只要设备还存在，整个网络的生命周期就可以大幅延长，运行维护成本显著降低。而基于信息管理系统下发生的物流及现金流可以成为高度分散性资产现金流的证明，从而为证券化交易创造信用依据，不再依赖商业信用链上核心企业的信用。

四、需要解决的问题

由于区块链在金融领域应用前景十分广阔，巴克莱银行、瑞士信贷集团、摩根大通在内的9家全球顶级银行已加入一个由金融技术公司R3领导的组织，着手为区块链技术在银行业中的使用制定行业标准和协议；而纳斯达克在2015年12月30日完成了基于区块链平台的首个证券交易，对于全球金融市场的去中心化有着里程碑的意义。但是，区块链技术仍有需要解决的问题才能大规模广泛开展实际应用。

（一）高耗能问题

数字货币经济学中也存在所谓的“不可能三角”，即不可能同时达到“去中心化”“低能耗”和“安全”这三个要求。区块链是否在节约中心化成本问题的同时又过度使用了电子能耗成本呢？技术的应用要考虑其系统的整体性。

（二）数据库存储空间问题

区块链数据库记录了从创建开始发生的每一笔交易，因此每一个想参与进来的节点都必须下载存储并实时更新一份从创世块开始延续至今的数据包。如果每一个节点的数据都完全同步，那区块链数据的存储空间容量要求就可能成为一个制约其发展的关键问题。

（三）处理大规模交易的抗压能力问题

目前的区块链技术还没有真正处理过全世界所有人都共同参与进来的大规模交易，目前已投入使用的区块链系统中的节点总数规模仍然很小。一旦将区块链技术推广到大规模交易环境下，区块链记录数据的抗压能力就无法得到保证。

（四）安全性问题

目前的区块链技术是基于非对称密码学的原理，但随着数学研究和量子计算机技术的进一步发展，这些非对称加密的算法能否被破解呢？也许在未来，基于数学原理基础上的算法安全性会变得越来越脆弱，那时的区块链技术就失去了信任这一最根本的基石。对于这个问题，市场中目前正在整合更强的加密原理。

随着区块链技术优势的认识越来越深刻，越来越多的资本、人才、资源正在源源不断地被投入到相关技术的研究中，相信区块链技术的上述缺陷得到解决只是时间问题。

区块链技术的概述范文篇10

黄金十年，徽酒在产品品牌层面成就斐然，但在大品牌战略上乏善可陈。古井贡酒年份原浆占据“品类优势”，实现高端突破；口子窖酒凭借“诚待天下”成为商务用酒符号；迎驾贡酒从“生态好酒”中走出来进入到“国人迎宾酒”大定位；宣酒特贡的“小窖酿造”开创了技术引导品牌成长先河；我们在看到徽酒品牌成长同时也要看到徽酒品牌在战略、定位与传播上短板。其一，徽酒品牌定位精致有余格局不足，导致徽酒商业扩张性较弱。其实，徽酒企业实用主义哲学使得其选择了产品品牌模式进行战略性扩张，而针对产品品牌价值定位便只能是精致性十足而商业扩张性不足。我们看川酒品牌定位，深具商业扩张与消费动销双重功能，为川酒黄金十年快速成长奠定了战略基础；我们看苏酒崛起，得益于洋河、双沟、今世缘等大品牌定位高度，得益于大品牌定位商业扩张与消费者动力；甚至于后来居上鄂酒集团，其品牌定位也充分考虑到品牌的商业扩张性与消费者动力，徽酒需要在品牌定位上提升自身价值格局，既重视消费者价值，也重视商业扩张动力；其二，徽酒品牌传播缺少创意与战略纵深。黄金十年，川酒、苏酒、鄂酒、甚至于豫酒在品牌传播层面可谓创意叠出，包括传统春节晚会，青歌赛，世博会等之外，与国家重大事件关联也一定程度上拓展了其他版块白酒品牌成长空间。但是，纵观徽酒企业在品牌传播层面缺少系统创意与高度公关植入，除古井贡酒有若干次面向全国市场深度公关活动之外，徽酒其他品牌鲜有创意性传播策略，简单的硬广告宣传与简单的促销信息告知构成了徽酒传播主旋律，一定意义上影响了徽酒品牌持续发展；其三，徽酒品牌战略规划缺少前瞻性，实用主义哲学主导的徽酒品牌战略显得凌乱不堪。徽酒品牌战略滞后性一定程度上限制了企业面向徽酒企业面向全国市场战略扩张性。仅仅从洋河股份最近几年品牌战略上突破就可以看到徽酒品牌战略短板，包括品牌资产积累，品牌对于商业模式创新的影响等等，都直接与间接地反映出徽酒需要认真思考自身品牌战略规划，真正站在全国市场角度进行品牌战略思考。

其实，徽酒在品牌战略上深处创意不足对于徽酒未来发展影响巨大。最近十年时间里，徽酒在品牌层面有值得记忆创新点吗？在白酒极其活跃的黄金十年，徽酒品牌战略上实现了巨大突破吗？徽酒在品牌传播上有什么样值得品评经典案例吗？事实证明，徽酒黄金十年风格稳健，但是也缺乏品牌上值得称颂的成就。徽酒如果不能品牌战略层面扭转形势，徽酒所营造的壁垒完全有可能被轻松打破，徽酒之忧在沉迷于战术成功。

徽酒痛点2、技术原创性是制约徽酒发展又一个重要因素，特别是随着中国白酒进入超级细分时代，技术原创性对于白酒企业超级细分具有基础性作用。

黄金十年，白酒在原创技术层面还是取得了巨大进步。如山东板块力推的芝麻香型白酒；如江苏洋河主导的绵柔型白酒；如丰谷酒业低醉酒度；如五粮液、泸州老窖在香型资源上战略性突破；甚至于豫酒板块河南仰韶酒业也在陶香型技术上实现了突破，技术创新给区域白酒企业发展带来了新动力。徽酒板块技术原创性还是存在一些不足，比较安慰的是口子窖持续近20年兼香型白酒创新为自己发展赢得了战略上先机。徽酒需要在技术原创性上不断实现进步，对技术人才培养与重视程度应该加大，特别是徽酒龙头企业更加需要关注核心技术突破带来的市场竞争动力。

最近5年时间里，以中国酒协为代表的协会组织，以江南大学为代表的高校组织，以沈怡方、曾祖训、钟杰等为代表专家组织面向全国市场开展了一系列原创性技术研发项目，全国很多板块核心白酒企业积极响应，深度参与，很多技术突破带来了企业市场发展不竭动力，但是，我们发现徽酒企业对于上述行动参与度普遍较低，原因还是实用主义价值作祟，部分徽酒企业认为，白酒无技术，只要将概念做足就可以忽悠消费者，这种想法是短视的，是肤浅的，规模化徽酒企业特别需要关注白酒技术研发前瞻性，紧紧跟踪白酒行业技术趋势，抓住技术进步带来的商业机会，大幅度提升企业可持续发展动力，真正将技术作为激发未来发展关键因素，实现技术市场化。不仅如此，徽酒要坚持技术无边界思想，广泛与行业协会、高效、专家进行定向技术开发，做好技术进步与技术推动市场建设这篇大文章。

徽酒痛点3、徽酒定价能力有限，严重制约其市场战略纵深与商业模式拓展空间，徽酒需要抓住本轮中国白酒大众化结构调整，提升在大众酒市场战略地位，实现市场扩张与商业模式创新突破。

随着白酒市场竞争走向更加交叉性竞争，徽酒定价能力短板逐渐显现，包括古井贡、口子窖、迎驾贡等徽酒龙头企业受制于历史与现实因素，产品定价能力普遍较差，使得徽酒战略转寰空间大为缩小，徽酒板块面临着激烈的红海竞争。我们可以清晰地看到，三大徽酒龙头企业围绕着百元价格以及百元以下价格带展开血拼；我们看到文王贡、宣酒特、金种子等徽酒品牌也不甘示弱，以同样价格带展开市场攻击，这些现象均说明，徽酒未来攻防战将日趋激烈。从板块角度看，黔酒板块由于有白酒龙头企业---贵州茅台战略引领，使得黔酒在二次定价上拥有较大战略纵深，黔酒普遍在价格上具备相对高度；川酒板块由于有五粮液、泸州老窖等一线白酒品牌，其产品定价能力也较强，甚至于苏酒板块由于洋河超高端定位与价格纵深，使得板块定价能力也非常不错；相对来说，同为白酒重度市场徽酒板块产品定价能力偏弱，其产品定价能力只能与鄂酒、豫酒向匹配，随着市场竞争程度加剧，徽酒普遍定价能力极大地限制了整个板块成长空间。其一，受制于定价能力，徽酒本土市场竞争将更加残酷。目前来看，徽酒军团内战正在升级，徽酒过往的价格分层将被打破，徽酒在100—300元与60—90元价格带火并已经在所难免，徽酒主流白酒企业既要重视地产酒对自身所在价格带蚕食，也要重视外来品牌对核心价格带攻击，定价能力的局限性给徽酒后续发展带来了巨大隐患；其二，受制于定价能力，徽酒市场扩张战略将遭遇巨大阻力。从产业发展逻辑来看，所有白酒重度市场地产酒品牌均在这两个价格带上产生激烈争夺，加上外来中国名酒企业价格带锁定，徽酒以这样的定价能力想走出去，在战略上将更加艰难。其三，受制于定价能力，徽酒商业模式创新空间也受到相当程度挤压。由于缺乏纵深定价能力，使得徽酒商业模式创新空间很小，也一定程度上制约了徽酒市场扩张的步伐。徽酒很难像川酒与黔酒那样长袖善舞，商业模式叠出，关键是徽酒定价能力有限，甚至于徽酒在定价能力上难抵陕西西凤、山西汾酒两大名酒，因此，我们看到，这些年来徽酒在商业模式创新上很难获得巨大成功。

徽酒痛点4、市场全国化一直是徽酒的一个痛，徽酒实现全国化仍然障碍重重，而没有市场全国化就没有徽酒真正战略地位。

徽酒难以如洋河一样实现高度粘性全国化重要原因主要有四个。其一，品牌扩张动力不足，前面我们已经有描述；其实，洋河的全国化得益于企业构建起无孔不入的深度分销与团购营销体系，但更加得益于洋河大品牌市场扩张动力，洋河黄金十年走过的品牌战略道路值得徽酒企业集体性学习；其二，营销模式不可复制。其实，徽酒所津津乐道的壁垒性营销实际上是一种相当落后的营销模式，所谓资源垄断性，过去若干年被证明“杀敌一千自伤八百”，并且随着市场规范化程度越来越高，这种狭隘的垄断手段越来越难以全面推动；所谓终端精细化也已经被很多外来品牌很快复制，根本不能构建真正竞争壁垒；并且，离开了本土环境要想实现商业资源与终端资源垄断绝对不可能，因此，徽酒壁垒营销在本土市场还是具有一定杀伤力，一旦离开本土市场，这种模式根本无法复制，这也是徽酒很难全国化一个重要原因；其三，人才引进健康管理。徽酒难以实现全国化深层次问题仍然是人才队伍层次不齐。徽酒，号称全国性人才输出基地，但如果论徽酒的执行力却仍然存在诸多不足，如徽酒内斗习惯很严重，削弱了徽酒在异地落地实际效果；徽酒重理论弱实操习惯也使得徽酒营销效果大打折扣；徽帮宁做鸡头不做凤尾价值观一定程度影响了徽酒战术执行效果等。徽酒在人才引进与激励机制设计上都需要实现创新，以保持徽酒板块人才活力与强大执行力；其四，企业文化走向现代。徽酒实现全国化更加需要借助非酒水类其它快速消费品行业经验，构建更加健康，更加具备开发气质与现代气质的企业文化。由于徽酒本身传统色彩浓厚，导致徽酒企业管理文化非常江湖，而真正实现市场全国化就必须导入健康的企业文化与可持续现代管理理念，构建富有粘性的全国市场版图。皖酒集团之所以在板块全国化上实现了一定突破，不得不说与皖酒集团总经理陈翔先生兼容并蓄用人思想具备相当大关系。

徽酒痛点5、徽酒产业链影响力很弱，单一企业与板块产业链战略不清晰，缺少深度参与产业链整合能力与动力，集体性抵御市场风险能力仍然偏弱。

黄金十年，中国白酒产业链生态已经发生了很大变化，无论是板块产业链打造，还是个案企业产业链抗风险能力均有较大提高，但徽酒在产业链塑造上基本上无所作为，其产业链影响力与产业链抗击市场风险能力均比较差。

研究发现，无论是白酒重度产品川黔名酒带，还是洋河主导的黄淮名酒带，无论是鄂酒产区，还是长江中游名酒带，白酒行业越来越重视产区产业链打造，但徽酒基于现实主义考量，很少参与这类产区产业链推动，而实际上，产区产业链推动是创造所在区域白酒生态战略重要载体，对增强产区成员企业抵抗市场风险具备重大而现实意义。黄金十年，江苏洋河等苏酒企业，宜宾五粮液等川酒企业，贵州茅台等黔酒企业，山西汾酒等清香带企业等对于产区产业链推动有目共睹，而这些产区核心企业都或多或少受惠于产区产业链所带来的商业利益，徽酒企业过于实用主义思维，缺少大产区思维，很少，或者完全无意识参与推动产区建设，使得徽酒作为个体性可能很靓丽，但是作为团队毫无系统推动力，徽酒需要在产区产业链上具备深度参与意识。

区块链技术的概述范文篇11

论文关键词：彩信查询图像检索对象识别图像分析

论文摘要：墓于对象的彩信图像检索系统是继图像检索和彩信检索结合的新一代信息检索技术，介绍了目前热门的墓于对象的图像检索系统的概念，以及应用到彩信检索领域的工作原理。在基于对象的图像检索墓础上，加入了对图像中区域对象的识别过程，并将识别结果存入图像属性索引数据库，然后在检索过程中根据用户输入的对象查询请求，到数据库里进行检索，最终将检索结果返回给彩信用户。

0引言

随着彩信技术的快速发展和多媒体编码技术的不断进步，其数字化图像资源日益丰富，并在彩信领域中扮演着越来越重要的角色。面对如此庞大的图像数据资源，如何方便快捷地获取自己需要的图像显得尤为重要。由于在图像检索过程中，图像中的对象(如图像的主体和背景)往往才是人们感兴趣的检索内容。因此，基于对象的图像检索成为了一项重要研究课题。本论文的主要工作是针对彩信图像中主体对象的识别问题进行了一项有益的尝试。

本研究在图像分析和彩信图像文本提取的基础上，实现一种利用图像对象的视觉特征和知识库来识别对象(图像中的主要区域)的方法，并将图像对象名、对象的视觉特征等存人图像属性索引数据库中，实现基于对象语义的图像检索。

1基于文本的图像检索技术

传统的图像检索技术，主要是通过图像进行人工分析，对图像特征进行文字标注，也称为基于文本的图像检索tbir(textbasedimageretrieval)。这种检索方式是用关键词和描述性的文本的检索，是先对图像文件建立相应的关键词或描述字段，并对图像的存储标识和关键词对应起来，以结构化的查询语言或超链接方式进行检[1]。

这种传统的图像检索技术在图像信息飞速增长的今天有很大的局限性:

l)手工操作，劳动强度大，不能充分揭示和描述图像有代表性的特征;

2)主观性大，由于个人的感知差异，不同的人对相同的图像有不同的理解;

3)处理速度慢，不能快速提出检索的相关结果;

4)漏检，检索中不能充分利用各种特征，容易忽略事先没有注意到的特征。由于这种检索技术根据图像的文本等一些与图像相关的因素来确定图像的内容，而不是抽取图像本身的外部特征或从更高的语义层次来获取图像的内容，由此确定的图像内容可能与图像实际内容存在着偏差，从而直接影响图像检索结果的可靠性。

2基于对象的图像检索系统

2.1cbir的概念

为了解决基于文本的图像检索存在的问题，基于对象的图像检索cbir(eontentbasedlm路eretrieval)逐渐被人们所重视。这种技术由机器自动提取包含图像内容的可视特征:颜色、纹理、形状、对象的位置和相互关系等，对数据库中图像和查询样本图像在特征空间进行相似匹配，检索出与样本相似的图像[2]。

2.2cbir的检索方法

其主要的cbir的检索方法有:基于颜色特征、纹理特征、轮廓特征、形状特征、空间特征、时间关系及时空关系、语义特征等特征的检索[3]。

3墓于对象的彩信图像检索系统

基于对象的彩信图像检索系统使用visualc++6.0作为开发工具，采用面向对象的体系结构，具有较好的可移植性和可扩展性。后台数据库系统采用microsoftacces2000，访问方法为ado访问。该系统的功能是:用对象识别系统将图像分析和对象识别的结果存入图像属性索引数据库;根据用户输人的检索要求，检索系统利用图像属性索引数据库进行检索，根据相似度由大到小排列检索结果，然后将检索结果信息(包括图像的缩微图)发送到彩信群发器，再发送到用户。

3.1系统设计思想

3.1.1图像数据库组成

图像数据库系统是在传统数据库、数字图像处理与模式识别等技术的基础上发展起来的一门新兴的综合技术。图像数据库技术一直致力于解决海量数字图像的有效存储和管理问题。图像数据库的产生拓展了传统数据库技术的应用，又为图像处理技术提供了有力的支持[4]。

3.1.2图像属性索引数据库建设

图像属性索引数据库中存放着从彩信页中获得的所有图像及其属性，以供用户查询使用。

3.1.3动态链接库(dll)中执行函数的实现

在试验平台imagehuntplatform征生成和图像检索函数的实现，采用了动态链接库(dll)中的执行函数。动态链接库(dll)是用作共享函数库的可执行文件。dll中的代码在运行时动态加载。

visualc++中的类库mfc以3种不同的方式支持dll的开发，即:

l)与mfc静态链接的常规dll与mfc动态链接的常规dll及与mfc动态链接的扩展dll。

2)与mfc动态链接的常规dll与mfc动态链接的常规dll也是内部使用mfc的dll，dll中的导出函数可以被mfc和非mfc可执行程序调用。与前者的区别是，这种类型的dll在建立时使用的是mfc动态链接库。导出函数使用的也是标准c接口，但必须使用宏afx_manage_state兀来设置mfc模块状态[5]。

3)与mfc动态链接的扩展dll与mfc动态链接的扩展dll是从已有的mfc来派生新的可再用类的dll。扩展dll在建立时使用的是mfc动态链接库。扩展dll中的导出函数只能由动态链接mfc的mfc应用程序调用。使用扩展dll，可以从mfc派生新的自定义类，然后提供mfc扩展版给调用dll的应用程序。

在试验平台中，要求特征生成和图像检索函数作为dll库的导出函数。特征生成函数的原型为voidgeneratechar()，无参数。图像检索函数的原型为b00lcolorhuni(cstringust*positivepath，cstringust*nagetivepath，cobarray*fsimi-lararray)，其中positivepath为正例图像的路径链表，nagetive-path为反例图像的路径链表，fsimilararray为返回结果的对象链表(包括检索图像的id、检索图像的路径和示例图像的相适度)。动态链接库的方式可采用与mfc动态链接的常规dll或与mfc动态链接的扩展dll。以图像检索函数为例，在试验平台中动态加载dll库的主要代码如下:

hinstancehdll;

ypedefbool(callback·myproc)(cstringliat*，cstringlist*，cobarray*);

myprocdllproc;

hdll=loadlibrrary(“dll所在路径”);//可与从windows注册表中动态取得

if(hdll!=null)

{dllproc=(myproc)cetprocaddress(hdll,funname);

if(dllproc==null){afxmessagebox(“输入检索图像的函数名称有错误！”);return;}

dllproc(…,…,…);

}

3.2系统工作流程

其主要的工作流程为:用户根据自己的需求输人所孺要的图像模型;将对象的轮廓区域从背景中区分出来;分析、提取并识别对象区域的视觉特征(颇色、形状、纹理、位置、大小、方向等)，建立数据参数或语义级的文字描述;根据对象视觉特征知识库和相关文本(彩信中的相关对象名和对象特征关键词)识别对象，建立概念级的图像对象文本标注;利用对象的文本标注和视觉特征描述，实现基本对象的图像检索;将检索到的图像通过彩信群发器发送出去。具体工作流程如图l所示。

区块链技术的概述范文1篇12

【关键词】书店；网站；设计

一、概述

随着电子商务伴随着IT的成熟，逐渐发展壮大，成为网络经济的核心。在电子商务的发展过程中，人们逐渐意识到在线购物的无地域界限、安全、方便快捷及其价格优势，在线购物的队伍也随之扩大。不断增长的强大需求正成为电子商务的发展动力，基础环境的成熟与需求欲望的增长将推动电子商务与商务网站的建设不断发展。

网上书店的出现，也随着网络的发达如雨后春笋般盛行起来，消费者在家里就拥有类似逛实体书店般的体验。同时在搜索引擎这种咨询科技的帮助下，消费者很快就可以搜寻到想要的书籍；例如留言板、讨论区、E-MAIL服务，更是为传统书店提供多元化的服务。本网站的建设有利于提高用户购书乐趣，有利于提高用户查找图书的效率，有利于商家节约成本。

二、网站的主要功能模块

网上书店网站系统采用B/S结构，常用的系统功能主要包括：课程信息管理，会员信息管理以及网站公告管理，功能模块结构图如图1所示。

三、网站的数据库设计

基于以上功能分析，网上书店网站数据库主要由图书、会员、公告三个实体组成，网站数据库概念设计模型（CDM）图如图2所示。

四、网站导航结构设计

1.网站的目录结构

网站目录结构指的是网站目录及所包含文件所存储的真实位置所表现出来的结构。

如果网站页面比较多，太多的网页文件都放在根目录下的话，查找、维护起来就显得相当麻烦，采用树形物理结构的好处是维护容易。由于课程网站内容普遍比较丰富，所以大多都是采用树形物理结构。网站目录结构如图3所示。

图3网站目录结构图

2.网站首页的链接结构

网站链接结构分为两种：一种是“树状链接结构”，类似资源管理器的目录结构，首页链接指向一级页面，一级页面链接指向二级页面。该链接的优点是条理清晰，访问者明确知道自己在什么位置。缺点是浏览效率低，一个栏目下的子页面到另一个栏目下的子页面，必须经过首页。另外一种是“星状链接结构”，类似网络服务器的链接，每个页面之间都建立有链接。这种链接结构的优点是浏览方便，方便达到感兴趣的页面。缺点是链接太多，定位不方便。

一般来说大多数网站都是以上两种链接结构的混合运用。网上书店网站首页中导航部分采用星状链接结构，而每个栏目、分类搜索的内容又采用树状链接结构，首页链接结构图如图4所示。

图4网站首页链接结构图

五、网站开发技术解决方案

网上书店网站可以采用目前流行的多种技术开发，其中一种典型的技术是采用以下技术组合进行开发：数据库技术：采用SQLServer数据库；开发技术：采用开发技术开发；界面技术：采用Photoshop作平面设计，网页采用DIV+CSS布局。

六、总结

网上书店网站的设计与开发应充分考虑各类客户的购书特点，可以帮助商家可以更好的了解客户的购书习惯，提高网站的盈利。客户可以通过本网站快速查找图书，查看图书的详细资料，及时新书的上架信息，还可以及时了解商家推出的各项活动。该网站系统对于推进图书销售的信息化起到积极的作用。

参考文献

[1]魏善沛.电子商务网站开发与实现[M].北京：高等教育出版社，2004.

[2]夏阳，张强，陈小林.基于的电子商务网站开发与设计[J].计算机工程与设计，2004（11）.