区块链论文[区块链论文好写吗]

最近有一位之前找过的用户问了我们小编的一个问题，我相信这也是很多币圈朋友经常会疑惑的问题：区块链论文相关问题，区块链论文好写吗相关问题，带着这一个问题，让专业的小编告诉您原因。

人造世界就像天然世界一样，很快就会具有自治力、适应力以及创造力，也随之失去我们的控制。但在我看来，这却是个最美妙的结局。

——《失控》

“蜂巢思维”出自凯文·凯利的《失控》（1994），简单的说“蜂巢思维”就是“群体思维”。蜜蜂的群体结构，在蜂巢之中每个个体各有分工，自发维系整个蜂巢，蜂巢就像是一个整体，汇集了每个个体的思维。凯文·凯利用蜂巢思维比喻人类的协作带来的群体的智慧。

1.蜂群的“蜂巢思维”

“蜂群的灵魂”在哪里？早在1901年，比利时作家莫利斯·梅特林克发出了这样的疑问：它由谁统治，由谁发布命令，由谁预见未来……？

现在我们已经能确定统治者不是蜂后。当蜂群从蜂巢前面狭小的出口涌出时，蜂后只能跟着。蜂后的女儿负责选择蜂群应该何时何地安顿下来。五、六只无名工蜂在前方侦察，核查可能安置蜂巢的树洞和墙洞。他们回来后，用约定的舞蹈向休息的蜂群报告。在报告中，侦察员的舞蹈越夸张，说明她主张使用的地点越好。接着，一些头目们根据舞蹈的强烈程度核查几个备选地点，并以加入侦察员旋转舞蹈的方式表示同意。这就引导更多跟风者前往占上风的候选地点视察，回来之后再加入看法一致的侦察员的喧闹舞蹈，表达自己的选择。

除去侦察员外，极少有蜜蜂会去探查多个地点。蜜蜂看到一条信息：“去那儿，那是个好地方。”它们去看过之后回来舞蹈说，“是的，真是个好地方。”通过这种重复强调，所属意的地点吸引了更多的探访者，由此又有更多的探访者加入进来。按照收益递增的法则，得票越多，反对越少。渐渐地，以滚雪球的方式形成一个大的群舞，成为舞曲终章的主宰。最大的蜂群获胜。

这是一个白痴有、白痴享、白痴治的选举大厅，其产生的效果却极为惊人。这是民主制度的真髓，是彻底的分布式管理。曲终幕闭，按照民众的选择，蜂群挟带者蜂后和雷鸣般的嗡嗡声，向着通过群选确定的目标前进。这是一个由两万个群氓合并成的整体，它和比特币的方式有异曲同工之妙。

2.蚂蚁的“蜂巢思维”

从一个定居点搬到另一个定居点的蚁群，会展示出涌现控制下的“卡夫卡式噩梦”效应。你会看到，当一群蚂蚁用嘴拖着卵、幼虫和蛹拔营西去的时候，另一群热枕的工蚁却在以同样的速度拖着那些家当掉头东行。而与此同时，还有一些蚂蚁，也许是意识到了信号的混乱和冲突，正空着手一会儿向东一会儿向西的乱跑。简直是典型的办公室场面。

不过，尽管如此，整个蚁群还是成功地转移了。在没有上级作出任何明确决策的情况下，蚁群选定一个新的地点，发出信号让工蚁开始建巢，然后就开始进行自我管理。

3.鸟群的“蜂巢思维”

一个鸟群并不是一只硕大的鸟。科学报道记者詹姆斯·格雷克写道：“单只鸟或一条鱼的运动，无论怎样流畅，都不能带给我们像玉米地上空满天打旋的燕八哥或百万鲰鱼鱼贯而行的密集队列所带来的震撼。（鸟群疾转逃离掠食者的）高速电影显示出，转向的动作以波状传感的方式，以大约七十分之一秒的速度从一只鸟传到另一只鸟。比单只鸟的反应要快得多。”鸟群远非鸟的简单聚合。

4.算法生成的群体智慧

在《蝙蝠侠归来》中有一个场景，一大群黑色大蝙蝠一窝蜂地穿越水淹的隧道涌向纽约市中心。这些蝙蝠是由电脑制作的。动画绘制者先制作一只蝙蝠，并赋予它一定的空间以使之能自动地扇动翅膀；然后再复制出几十个蝙蝠，直至成群。之后，让每只蝙蝠独自在屏幕上四处飞动，但要 遵循算法中植入的几条简单规则：不要撞上其他的蝙蝠，跟上自己旁边的蝙蝠，离队不要太远。 当这些“算法蝙蝠”在屏幕上运行起来时，就如同真的蝙蝠一样成群结队而行了。

5.涌现——看不见的手

“蜂巢思维”的神奇在于，没有一只蜜蜂在控制它，但是有一只看不见的手，一只从大量愚钝的成员中涌现出来的手，控制着整个群体。它的神奇还在于，量变引起质变。要想从单个虫子的机体过度到集群机体，只需要增加虫子的数量，使大量的虫子聚集在一起，使它们能够相互交流。等到某一阶段，当复杂度达到某一程度时，“集群”就会从“虫子”中涌现出来。

蚂蚁研究的先驱者惠勒认为，集群所形成的超级有机体，是从大量聚集的普通昆虫有机体中“涌现”出来的。他指出，这种涌现是一种科学，一种技术的、理性的解释，而不是什么神秘主义或炼金术。

涌现是一种非常普通的自然现象。涌现这个概念表现的是一种不同类型的因果关系。在这里，2+2不等于4，甚至不可能意外地等于5。在涌现的逻辑里，2+2=苹果。当聆听巴赫时，充溢我们身心的所有“巴赫的气息”，就是一副富有诗意的图景，恰如其分地展现出富有含义的模式是如何从音符以及其他信息中涌现出来的。

要想洞悉一个系统所蕴藏的涌现结构，最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是运行它。就此而言，有什么潜藏在人类个体中没有涌现出来，除非所有的人都通过人际交流或政治管理联系起来？在这种类似于蜂巢的仿生超级思维中，一定酝酿着某种最出人意料的东西。这里有一个关于活系统的普遍规律： 低层级的存在无法推断出高层级的复杂性。

计算机科学家越来越意识到，蜂巢思维和分布式问题是一体的，它们都是从一大堆相互连接的部件中涌现出来的模式。

6.从量变到质变

事物的涌现大都依赖于一定数量的个体，一个群体，一个集体，一个团伙，或是更多。满满一槽的水，当你拔去水槽的塞子，水就会开始搅动，形成涡流。涡流发展成为漩涡，像有生命一般成长。不一会儿，漩涡从水面扩展到槽底，带动了整个水槽里的水。不停变化的水分子瀑布在龙卷中旋转，时刻改变着漩涡的形状。

不管我们在何时拔掉塞子，漩涡都会无一例外地出现。漩涡是一种涌现的事物——如同群一样，它的能量及结构蕴涵于群体而非单个水分子的能量和特性之中。一如所有涌现的事物，漩涡的特性来源于大量共存的其他个体，一滴水并不足以显现出漩涡，而一把沙子也不足以引发沙丘的崩塌。

数量能带来本质性的差异。一粒沙子不能引起沙丘的崩塌，但是一旦堆积了足够多的沙子，就会出现沙丘，进而也就能引发一场沙崩。一些物理属性，如温度，也取决于分子的集体行为。当连接度高且成员数目大时，就产生了群体行为的动态特性——量变引起质变。

7.区块链：二十一世纪的图标

原子是20世纪科学的图标。原子象征着简单所代表的质朴力量，代表着牛顿的机械论世界观，不管是科学还是管理，都遵从于自上而下的层级结构。一个带有禅意的思想：原子是过去，下个世纪的科学象征是充满活力的网络。

网络的图标是没有中心的——它是一大群彼此相连的小圆点，是由一堆彼此指向、相互纠缠的箭头织成的网。达尔文在其巨著《物种起源》中论述了物种如何从个体中涌现而出。这些个体的自身利益彼此冲突，却又相互关联。当他试图寻找一幅插图做此书的结尾时，他选择了缠结的网。

网络是唯一有能力无偏见地发展或无引导地学习的组织形式。所有其他的拓扑结构都会限制可能发生的事物。群的拓扑结构多种多样，但是唯有庞大的网状结构才能包容形态的真正多样性。

网络是群体的象征，由此产生的群组织——分布式系统——将自我散布在整个网络，以致于没有哪一部分能说，“我就是我”。无数的个体思维聚在一起，形成了无可逆转的社会性。它所表达的既包含了计算机的逻辑，又包含了大自然的逻辑，进而展现出一种超越理解能力的力量。暗藏在网络之中的是神秘的看不见的手——一种没有权威存在的控制。 原子代表的是简洁明了，而网络传送的是由复杂性而生的凌乱之力。

1962年，第一篇有影响力的论文《分布式通信网络》宣告网络的诞生，之后的几十年，网络得到巨大发展，发展成为有围墙花园的互联网。人们发现围墙花园并不是堡垒，反而更像是监狱。

区块链在这个时候应运而生，比特币在2008年金融危机之后首次打破围墙，创造了一个新的天地。经过近十年的发展，它已迅速发展成为一个3342亿美元的新兴行业。区块链基于P2P网络，融入密码学、概率论、计算机科学、行为经济学、社会学等多门学科，依赖群体智慧和涌现模式，组成了一个分布式、去中心化、协作及可适应性的网络。区块链将掀起一场革命，在这里，蜂巢似的群体是主角。

8.达尔文时代的数学原理

达尔文的自然选择说中最不能让人接受的部分就是它的必然性。自然选择的条件非常特殊，但这些条件一旦满足，自然选择就会无可避免地发生！自然选择也许不该被称为生物学定律。它发生的原因不是生物学，而是概率论。

进化不是一个生物过程，它整合了技术、数学、信息和生物学的过程，几乎可以说，进化是一条物理法则，适用于所有的群体，不管它们有没有基因。

我相信存在一种生命的数学。自然选择也许就是这种数学中的加法。要想充分解释生命的起源、复杂性的趋势以及智能的产生，不仅仅需要加法，还需要一门丰富的数学，由各种互为基础的复杂函数所组成。它需要更为深入的进化。 单凭自然选择是远远不够的。要想大有作为，就必须融入更富创造力和生产力的过程。除去自然选择，它必须有更多的手段。

一如乘法是某种连加运算，但从这种快捷运算中涌现出了全新的力量，如果我们只把乘法看成是加法的重复，就永远也不可能掌握这种力量。 只满足于加法，你就永远得不到E=mc2。

任何事物聚集成群都会与原来有所不同：聚合体越多，由一个聚合体触发另一个聚合体这样的相互作用就越有可能会呈指数级增长。在某个点上，不断增加的多样性和聚合体数量就会达到一个临界值，从而使系统中一定数量的聚合体瞬间形成一个自发的环，一个自生成、自支持、自转化的化学网络。

区块链就是这样的网络，聚合自组织的蜂巢，从多个维度上进行自然选择，在不同的尺度上，以不同的节律，用不同的风格运行着。这种多元化的深度进化，犹如智能，是从某种动态群落中涌现出来的。这种最具适应性的系统是如此不羁，以至于与失控之间仅一线之隔。进化的系统会自己找到这个平衡点。

引述阿博切那个怪人的话，他说：“我更关心那些空白的地方，那些能想象得到却实现不了的形态。”在区块链的网络里，未来已来！

? ? ? ? 拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），是由莱斯利·兰波特在其同名论文中提出的分布式对等网络通信容错问题。

? ? ? ? 在分布式计算中，不同的计算机通过通讯交换信息达成共识而按照同一套协作策略行动。但有时候，系统中的成员计算机可能出错而发送错误的信息，用于传递信息的通讯网络也可能导致信息损坏，使得网络中不同的成员关于全体协作的策略得出不同结论，从而破坏系统一致性。这个难题被称为“拜占庭容错”，或者“两军问题”。

? ? ? ? 拜占庭假设是对现实世界的模型化。拜占庭将军问题被认为是容错性问题中最难的问题类型之一。拜占庭容错协议要求能够解决由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，其他计算机和网络可能出现不可预料的行为而带来的各种问题。并且拜占庭容错协议还要满足所要解决的问题要求的规范。

? ? ? ? 在拜占庭时代有一个墙高壁厚的城邦——拜占庭，高墙之内存放在世人无法想象多的财富。拜占庭被其他10个城邦所环绕，这10个城邦也很富饶，但和拜占庭相比就有天壤之别了。

? ? ? ? 拜占庭的十个邻居都觊觎它的财富，并希望侵略并占领它。但是，拜占庭的防御非常强大，任何单个城邦的入侵行动都会失败，而入侵者的军队也会被歼灭，使得该城邦自身遭到其他互相觊觎对方的九个城邦的入侵和劫掠。

? ? ? ? 拜占庭的防御很强，十个城邦中要有一半以上同时进攻才能攻破它。也就是说，如果有六个或者以上的相邻城邦一起进攻，他们就会成功并获得拜占庭的财富。然而，如果其中有一个或者更多城邦背叛了其他城邦，答应一起入侵但在其他城邦进攻的时候又不干了，也就导致只有五支或者更少的城邦的军队在同时进攻，那么所有的进攻城邦的军队都会被歼灭，并随后被其他的（包括背叛他们的那（几）个）城邦所入侵和劫掠。

? ? ? ? 这是一个由许多不互相信任的城邦构成的一个网络。城邦们必须一起努力以完成共同的使命。而且，各个城邦之间通讯和协调的唯一途径是通过信使骑马在城邦之间传递信息。城邦的决策者们无法聚集在一个地方开个会（所有的城邦的决策者都不互相信任自己的安全会在自己的城堡或者军队范围之外能够得到保障）。

? ? ? ? 城邦的决策者可以在任意时间以任意频率派出任意数量的信使到任意的对方。每条信息都包含如下的内容：“我城邦将在某一天的某个时间发动进攻，你城邦愿意加入吗？”。如果收信城邦同意了，该城邦就会在原信上附上一份签名了的或盖了图章的（以就是验证了的）回应然送回发信城邦。然后，再把新合并了的信息的拷贝一一发送给其他八个城邦，要求他们也如此这样做。最后的目标是，通过在原始信息链上盖上他们所有十个城邦的决策者的图章，让他们在时间上达成共识。最后的结果是，会有一个盖有十个同意同一时间发动进攻的图章信息包，和一些被抛弃了的包含部分但不是全部图章的信息包。

? ? ? ? 在这个过程中首先出现了第一个问题，就是如果每个城邦向其他九个城邦派出一名信使，那么就是十个城邦每个派出了九名信使，也就是在任何一个时间又总计90次的传输，并且每个城市分别收到九个信息，可能每一封都写着不同的进攻时间。

? ? ? ? 在这个过程中还有第二个问题，就是部分城邦会答应超过一个的攻击时间，故意背叛进攻发起人，所以他们将重新广播超过一条（甚至许许多多条）的信息包，由此产生许多甚至无数的足以淹没一切的杂音。

? ? ? ? 有了以上两个问题，整个网络系统可能迅速变质，并演变成不可信的信息和攻击时间相互矛盾的纠结体。

? ? ? ? ?拜占庭假设是对现实网络世界的一种模型化。在现实网络世界中由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，网络可能出现许许多多不可预料的行为。拜占庭容错协议必须处理这些失效，并且还要使这些协议满足所要解决的问题所要求的规范。

? ? ? ? 对于拜占庭将军问题中本聪的区块链给出了比较圆满的解决方案。也就是比较圆满的解决了上述的两个问题。

? ? ? ? 拜占庭将军问题的第一个问题从本质上来讲就是时间和空间的障碍导致信息的不准确和不及时。

? ? ? ? 区块链对于第一个问题的解决方案是利用分布式存储技术和比特流技术（BT技术，一种新型的点对点传输技术，具有节点同时作为客户端和服务器端和没有中心服务器等特点），将整个网络系统内的所有交易信息汇总为一个统一的，分布式存储的，近乎实时同步更新的电子总账。统一的分布式共同账本就解决了空间障碍问题；而近乎同步进行的，实时的，持续的对所有账本备份的更新、对账则解决了时间障碍问题。

? ? ? ? 这个过程较具体一点的描述大概是将区块链系统内所有的交易活动的记录数据统一于一种标准化的总帐上；区块链系统的每一个节点都会保存一份总帐的备份；所有总帐的备份都是在实时的，持续的更新、对账、以及同步着。区块链系统的每一个节点能在这本总帐里记上添加记录；每一笔新添加的记录都会实时的广播到区块链系统内；所以在每一个节点上的每一份总帐的备份都是几乎同时更新的，并且所有的总帐的备份保持着同步。

? ? ? ? 拜占庭将军问题的第二个问题从本质上来讲就是关于信息过量问题和信息干扰问题。信息过量和信息干扰问题导致决策延迟，甚至决策系统崩溃而无法决策。

? ? ? ? 区块链对于第二个问题的解决方案是区块链系统的任何一个节点在发送每一笔新添加的记录时需要附带一条额外的信息。对区块链系统的任何一个节点来说这条额外的信息的获得都是有成本的，并且只能有一个节点可以获得。这样就解决了区块链系统的任何一个节点新添加额外信息时的信息多且乱而无法达成一致的问题。在这里，区块链系统的任何一个节点获得那条附带的额外的信息的过程就是著名的工作量证明机制。

? ? ? ? 共识机制主要解决区块链系统的数据如何记录和如何保存的问题。工作量证明机制就是要求区块链系统的节点通过做一定难度的工作得出一个结果的过程。

? ? ? ? 区块链系统中某节点生成了一笔新的交易记录，并且该节点将这笔新的交易记录向全网广播。全网各个节点收到这个交易记录并与其他所有准备打包进区块的交易记录共同组成交易记录列表。在列表内先对所有交易进行两两的哈希计算；再对以获得的哈希值进行哈希计算获得Merkle树和Merkle树的根值；把Merkle树的根值及其他相关字段组装成区块头。

? ? ? ? 各个节点将区块头的80字节数据加上一个不停的变更的区块头随机数一起进行不停的哈希运算（实际上这是一个双重哈希运算）；不停的将哈希运算结果值与当前网络的目标值做对比，直到哈希运算结果值小于目标值，就获得了符合要求的哈希值，工作量证明也就完成了。

? ? ? ? ?分布式的区块链系统是一个动态变化的系统（硬件的运算速度的增长，节点参与网络的程度的变化）。系统的不断变化必然带来系统的算力的不断变化。而算力的变化又会导致通过消耗算力（工作）来获得符合要求的哈希值的速度的不同。最终的结果会是区块链的增长速度会有巨大的不同。这是一个很大的问题。为了解决这个问题，区块链系统自动根据算力的变化对工作难度进行调整。也就是采用移动平均目标的方法来确定，难度控制为每小时生成区块的速度为某一个预定的平均数。

? ? ? ? 在区块链系统中一个符合要求的哈希值是由N个前导零构成，零的个数取决于网络的难度值。为了使区块的形成时间控制在大约十分钟左右，区块链系统采用了固定工作难度的难度算法。难度值每2016个区块调整一次零的个数。

? ? ? ? 新的难度值是根据前2015个区块（理论上应该是2016个区块，由于当初程序编写时的失误造成了用2015而不是2016）的出块时间来计算。

? ? ? ? 难度 = 目标值 * 前2015个区块生成所用的时间 / 1209600 （两周的秒钟数）

? ? ? ? 这样通过规定的算法，区块链系统就保证所有节点计算出的难度值都一致，区块的形成时间大约一致在十分钟左右。

? ? ? （1）结果不可控制。其依赖机器进行哈希函数的运算来获得结果；计算结果是一个随机数；没有人能直接控制计算的结果。

? ? ? （2）计算具有对称性。就是结果的获得和结果的验收需要的工作量是不同的。计算出结果所需要的工作量远远大于验收结果所需要的工作量。

? ? ? （3）计算的难度自动控制。为了使区块的形成时间控制在大约十分钟左右，区块链系统自动控制了每一个符合要求的哈希获得为大约在十分钟左右。

? ? ? ? ?第一，方法简单易行。

? ? ? ? 第二，系统达成共识容易，节点间不需要太多的信息交换。

? ? ? ? 第三，系统比较牢固可靠，任何破坏系统的企图都需要投入大到得不偿失的成本。

? ? ? ? 第一，消耗大量的算力，也就是浪费能源和其他资源。

? ? ? ? 第二，区块的确认时间比较长，并且难以缩短。

? ? ? ? 第三，新创立的区块链非常容易受到算力攻击。

? ? ? ? 第四，容易产生区块链分叉，稳定的区块链需要多个确认，并且这种状况可能不断持续下去。

? ? ? ? 第五，算力的逐渐集中导致与去中心化的系统设计基础的冲突日益明显。

? ? ? ? 权益证明机制是一种工作量证明机制的替代方法，试图解决工作量计算浪费的问题.目前其成功的应用是点点币区块链系统。

? ? ? ? 权益证明不要求区块链系统的节点完成一定数量的计算工作，而是要求区块链系统的节点对某些数量的钱展示所有权。

? ? ? ? 权益证明机制首先应用于点点币区块链系统中。

? ? ? ? 点点币区块链系统的区块生成时，节点需要构造一个“钱币权益”交易，即把自己的一些钱币和预先设定的奖励发给自己。进行哈希计算时，哈希值的计算只同交易输入、一些附加的固定数据以及当前时间（是一个表示自1970年1月1日距离当前时刻的秒数的正数）上述文章内容就是。然后，根据类似工作量证明的要求来检查这个哈希值是否正确。

? ? ? ? 点点币区块链系统的权益证明机制除了设定了哈希计算难度与交易输入的“币龄”成反比外，其与工作量证明机制非常类似。其中，币龄的定义为交易输入大小和它存在时间的乘积。权益证明机制中哈希值只和时间和固定的数据上述文章内容就是，因而没有办法通过多完成工作来快速获取它。

? ? ? ?每个点点币区块链系统的交易的输出都有一定的几率来产生有效的正比于币龄和交易货币数量的工作。

? ? ? ? 第一，缩短了共识达成的时间。

? ? ? ? 第二，不再需要大量消耗能源。

? ? ? ? 第一，还是需要哈希计算。

? ? ? ? 第二，所有的确认都只是一个概率上的表达，而不是一个确定性的事情，有可能受到其他攻击影响。

? ? ? ? 授权股份证明机制类似于权益证明机制，是比特股BitShares采用的区块链公识算法。授权股份证明机制是民主选举和轮流执政相结合方式来确定区块的产生。

? ? ? ? 授权股份证明机制是先由节点选举若干代理人，由代理人验证和记账。其他方面和权益证明机制相似。

? ? ? ? 每个节点按其持股比例拥有相应的影响力，51%节点投票的结果将是不可逆且有约束力的。为达到及时而高效的方法达到51%批准的目标。每个节点可以将其投票权授予一名节点。获票数最多的前100位节点按既定时间表轮流产生区块。每名节点分配到一个时间段来生产区块。

? ? ? ? 所有的节点将收到等同于一个平均水平的区块所含交易费的10%作为报酬。

? ? ? ? ?第一，大幅缩小参与验证和记账节点的数量，

? ? ? ? ?第二，可以快速实现共识验证。

? ? ? ? ?主要缺点就是仍然无法摆脱对代币的依赖。

? ? ? ? 在分布式计算上，不同的计算机透过讯息交换，尝试达成共识；但有时候，系统上协调计算或成员计算机可能因系统错误并交换错的讯息，导致影响最终的系统一致性。

? ? ? ? 拜占庭将军问题就根据错误计算机的数量，寻找可能的解决办法，这无法找到一个绝对的答案，但只可以用来验证一个机制的有效程度。

? ? ? ? 而拜占庭问题的可能解决方法为：

? ? ? ? 在 N ≥ 3F + 1 的情况下一致性是可能解决。其中，N为计算机总数，F为有问题计算机总数。信息在计算机间互相交换后，各计算机列出所有得到的信息，以大多数的结果作为解决办法。

? ? ? ? ?第一，系统运转可以摆脱对代币的依赖，共识各节点由业务的参与方或者监管方组成，安全性与稳定性由业务相关方保证。

? ? ? ? ?第二，共识的时延大约在2到5秒钟。

? ? ? ? ?第三，共识效率高，可满足高频交易量的需求。

? ? ? ? ?第一，当有1/3或以上记账人停止工作后，系统将无法提供服务；

? ? ? ? ?第二，当有1/3或以上记账人联合作恶，可能系统会出现会留下密码学证据的分叉。

? ? ? ? 小蚁改良了实用拜占庭容错机制。该机制是由权益来选出记账人，然后记账人之间通过拜占庭容错算法来达成共识。

? ? ? ? 此算法在PBFT基础上进行了以下改进：

? ? ? ? 第一，将C/S架构的请求响应模式，改进为适合P2P网络的对等节点模式；

? ? ? ? 第二，将静态的共识参与节点改进为可动态进入、退出的动态共识参与节点；

? ? ? ? 第三，为共识参与节点的产生设计了一套基于持有权益比例的投票机制，通过投票决定共识参与节点（记账节点）；

? ? ? ? 第四，在区块链中引入数字证书，解决了投票中对记账节点真实身份的认证问题。

? ? ? ? 第一，专业化的记账人；

? ? ? ? 第二，可以容忍任何类型的错误；

? ? ? ? 第三，记账由多人协同完成，每一个区块都有最终性，不会分产生区块链分叉；

? ? ? ? 第四，算法的可靠性有严格的数学证明来保证；

? ? ? ? 第一，当有1/3或以上记账人停止工作后，区块链系统将无法提供服务；

? ? ? ? 第二，当有1/3或以上记账人联合作恶，且其它所有的记账人被恰好分割为两个网络孤岛时，恶意记账人可以使区块链系统出现分叉，但是会留下密码学证据；

? ? ? ? ?瑞波共识机制是全体节点选取出特殊节点组成特殊节点列表，由特殊节点列表内的节点达成共识。

? ? ? ? ?初始特殊节点列表就像一个俱乐部，要接纳一个新成员，必须由51%的该俱乐部会员投票通过。共识遵循这核心成员的51%权力，外部人员则没有影响力。波共识机制将股东们与其投票权隔开，并因此比其他系统更中心化。

? ? ? ? 瑞波共识机制参与共识形成的只有特殊节点，大大的减少了共识形成的时间。在实践中，瑞波区块链系统达成共识需要3-6秒钟，远远快于比特币区块链系统的10分钟。同时瑞波区块链系统对并发交易的处理达到每秒数万笔，而比特币区块链系统只有每秒7笔。

瑞波共识机制处理节点意见分歧的方式也是不同的。瑞波的信任节点对于新区块的创造进行协商的时间是区块链更新前。先协商，达成共识后再对区块链进行更新。

由于瑞波共识机制的共识是由特殊节点达成的，普通节点并不需要维护一个完整的历史账本。各个节点可以根据自己的业务需要选择同步同步完整的历史账本或者任意最近几步的账本。这也意味着对存储空间和网络流量需求的减少。

瑞波共识机制取消了挖坑的发行货币机制，采用了原生货币（1000亿枚）的方式发币，从而大量的避免了挖矿的天量能耗。

区块链技术发展现状与展望

区块链技术起源于2008年由化名为 “中本聪” （Satoshi Nakamoto）的学者在密码学邮件组发表的奠基性论文《比特币：一种点对点电子现金系统》。近两年来，区块链技术的研究与应用呈现出爆发式增长态势，被认为是继大型机、个人电脑、互联网、移动/社交网络之后计算范式的第五次颠覆式创新，是人类信用进化史上继血亲信用、贵金属信用、央行纸币信用之后的第四个里程碑。区块链技术是下一代云计算的雏形，有望像互联网一样彻底重塑人类社会活动形态，并实现从目前的信息互联网向价值互联网的转变。区块链的技术特点

区块链具有去中心化、时序数据、集体维护、可编程和安全可信等特点。 去中心化：区块链数据的验证、记账、存储、维护和传输等过程均是基于分布式系统结构，采用纯数学方法而不是中心机构来建立分布式节点间的信任关系，从而形成去中心化的可信任的分布式系统； 时序数据：区块链采用带有时间戳的链式区块结构存储数据，从而为数据增加了时间维度，具有极强的可验证性和可追溯性； 集体维护：区块链系统采用特定的经济激励机制来保证分布式系统中所有节点均可参与数据区块的验证过程（如比特币的“挖矿”过程），并通过共识算法来选择特定的节点将新区块添加到区块链； 可编程：区块链技术可提供灵活的脚本代码系统，支持用户创建高级的智能合约、货币或其它去中心化应用； 安全可信：区块链技术采用非对称密码学原理对数据进行加密，同时借助分布式系统各节点的工作量证明等共识算法形成的强大算力来抵御外部攻击、保证区块链数据不可篡改和不可伪造，因而具有较高的安全性。区块链与比特币 比特币是迄今为止最为成功的区块链应用场景，区块链技术为比特币系统解决了数字加密货币领域长期以来所必需面对的双重支付问题和拜占庭将军问题。与传统中心机构（如中央银行）的信用背书机制不同的是，比特币区块链形成的是软件定义的信用，这标志着中心化的国家信用向去中心化的算法信用的根本性变革。近年来，比特币凭借其先发优势，目前已经形成体系完备的涵盖发行、流通和金融衍生市场的生态圈与产业链，这也是其长期占据绝大多数数字加密货币市场份额的主要原因。区块链的发展脉络与趋势

区块链技术是具有普适性的底层技术框架，可以为金融、经济、科技甚至政治等各领域带来深刻变革。按照目前区块链技术的发展脉络，区块链技术将会经历以可编程数字加密货币体系为主要特征的区块链1.0模式，以可编程金融系统为主要特征的区块链2.0模式和以可编程社会为主要特征的区块链3.0模式。然而，上述模式实际上是平行而非演进式发展的，区块链1.0模式的数字加密货币体系仍然远未成熟，距离其全球货币一体化的愿景实际上更远、更困难。目前，区块链领域已经呈现出明显的技术和产业创新驱动的发展态势，相关学术研究严重滞后、亟待跟进。区块链的基础模型与关键技术

一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等技术；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。区块链技术的应用场景

区块链技术不仅可以成功应用于数字加密货币领域，同时在经济、金融和社会系统中也存在广泛的应用场景。根据区块链技术应用的现状，本文将区块链目前的主要应用笼统地归纳为数字货币、数据存储、数据鉴证、金融交易、资产管理和选举投票共六个场景：数字货币：以比特币为代表，本质上是由分布式网络系统生成的数字货币，其发行过程不依赖特定的中心化机构。数据存储：区块链的高冗余存储、去中心化、高安全性和隐私保护等特点使其特别适合存储和保护重要隐私数据，以避免因中心化机构遭受攻击或权限管理不当而造成的大规模数据丢失或泄露。数据鉴证：区块链数据带有时间戳、由共识节点共同验证和记录、不可篡改和伪造，这些特点使得区块链可广泛应用于各类数据公证和审计场景。例如，区块链可以永久地安全存储由政府机构核发的各类许可证、登记表、执照、证明、认证和记录等。金融交易：区块链技术与金融市场应用有非常高的契合度。区块链可以在去中心化系统中自发地产生信用，能够建立无中心机构信用背书的金融市场，从而在很大程度上实现了“金融脱媒”；同时利用区块链自动化智能合约和可编程的特点，能够极大地降低成本和提高效率。资产管理：区块链能够实现有形和无形资产的确权、授权和实时监控。无形资产管理方面已经广泛应用于知识产权保护、域名管理、积分管理等领域；有形资产管理方面则可结合物联网技术形成“数字智能资产”，实现基于区块链的分布式授权与控制。选举投票：区块链可以低成本高效地实现政治选举、企业股东投票等应用，同时基于投票可广泛应用于博彩、预测市场和社会制造等领域。区块链技术的现存问题

安全性威胁是区块链迄今为止所面临的最重要的问题。其中，基于PoW共识过程的区块链主要面临的是51%攻击问题，即节点通过掌握全网超过51%的算力就有能力成功篡改和伪造区块链数据。其他问题包括新兴计算技术破解非对称加密机制的潜在威胁和隐私保护问题等。 区块链效率也是制约其应用的重要因素。区块链要求系统内每个节点保存一份数据备份，这对于日益增长的海量数据存储来说是极为困难的。虽然轻量级节点可部分解决此问题，但适用于更大规模的工业级解决方案仍有待研发。比特币区块链目前每秒仅能处理7笔交易，且交易确认时间一般为10分钟，这极大地限制了区块链在大多数金融系统高频交易场景中的应用。 PoW共识过程高度依赖区块链网络节点贡献的算力，这些算力主要用于解决SHA256哈希和随机数搜索，除此之外并不产生任何实际社会价值，因而一般意义上认为这些算力资源是被“浪费”掉了，同时被浪费掉的还有大量的电力资源。如何能有效汇集分布式节点的网络算力来解决实际问题，是区块链技术需要解决的重要问题。 区块链网络作为去中心化的分布式系统，其各节点在交互过程中不可避免地会存在相互竞争与合作的博弈关系，例如比特币矿池的区块截留攻击博弈等。区块链共识过程本质上是众包过程，如何设计激励相容的共识机制，使得去中心化系统中的自利节点能够自发地实施区块数据的验证和记账工作，并提高系统内非理性行为的成本以抑制安全性攻击和威胁，是区块链有待解决的重要科学问题。智能合约与区块链技术

智能合约是一组情景-应对型的程序化规则和逻辑，是部署在区块链上的去中心化、可信共享的程序代码。通常情况下，智能合约经各方签署后，以程序代码的形式附着在区块链数据（例如一笔比特币交易）上，经P2P网络传播和节点验证后记入区块链的特定区块中。智能合约封装了预定义的若干状态及转换规则、触发合约执行的情景（如到达特定时间或发生特定事件等）、特定情景下的应对行动等。区块链可实时监控智能合约的状态，并通过核查外部数据源、确认满足特定触发条件后激活并执行合约。 智能合约对于区块链技术来说具有重要的意义。一方面，智能合约是区块链的激活器，为静态的底层区块链数据赋予了灵活可编程的机制和算法，并为构建区块链2.0和3.0时代的可编程金融系统与社会系统奠定了基础；另一方面，智能合约的自动化和可编程特性使其可封装分布式区块链系统中各节点的复杂行为，成为区块链构成的虚拟世界中的软件代理机器人，这有助于促进区块链技术在各类分布式人工智能系统中的应用，使得基于区块链技术构建各类去中心化应用（Decentralized application, Dapp）、去中心化自治组织（Decentralized Autonomous Organization, DAO）、去中心化自治公司（Decentralized Autonomous Corporation, DAC）甚至去中心化自治社会（Decentralized Autonomous Society, DAS）成为可能。 区块链和智能合约技术的主要发展趋势是由自动化向智能化方向演化。现存的各类智能合约及其应用的本质逻辑大多仍是根据预定义场景的“ IF-THEN”类型的条件响应规则，能够满足目前自动化交易和数据处理的需求。未来的智能合约应具备根据未知场景的“ WHAT-IF”推演、计算实验和一定程度上的自主决策功能，从而实现由目前“自动化”合约向真正的“智能”合约的飞跃。区块链驱动的平行社会

近年来，基于CPSS（Cyber-Physical-SocialSystems）的平行社会已现端倪，其核心和本质特征是虚实互动与平行演化。区块链是实现CPSS平行社会的基础架构之一，其主要贡献是为分布式社会系统和分布式人工智能研究提供了一套行之有效的去中心化的数据结构、交互机制和计算模式，并为实现平行社会奠定了坚实的数据基础和信用基础。 就数据基础而言，管理学家爱德华戴明曾说过：除了上帝，所有人必须以数据说话。然而在中心化社会系统中，数据通常掌握在政府和大型企业等“少数人”手中，为少数人“说话”，其公正性、权威性甚至安全性可能都无法保证。区块链数据则通过高度冗余的分布式节点存储，掌握在“所有人”手中，能够做到真正的“数据民主”。就信用基础而言，中心化社会系统因其高度工程复杂性和社会复杂性而不可避免地会存在“默顿系统”的特性，即不确定性、多样性和复杂性，社会系统中的中心机构和规则制定者可能会因个体利益而出现失信行为；区块链技术有助于实现软件定义的社会系统，其基本理念就是剔除中心化机构、将不可预测的行为以智能合约的程序化代码形式提前部署和固化在区块链数据中，事后不可伪造和篡改并自动化执行，从而在一定程度上能够将“默顿”社会系统转化为可全面观察、可主动控制、可精确预测的“牛顿”社会系统。 ACP（人工社会Artificial Societies、计算实验Computational Experiments和平行执行ParallelExecution）方法是迄今为止平行社会管理领域唯一成体系化的、完整的研究框架，是复杂性科学在新时代平行社会环境下的逻辑延展和创新。 ACP方法可以自然地与区块链技术相结合，实现区块链驱动的平行社会管理。首先，区块链的P2P 组网、分布式共识协作和基于贡献的经济激励等机制本身就是分布式社会系统的自然建模，其中每个节点都将作为分布式系统中的一个自主和自治的智能体（agent）。随着区块链生态体系的完善，区块链各共识节点和日益复杂与自治的智能合约将通过参与各种形式的Dapp，形成特定组织形式的DAC和DAO，最终形成DAS，即ACP中的人工社会。其次，智能合约的可编程特性使得区块链可进行各种“ WHAT-IF” 类型的虚拟实验设计、场景推演和结果评估，通过这种计算实验过程获得并自动或半自动地执行最优决策。最后，区块链与物联网等相结合形成的智能资产使得联通现实物理世界和虚拟网络空间成为可能，并可通过真实和人工社会系统的虚实互动和平行调谐实现社会管理和决策的协同优化。不难预见，未来现实物理世界的实体资产都登记为链上智能资产的时候，就是区块链驱动的平行社会到来之时。

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