第一篇：全球15位科學家預測量子計算區塊鏈自動駕駛等技術2018走向

全球15位科學家預測量子計算、區塊鏈、自動駕駛等技術

2018走向

本文轉自：物聯網智庫

導讀：那些看起來不食人間煙火的高逼格科技，正在以超出預料的速度滲透到我們生活、生產、服務中。那么，這些技術在即將到來的2018年將會迎來怎樣的命運走向？這里有最權威的2018年科技趨勢預測。

隨著物聯網技術、量子計算、邊緣計算、自然語言處理、區塊鏈、自動駕駛等前沿技術的不斷滲透，科技圈已經按耐不住對其在2018年發展趨勢、應用方向的期待了。今日，阿里巴巴與今日頭條聯合發布2018年科技趨勢預測。來自全球不同領域的15位科學家，對其所在領域的前沿技術如何度過2018年、如何影響世界、影響社會生活給出了相關預測。施堯耘量子霸權或將實現，落地應用任重道遠回顧2017，科技圈的從業者很容易舉出幾個超越性的成就，如我國潘建偉團隊研制出世界首臺超越早期計算機性能的光量子計算機，而國際巨頭IBM、谷歌和Intel都將目標直接鎖定在了“量子霸權”級別的49量子位的量子糾纏，并制定了較為詳細的推進計劃表。一切看似都樂觀繁榮，你是否天真的以為，那些久未解決的計算難題，生物難題、超級計算、金融預測等....就能很快迎來量子計算來通關了？阿里云量子實驗室首席科學家施堯耘給出的預測告訴你，這個質的飛躍來的沒那么容易。施堯耘認為，量子霸權、算法多元、量子密碼應用會是2018年量子計算的三大趨勢。2018年量子計算的第一幕高潮應該是“量子霸權”。多個超導，甚至可能有離子阱團隊將紛紛宣稱實現經典計算機無法模擬的量子處理器來。而經典模擬能力可能在新的理論突破下大大提升，重設霸權之爭的起點。量子算法、路徑之爭將百花齊放今年可能見證第一個拓撲比特的誕生。而其他如超導、離子阱等方向顛覆性新思想的種籽可能會在今年無聲地落地。量子軟件因為門檻低，將會繼續蓬勃發展。量子算法的論文會百花齊放，但大多數不過是組合拳。在量子保密通信方面，量子的保密性能和經典密碼的高下較量將會愈演愈烈。一方面，經典密碼苦修多年 “后量子密碼學“，終于把秘籍練到實用，大顯抵抗量子攻擊的能力和不需任何額外投入的成本優勢。另一方面，作為對策，小型、廉價的量子密碼產品可能在今年出現，叩開近距離量子密碼規模化市場。蔣國飛見證IoT應用大爆發、區塊鏈將實現跨鏈價值物聯網圈是一個盛產“元年”的圈子。有人說2017年是AI爆發“元年”、區塊鏈元年、物聯網爆發元年，螞蟻金服副總裁、技術實驗室負責人蔣國飛認為，在2018年，我們可能會真正見證IoT應用的大爆發。傳感器融合、數據處理進入新層次受益于IoT市場的爆發，用戶體驗空前提高，但傳感器的融合以及由大量傳感器帶來的數據運算和處理，會成為新的課題。邊緣計算的價值進一步凸顯大批前端IoT傳感數據處理的需求會推動邊緣計算的快速實現。巨量的、分布式的和輕小IoT設備對整個系統安全管理帶來空前挑戰。在2018年，圖像，視頻和語音等交互技術的進展能讓機器更加“懂”你。更多的生物特征識別技術將取代密碼。隨著傳感器數量的爆發式增長，大量的IoT數據前所未有的把物理世界映射到虛擬網絡中，結合數據挖掘和人工智能技術，能夠讓我們更精確的了解這個世界和我們自身。區塊鏈將實現跨鏈價值2018年業界會持續高度關注區塊鏈技術發展。在金融服務和供應鏈管理等場景中，一些區塊鏈應用會從概念性證明階段（PoC）落地到實際商用系統。越來越多的傳統行業會思考已有商業模式，擁抱嘗試區塊鏈技術。共識機制和網絡決策等核心技術發展會持續改善區塊鏈系統的性能和規模。在比特幣和以太坊后，會出現第三代區塊鏈技術架構。零知識證明等方面的進展會改進區塊鏈系統上的安全和隱私模型，進一步解決互信和隱私的矛盾。此外，在多個平臺共存的情況下，跨平臺多鏈互聯，實現跨鏈價值轉移和數據交換會成為區塊鏈技術的一個重點。朱勝火：消費類與商業類AI應用雙雙爆發AI在技術上取得的長足進步，過去的兩年內不斷刷新著人們的認知。而達摩院機器智能實驗室研究員朱勝火認為，在應用方面,AI也將迎來消費領域和商業領域的雙重爆發。不同的領域應用其實不盡相同。朱勝火認為，2018年AI應用將會出現兩個趨勢：首先是面向消費者的AI技術（智能音響、翻譯機等）繼續蓬勃發展，其次是商業的AI技術從邊緣走向核心。那么這項技術在發展落地的過程中，將會遇到哪些挑戰呢？朱勝火認為主要來自四個方面：邊緣智能的發展要解決在受限環境下對模型的優化與計算能力的提升，這兩部分是要聯合起來繼續優化才有質的突破。復雜決策的智能一部分可以用增強學習解決，但很多商業核心決策是非常復雜的，需要方法來學習行業專家的決策以及迭代提升機器決策。提升AI技術與人的交互體驗，狹義上的人機交互，廣義上也反應在政治經濟倫理安全上，包括機器智能的“歧視”問題，機器決策的責任可解釋可述源。因AI人才培養滯后帶來人才等商業成本上升，AI的ROI面臨高估風險。李航智能語音將更智能在智能音箱作為爆款智能家居單品走紅的2017年，人們在使用的過程中不斷體驗著人工智能技術，尤其是語音識別精度和速度的提升。那么作為核心技術支撐，NLP（自然語言處理）在2018年將會有哪些突破呢？今日頭條人工智能實驗室總監李航認為，2018年NLP（自然語言處理）將在翻譯、問答、對話等幾個方面繼續取得巨大進步。大膽預測，未來一年對話系統將能更好地理解人類語言，更自然地與人類通過語言交互。對話方面令人震撼的突破可能來自以下幾個場景。一是實現多系統對話（multi-systems dialogue）：多個對話系統集體與用戶進行對話，共同完成一項任務。比如，多個不同的問答系統，協同回答用戶的問題，幫助用戶更好地找到答案。二是實現多媒體中的對話（dialogue in multi-media），人通過自然語言發出命令，同時做出示范性動作；機器人通過對命令以及對視頻中動作的理解，快速學習如何完成一個任務。比如，教機器人如何開門。三是實現模仿語言學習（imitation language learning）：人為對話系統做出一定的示范，在什么樣的場合下用什么樣的自然語言進行對話，對話系統能夠很快地學到對話的策略。比如，人類客服指導對話系統提高對話技巧，使系統能很快地在一個新領域承擔自動客服任務。司羅機器閱讀理解將首次小幅超越人類機器學習是人工智能技術中非常重要的一個分支。在過去的認知中，機器學習對于結構化數據的處理掌握是十分順暢的，然而對于思考、表達、復雜、閱讀理解、情感分析判斷方面，似乎沒辦法對費結構化數據很好應對。那么，在2018年這個局面會得到改善嗎？量變而無質變理解與思考仍路漫漫達摩院機器智能實驗室NLP首席科學家司南認為，2018年初，我們機器閱讀理解技術（精準匹配）首次小幅超越人類，這個里程碑讓研究人員看到了希望。但對于機器“能理解會思考”的終極目標來說，這只是萬里長征的開始。遷移學習等技術的大量使用會催生更多好成績，語言學知識或知識庫知識在機器翻譯模型中被更好的整合，單語語料和可比語料會更多用于稀少資源語言的翻譯中； 信息抽取技術會從純文本通用類型信息抽取更多走向富媒體（文字，表格，圖片等）和垂直領域的信息抽取。可以預見，未來人類會習慣機器在更多特定領域的“超人”成績，但機器短期內達到人類思維的深度和廣度還有待時日。鄢志杰人機交互將擺脫形式束縛，貼近交流本質人機交互現在的應用局勢還被束縛于“機器人”與人、智能音箱與人等固定形式，未來，人機交互的形式將會有什么豐富化？達摩院機器智能實驗室語音技術總監鄢志杰認為，從2018年開始，人類與機器的交互方式將開始徹底擺脫任何形式的交互界面，變得更接近人與人的交互。這背后是對聽覺、視覺、觸覺，甚至味覺等多模態技術的全面融合。機器將能感知到人類在語氣語態、肢體動作、面部表情等更豐富的表達方式，從而更智能的理解人類的意圖。生活空間、交通空間、工作空間將是三個首先落地領域。謝炎智能硬件將厚積薄發隨著物聯網技術的發展，人與人的交互、人與物的交互、物與物的交互將越來越豐富，不再受制于移動互聯網時代的手機為主流。因此，更多實用的智能硬件將出現爆發，這個爆發只是量的增長，還是融合了身份地位的上升？這里有預測。AliOS首席架構師謝炎認為，2018年移動互聯網時代將正式結束。越來越多帶麥克風、攝像頭、屏幕或更多傳感器的智能終端將出現，并具備聯網、交互、語音、視覺等能力，向泛AI化靠攏，很多工作、娛樂生活不需要通過手機完成，AI智能硬件設備的活躍量將迎來爆發式增長。2018年人們花費在單一終端設備上的時間將大幅下降，智能手機用戶活躍時長或將出現近年來的首次負增長。與之形成對比的是，包含智能手機在內的智能終端設備總量將繼續增長，用戶在線時間將更加碎片化。李磊計算機視覺將融入大量硬件和服務中當越來越多的圖像處理、視覺處理需求擺在物聯網巨大市場前，從業者怎能不去提升技術實力，落地實際應用呢？今日頭條人工智能實驗室總監李磊認為，2018年，攝像頭、紅外攝像、麥克風、陀螺儀加速計等多傳感器的協同分析會大大提高對場景、空間定位、人物、動作、意圖的理解。隨著手機、電視、音箱、耳機、手表等各種終端計算能力的加強，理解人物行為的能力今年會有很大希望移植到端上，從而做到實時理解與視頻創作。機器學習方面今年的一個趨勢是，不僅僅優化模型性能，而且會在訓練和推理過程中引入反饋和人工修正，在人機協作智能（human-in-the-loop machine learning），交互式機器翻譯方面(Interactive machine translation)今年會有更多方法嘗試優化模型與人的實時反饋動作，最終達到更好的綜合性能。基礎研究會有更大突破，逐步解開深度學習的黑箱，提高機器學習模型的可靠性、穩定性以及可解釋性。王剛中國的自動駕駛極有可能超越美國自動駕駛這項涉及眾多行業的產業近年來進展飛速，無論是整車制造、技術公司、法律法規，都對其進展速度密切觀望。那么，千呼萬喚的自動駕駛上路和無人駕駛到來在2018年有望嗎？

阿里巴巴AI labs杰出科學家王剛認為，2018年會是自動駕駛大面積鋪開的一年。從應用場景上來看，任意道路上的L4自動駕駛（無人駕駛）仍然面臨很大的挑戰，而低于L3級的自動駕駛（輔助駕駛），并不能脫離人的接管和操控。因此在限定場景的無人駕駛會在2018年率先落地。由于政策對人工智能行業的大力支持，未來幾年內，中國的自動駕駛極有可能超越美國。人類并不是未來車輛的司機，他們是“貴重的貨物”。從行業趨勢來看，越來越多的研發資源會被投入到改善綜合的交通環境中，即感知和理解更廣的交通場景的人，車，物，以及它們的行為。聶再清智能家居入口之爭將逐漸明朗阿里巴巴AI labs杰出科學家聶再清認為，2018年一個非常清晰的趨勢是，智能語音助手隨著智能音箱和IoT設備的普及進入人們的日常生活。過去10年，移動互聯網時代帶來的最典型的社會現象是低頭族變多，智能手機將在線與離線的界限變得模糊，物理世界通過手機這個入口，開始被數字化重構，這是虛擬世界的“原始積累”階段。未來10年將是人工智能的時代，智能語音助手會在2018年迅速進入人們的生活，作為用戶在虛擬數字世界的”替身”，幫助人類處理大量重復性的工作，讓大家有更多的時間來進行創新。2018年，自然語言處理技術還將在與用戶的海量交互中自我迭代，使得AI可以更自然的使用人的語言和人類進行交流，并更精確的接受和理解需求，這將進一步帶來社會創造力和生產力的解放。未來人類會越來越習慣與物理世界對話，預計五年內人機語音交互頻次將超過觸控交互頻次。漆遠螞蟻金服首席數據科學家2018年，人們對AI會更關注落地，大家的關注點會從下圍棋和圖像識別等比賽型活動慢慢轉移到用AI真正解決世界面臨的問題。在這個背景下，不少AI創業公司會面臨挑戰。但大浪淘沙下會有活下來的創業公司，這些公司和成功轉型的“傳統”企業可能會成為未來的產業領導。金融行業，作為一個和數據與信息密不可分的行業，會受到AI浪潮的更大更直接的沖擊，從風控到理財到貸款等各個業務都會受到AI的巨大影響。數據和算法的結合會逐步重塑金融業。其次，AI芯片之戰會越來越熱；在云端和edge端，更快更省電的支持深度學習和其他機器學習的芯片會被研發出來，超越今天的GPU和CPU框架。這個方向上，大小芯片廠商都有機會，但最后會慢慢收斂到個別幾個贏家。第三，在深度學習收購了大數據紅利后，AI的技術關注點從深度學習逐步擴展到強化學習，小數據學習，圖算法，可解釋性，模型壓縮等其他方向。更多的機器學習技術會在工業界得到發展與應用。華先勝人機競爭或將加劇達摩院機器智能實驗室副主任華先勝認為，計算機視覺依然會是人工智能的熱點方向，除了安防和交通領域，視覺技術在工業、農業、環保等行業的應用將會逐步為更多人所知曉和認可，也會逐漸變成紅海。隨著AI在上述行業的大量應用，人機競爭有可能在一定程度上激化，部分相對簡單腦力勞動力面臨失業或轉行，但最終會以人力轉向新的產業而得以緩解。醫療視覺依然會是大家追捧的熱點，醫療行業的從業者開始入局，行業經驗和扎實技術合力、人機合力的從業者將形成這個方向的壁壘。總的來說，AI將深入各行各業，發掘各個行業的問題和機會，同時帶來生產力的改變。但沒有跡象表明人類會被AI取代，相反AI會顯著提升人類整體的生活和生命質量。王長虎AI將深度駕馭視頻處理和信息處理AI首先搶的是誰的工作？我想很多人都會想到媒體工作者。沒錯，媒體工作有很多規范化程度較高、流程化易操作。然而，在過去的一兩年，AI報道的假新聞、糟糕新聞亦不少。那么2018年會有怎樣的改變？今日頭條人工智能實驗室總監朱長虎認為，2018年，信息分發領域將持續蓬勃發展，并進一步呈現出多樣化的趨勢。新聞、文章、問答、圖像、視頻、直播、語音等個性化內容，將越來越多的占用用戶的碎片化時間。計算機視覺、視頻理解、自然語言理解、語音識別等AI技術將深度整合，并深入于多媒體信息流的每個環節，從而顯著提升信息生產者和消費者的創作體驗和生活質量。細粒度的深度視頻理解，將成為計算機視覺領域的重要課題，并將廣泛應用于內容輔助創作、敏感內容檢測、個性化信息推薦、信息消費與互動、信息流廣告等視頻分發的每個環節。個性化推薦算法將進一步升級，短時興趣與長期興趣共舉，經濟效益與社會效益并重，從而再次推動整個產業的發展。金榕大數據的方法與知識圖譜融合達摩院機器智能實驗室主任金榕認為，如何將大數據的方法與知識圖譜及語言學知識有機結合以提升對文本內容的理解在2018年會變得越來越重要。機器視覺方面，提升識別多樣性會是一個重要研究方向。語音領域與之類似，需要能對不同口音、方言、噪聲，都能自我調節到最佳的識別喚醒精度。在機器學習方面，過去的研究主要集中對硬件端優化以及算法/模型端優化，未來的工作將會對硬件和算法進行更緊密的聯合優化，以提升深度模型的推理效率。任小楓人工智能必然走向產業融合當一項技術高高在上，對社會的意義并無多大。因此，技術融入產業，技術融入生產生活，才是生命力的源泉。達摩院機器智能實驗室副主任任小楓認為，2018年人工智能必須，也必定會走向實際的產業應用。以下幾項行業發展將被AI“相中”：視頻理解和編輯技術的進一步成熟將推動整個視頻產業的長足發展，包括精準和個性化的搜索推薦，以及視頻生成和交易的正規化和品質化；“刷臉”技術將在2018年成為常態，在眾多場景中落地，真正走進生活的方方面面；新零售的各個場景中，以視覺為核心的智能技術將得到廣泛應用，帶來購物體驗的質的變化；無人車，各大汽車廠商都將有原型車發布，自動駕駛將從探索大步走向實用；個人機器人，在多年研發和軟硬件準備后，將會看到多種形態多種功能的機器人走入家庭，改變人們的生活方式。

第二篇：區塊鏈鉛筆創始人龔鳴：區塊鏈技術對于全球證券市場會帶來顛覆性影響

區塊鏈鉛筆創始人龔鳴：區塊鏈技術對于全球證券市場會帶

來顛覆性影響

第三屆互聯網金融全球峰會北大論壇于2016年4月19-21日在北京召開。區塊鏈鉛筆創始人龔鳴出席并致辭。龔鳴表示，區塊鏈的世界，不可思議的事情幾乎每天都在發生。它影響著各種行業，而區塊鏈技術對于全球證券市場會帶來顛覆性影響。

以下為會議實錄：

龔鳴：謝謝大家，我稍微澄清一下，我不是很年輕，不是80后，我是70后。很長時間里，很高興能和大家在北大的百年講堂來分享一下關于我對于區塊鏈的認識。當然區塊鏈的題目有很多，如果要從頭開始講起，肯定是要非常長的時間，我今天就選擇一個方面開始講，我想從證券的角度開始講，區塊鏈為什么能成為一種顛覆性的技術。

正好昨天在中國證券協會，向部分的證監會的領導匯報關于區塊鏈目前的進展，順便今天也和大家講一下區塊鏈對于證券方面，可能會產生的一些影響。當然今天時間很有限，我可能只是舉幾個例子在里面稍微介紹一下。

這里面大家看到納斯達克的一個Linux系統，這可能是大家最熟悉最知道的，基本上是全球所有的金融巨頭拿出的第一個可以正在使用的區塊鏈的解決方案，這是一個私人股權的市場，在這個系統里可以有很多的初創公司把這個股票股權系統放在架構里并且進行交易。大家知道目前有很多的創業公司越來越推遲自己IPO的時間，導致全球的獨角獸越來越多。個人對于獨角獸來說其實股權流動也是有這樣的需求的，所以納斯達克認為這是非常大的藍海。他們做了一個基于區塊鏈的系統，在這些系統里這些私人股權都可以很容易的進行登記和交易。納斯達克在這方面做了非常多的努力，而且去年完成了第一筆的交易，去年完成了基于區塊鏈的股權投票系統，所以可以看到納斯達克在這方面做了非常多的努力。

納斯達克為什么做這么多的努力，最大的原因是納斯達克表示過它自己很有可能是第一個被區塊鏈淘汰的公司，所以他要加把勁。為什么他這么認為，我們目前所有的股權交易市場的流程大家很知道了，任何一個公司要上市的話，比如國內的證監會，要么國外的交易所審核之后通過，以及市場發行，然后在二級市場進行交易，這是大家最熟悉的過程。這個過程我們可以稱之為先審核后發布的過程，但有一群美國的程序群做了去中心化的交易系統，這樣的交易系統里任何人可以發行資產，而且這些發行的資產可以在系統里進行隨意的交易，我今天打開電腦聯上網，下載一個客戶端就可以發行任何你想發行的資產，可以設定所有的數量，這些就可以在上面去中心化的交易市場上進行交易。

從這種方法來看，很有可能被認為所有的證券發行方式，正在往從先審核后發行變成先發行后審核。從目前大多數包括證券業的從業者都認為這可能是天方夜譚，不可能會發生的，怎么會呢？任何一個國家都不會允許，監管機構都不許允許的情況發生，甚至可能會有欺詐這樣的事情出現。但事實是技術已經允許出現了，特別是利用區塊鏈進行的去中心化的交易系統，因為它所有的服務器節點各種各樣的節點分布在全球的互聯網角落里，分布在任何國家，而且使用這個系統的人可能是互聯網上的任何一個人。這種時候司法管轄權受到很大的挑戰，因為很難說這個系統，甚至這個系統的初始團隊是哪個人，更難說交易團隊是來自哪里，所以挑戰非常大。

在互聯網上這樣的挑戰非常多，二十年前這樣的挑戰就發現過一次，新聞咨詢經歷了一個大的挑戰，在互聯網開始之前要經過雜志社編輯才能發布，但是到今天，任何人打開手機就可以隨意的發微博、微信，這種新聞資訊的過程就是從明顯的新審核后發布變成了新發布后審核，這正是由于技術的進步，導致了整個發布的形態出現了一個重大的變化。當然在區塊鏈的世界里，這并不僅僅是一個概念，事實上幾乎每周都在發生這樣的事情，前面也講到以太網，以太網可能是除了比特幣之外目前最受歡迎的區塊鏈項目，大家知道以前包括現在開發區塊鏈的技術難度還是很大的，往往是類似沒有操作系統的手機上開發APP一樣，這種需要很多的底層代碼，包括很多底層的人打交道，但有人想也許安卓會讓開發更簡單一點，于是有人或者有團隊試圖做這樣的公司，以太網就是這樣做的。

在兩年前一個德億加拿大人寫了一個白皮書，他說我可以做這套系統，并且列出了非常詳細的算法，并且提供了比特幣的地址，相信他的就可以投比特幣給他，40天的時間募集了超過人民幣一個億的資金，并且大家可以按自己投資的比例分配到自己的以太幣，這個以太幣就可以在很多的交易所上進行交易，從這種方式就可以看到整個的區塊鏈設計，從以太網上已經慢慢的開始轉從過去的找VC、PE，而去找ICO的過程。這個ICO有點像模仿ITO的過程，它不同于傳統的眾籌，這種眾籌方式是可以讓每個人獲得的一種點，都可以在交易所或者數字貨幣的交易所或者去中心華的交易所進行隨意的交易。同樣這種方式，使得整個數字貨幣的融資速度、迭代速度要極大地加快。我們現在看到很多新的項目，很多走的是傳統的路徑去找VC、PE這樣，但區塊鏈不是這樣的方式，很多是用ICO這樣的方式完成的。在右邊我們看到很多這樣的項目都是最近剛剛完成眾籌。所有區塊鏈的項目在和完全不一樣的方式進行融資，而且進行流通，會認為是不是通過這種方式，使得未來整個證券行業也會朝這樣的方向轉變呢？特別是通過區塊鏈能完成的可編程正選，大家知道完成央行發行的數字貨幣的戰略性目標，目標就是要完成可編程貨幣，最終完成可編程證券，就是能讓任何的證券完成非常復雜的動作。

大家知道傳統的證券，現在交易的都是標準化的證券，但對一些非標準化的證券，像期權，這些有復雜命名，復雜交割條件的必須通過律師或者其它交易所的介入才能完成進行交易，但可編程證券通過智能合約完全可以代替這一點，完全可以自動地執行非常復雜的證券的交割的命令。這對所有的證券行業來說都是令人激動人心的，至少是愿意去嘗試的，我們這邊看到最大的改變是overstock公司，它是一個美國上市的電商，它在很短時間里宣布要使用一個新的開發系統，因為它的CEO認為他們希望使用去中心化的證券市場來代替他認為腐敗的華爾街，所以在這方面他投入很多的力量，因為他是上市公司，他最新的季報顯示他們公司投入了近八百萬美元在開發這樣的系統，當然在華爾街來說八百萬美元不算什么，但讓所有人震驚的是去年年底的時候，SEC允許他可以發在自己的去中心化的交易市場上發行證券，并且可以在上面交易，這被認為是SEC最大的改變，認為它在考量去中心化交易市場對全球的巨大的影響。但對overstock并不是唯一的一家，也有很多的公司在做類似的嘗試，包括國內也在做這樣的嘗試。就像前天剛剛發布新聞的，如果大家關注區塊鏈的話可能知道一個中國賬本計劃的項目，中國賬本計劃的聯盟已經宣布完成，第一批的成員已經到了，不僅僅是一些省級的股權交易所，還包括中超、大型的商品交易所都參加了其中，特別是我們可以看到上海證券交易所的總工程師白碩老師他們下了非常大的決心，從上海證券交易所辭職加入了中國賬本的計劃。從此可以看出這個巨大的改變，可能正在慢慢的發生，越來越多的人可能已經意識到區塊鏈技術對全球來說，可能對全球的證券市場都會帶來極其深遠的影響。

這是一個我們在測試中的項目，叫REX，也是我們正在開發的一個去中心化的交易系統，它還在內測當中，對我來說是參與了其中一小部分，當然有很多大型的機構在參與開發這樣的系統。對這樣的系統來說其實去中心化的交易所已經達到了非常高的壁壘，這個設計的可擴展性是大家比較關心的，它的交易所有基本上可以達到每秒鐘數十萬的撮合，像以太網嵌入到這樣的系統中讓任何非常繁復的交易都可以進行完成，對整個的設計來說，我們還有很多的技術路線在考慮，希望也許在未來，去中心化的交易市場能讓更多的人或者更多的證券行業的從業人員發現對整個證券行業會有巨大的改變。

今天其實我講的，當然這個完整的PPT要講很長的時間，我只能截取其中部分大家可能感興趣的部分來講。最后以SEC主席的話來結束，4月2號SEC的主席首次公開談論區塊鏈，就表示我們正在研究區塊鏈技術可能對于全球證券交易市場所帶來的深遠影響，而且我們正在尋找非常精通區塊鏈技術的人，能對我們進行合作，并推動這項技術產生的深刻變化，并且我希望有更多的人參與到其中來，讓全球的證券行業往前更前進一大步，非常感謝大家。