“区块链+AI”行业研究报告
人工智能行业调研报告人工智能应用和发展趋势
人工智能行业调研报告人工智能应用和发展趋势人工智能行业调研报告人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域最热门的话题之一。
它以模拟人类智能和学习能力为目标，通过计算机技术来实现智能化的人类行为。
近年来，随着大数据、云计算和硬件技术的飞速发展，人工智能行业得以迅猛发展，并在众多领域中得到广泛应用。
本报告旨在对人工智能应用和发展趋势进行调研分析。
一、人工智能应用领域1.1 语音识别技术语音识别技术是人工智能中的重要应用领域。
通过使用语音识别技术，计算机可以将人类的声音转化为文字，从而实现自动化的语音识别和处理。
这项技术在智能助理、语音搜索和自动驾驶等领域得到广泛应用。
1.2 图像识别技术图像识别技术是人工智能中的另一个重要应用领域。
通过使用图像识别技术，计算机可以识别和理解图像中的对象和场景。
这项技术在人脸识别、安防监控和智能交通等领域发挥了重要作用。
1.3 自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能中的核心应用领域之一。
通过使用自然语言处理技术，计算机可以理解和处理人类的自然语言，实现自动化的语言分析和处理。
这项技术在机器翻译、智能客服和舆情分析等领域具有广泛的应用前景。
1.4 聊天机器人技术聊天机器人技术是近年来人工智能领域中的新兴应用。
通过使用聊天机器人技术，计算机可以模拟人类的对话过程，与用户进行语言交互。
这项技术在智能客服、虚拟助手和智能教育等领域有着巨大的潜力。
二、人工智能发展趋势2.1 强化学习强化学习是人工智能发展的重要方向之一。
通过使用强化学习算法，计算机可以通过试错的方式不断优化自己的决策和行为，实现自主学习和智能化的决策能力。
强化学习在智能游戏和自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
2.2 深度学习深度学习是人工智能发展的另一个重要方向。
通过使用深度神经网络模型，计算机可以模拟人脑的神经网络结构，从而实现对大规模数据的学习和分析。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
AI技术应用研究调研报告
AI技术应用研究调研报告一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术与系统，通过模拟和扩展人类智能的能力，使计算机能够像人类一样思考、学习和创新。
随着科技的不断进步和发展，人工智能在各个领域的应用正日益广泛。
本次调研旨在对AI技术的应用现状进行研究，并以此为基础，探索其未来发展方向。
二、应用领域调研1. 医疗健康领域AI技术在医疗健康领域的应用越来越广泛。
医疗图像诊断、精准医疗、辅助诊断等方面，AI技术能够通过深度学习和图像识别等方法，提高疾病诊断的准确性和效率。
同时，在医疗管理、健康监测等方面，AI技术也能够帮助医生和患者更好地管理疾病，并提供个性化的健康服务。
2. 交通运输领域AI技术在交通运输领域的应用主要包括智能驾驶、智能交通管理、智能物流等方面。
通过使用AI技术，汽车可以自动驾驶，提高交通安全性和运输效率。
智能交通管理系统能够通过AI算法，实时监控路况、优化交通信号，降低交通拥堵和事故发生率。
此外，智能物流系统可通过AI技术优化货物配送、路径规划等，提高运输效率和物流管理水平。
3. 教育领域AI技术在教育领域的应用主要包括智能教育辅助、个性化教育、智能评估等方面。
通过使用AI技术，可以根据学生的学习情况和兴趣特点，为其推荐适合的学习资源和方式，提高教学效果。
智能评估系统可以通过AI技术自动分析和评估学生的学习情况，为教师提供及时的反馈和个性化的教学计划。
4. 金融领域AI技术在金融领域的应用主要包括风险管理、智能投资、客户服务等方面。
通过使用AI算法，可以对金融市场进行预测和建模，提高投资决策的准确性和效率。
智能客服系统能够通过自然语言处理和机器学习等技术，为客户提供个性化的金融服务，提升客户满意度。
三、未来发展趋势展望1. 多领域融合发展AI技术与其他领域的融合将成为未来的发展趋势。
例如，AI技术与物联网、区块链等技术的结合，可以实现更智能、高效的物联网系统和分布式智能网络。
数字化智能化产业趋势研究
数字化智能化产业趋势研究数字化和智能化是当今全球经济发展的主要趋势，对各行各业产生了巨大的影响。
数字化智能化产业不仅涉及到技术的创新和发展，还涉及到整个产业链的升级和转型。
本文将对数字化智能化产业的趋势进行研究，包括技术发展、市场需求和政策支持等方面，以期为相关行业提供参考和指导。
一、技术发展趋势1. 人工智能（AI）技术的快速发展人工智能是数字化智能化产业的核心技术之一，包括机器学习、深度学习、语音识别、计算机视觉等。
人工智能技术的快速发展使得机器具备了学习和思考的能力，能够自动完成复杂的任务。
2. 区块链技术的广泛应用区块链是一种分布式数据库技术，能够确保数据无法篡改和伪造，保证了交易的安全性和可信度。
区块链技术的广泛应用，不仅改变了传统的金融交易模式，还改变了供应链管理、物联网等行业的运作方式。
3. 物联网（IoT）技术的普及物联网是指通过互联网连接各种设备和物品，实现信息的交互和共享。
随着传感器技术的进步和互联网的发展，越来越多的设备被连接到物联网上，实现了智能化的管理和控制。
4. 大数据技术的广泛应用大数据是指以海量的数据为基础，通过分析和挖掘，获得对商业决策有帮助的模式和趋势。
大数据技术的广泛应用，不仅提高了企业的决策能力，还推动了商业模式的创新和发展。
5. 云计算技术的快速普及云计算是指通过互联网提供计算和数据存储服务。
云计算技术的快速普及，使得企业可以根据需求灵活调整计算和存储资源，提高了资源的利用效率和成本效益。
二、市场需求趋势1. 智能家居市场的快速增长智能家居是指通过物联网技术连接家庭设备和物品，实现家居环境的智能化和自动化。
随着生活水平的提高和人们对居住环境的要求增加，智能家居市场呈现快速增长的趋势。
2. 电子商务市场的升级和转型电子商务是指通过互联网进行商业交易的活动。
随着人们对购物方式的改变和移动互联网的普及，电子商务市场呈现出升级和转型的趋势，包括社交电商、直播电商等新模式的兴起。
区块链技术的创新应用与开发研究
区块链技术的创新应用与开发研究区块链技术是目前最受关注、最具有潜力的新兴技术之一，在金融、医疗、电子商务等领域已经得到了广泛的应用。
传统的中心化数据交换模式和数据存储模式由于其不透明性、易受攻击等问题，已经难以满足现代社会信息交换和存储的需求。
而区块链技术革命性的优势在于去中心化、不可篡改以及高度安全性，具有极高的商业价值和创新应用前景。
在本文中，我们将分析区块链技术的创新应用以及开发研究，探讨其可能的未来方向。
一、区块链的创新应用1、金融区块链技术常常被视作金融领域的重要创新技术，它能够实现去中心化、可追溯以及高度安全的金融交易。
区块链技术可以帮助银行实现跨境支付、名下装货交割、在不可信任的环境中实现合同履行等金融场景下的应用。
2、医疗区块链技术还具有在医疗领域的应用价值。
由于在医疗信息共享领域的保密性和隐私性问题，去中心化的设计可以有效地解决这些问题。
与此同时，区块链技术也有助于将医疗机构和患者之间的信息集成化，从而提高医疗服务的质量和效率。
3、物流物流领域的信息交换和跟踪难度较大，区块链技术可以用来加强物流数据的安全性与互操作性，同时也可以确保供应链和订单等方面的完整性和透明度。
4、著作权保护区块链技术可以在著作权保护领域中有效地保护数字版权，确保艺术家和音乐家的数字版权，防止盗版以及非法复制问题的发生。
这将有助于艺术品销售和音乐流媒体平台的发展。
5、智能合约智能合约是一种基于区块链的编程方式，并且自动执行具有优势的算法。
智能合约可以用在能源管理、保险理赔、知识产权、票务等领域，有望在未来助力提高领域的效率和减少转移的时间和人力成本。
二、区块链的开发研究1、隐私保护性人们对于个人隐私保护的关注不断地提高，因此隐私保护将成为区块链开发研究的重点。
该领域正在积极探索如何在传统区块链设计框架中实现隐私保护，比如零知识证明（zk-SNARKS）、神秘交易等技术，以确保在保护隐私的同时，数据仍然能够有效地流通和使用。
人工智能行业研究报告
人工智能行业研究报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最具创新性和影响力的领域之一。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
然而，要深入了解人工智能行业，不能仅仅局限于其常见的算法和训练模式，还需要从更宏观的角度去审视其发展现状、面临的挑战以及未来的趋势。
一、人工智能的定义与发展历程人工智能，简单来说，就是让机器模拟人类的智能行为和思维方式。
其发展可以追溯到上世纪 50 年代，当时的研究人员就开始探索如何让计算机具有智能。
但在随后的几十年里，由于技术限制和过高的期望，人工智能的发展经历了多次起伏。
直到近年来，随着计算能力的大幅提升、海量数据的积累以及算法的不断创新，人工智能迎来了真正的爆发式发展。
深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。
二、人工智能的主要应用领域（一）医疗保健人工智能在医疗领域的应用潜力巨大。
例如，通过对医学影像的分析，帮助医生更准确地检测疾病；利用机器学习算法预测疾病的发生和发展，为个性化医疗提供支持；智能医疗助手可以为患者提供在线咨询和初步诊断建议。
（二）金融服务在金融行业，人工智能用于风险评估、欺诈检测、投资决策等方面。
它能够快速处理大量的交易数据，识别异常模式，提高金融机构的风险管理能力和运营效率。
（三）制造业人工智能可以优化生产流程，实现智能制造。
通过预测设备故障，进行质量检测，提高生产的自动化程度和产品质量。
（四）交通运输自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用方向。
此外，智能交通管理系统能够优化交通流量，减少拥堵。
（五）教育个性化学习平台根据学生的学习情况和特点，提供定制化的教育内容和学习计划，提高学习效果。
三、人工智能行业的发展现状目前，全球范围内的科技巨头和初创企业都在积极布局人工智能领域。
美国的谷歌、亚马逊、微软等公司在人工智能的研发和应用方面处于领先地位。
科技研究报告
科技研究报告
科技研究报告
摘要：
本科技研究报告旨在探讨当前科技发展的趋势和影响，并提供对未来科技发展的展望。
报告通过收集和分析相关数据和资料，以及对领域内专家的访谈和调研，得出以下结论：
1.人工智能（AI）是当前科技领域最热门的发展方向。
AI的
应用范围越来越广泛，涵盖了医疗、金融、交通等各个领域。
AI技术的发展将大大改变人们的生活和工作方式。
2.区块链技术具有巨大的潜力，可以用于解决数据安全和信任
问题。
目前，区块链在金融领域得到广泛应用，但其应用领域正在不断扩大，包括供应链管理、物联网等。
3.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术正逐渐成为重要的
科技发展方向。
VR和AR技术可以带来沉浸式的体验，被广
泛应用于游戏、教育、医疗等领域。
4.生物技术领域的发展也非常迅速，包括基因编辑、人工器官等。
生物技术的进步将有助于治疗疾病和改善人类生活质量。
5. 5G技术的商用化将推动物联网和智能设备的发展。
5G网络
将带来更快的速度和更低的延迟，为各种应用提供更好的支持。
展望未来，科技领域将继续迅速发展。
随着技术的进步，人类
将享受到更多便利和创新，但同时也面临着一些挑战，如数据隐私和伦理问题。
因此，科技发展需要与法律、伦理和社会问题相结合，共同促进社会进步和人类福祉。
关键词：科技、人工智能、区块链、虚拟现实、增强现实、生物技术、5G技术。
人工智能工作调研报告就业趋势与技术发展
人工智能工作调研报告就业趋势与技术发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
随着AI技术的不断发展，对于人工智能领域的就业趋势以及技术发展的调研成为一项重要任务。
本报告将对人工智能领域的就业趋势和技术发展进行深入探讨，以期为相关从业人员提供有益的参考。
一、人工智能就业趋势1.1 就业前景展望随着人工智能在各个行业中的应用越来越广泛，相关人才的需求也在不断增长。
根据行业数据显示，人工智能专业相关从业人员预计在未来几年内将出现较高的就业需求。
因此，选择从事人工智能相关领域的学生和专业人士有着广阔的就业前景。
1.2 就业领域分析人工智能技术在各个领域都有广泛的应用，涉及到医疗保健、金融服务、交通运输、制造业等众多行业。
其中，自动驾驶、智能机器人、人脸识别、自然语言处理等领域尤为突出。
因此，相关从业人员可以选择在这些领域中深入研究和应用人工智能技术，以获取更多的就业机会。
1.3 就业岗位需求人工智能领域中具有高需求的岗位主要包括机器学习工程师、数据科学家、算法工程师、人工智能研究员等。
这些岗位对于求职者的技术水平和实践经验有较高的要求，需要具备深厚的理论基础和实际操作能力。
二、人工智能技术发展2.1 机器学习和深度学习机器学习是人工智能的核心技术之一，其通过使用大量的数据进行模型训练，使计算机能够从中学习，并根据学习结果进行预测和决策。
深度学习则是机器学习的一个分支，通过模仿人类神经网络的结构，实现对复杂数据的处理和分析，具有更强大的数据处理能力。
2.2 自然语言处理自然语言处理是指计算机对自然语言进行处理和分析的技术，在人工智能领域中有着广泛的应用。
包括机器翻译、文本分类、情感分析等多个方面，目前已经取得了较大的突破。
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理的应用前景愈加广阔。
2.3 计算机视觉计算机视觉是人工智能领域中与图像和视频相关的技术，其目标是让计算机能够理解和分析图像和视频信息。
人工智能发展研究报告
人工智能发展研究报告摘要：本研究报告旨在探讨人工智能（AI）领域的发展情况，并分析其对社会、经济和科技领域的影响。
通过对当前的人工智能技术趋势、应用领域和挑战进行综合研究，我们得出以下结论：一、人工智能技术趋势：人工智能技术在过去几年取得了长足的进展。
深度学习、机器学习和自然语言处理等领域的创新推动了人工智能技术的快速发展。
此外，人工智能与其他前沿技术，如大数据分析、物联网和区块链等的结合也带来了更广阔的应用前景。
二、人工智能应用领域：人工智能在多个领域的应用越来越广泛，包括但不限于医疗保健、金融服务、交通运输、制造业和教育等。
人工智能的应用为这些领域带来了更高的效率、更好的决策支持和更低的成本。
例如，医疗保健领域的人工智能应用可以帮助医生进行早期疾病诊断，金融服务领域的人工智能应用可以提供智能风险管理和个性化投资建议。
三、人工智能的社会影响：人工智能技术的普及和应用将对社会产生广泛的影响。
一方面，人工智能的发展将带来更多的就业机会和经济增长。
另一方面，人工智能也可能导致某些岗位的自动化和失业问题。
因此，我们需要制定相应的政策和培训计划，以适应人工智能时代的社会变革。
四、人工智能的挑战：人工智能的发展面临一些挑战，包括数据隐私和安全性、伦理和道德问题以及算法的可解释性等。
解决这些挑战需要政府、学术界和行业共同努力，制定相关的法规和准则，并推动人工智能技术的负责任发展。
在数据隐私和安全方面，需要制定严格的数据保护法律和隐私规范，以确保个人数据的安全和隐私不受侵犯。
伦理和道德问题需要进行广泛的讨论和研究，制定适用于人工智能应用的伦理准则，并确保人工智能系统的决策是公正和透明的。
此外，算法的可解释性是确保人工智能系统可信度和可控性的重要因素，需要研究新的方法和技术，以使人工智能算法的决策过程更加可解释和可理解。
五、人工智能的伦理和道德问题：随着人工智能技术的广泛应用，涉及到伦理和道德问题的讨论也越来越重要。
ai发展研究报告
ai发展研究报告AI发展研究报告一、引言随着信息技术的迅猛发展，人类对于人工智能（AI）的研究也越来越深入。
本研究报告旨在探讨AI的发展现状、挑战以及未来可能的发展方向，为读者提供对AI发展的全面了解。
二、AI发展现状目前，AI技术在多个领域取得了重大突破。
在医疗领域，AI已经能够帮助医生进行诊断和治疗决策，大大提高了医疗效率和准确性。
在交通领域，AI技术的运用使得自动驾驶汽车成为可能，并极大地改变了交通运输的方式。
在金融领域，AI可以通过分析大量的数据，提供精确的风险评估和投资建议。
此外，智能音箱、智能助理等AI产品也越来越普及，深入人们的生活。
三、AI发展的挑战虽然AI取得了很多成就，但仍面临着一些挑战。
首先，数据的质量和隐私保护是AI发展的重要问题。
AI算法需要大量的数据进行训练，但很多数据涉及个人隐私，如何在保护个人隐私的前提下获取足够的训练数据是一个难题。
其次，AI算法的透明度和可解释性也是一个关注点。
很多AI算法是黑箱模型，无法解释其决策原理，这给人们带来了不确定性和不信任。
最后，AI技术的发展还涉及伦理和法律问题。
例如，自动驾驶汽车发生事故时的责任归属是一个需要解决的问题。
四、AI发展的未来方向未来，AI的发展将呈现以下几个方向。
首先，AI将与其他前沿技术结合，如物联网、区块链、大数据等，形成更加强大的应用能力。
其次，AI算法将朝着更深层次、更复杂的方向发展。
通过深度学习等技术的应用，AI将能够处理更加复杂的任务，并取得更好的性能。
第三，AI的开放和共享将成为一个趋势。
AI技术的开放和共享可以促进技术的创新和加速应用的推广。
最后，AI的应用将更加注重人类的利益和社会的发展。
在AI的发展中，人类的福祉和社会的可持续发展将是一个重要的考量因素。
五、结论AI的发展是一个不断推动科技进步的动力。
虽然面临一些挑战，但AI的未来前景充满希望。
通过合理应用和发展，AI将为人类创造更多的价值，并推动社会的进步。
ict前沿技术调研报告
ict前沿技术调研报告ICT（Information and Communication Technology）前沿技术调研报告摘要：ICT（信息与通信技术）是当前全球发展最迅速的领域之一。
本报告旨在调研ICT前沿技术，重点探讨人工智能、物联网和边缘计算、区块链和5G通信等技术的发展现状及未来趋势。
第一部分：人工智能（AI）人工智能是ICT领域最引人注目的前沿技术之一。
随着深度学习技术的不断发展，人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了重大突破。
国内外很多公司都投入了巨资进行人工智能研究与应用，如谷歌的AlphaGo和中国的阿尔法狗。
在未来，人工智能将在医疗、交通、金融等领域发挥更大的作用。
第二部分：物联网和边缘计算物联网是指通过互联网连接各种设备和传感器，实现设备之间的互联和数据共享。
边缘计算是指将计算和数据处理能力推到离终端设备更近的地方，减少数据传输延迟和网络带宽占用。
物联网和边缘计算的结合将为各个领域的智能化提供更多机会，如智能家居、智慧城市、智能工厂等。
当前，物联网和边缘计算的应用案例很多，并且有很高的市场潜力。
第三部分：区块链区块链是一种分布式账本技术，被广泛应用于数字货币领域（如比特币）。
区块链具备去中心化、防篡改、透明等特点，可以确保交易的安全和隐私。
除了数字货币，区块链还可以在金融、供应链管理、物联网等领域发挥作用。
当前，全球许多公司和政府部门都在加大对区块链技术的研发和应用推广。
第四部分：5G通信5G通信是指第五代移动通信技术，是一种更快、更稳定的无线网络技术。
5G通信将在更高频率范围内工作，提供更高的网速和更低的延迟，能够支持更多连接和更大容量的数据传输。
5G通信将加速物联网、边缘计算等技术的普及和应用，以及推动VR/AR、自动驾驶等新兴应用的发展。
结论：ICT前沿技术的发展带来了巨大的机遇和挑战。
人工智能、物联网和边缘计算、区块链、5G通信等技术将在未来几年内取得更大进展，并与其他行业相互融合，推动全球数字化转型进程。
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“区块链+AI”行业研究报告国家互联网金融安全技术专家委员会持续跟踪区块链技术发展，对区块链安全、区块链+供应链等领域进行深入调研，推出系列报告。
本报告聚焦于“区块链+AI”行业热点，联合上海圳链公司共同推出，以期成为行业发展的研究依据。
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日国务院发布了《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2020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年发布的《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-，区块链技术开始迭代发展，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代理，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代理提供一个分散的标识。
每一个主要的人工智能代理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代理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代理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。