链基智能科技有限公司成立于2018年4月，是一家致力于研发人工智能与区块链技术相结合应用的创新型高科技公司，公司已成功入驻***认定的广州城投·中关村e谷区块链产业园中。
公司核心科研团队由国内外知名高校博士组成，均在知名国际期刊和国际学术会议上发表相关领域***多篇，主要负责产品研究，技术转化，哪里有区块链企业，专利申请等。
公司以"区块链 AI"为基本理念，专注基于区块链和人工智能技术研发各类应用。将自然语言***糅合于人工智能领域，能有效地实现自然语言通信的计算机系统。
基于区块链技术与物联网的结合，共享经济如今依旧在此基础上为各行各业的算法和商业模式提供着源动力。该层面下，终端设备不再被视为一个存在的点，而是可以主动参与到物联网中的资源实体，可以产生更多终端与终端之间的资源交互。
随着信息互联网基础设施的完善以及人群生活中所接触的必要资源种类日益增多，技术、资源等非实物方面的共享需求变得更大。消费者都明白，共享经济的本质是陌生人之间无缝、直接、有效率地共享信息、服务与资源，从而创造出双赢的价值。若要达到目标，双方需要彼此信任，但是陌生人之间要达到彼此信任就成为了一个***问题。虽然各个平台都在全力提升共享经济的信任水平，但始终无法保证交易能彻底的被相互信任。
正如大部分共享产业公司一样，去中心化和去中介化永远是互联网的主题，但是区块链让这件事情更容易做到，而且每个人都有机会非常简便地使用区块链技术实现自己所需要的功能。区块链中交易系统不可改变，并且可以在已分配分类账内跟踪每笔交易，智能合同为所有双方交易充分设定参数与条件，因此区块链不再需要任何的“可信中介”或者陌生人之间***的保证方。
链基智能科技有限公司成立于2018年4月，是一家致力于研发人工智能与区块链技术相结合应用的创新型高科技公司，好的区块链企业，公司已成功入驻***认定的广州城投·中关村e谷区块链产业园中。
公司核心科研团队由国内外知名高校博士组成，均在知名国际期刊和国际学术会议上发表相关领域***多篇，主要负责产品研究，技术转化，专利申请等。
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目前区块链数据存储的主要挑战在于全节点存储数据量庞大、数据增长速率过快，以及数据存储过程中的数据隐私保护等方面。由于每个区块链全节点都保存有完整的历史账本数据备份，所以存储数据量庞大及数据增长速率快。例如，截止 2018 年 6 月持续运行了 8 年的bitcoin系统，每个全节点都需要存储约 170G 的完整数据账本，而且这一数据仍在快速增长。同时，珠海区块链企业，由于存储在区块链账本中的数据通常保持公开透明，如何保证重要数据的隐私性也成了区块链面临的一大挑战。
针对区块链的数据存储难题，目前大多区块链系统通过仅存储数据的哈希***的形式来降低数据存储量，而原始数据仍存储于链外。由于原始数据并不直接保存在区块链系统中，所以该类系统在降低数据存储量的同时能够做到一定程度的隐私数据保护。然而，该类区块链系统也存在无法利用区块链中的数据直接进行处理分析的能力，系统的运行还需要与外部系统协调配合，在一定程度上降低了区块链系统的可扩展性和安全性。此外，由于每个节点仍保存完整的账本备份，所以整个系统的数据存储量依旧会随着区块链节点的增加及系统的持续运行而不断增大。
当前什么走在科技的前线？当然是人工智能，互联网，区块链等技术！
从上帝视角来看，这三种企业技术背后的驱动因素都是数据。所以人们更愿意相信，在互联网时代，“数据就是新的石油。”
“人工智能”一词***初是在1956年DARTMOUTH学会上提出，主要包含三个核心部分：算法、算力及数据。
更通俗的解释就是，如果把人工智能比作建造太空火箭，那么数据和算力就是燃料，算法就是发动机。从数据的角度来看，人工智能就像一只需要非常庞大的数据来“饲养”的动物。因为人工智能在构思机器学习方法，需要足够多的数据来验证和训练，从而使数据的收集、共享、分析以及基于这些数据的决策自动化成为了可能。但当下的很多数据大都掌握在中心化的企业手中，如Google、Facebook、BAT等。
一些AI发展所需的训练数据，诸如：个人的消费记录、***数据、教育数据、行为数据等，不仅不能随意地被个人支配，且中心化严重，数据流通市场还未形成。AI的高速发展，在造就了大数据的同时，也被大数据时代带来的信息孤岛所束缚。
从人工智能发展的关键节点来看：
1975年之后，学者开始着手研究BP(Back Propagation，后向传播)算法。
1986年之后，研究上基本实现了BP网络，同期计算机硬件能力快速提升；2006年之后，随着移动互联网发展，区块链企业软件，海量数据爆发，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，人工智能商业化高速发展。
如同 OpenAI ***近的一份报告所述，自2012年以来，AI培训运行中使用的计算量呈指数增长，为3.5个月的倍增时间（相比之下，摩尔定律有 18个月的倍增期）。自2012年以来，该指标增长了300，000多个（18个月的倍增期仅增长了12倍）。
然而如果继续按照这种趋势发展下去，许多配置就需要更新。也就是说，一个企业用于处理数据的 GPU 等各式各样的芯片，每年可能需要提高差不多 5-10 倍的性能，才能勉强追上企业AI发展的步伐，而这些飞快的更新迭代也需要大量投入资金。
也就是说，传统人工智能不仅在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境，在算力层面上面临着购置硬件资源导致的资金难题，在算法层面上面临着算法运行不稳定等难题。
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