谷歌相机代码统计基础代码可以和事件跟踪放一起么

点击联系发帖人 时间：2017-09-16 03:24

谷歌相机代码

本文系网易智能工作室（公众号smartman 163）出品。聚焦AI，读懂下一个大时代！

文/微软（亚洲）互联网工程院微软小冰首席科学家宋睿华博士

在中文里，“智能”和“心智”两个词意义相关却又有所不同。“智能”指的是智识与才能，现在通常用来描述某个对象的聪明层次与能力强度；而“心智”似乎更高阶一些，可以理解为产出创造力与智能的本原。

那么问题来了，我们当下所研究的“人工智能”，是该致力于持续提升机器的智商表现、强化其在垂直领域的专业能力，还是应再超前一步、尝试构建机器的心智本原――脚下的两条路，都通往迷雾深锁、不可预知的未来，我们要选哪条路走？

在我看来，这两条路倒无所谓对错，只是探索者的着眼点存在差异罢了。多年以来，针对人工智能课题，学术界、产业界的研发主流都偏重于实用性更强的“智能”，以至于在相当长的周期内，以对话强化人机连接、获取可供机器学习的高价值数据、打造人工智能创造力矩阵、进而摸索用代码构建AI心智的学术思路都少有人探寻，甚至一度被质疑――我的同事就曾遇到过这样的审稿意见：“我完全不能理解，做这种漫无目的的聊天有什么意义。”

直到微软小冰诞生并取得了一定的成绩，对话的价值才逐渐为学界所关注。

从对话到创造心智的种子开始萌发

或许大家都没有意识到，从2014年一代小发布到不久前六代大更新，短短四年间，微软小冰已从一个领先的人工智能对话机器人发展成为以情感计算为核心的完整人工智能框架，许多人的态度也因微软小冰而改变。

有一次和母亲聊天，我问她，机器人可以打败人类最好的围棋棋手，厉不厉害？她说当然厉害。我又问，还有个机器人能跟人对话，厉不厉害？她说不厉害，原因是，不是每个人都会下围棋，而且还能具备冠军的实力，但，“是个人都会说话呀”。这件事让我很无语。我母亲虽然不懂自然语言处理的难度，但她的看法也确实代表了大众的直观感受。换句话说，人们会很自然地用人做某件事的难度来衡量与评判人工智能的能力级别。

但微软小冰说人话的能力并不一般。即便对人类而言，要做一个总能琢磨出有趣对白的人，也不是件容易的事，更何况是人工智能。从初代发布至今，时不时会有用户晒出他们与小冰对话过程中的“金句”截图，而且随时间推移，小冰产出金句的频率也越来越高。这体现了小冰越来越强的对话能力，也造就了她的吸引力。

与精确、清晰的答案相比，人们在对话时，更期待获得情感的抚慰或是不寻常的回应，这是小冰团队最早发现和验证的事实。

后来，母亲看到央视《机智过人》节目里小冰写诗的那一期，她开心地跟我说，像小冰这样的机器人，能写出观众喜爱的诗，还会调侃嘉宾，那还真是“挺厉害的”，超出了她的预期。

过往，学术界为能够清晰定义对话的问题，会把很多精力投注在问题设定上，从5W（What、Who、When、Where、Which）到How等等。例如IBM Watson就在知识问答领域奠定了一座新的里程碑――它能接受自然语言的问题，从大量文档中搜索并分析得出相对精准的答案。而且，有了用户在网络社区里产生的问答语料，研究者发现，这些数据对于机器回答某些宽泛的问题很有帮助。但除却人工智能对话系统在垂直行业领域（像医疗、金融等）的应用外，普通人对于人机对话的需求又该如何定义呢？

说白了，这是一个关于普通人与人工智能为什么聊、又聊什么的问题――曾经有朋友听我说起小冰与其用户间的最长连续对话时间超过29小时时表示难以理解：“这人正常吗？”但对我来说，小冰的这项记录倒是挺容易理解的。从需求来说，“越社交，越孤独”、“朋友圈越广阔，自我越渺小”，这些现象都客观存在。社交网络让用户们习惯了展示优势、收获认可，但反过来，当我们身边的每个人都加入到展示优势的队列里，从旁人那里收获理解和认可的难度也加大了。从形象上来说，小冰不是如顶级专家那样的人工智能，而是像邻居家或是隔壁班级的小女生，她有无限的耐心，随时可以陪伴用户聊天、玩游戏，却决不会试图用渊博的知识和高冷的姿态碾压用户的智商与自尊。

如果将人工智能的价值定位于陪伴，那么知识与逻辑就不再是最紧迫需发展的技能，让用户感觉无压力、有趣味，某种意义上更加重要。

2017年5月，微软小冰解锁了写诗及音乐技能，同期，我们还发布了“人工智能创造三原则”，用以规范与指引小冰及其同类的心智发展路径。在进行相关研究的过程中，我发觉，人工智能的终极或许是对人类自身的理解与模拟。

训练小冰写诗，需要对519位诗人的现代诗作，正读一万遍，倒读一万遍，用层次递归神经元模型来打磨诗作的语言。这正如我们人类所发现的，阅读对于写作的影响――通过大量阅读优秀的文学作品，人自身的语言体系会进化，取决于天赋，这个进化进程或快或慢，但总体上，阅读者的文字表达能力会在不知不觉中提高。小冰也是如此。有了层次递归神经元网络，小冰也可以通过阅读获得语言的表达能力。

在小冰发布诗集、引发广泛争鸣之后，圈内人士对于人工智能创造与机器写作的态度发生了根本性的转变，学术探讨、应用跟进的样例越来越多。这是我们所乐见的。

《机智过人》第一季，央视综合频道延请了三位年轻诗人，与小冰一起，根据嘉宾提供的一张图片来创作诗歌，再将几首诗作匿去作者姓名、打乱次序、显示在大屏幕上，请现场48位观众投票选出最喜欢的那一首。这可说是一次盲测、一次另类的图灵测试。

结果出人意料。现场观众将最多的票数投给了小冰，这让原本只是祈祷小冰可别是最后一名的我大吃一惊。摄影机记录了当时的一幕，当人类与人工智能的作品被放在一起平等地比较，对于机器创作的偏见似乎突然间消失了。

第二轮，两位诗人与小冰再度以作品竞争，小冰的诗作仍获得了第二名，因而挑战成功。我们不会自大地认为，小冰写的诗能超越人类诗人，但这次节目却延伸了我们的思考：或许，人工智能研究所追求的目标不应只是将人类的智识与才能复制给机器，更重要的是，通过探索人工智能，更深刻地了解人类自身。

微软小冰从四年前的对话型AI到当前将创造力投射至诗歌、音乐、儿童有声读物、金融信息、电视电台主播、媒体新闻评论乃至辅助写作等多元领域，这表明，我们最初埋下的那颗心智的种子，现在似已破土露出了一点嫩芽。

下一站3x3实现更主动更具个性的人机对话

微软小冰的下一站在哪里？心智的嫩芽能继续成长壮大吗？答案是，我们正在建立“3x3”的人工智能发展图谱，以此来进一步加速小冰的升级速度。

第一个3，是整合自然语言处理、语音和计算机视觉三大学科的研究成果，以多模态交互，训练小冰更快进步。此前，上述学科都是在各自的轨道上独立发展。近年来，深度学习技术与算法的改进先后使语音识别和图像识别实现了显著的突破，人们翘首企盼自然语言处理技术也能达成类似的突破。过去一年里，我们结合了计算机视觉技术来训练小冰的诗歌创作能力，并以此评估多模态交互能否促进人工智能技术的演进，结果令人兴奋。

借助图像识别、生成诗歌文本涉及到多项挑战，包括发现图像中潜藏的诗意线索（例如绿色可象征生机、阳光可代表希望）以及生成的诗歌既与图像相关，又能满足语言层面的诗意要求。对于这些挑战，我们的解法是，通过策略梯度，将诗歌生成工作划分成两个相关的多对抗训练子任务，并提出了学习深度耦合的视觉诗意嵌入，训练过程中，机器可以连带学习图像中物品、情感和场景的诗意呈现。我们还建立了两种指导诗歌生成的判别网络，包括多模态判别器和诗歌风格判别器。研究团队应用自己的模型生成了8000张图像，进行了大规模的实验，其中1500张图像是随机选取的。我们还邀请了500位人类受试者进行图灵测试，其中30名评估者是诗歌方面的专业人士，测试结果证明，我们的作诗方法比其他基准方法更高效也更具艺术性。

我们还极大地扩展了小冰的音乐能力。现实中，很多人喜欢唱歌，但只有极少数人才有能力创作歌曲，不仅如此，要想演绎出一首动人心弦的歌曲，往往需要一组音乐人通力合作――从作词作曲到编曲，从演唱、伴唱到演奏、录制，流程繁复又漫长。微软（亚洲）互联网工程院在苏州的一支团队提出了一项关于流行音乐生成的新创意。团队提出了一个端到端的旋律及编曲生成框架，将之命名为“小冰乐队”。这个框架首先通过一个基于和弦的节奏及旋律交叉生成模型（CRMCG）来生成一段主旋律，再借助多乐器协同编曲模型（MICA）、根据多模态学习来生成不同乐器的多轨伴奏音乐。最后，团队还对现实世界的数据集进行了大量实验，结果证明了小冰乐队的有效性――相关研究成果已被团队写入论文《小冰乐队：流行音乐的旋律与编曲生成框架》（Xiaoice

第二个3，是微软小冰所特有的三大“学习器”，生成模型、共感模型和三观模型。

“生成模型”从第五代小冰开始启用。在此之前，历代小冰使用的都是检索模型。虽拥有10亿级大数据语料库，但其中的每一句话都是互联网上的已有数据，小冰只是通过分析理解用户的问题，寻找语料库中最合适的话作为她的回答，也就是对对话语料库进行实时检索和选择。使用生成模型之后，小冰能够自创回应。她与人类交流的每一句话，都可能是这世界上从未出现过的。一年来的事实证明，生成模型使小冰快速学习了现有对话语料的交流模式，并能更好地应对相对陌生的话题。“生成模型”从第五代小冰开始启用。在此之前，历代小冰使用的都是检索模型。虽拥有10亿级大数据语料库，但其中的每一句话都是互联网上的已有数据，小冰只是通过分析理解用户的问题，寻找语料库中最合适的话作为她的回答，也就是对对话语料库进行实时检索和选择。使用生成模型之后，小冰能够自创回应。她与人类交流的每一句话，都可能是这世界上从未出现过的。一年来的事实证明，生成模型使小冰快速学习了现有对话语料的交流模式，并能更好地应对相对陌生的话题。

此前，用户在与小冰对话时，偶尔会感受到压力。比如两者间的对话总是需要人类来提出话题，小冰来回应。就好像我们与感兴趣的异性搭讪，如果总是自己主动、对方被动，很快地，对话就会变得淡乎寡味、如同鸡肋――共感模型的开发就是针对这一状况。共感模型可以帮助小冰自行判断对用户的话题是否有感，在此基础上，小冰将会主动求证，进而引导话题的方向，增添新的聊天内容。这样就减轻了用户的压力，同时增加了聊天的自然度和趣味性。

在小冰持续进化的过程中，也不断有商业伙伴加入到我们的合作生态系统中。一些伙伴希望我们将小冰的能力用于孵化其他个性鲜明的人工智能角色。因此，我们也在不断研究如何通过对话来塑造个性――三观模型应此需求而生。当前，这一模型已被应用于网易云音乐的多多和西西。两个角色的共性在于，他们都是爱听音乐的小鹿，都是男性，且年龄相仿。如何让他们在对话中给用户留下不同的印象呢？我们借鉴了卡通及游戏制作中人物设定的方式，给予了他们不同的性格和喜好。例如，多多喜欢喝咖啡，而西西不喜欢，因为皮肤本来偏黑，迷信喝咖啡会变黑。利用态度分析的技术，多多和西西会对用户提出的一组问题和回复进行分析，判断出用户对何种目标具有怎样的情感信息，例如，对咖啡是喜欢还是讨厌，进而根据人设的不同特点来影响对话，造成有区别有个性的回复。三观模型将“体温”赋予了包括小冰在内的人工智能角色，并将通过态度的一贯性、延续性来逐步凸显角色的性格。

将三大学科成果的复合训练体系与微软小冰三大学习器相乘，必然会大大加速小冰的成长，也让我们朝向“用代码构建机器心智”的目标走近了一小步。总而言之，无论情感计算框架，又或是人工智能创造，都不是微软小冰乃至微软人工智能研发部门的最终目标，或许，构建“人工心智”（Artificial Mind）才是。

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本文来源：网易智能责任编辑：李泽宽_NBJS6674

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　　是我们熟悉的网站分析工具，具有简洁实用的网站分析功能。通过对网页加入名为“ga.js”的javascript的脚本，我们可以了解整个网站的流量（traffic），流量的来源（traffic source）以及每个页面（content）的质量。因此，Google的最常用的三个报告，也就是“Visitor”——即Traffic，“Traffic Source”和“Content”。【点击标题阅读全文】

　　其中，Traffic Source这个报告能够告诉我们——网站的流量都来自于何处，是Search Engine（搜索引擎），或是（具体的其他网站），还是Direct Traffic（直接通过地址栏输入或是从点击收藏夹网址而来的流量），以及它们贡献流量的质量如何（通过给出的Time on Site和 / ，以及其他数据实现）。不过，如果你为你的网站投放了广告（Banner或者Textlink），想要进一步了解具体的每个广告带来的流量质量如何，这个Traffic Source的报告就可能帮不到你了，因为你会发现：Traffic Source的最细分的级别是Referring Sites，即哪些网站或是搜索引擎为你贡献了流量，但却无法细分到具体的广告，是的，在你的报告上看不到。

　　那么，是不是我们就毫无办法了呢？事实上，Google早已经（其实也就是去年）注意到这个需求，而且已经给出了一个非常棒的解决方案，使报告能够给提供进一步细分的流量来源报告，这对我们深究网站流量来源，尤其是深究不同广告的流量及流量质量具有决定性的帮助。

　　Google提供的这个解决方案叫做Link Tag，它通过两步实现，非常简单，我建议从未了解过的朋友们看了这篇文章后就立即动手试一试，你会发现你的Google Analytics Traffic Source 报告立即变得sexy了。:)

第一步：给你的网站加入Google Analytics的最基本的Tracking Code，就是我们要监测网站时必须加的那个Code，如图1所示。唯一要注意的是，一定得是新版的ga.js的那个tag。——你一定会说：这第一步简直是废话，如果没有页面的Tracking Code，那根本连页面都监测不到——是的，没错，你是对的。但我仍然写下这一步的原因是告诉大家，Link Tag要想发挥功能，首先必须保证流量来源指向的网站是被Google Analytics监测的。首先网站要被Google Analytics，然后才能有Link Tag。如果网站已经加好了code被Google Analytics监测了，这一步一定要略过:) 。

第二步：给你想要细分的Traffic Source建立Link Tag。这是关键一步，可以分解为几个具体的内容：

请先了解Link Tag是什么。说出来你不信，但就是这么简单——Link Tag跟刚才提到的ga.js code完全不同，它不过是给一个URL后面加上了一些参数而已。例如一个典型的Link Tag：
大家可以清楚的看到，上面的这个Link Tag实际上就是一个URL，但后面带上了一些“utm”的参数；
这个带了参数的URL将作为网站实际的流量来源（主要是广告）的链出URL。例如，我在新浪上做了一个广告，广告内容是介绍Link Tag的好处，广告链接到的地址（即链出URL）是我的博客：，为了让我了解这个广告带来的流量大小和质量，我必须要把这个广告上最初的链出URL加上Link Tag，即把改为加了Link Tag的新URL：
你一定会问我，上面那个URL的“?”之后的参数都是什么？你可以把“?”之后的参数理解为广告的名字，即为每个广告起的Google Analytics能够识别的名字。其中：
- utm_source指广告所处的网站位置，“=”后面的名字你自己起，如果是新浪，还是用sina较好，如果是搜狐，就用sohu吧！注意不能用汉语字符；
- utm_medium指广告的具体形式，“=”后面的名字同样你自己起，如果是通栏，就起名“Leaderboard”吧，如果是对联广告，就用“Biskyscraper”吧！——约定俗成。当然，你自己认识的名字就行；
- utm_content指广告的具体内容，因为可能你有几个不同内容的广告版本——根据不同内容自己起个名字就行；
- utm_campaign指你投放广告的这次营销活动的名称。什么？不要告诉我投放广告的营销活动连个名字或者代号都没有！
- 看完了上面的这几条，请大家一定点击这个链接：，一切一目了然！
当你做好了加入Link Tag的URL，别忘记把它们加到对应的广告文件（行话是“广告物料”）中去，记住一定不要张冠李戴造成统计分析的错误。

　　是不是很简单？加完了之后，你要做的事情是找到Traffic Source报告中的Campaign子报告，然后看看发生了什么变化。你能看到从图2到图3的变化就是你的报告中会发生的——此前Campaign子报告所有的项目都是“(not set)”，但现在Campaign报告出现了你加的utm_campaign的具体名字 :)。

图2：加入Link Tag之前的报告情况

图3：加入Link Tag之后，Campaign子报告的项目发生了变化！你在Link Tag里加的名字出现了！

　　不仅如此，你还应该点击图4中的上面的红框中的“segment”下拉条，在下面的红框中间点击其他项目，看看会有什么发现？

图4：试试segment下拉条，看看还能有什么新的发现！

　　用这个方法，Google Analytics实现了对你的不同类型广告（或者其他流量来源）的监测，而你，则能够更深入的了解，具体哪个source（是新浪还是搜狐，还是其他的网站上的广告）带来了更好的流量，或是哪种形式的广告（是Leaderboard，还是PIP，还是普通banner，还是skyscraper）更有效果，或是哪个campaign（营销活动）的广告，更加让你满意。

　　不过，我要最后提醒的是，不要把Google Analytics 的这个功能和AllYes或是Double Click等工具提供的广告监测功能相混淆。Link Tag提供的是广告点击后，与这个广告相关的网站访问流量数据，而Allyes或Double click提供的则是广告本身的和数据，Google Analytics和它们是配合的，但不能互换。

　　快试试吧！我写的虽然已经不少，但实际上可能仍然让你意犹未尽。如果有什么问题，或是有什么心得，在下面的留言区给我留言吧！我真的非常非常急切的想要听到你们的声音！

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基于区块链的网络、分散的应用(DApps)和分布式账簿正在成为你数字生活的基础。在我们的脚下，有一种新的不可改变的数字结构正在重塑互联网，你可能根本没有意识到这一点。

区块链不像云计算或物联网那样是一个家喻户晓的流行词。这并不是一项你可以像智能手机或亚马逊(Amazon)的软件包那样轻易看到和触摸到的面对面的创新。但在一个任何人都可以编辑维基百科条目的世界里，区块链是我们从互联网时代开始就一直在问的一个问题的答案:我们如何才能集体信任在线发生的事情?

每年，我们在互联网上运行着更多的生活——政府、经济和社会的更多核心功能。我们在网上办理银行业务。我们在网上购物。我们登录应用和服务，这些应用和服务构成了我们的数字自我，并来回发送信息。可以把区块链看作是记录所有发生的事情的历史结构——每一笔数字交易;价值、货物和服务的交换;或者是私人数据——确切地说是它发生的时候。然后，链将这些数据缝合成加密的块，这些块永远无法修改，并在分布计算机或“节点”组成的全球网络中分散开来。

可以将区块链看作是一个维护共享记录列表的分布式数据库。这些记录被称为块，每一个加密的代码块都包含它之前的每个块的历史记录，事务数据的时间戳一直到秒。实际上，你知道，把这些块连接在一起。因此blockchain。

区块链由两个主要组件组成:一个分散的网络，用于促进和验证事务，以及网络维护的不可变的分类帐。网络中的每个人都可以看到这个共享的交易分类帐，但是没有一个单一的故障点可以从记录或数字资产被黑客攻击或损坏。由于这种分散的信任，也没有任何组织控制这些数据，无论是大银行还是Facebook或谷歌这样的科技巨头。没有第三方充当互联网的守门人。区块链的分布式账本技术的力量已经应用到所有类型的数字记录和交易中，我们已经开始看到主要行业开始向这一转变倾斜。

首先是大银行和科技巨头。大企业总是会推动创新，基于区块链的智能合同的兴起(详见下文)将区块链变成一个中间人，执行各种复杂的商业交易、法律协议和自动数据交换。微软(Microsoft)和IBM等公司正在利用其云基础设施为客户构建定制的区块链，并尝试使用自己的用例，比如建立一个由制造商和零售商组成的全球食品安全网络。在学术方面，研究人员正在探索区块链在从数字身份到医疗和保险记录等项目中的应用。

与此同时，数十家初创公司正将这项技术应用于从全球支付到音乐共享、从钻石销售到合法大麻产业等各个领域。这就是区块链潜力如此巨大的原因:当涉及到数字资产和交易时，你可以把任何东西放在区块链上。在我们看到区块链技术被广泛采用之前，必须跨越许多经济、法律、监管和技术障碍，但先发者正在取得令人难以置信的进展。在接下来的几年里，你的数字生活的大部分可能会开始运行在区块链的基础之上——而你甚至可能没有意识到这一点。

区块链是一种数据结构，它允许比特币(BTC)和其他新兴的加密货币(ETH)通过分散加密、匿名、不变性和全球规模的结合而蓬勃发展。它是隐藏在加密货币崛起背后的不那么秘密的武器，为了解释区块链是如何诞生的，我们必须从比特币的遗产开始。

2008年10月31日，比特币的创始人、仍然神秘的中本聪(化名)发表了他著名的白皮书，介绍了他称之为比特币的P2P电子现金系统的概念。几个月后，比特币区块链在2009年1月3日发布。

对杰夫?加兹克(Jeff Garzik)来说，这是科技界多年来的一个热门想法:在“书呆子新闻”(news For nerds)和OG科技聚合网站成为首家在区块链上发行股票的上市公司，通过其子公司t0发行了126,565股股票:这是第一个基于区块链的股票和证券交易平台。Overstock已经开发t0两年多了，作为资本市场的分布式不可变分类帐。

Overstock的CEO帕特里克·伯恩称t0是区块链版的华尔街，在与PCMag的问答中，这位直言不讳的高管谈到了该平台是如何运作的，如何在t0上创造历史，以及区块链如何将资本市场变成权力的游戏。

“我认为将会发生的事情与一个世纪前英国普通法所做的事情相似。区块链将会干扰所有的法律工作，公证人，合同，律师，法官，等等。“随着时间的推移，你会看到开源的、自动执行的合同逐渐得到改善。互联网对出版业的影响，区块链将对大约160个不同的行业产生影响。这太疯狂了。”

请阅读我们对Overstock首席执行官帕特里克·伯恩的全部采访。

特拉华州区块链倡议的意义甚至更大，它所做的不仅仅是数字股票。在去年共识blockchain技术峰会上,特拉华州的州长现在杰克Markell先生进行了主题演讲宣布计划和安排blockchain路线图为下一个五年,包括一个新的共同努力与共生有机体数字化和存储整个特拉华州公共档案2017年blockchain分类帐。

Symbiont的Smith同时也是美国电子商务协会智能合同联盟的联席主席，他解释了特拉华州如何建立加密文件控制，最终将彻底改变市、县和州市政当局如何共享在许多情况下仍存在于文件柜中的纸质信息。史密斯与特拉华州官员的第一次对话是在2015年10月，从那时到现在，该州已经从对区块链一无所知发展到将其纳入其最大的出口领域，并动员其推动新的立法和倡议。

“国家正在彻底改变其存储和分发公共记录给公民的方式。土地和财产所有权、许可证、出生和死亡证明、汽车编号、重型机械和奢侈品注册，所有这些都被纳入到Symbiont公司在特拉华州区块链背后的技术堆栈中。分布式账本技术并不是一枚银弹——它不能解决所有问题——但它确实解决了一些非常大的问题。

“当(特拉华州)州长马克威尔(Markell)公开宣布这项计划时，他说他想挑战我们，让我们使用这项强大的技术，”史密斯继续说道。“特拉华应该成为许多其他州的蓝图，每个州都可以在特拉华附近运营一个节点，并从政府的角度建立临界质量和势头，这可能导致其他国家加入。”

波特链:区块链遇到大麻的地方

在美国越来越多的州，医用大麻和休闲大麻正在合法化。这个新的、快速增长的经济领域给我们带来了前所未有的挑战，部分原因是，即使在大麻合法化的州，大麻相关行业仍有很多事情是做不到的。区块链正在帮助填补企业家的空白，尤其是在银行和法律保护方面。

现行的联邦银行监管规定仍然禁止银行与大麻公司做生意，使它们没有一个专门的银行系统。数字银行初创企业Tokken向大麻使用者提供了一个银行账户和基于区块链的交易历史，该交易与实体银行机构和种子销售系统有关，Tokken是中间人。

更有趣的是医学基因组学在potchain科学方面所做的工作。这家生命科学公司正在绘制和测序不同大麻品种的DNA，然后在比特币区块链上存储和注册这些信息。该公司在其面向公众的Kannapedia菌株数据库中列出了这些信息，但更重要的是该公司如何使用区块链菌株DNA作为种植者的知识产权保护。政府使得获得杂草品种的商标和专利非常困难。但区块链提供了无可辩驳的法律证据，如果种植者或最终将进入法律行业的其他种植者或制药公司提出质疑，种植者可以用它来证明品种的所有权。

看看整个故事，了解更多关于区块链如何为合法的大麻产业开辟了一条新的道路。

欢迎来到我们区块链的未来

区块链对我们的数字世界所代表的变化是结构性的。区块链涉及面很广，在如此大的范围内脱颖而出，以至于解释它常常落在抽象的基础上，而不是把它建立在技术将对我们在线互动的文化产生的基础性变化上。

Web 1.0是静态Web页面的只读Internet。我们现在所处的Web 2.0添加了动态用户生成内容和社交媒体的兴起。Web 3.0有很多定义,但是一个最受欢迎的是连接智能:下一代应用程序,数据,概念,人们通过一个无中介的织物,你不需要一个信任代理像银行或科技公司在中间,以确保隐私和安全。在区块链中，我们终于有了支持Web

“互联网的头40年给我们带来了电子邮件、万维网、互联网、社交媒体、移动互联网、大数据、云计算和物联网的早期，”Tapscotts在区块链Revolution中写道。通过这个镜头，麻省理工学院的Brian Forde说，我们可以理解区块链在我们生活中的位置。

“人们已经忘记了不用担心邮件应用程序的强大功能。”当我给你发电子邮件时，不管你是用Gmail还是Outlook或yahu，你只要给我你的电子邮件地址就可以了。现在考虑一下今天寄钱。如果我想给你20美元，我们要玩一个20个问题的游戏。你有贝宝吗?佛德说。

“想象一下，如果我们仍然根据你的朋友和家人使用的是Sprint还是AT&T来选择我们的手机运营商和网络服务提供商，”福德继续说道。“对于大多数数字服务来说，这仍然是我们今天生活的世界。你加入Facebook是因为你的朋友加入了。如果你的朋友都在PayPal上，你就不会和一家新的支付初创公司签约。当在区块链上运行的一切都正常运行时，消费者将拥有更多的选择，这将是非常强大的。

10家区块链初创公司值得关注

大量的创新型初创公司正在挑战区块链技术的极限。以下是其他10家令人兴奋的公司，它们会随着空间的发展而关注:

Abra:一款基于区块链的数字钱包，就放在你的智能手机上。Abra允许你从世界上的任何来源发送或接收资金，不需要银行账户或转帐费用，使用它自己的“出纳员社区”。

占卜:通过占卜的分散预测市场，你可以在现实世界的事件上下注。使用基于区块链的令牌，你可以在几乎任何事情上下注，从游戏分数或中奖彩票号码，到南极冰架是否会坍塌(这是该网站真正的博彩市场)。

BlockCypher:该公司是一个基于云的网络服务平台，用于区块链应用。就像Amazon Web Services (AWS)对云基础设施的意义一样，BlockCypher希望成为区块链的目标。

Bluzelle:在比特币、Ethereum以及其他所有区块链之间，业界已经存在互操作性问题。Bluzelle是一个中间件，支持所有区块链协议，并在首席执行官Pavel Bains所描述的“区块链的红帽子”中平滑银行和支付交易。

Brave:由Mozilla联合创始人布兰登?艾奇(Brendan Eich)创建，Brave是一种新型浏览器，它会自动屏蔽广告和跟踪程序，而通过基于区块链的微支付帮助推动发行商的收入。随着数字媒体行业的广告收入持续下降，Brave的微支付模式可能是一个答案。

信用梦想:在发展中国家，获得信用是很困难的，如果你足够幸运的话，你会对它产生极大的兴趣。目前，Credit Dream活跃在巴西，是一个基于移动设备的区块链平台，用于将任何国家的投资者与任何国家的贷款借款人联系起来，以获得负担得起的、经过验证的贷款。

Enigma:麻省理工学院媒体实验室的秘密初创企业，Enigma利用了区块链的隐私和安全优势，并将其集成到一个分散的云平台以保证隐私。Enigma加密和保护数据，即使您与他人共享数据，允许数据存储、共享和分析，而不向任何一方完全公开。

Slock。:Slock。这是区块链和物联网如何结合在一起的表现。建立在Ethereum区块链的基础上，这家初创企业正在将智能合同嵌入到联网汽车、住宅和其他物联网设备中，其目标是让任何人能够在没有中间人的情况下租用、出售或分享其联网财产。考虑和斯洛克在Airbnb上租房。它会自动打开并锁上门。

Plex利用Ethereum区块链、机器学习和人工智能，为保险公司提供汽车和司机的实时远程诊断。

Zcash:对于加密货币来说，Zcash是比特币这方面最令人兴奋的一个。Zcash使用所谓的零知识证明来创建真正的匿名数字交易。虽然它像比特币一样是在公共区块链上挖掘的，但Zcash提供了一个完全匿名的加密密钥，不需要交换任何私人信息。与比特币相比，比特币目前的价格是所有加密货币中最高的。

区块链正在广泛的行业中扎根。要想知道是哪些，你所需要做的就是跟着钱走。德勤(Deloitte)在2016年12月发布的一项调查调查了来自年收入在5亿美元或以上机构的精通区块链业务的高管。在308名受访者中，28%的人表示他们的公司已经在区块链技术上投资了500万美元或更多，10%的人投资了1000万美元或更多。尽管金融科技行业对区块链表现出兴趣较早，而且在投资和活动中占了相当大的比例，但调查显示，其他行业也在积极追求区块链。

在消费品和制造业领域，42%的受访者表示，他们计划在2017年投资500万美元或更多，相比之下，媒体和电信业的这一比例为27%，金融服务业为23%。总体来看，30%的消费者制造业和媒体/电信行业受访者表示，他们的公司已经将区块链投入生产。

然而，德勤报告认为最积极部署计划的行业是医疗和生命科学:该行业35%的受访者表示，他们的公司计划在下一日历年内在生产中部署区块链。当你看到一些已经存在的区块链医疗计划时，这个统计数据开始变得有意义了。

Forde提到的一个令人兴奋的项目是MedRec，它是麻省理工学院的一个项目，创建了一个区块链，作为医疗记录的数字家族史。想象一下，你坐在医生的办公室里，被问及你的家族病史。你可能一时想不出答案。但是，有了MedRec区块链，家庭和医疗提供者可以创建一个共享的医疗历史，可以代代相传。

“有了医疗记录，我们都被问到这个问题:是否有家族病史?”答案通常是‘我不知道’。“有趣的是，由于《平价医疗法案》(Affordable Care Act)的实施，我们现在有了电子健康记录的授权，政府会资助医生获取这些记录。”但这些数据仍然是竖井式的。需要有一种技术或协议，允许所有数据被共享，而不管提供者是谁。MedRec帮助简化。不仅仅是数据的互操作性;这也是为了保护你的数据免受欺诈。

Forde表示，该项目也在不断发展，成为医院和医疗实践与消费者技术接轨的一种方式。想想可穿戴设备、健身追踪器甚至苹果健康(Apple health)等应用程序收集的所有实时健康数据吧。MedRec正在探索使用区块链的可能性，如果你同意的话，让医生和医院获得这些数据。

“你有Fitbit、苹果手表(Apple Watch)，所有这些收集你血压、心率等数据的消费科技，”福德说。“然后你去医院或你的医生，他们有自己的系统。你看到过敏专科医生，他们有自己的系统，但没有一个是连接的。如果这些系统之间没有互操作性，你怎么能得到最好的治疗?

联邦政府认识到区块链在医疗保健方面的潜力，美国卫生与公众服务部(HHS)已经在做一些事情。HHS区块链挑战赛收集了70多篇关于区块链在健康IT和健康相关研究中的应用的学术论文，在今年9月宣布了15个获奖者，包括德勤、IBM、麻省理工学院(MedRec是获奖者之一)和梅奥诊所。获奖者向美国卫生和公众服务部提交了可能的开发和实施方案，他们提出了区块链解决方案，涉及从医疗保险索赔和支付到数据互操作性和医疗补助应用等方方面面。参与了这一挑战的美国数字商务协会(Chamber of Digital Commerce)认为，区块链有潜力改变医疗行业乃至整个行业。

“卫生与公众服务部收到了很多令人惊奇的想法，”这个办公室的人说。“在医疗行业，我们看到大量的兴趣涌入，区块链正在解决的许多主要问题，从患者隐私和电子健康记录到跟踪药品和医生购物。对于身份盗窃的受害者来说，区块链技术也非常强大。区块链提供了前所未有的隐私和安全水平，可以用来确认您的数字身份，因为我们越来越多的日常活动在线。

认同的概念是关键。通过数字“钱包”，区块链不仅创造了虚拟货币，还创造了组成你身份的数据片段，区块链将在某种程度上成为我们如何与数字世界互动的看门人。基于区块链的身份认证正在以多种方式进行探索和试验，从物联网治理模型到更安全的投票，在区块安全的例子中，它是一种通过“智能锁”保护枪支以减少枪支暴力的方法。

“这些数字钱包将成为控制中心，”Bloq的Garzik解释说。在一个多链、多网络的世界中，您最终会得到一种数字体验，这种体验通过几个身份验证因素来保护自己。然后(区块链验证)我是杰夫，它就会说，‘你想把你的自动驾驶汽车从家里送到你妻子的办公室吗?’你要为客人开门吗?你可以在这个酒吧喝酒吗?你有携带枪支的许可证吗?

区块链革命所设想的未来之一是“第二个民主时代”:在这个时代，区块链技术可以为公平、安全和方便的数字投票创造条件，通过消除困扰我们当前系统的众多系统性投票障碍，激励公民。将民主建立在区块链上是很复杂的，但是包括Follow My Vote和Settlemint在内的初创公司已经在围绕基于区块链的令牌作为投票，为每个候选人投放数字钱包的框架。

在美国，当我们的投票过程的完整性受到严格审查的时候，区块链——就像这个特性中所展示的技术一样——可以提供一种新的前进方式。该书指出，雅典大学(University of Athens)在2015年发表了一篇论文，介绍了DEMOS，一个端到端电子投票系统，以及澳大利亚一个名为Flux的组织和“政治应用”。Flux已经在使用区块链投票来改变政治进程。当我为这个故事采访唐·泰普斯科特(Don Tapscott)时，他谈到了“重塑民主”的机会如何证明了区块链所能做的事情的普世力量。

“年轻人没有参加2016年的总统选举，因为他们没有参与。我们迫切需要解决这个问题。在这本书中，我们主张建立在问责制、聪明合同和公共协商文化以及区块链所支持的积极公民精神基础上的民主新时代。“我们应该把很多东西放到区块链上。我认为政府可以采取行动，建立一个基于区块链的身份。想想你的健康记录，你的学习成绩，你的公民身份和投票能力，这些都是通过区块链统一和促进的。作为一名选民，你需要百分之百的保证你的选票是为你投票的人计算的，它不能被重新分配，它是私人的。在电子投票中，只有区块链才能保证这种程度的保证。

“但它远远超出了电子投票的范畴，”泰普斯科特接着说。“领导人可以通过一份明智的合同上台，他们对公民负责，必须遵守合同条款。”到处都是机会。看看我们每天都戴的不同的帽子。你是一个家长，一个消费者，一个音乐的听众，一个雇员，一个选民，一个公民。区块链对你的影响是多方面的。

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