區塊鏈技術、物聯網 (IoT) 和人工智能 (AI) 是顯著的創新，它們將改善業務流程、創造新的商業模式并改變整個行業：

1. 區塊鏈技術——或者更普遍的分布式賬本技術(DLT)——可以通過提供一個通用的、分散的和分布式的登記簿(賬本)來增加業務流程的信任、透明度、安全性和數據保護。事實上，區塊鏈技術可以數字化映射和存儲所有類型的資產，就像一個寄存器。
2. 物聯網推動了工業自動化和業務流程的可用性。
3. 人工智能通過識別模式和優化現有流程的結果來改進流程。

目前，這些創新之間的聯系在很大程度上被忽視了。然而，這些創新可以而且應該一起應用，并且可以預見它們將在未來融合。這些技術之間可能的聯系可能是物聯網收集和提供數據，區塊鏈作為基礎設施應用并設定合作規則，而人工智能優化流程和規則。區塊鏈、物聯網和人工智能在設計上是互補的，只有結合使用才能充分發揮潛力。

數據保護和數據安全

在區塊鏈系統中，底層密碼學允許高度隱私。對于大多數區塊鏈，例如比特幣或以太坊使用的區塊鏈，交易都是匿名進行的。但是，也可以實現完全匿名的交易。例如，加密資產 Monero 或 Zcash 就是這種情況。區塊鏈系統的架構還可以對存儲和傳輸的數據進行完全加密，這樣，如果需要，只有設備本身可以讀取和寫入自己的數據。

高度的數據保護具有很大的優勢，尤其是在物聯網的背景下。物聯網機器和設備存儲大量敏感數據。確保存儲數據的隱私和安全非常重要。目前的常見做法是將物聯網數據直接從機器發送到相應的數據庫。但是，此數據不具有高度的隱私性，因為它沒有加密。區塊鏈技術在這里提供了附加價值，因為它可以確保收集到的數據得到保護。

但是，在保持高度隱私和控制非法活動之間存在權衡。在匿名交易的情況下，無法推斷交易發送者的姓名和地址。這種匿名性吸引了洗錢或恐怖主義融資等非法活動。在這種情況下，人工智能可以通過發現非法活動來提供幫助并提高安全性。此前專家提出使用人工智能進行數據分析，以降低因交易匿名而導致的區塊鏈非法活動風險。應該指出的是，人工智能技術受益于提供的大量物聯網數據，因為人工智能算法會從數據中學習。

通過智能合約實現自動化

另一個從區塊鏈、物聯網和人工智能聯合應用中受益匪淺的領域是業務流程自動化。智能合約具有在各個領域實現效率提升的巨大潛力。然而，智能合約目前并未在工業中廣泛使用。這是因為智能合約通常需要加密資產。然而，出于監管和經濟原因，公司目前不愿使用加密資產。

加密資產的主要缺點是巨大的價格波動。當智能合約基于此類加密資產時，接收方由于價格波動而面臨高匯率風險。例如，即使穩定幣表現出高度的價格穩定性，但由于以下幾個方面，它們不會被大多數工業公司采用：首先，穩定幣目前不受監管，因此規避風險的公司不愿使用這種不受監管的資產. 其次，公司的 IT 和會計系統不是在加密資產上運行，而是在歐元或美元等法定貨幣上運行。出于會計目的將穩定幣轉換為法定貨幣是一種操作負擔。

人工智能是由程序或機器執行的任何需要“智能”能力的任務。人工智能系統具有與人類智能相關的能力，例如計劃、學習、邏輯問題解決以及社交技能和創造力。由于機器學習，特別是深度學習領域的突破，以及可用數據量的爆炸式增長，有助于提高模型訓練的效率，今天人們對人工智能的興趣重新燃起。自動駕駛汽車和送貨機器人等發展正在興起，隨之而來的焦慮也在增加。人工智能也有缺點——可能會用非常逼真的圖片、聲音和視頻記錄來偽造新聞侵犯隱私權。還有一些關于人工智能權力被谷歌、微軟和亞馬遜等少數參與者壟斷的問題，阻止其他人獲得數據、專家和計算資源。

人工智能區塊鏈

區塊鏈可以作為去中心化市場和各種人工智能組件協調平臺的基礎，包括數據、算法和計算能力。這可能會導致人工智能的創新和使用達到全新的水平。區塊鏈還將使此類決策更加透明、可解釋和值得信賴。鑒于區塊鏈中的所有數據都是公開可用的，人工智能將成為提供防偽和隱私保護的基礎。

安全提交數據

推動人工智能發展的驅動力之一是研究人員、開發人員和商人可能獲得的大量數據。數據是數字經濟的“金子”，但獲取數據的門檻很高。首先，除非您為 Facebook 或 Google 等在線巨頭之一工作，否則很難為您的學習模型獲取足夠的數據。在這方面，研究人員之間的建設性競爭非常有限。其次，隱私問題日益嚴重——今天已經有很多泄露和濫用個人數據的案例。例如，考慮一下最近與 Facebook 發生的丑聞，當時該社交網絡的 5000 萬用戶的數據未經劍橋分析公司的同意而被收集。令人震驚的是，某些群體可能，

區塊鏈提供數據的透明度和問責制，使您能夠準確了解訪問了哪些用戶信息、訪問時間和訪問者。隨著區塊鏈讓人們重新控制他們的數據，用戶將能夠更有信心地分享，因為他們知道數據將在不中斷的情況下用于個性化或其他有用的用途。醫生和科學家將能夠訪問大量匿名醫療記錄，從而大大加快藥物的發現以及新療法和醫療程序的開發。隨著醫生可以研究世界各地類似病例的數據，罕見病患者將有更多希望，而這一想法的一部分已經開始實現。

隱私和個性化

如果您擔心下次選舉會受到影響，或者您擔心社交網絡上數據的安全性，那么區塊鏈就是為您準備的：它可以收回對個人數據的控制權。但是你必須為此付出代價。在 Facebook、Netflix 和 YouTube 等傳統集中式系統中，對收集的用戶信息進行分析以個性化內容。這就是為什么當您登錄 Facebook 時，您會看到與您經常交往的朋友的帖子，或者當您打開 Netflix 時，您會看到適合您口味的電影。隱私的回歸意味著沒有人會知道你的口味，你可能不得不滾動許多頁面來搜索相關內容，而不依賴于自動選擇系統的參與。但是否可以同時提供隱私和個性化服務?

人工智能可以通過新的內容選擇模型來拯救。去中心化的內容提供商，例如基于區塊鏈的社交網絡，可以使用人工智能在用戶端個性化發行。機器學習系統在用戶的設備上運行，分析他們瀏覽過的網站的信息。在這種情況下，相關內容將由用戶設備本身下載，而不是由服務器“強加”。在這種情況下，所有計算都將在本地執行 - 個人數據不會離開用戶的設備。此外，可以“清理”用戶的內容偏好，以防止提供商對內容進行剖析。因此，這樣的模型同時提供隱私和個性化。

結論

區塊鏈、物聯網和人工智能是為安全性、透明度、不變性、數據保護和業務流程自動化提供巨大優勢的創新。然而，當區塊鏈、物聯網和人工智能相結合時，這些創新的影響會更大。我們認為，這些創新將在未來融合并推動行業的數字化。此次合并將通過更高程度的標準化、數據保護和數據安全性來提高數據管理的質量。此外，還啟用了新的商業模式，以便可以將自主代理(例如傳感器、汽車、機器、相機和其他物聯網設備)設置為獨立的利潤中心，獨立發送和接收資金。高管們應該使用這些技術來提高效率并提高數據安全性。區塊鏈技術與物聯網和人工智能相結合，將為數字化新時代鋪平道路。