作者：李國權 鄭金城 閆 黎
二十一世紀是亞洲的世紀，在人類工業化過程中的歷次工業革命中，亞洲要麼要麼缺席，要麼追隨。雖然在過去的一個多世紀，我們亞洲一直是“曾看江上弄潮人”，但是，這一次，第四次工業浪潮的澎湃而來，“龍翻瀚海波濤壯”，亞洲不但是參與者和推動者，而且還會在隨之而來的第四次工業革命中成為引領者，在新興科技的研究、應用、市場培育發展、商業模式創新、監管和政策引導等方方面面都都處於領先位置。以下四個方面可以大體反映今天亞洲新興科技發展的現狀：
1. 亞洲人工智能 (AI) 已經開始大規模大範圍的推動生產力的發展
人工智能 (Artificial Intelligence) 通過對計算機系統的深度發展和利用，去執行通常需要人類智慧來完成的任務。它已經由早期的象徵意義的人工智能升級到基於知識的專家系統、機器學習 (Machine Learning) 和今天的深度學習 (Deep Learning)。在大數據、先進算法、強大的計算能力和雲服務的支持下，人工智能已經在過去十年取得了巨大的發展成就。目前，人工智能主要關注於六個方向，分別是計算機視覺，圖像識別，機器學習，自然語言處理，語音識別和機器人。Convolutional Neural Network（卷積神經網絡）、Generative Adversarial Network (GAN) 和 Variation Autoencorder (VAE) 在遊戲環境引擎方面最有潛力。
提到人工智能，我們首先要講的是中國，截止2022年7月，移動互聯網用戶總數達到了7.7億，其中超過4.7億是5G高速網絡用戶。龐大的用戶產生史無前例的海量大數據、巨大的市場需求和強有力的政策支持，使得中國在人工智能領域的高質量學術研究及應用遙遙領先，成為亞洲人工智能市場的領頭羊。按2020年收入計，商湯是亞洲最大的人工智能軟件公司，也是中國最大的計算機視覺軟件供應商。中國大疆、優必選、寒武紀、雲從科技和依圖等眾多獨角獸，使中國成為全球領先的商業AI應用中心。中國的代表企業如商湯科技等，利用技術優勢建設開放技術平台，給開發者們提供了人工智能開發環境。於此同時，日本同樣擁有大量的人工智能專利組合。印度的人工智能使用增長速度最快。新加坡、印尼、馬來西亞、韓國等國也是亞洲人工智能市場上主要的競爭者。2019年，新加坡發布為期11年的國家人工智能戰略，欲大力發展人工智能技術。新加坡作為全球領先的 Web3 節點，其人工智能公司將在未來幾年呈指數級增長。
2. 雲服務競爭激烈，亞洲市場格局穩定
目前，中國無疑是亞洲最大的雲計算市場，接下來是日本、印度、韓國和香港。印度的發展速度最快。中國市場目前由本土公司阿里巴巴、騰訊、百度佔領。由於地緣政治原因造成的中美貿易爭端和科技市場管制，目前中國的數據和雲服務客戶被大家戲稱為“清華”客戶群，主要原因是客戶基本是華人和華人企業。國際企業在亞洲的其他國家，與本土雲服務公司進行着激烈的競爭，例如亞馬遜的 AWS 在亞洲和全球市場的領先優勢目前可以說是 “一騎絕塵，獨孤求敗”。同樣，隨着亞洲 web3 的增長，個人和企業對於雲服務和 AI 應用程序將有海量需求。
3. 芯片製造領域“山雨欲來風滿樓”，亞洲是芯片的重要產能基地
2022年中國台灣佔世界半導體產能的65%，同時佔先進製程芯片的幾乎90%。相比之下，中國大陸僅佔全球產能的5%。2021年的數據顯示，亞洲生產的芯片佔全球總芯片產能的80％，其中，中國台灣佔到了22％左右，韓國約21％左右，中國大陸與日本均在15％左右，但中國純國產的芯片產能只佔8％左右。中國、日本、韓國等國家與地區都提供戰略性財政激勵本土芯片技術發展，進行擴產和升級。實際上，全球光刻膠塗層和高端鋁電解電容器對最先進芯片的製造至關重要，但全部供應來自日本，該國的科技公司正在鞏固對製造組件和化學品的控制，在美中競爭日趨白熱化，全球地緣政治和文明衝突挑戰突顯，在這樣的外部不確定性環境中，日本製造商的優勢越來越明顯。
4. 互聯網3.0 (Web3) 發展迅猛，元宇宙 (Metaverse) 呼之欲出
基於去中心化網絡的理念和區塊鏈技術的互聯網3.0 (Web3)，旨在解決當今互聯網的痛點，即，讓用戶重新獲得自身信息的控制能力：信息的隱私權和所有權；以最低成本打造可信賴的價值互聯網。我們看到Web3的金融系統：非中心化金融 (DeFi)；確權工具：非同質化代幣 (NFT)；組織形式：非中心化自治組織 (DAO)，在過去一年都取得了巨大突破。
開源、可組合的特性使Web3具有無可比擬的開發條件，公開、透明的組織方式激發參與者的創新熱情。Web3 正在以超預期的速度帶來意想不到的新產品，成為元宇宙的重要組成部分。我們看到越來越多的普通人進入元宇宙中享受趣味的數字虛擬生活。
新加坡、日本、韓國正在努力成為Web3的重要節點 (node)，日本甚至在今年 6 月制定了 Web3 法規，中國也在布局具有中國特色的元宇宙。在合理監管的指導下，Web3發展勢頭迅猛，元宇宙在未來將會成為人們習以為常的生活部分。2021年全球Web3市場規模已經達到32億美元，預計到2030年，Web3的市場規模將達到815億美元，全球元宇宙的市場規模預計將達到1萬6千億美元左右，並且從2022年到 2030 年，元宇宙的市場規模將以 51% 的複合年增長率 (CAGR) 保持長期的強勁增長。
從當前最主要的新興技術的發展現狀來看，亞洲不但處於領先地位，同時還在不斷崛起。我們身處在中國和新加坡，能深切體會到科技給我們生活帶來的指數級變化。而這其中的一個重要推動力是科技的融合 (Convergence)。不同科技之間的優勢互補，可以充分發揮和增強技術的作用。如果只專註於一種科技，我們可能會忽視由科技融合推動的更廣泛的影響和機會。我們用人工智能 (AI) 與區塊鏈 (Blockchain) 技術的融合作為例子，看看未來這樣的科技融合可以給我們的生活帶來哪些變化？
區塊鏈實際上就是一種類型的公共數據庫，或者說是一種分佈式賬本 (distributed Ledger)，可在多方發起和完成交易時，提供即時、公開、可驗證的加密數據。區塊鏈由多項技術共同支持的，包括：數據交換、處理，基於現代加密技術建立的多方存儲技術，分佈式一致性協議，點對點網絡溝通技術，以及智能合約等各項前沿科技。區塊鏈技術可應用於國際支付、國際貿易，供應鏈、醫療健康、公共服務、教育、知識產權、個人身份和隱私保護等等領域，並且非常便於在消費市場中實現大規模應用。那麼，人工智能能為區塊鏈帶來什麼呢？Tshilidzi Marwala和Bo Xing 在《Blockchain and Artificial Intelligenc》做過這方面的思考。我們來討論兩位的觀點。
1. 最優化區塊鏈的能源消耗，促進可持續發展
人工智能已經被長期應用於優化大規模系統，例如，能源系統的計劃和運營。區塊鏈本質上都是大規模分佈系統，我們可以從大規模系統的角度建立一個統一的人工智能支持的區塊鏈能源優化方案，促進可持續發展。或者更直接地說，通過人工智能，解決區塊鏈系統耗電量大的應用場景痛點。
2. 執行協作學習，促進可拓展能力
區塊鏈的性能都會受限於拓展問題。每個區塊都擁有一定數量的交易數據，創新的人工智能算法，可以從分佈式數據資源中學習，給目標區塊鏈系統提供一個最佳全球解決方案。
3. 檢測區塊鏈應用層入侵問題，提高安全性
在區塊鏈應用層，入侵檢測系統 (IDS)和入侵保護系統 (IPS) 是檢測威脅的重要組成部分。人工智能技術的分支——群體智能已經廣泛應用在入侵檢測系統中，提高系統的綜合性能。人工智能的另一個分支——計算智能也能創造更安全的密碼，改善區塊鏈系統防攻擊的能力，這這個過程中，來實現系統的高度“韌性”，或者說，系統的“抗擊打能力”。
4. 預測一個節點滿足特定挖礦任務的可能性，從而提高效率
人工智能的網絡效用最大化模式可以幫助我們為計算機網絡的擁堵控制、線路和進度尋找分佈式解決方案。因此人工智能可以執行積極動態的學習來加速對資源的預測，提高區塊鏈整體表現。
5. 建立多代理系統來緩解區塊鏈人才短缺問題
通過人工智能引入多代理方式來緩解區塊鏈人才短缺的問題。通過創造多任務驅動的虛擬代理，讀寫區塊鏈的交易數據過程可以完全自動化。另一方面，人工智能技術支持的在線學習也可以幫助我們訓練和培養區塊鏈人才。
6. 使用開源數據，做出決策
隨着基於區塊鏈技術的數據越來越多，公司和個人需要利用手上的數據做出決策。人工智能非常適合這類任務。
既然是技術融合，當然不可能是單向的，融合是一個雙向動態的過程。上面我們講到了人工智能對區塊鏈的賦能。Thang N. Dinh和My T. Thai 在《AI and Blockchain: A Disruptive Integration》提議區塊鏈賦能人工智能。我們在以下討論他們的觀點。
1. 隱私保護和數據安全共享
人工智能技術的應用需要海量的數據來訓練模型。這些數據目前只有互聯網巨頭才擁有。因此，數據的隱私問題就引起了人們的關注。而區塊鏈技術可以很好地解決這個問題，因為它可以增加數據的透明度，負責任地記錄下誰在何時訪問了這些數據。人們可以通過區塊鏈技術實現數據所有權和使用權的分離，決定數據的分享對象和用途。除此之外，人們還可以通過智能合約銷售數據的使用權，獲得經濟利益，消除數據市場中間人，保護隱私，也使小公司可以獲得數據的使用權，進行人工智能創新。通過零知識證明技術，數據使用權的購買者可以在不知道數據內容或者數據所有人身份的情況下獲得想要的相關信息分析結果，而不是數據本身。
2. 配置空閑計算能力
通過基於區塊鏈的雲計算，可以給人工智能帶來分佈式計算能力。遊戲玩家電腦的GPU通常只運用了部分零碎時間，現在他們可以人工智能合約的形式銷售計算時間來獲得收入。而人工智能開發者可以利用大量玩家的GPUs來準備、訓練、部署深度學習算法。
3. 保全整體決策流程，明確理解決策歸因
機器學習在實踐中還沒有大量應用是因為人們很難檢驗其做其決策的歸因。人們需要一個不可篡改的追蹤系統來檢驗數據的變動過程。而區塊鏈提供了完美的匹配。人們可以追蹤和保全完整的決策流程，從而更好地了解決策的背後邏輯。
4. 協調不可信設備
人工智能可以調動群體機器人、物聯網、手機等不可信設備，做出集體決策。而區塊鏈的共識機制可以在這個過程中起到很好地協調作用。
技術融合是應用創新的引爆點，人工智能和區塊鏈的融合，給我們帶來非常廣泛地應用場景創新和商業模式創新的潛力。人工智能的紅利不僅會隨着區塊鏈的發展而加速增加，隨着兩種技術的融合，區塊鏈也將更快地被大規模大範圍的在各行各業落地，並形成生產力。這就是我們常說的技術協同效應。下面是我們看到的成功的實踐案例：
在數據的所有權和使用權分離方面，PlatON 通過基於密碼學的隱私計算技術，使數據可用而不可見，幫助人工智能模型在不侵犯數據隱私的前提下，建立合規的數據獲取通道，通過區塊鏈技術構建的數據交易市場，實現數據資產的合規流通，釋放數據潛能。
在可追溯性和存證方面，螞蟻鏈的版權AI計算引擎利用人工智能技術，可以快速提取音頻視頻特徵，在短時間內完成對相似內容的自動識別和判斷。早在2019年，螞蟻鏈便推出版權保護平台“鵲鑿”，用區塊鏈技術驗證、存證並保護原創圖片。Circulor 利用區塊鏈和人工智能技術主要為複雜的工業供應鏈帶來可追溯性解決方案。
另外，在智能合約和智能服務交易方面，Cortex是一個開源、點對點、去中心化的區塊鏈，支持在分佈式網絡上上傳、存儲和執行人工智能模型。人工智能模型可以輕鬆集成到Cortex的智能合約中，以創建人工智能增強的去中心化應用程序。SingularityNET 通過其基於區塊鏈的去中心化人工智能市場，使人們可以輕鬆地創造、分享和貨幣化人工智能服務。
人工智能可以比人類更有效率地管理區塊鏈。區塊鏈可以幫助我們追蹤、理解和解釋人工智能的決策流程和決策歸因。人工智能能夠以驚人的速度快速、全面地讀取、理解和關聯數據，為基於區塊鏈的業務網絡大幅提升智能水平和網絡效率。使用區塊鏈存儲和分發 AI 模型，可以實現審計線索的存證。因此，區塊鏈與人工智能的融合，可以大大增強數據安全性、私密性和提升隱私保護和數據保全。
法國大文豪雨果有一句名言：“開始時代的思想，擁有不可阻擋的力量”，讓我們保持保持開放、包容、好奇的心態，共同推動前沿技術的融合和協同發展，去推動人工智能與區塊鏈在Web3元宇宙中的更豐富應用新場景和更精彩的商業模式創新。
作者：
李國權： 新加坡新躍社科大學金融科技和區塊鏈教授
鄭金城： 新加坡新躍社科大學Web3研究員
閆 黎： 新加坡南洋理工大學南洋商學院戰略系高級講師
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