「火星公开课」第205期 |RSChain创始人李成轶：基于区块链的空间信息智能感知网络
要点速览：
1.海量数据+高性能算法模型=烧不完油的汽车，区块链则为其提供了一条高速跑道，使这辆汽车可以行驶得很远。
2.开发公链只是需要少数人参与的事情，绝大部分人应该做的是思考如何搭建侧链和DApp来赋能实体经济，将思考方式从“区块链+”转为“+区块链”。
3.“+区块链”项目有三个关键着力点：团队结构、研究思路和资源对接。
10月22日21:20，受轮值群主蔡栋、陶欣之邀，RSChain创始人&CEO李成轶做客「火星财经创始学习群」，做了主题为“基于区块链的空间信息智能感知网络”的分享。
李成轶认为，遥感是获取海量数据源的重要手段，AI作为其智能处理方法，自动从海量数据中提取有效信息。遥感与AI的深度融合正是RSChain团队与深见iABC实验室战略合作所面对的问题。
他表示，RS+AI+Blockchain可以想象的应用场景非常多，建议各领域从业者多从应用的角度思考区块链，以实际需求为出发点，反推区块链技术，而非在日活只有几百上千时就比拼百万级的TPS、爆炒几十G的RAM。
以下为李成轶分享内容，由火星财经整理：
一、需求驱动的技术进步
我来自遥感（Remote Sensing，RS）行业，形象来说卫星对地球摄影是遥感、人们用手机拍风景也是遥感。今天我将从行业应用的角度来分享对区块链的一些思考，同时向大家介绍一种新型的空间信息感知模式（RS+AI+Blockchain）。
首先向大家解释下今天的主题“基于区块链的空间信息智能感知网络”。空间信息指反应地理实体空间分布特征的信息，如位置、形状、大小和相邻关系等；智能感知主要指广义的遥感。遥感，即遥远地感知。
狭义遥感通常指运用电磁波探测技术，通过卫星、航空飞机、无人机等搭载传感器，记录物体的电磁波谱特性，从而提取物体的信息。在我们的智能感知网络中将泛化遥感的概念，包括狭义遥感在内，泛指无需主体亲自参与即可获取信息的一种新型空间信息获取模式。采用人工智能和区块链社区自治（Token 激励、可溯源可验证）的方式来保证信息的准确性。
这是一张狭义遥感系统示意图，方便大家参考。
再谈谈对行业的思考，我认为技术进步应该由需求来驱动（区块链应用层视角）。石器时代，人类为了捕猎，开始用石头制作各种工具。原始社会末期，为了统一计量基准，产生了度量衡。2008年，金融危机在美国爆发并席卷全球，政府和银行管理经济的能力遭到各方质疑，信用降至谷底。随后，比特币白皮书《比特币：一种点对点的现金支付系统》由中本聪在metzdowd.com的密码学邮件组列表中发表，比特币诞生了。
纵观人类历史，技术的进步皆由实际需求来驱动。2018年作为区块链的元年，区块链概念泡沫程度严重，炒X和开会成了区块链行业的日常，资本逐利导致了为区块链而区块链的乱象。这让我想起来专为发烧（跑分）而生的小米手机，而分数再高也不一定能提升用户体验，这只是一种营销噱头。
目前人们获得信息的模式主要是被动的（被动遥感），例如文章、视频先由作者发布好，再传达到用户手中，你可能为了检索某条信息花上大半天，你也可能根本不能精准找到所需求的信息，在自然界中，更是存在大量未入库的信息。
我们不妨大胆想象，在未来人类需要一种新型的信息获取模式，你能获取的不再仅仅是存量信息，信息根据你的需求主动生成（主动遥感），例如在某个生态中，你想要一张特定角度的阿尔卑斯山照片，一会儿后这张照片就能呈现在你的眼前。RSChain——基于区块链的空间信息智能感知网络正是在这种需求下构建的。
遥感与AI怎么深度融合呢？遥感是获取海量数据源的重要手段，AI作为其智能处理方法，自动从海量数据中提取有效信息。遥感与AI的深度融合也正是RSChain团队与深见iABC实验室战略合作所面对问题，主要表现为如下三个层面。
1.提取数据表象的信息。在生活中大家见到的一张张照片（卫星、无人机图像）是由真彩色合成的，即物体反射的红、绿、蓝三个波长范围的电磁波能量，分别对应计算机彩色合成的红、绿、蓝三个通道，三个通道的DN值经过RGB彩色合成后显示为我们看到的彩色图像。AI算法可以代替人眼，从照片（卫星、无人机图像）中提取出人、车、房屋等实体信息。
2.提取数据深层面的信息。传感器（非常专业的相机）能接收到的电磁波远不止红、绿、蓝三个波长范围，包括可见光（红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫）、红外（近红外、中红外、远红外）、微波等，由多光谱或高光谱组成的数字矩阵，包含了大量的信息，例如：肉眼看似相同的两片农场、养殖场，如果其中出现病虫害，在光谱中的表现就存在差异。通过AI算法能自动从光谱数据中提取出人眼不能识别的信息。
这是一张电磁波谱示意图。
3.提取信息中的信息。这个层面主要面向人类社会服务，即通过如上提取的信息，找出信息中的规律。通过AI算法挖掘人类行为的规律，以及预测下一次事件发生的可能性。
总之，海量数据+高性能算法模型=烧不完油的汽车，区块链则为其提供了一条高速跑道，使这辆汽车可以行驶得很远。RS+AI+Blockchain可以想象的应用场景非常多。
所以我的观点是，建议各领域从业者多从应用的角度思考区块链，以实际需求为出发点，反推区块链技术，而非在日活只有几百上千时就比拼百万级的TPS、爆炒几十G的RAM。同时我还认为，开发公链只是需要少数人参与的事情，绝大部分人应该做的是思考如何搭建侧链和DApp来赋能实体经济，将思考方式从“区块链+”转为“+区块链”。在未来，极可能只存活一条或极少数的公链，而这条公链上搭载着成千上万的侧链，侧链上搭载着更多的侧链和DApp。
二、区块链应用层通证经济模型：一定不能是零和游戏
说到应用，它一定是面向特定用户的，这些用户具有相同的属性或需求，或者说具有一致的信仰和共识。用社群垂直生态打造Token价值空间，所有人的资产权益都与社区生态建设挂钩，让合作共赢代替零和游戏。
我认为一个好的社群垂直生态中，Token需要有等价物对标，对标的物体需要具备稀缺性，最好还要有价值成长性。
谨慎定义增发和销毁机制，我认为增发和销毁都会减弱社区自治程度，会降低社区成员的参与感和信任感，在一定程度上会吸引投机者，大量投机者在特定时间点的操作，将对社区造成极大的不稳定。所以，我认为在经济模型中如何有效避免投机者参与也是一个需要考虑的问题。
比如在RSChain中，信息采集即挖矿，用Token激励信息的有效采集。信息采集有两种方式：一种为AI算法从遥感数据中自动采集信息（机器学习解决自动分类问题），另一种为人工参与的采集信息。此时，可以理解为Token的价值对标了AI算力和人工体力（PoW）。
另外，随着人类社会发展，社群不断壮大、信息需求也呈爆炸式增长，相反地Token形成一种通缩效应，价值不断提升，价值来源于人口和社会发展的双重红利。在有效价值对标和通缩效应的机制下，形成共赢局面是必然的。大家都知道PoW是最公平的共识机制，但是其存在大量的电力资源浪费。而在RSChain中，算力、体力都转化成了有效信息，从人类大生态来说，这种对标方式是不是即公平又环保呢？
三、“+区块链”的3个关键着力点
我认为“+区块链”项目有三个关键着力点：团队结构、研究思路和资源对接。
首先说团队结构，作为项目管理人员，一定需要具备应用行业的背景，上述我们论证了需求向导的技术进步，在具体行业中，只有真正的从业人员才能发现行业痛点，才能设计出不同技术结合的应用模型。
例如在RSChain中，只有知道RS能获取什么样的信息，获取手段如何，以及现有数据来源和技术能达到的精度。比如现有的遥感技术可以区分看似一样的两块农田，哪块健康，哪块缺乏某种养分；以及现有AI算法的性能在遥感图像分类中已经远超传统统计学方法，在大类别识别的总体精度能达到98%以上；有些任务用国产数据就能实现，而有些任务需要借助国外的数据。
因此在RSChain项目中，我们的成员结构比例是：具体应用人员、区块链开发人员和运营人员等依次递减。
再说发展思路，简单说就是在思维上去公链化，尽量不参与公链的研究，我们需要的是选择一条合适的公链，在其上进行二次开发。如果把公链比作框架的话，我们把更多的精力放在内容研究。
把区块链当作一项技术、一个工具，思考如何用这个工具来服务专门的领域，思考领域内哪些数据应该上链、通证模型是怎样的，初期怎样引导社区走向自治。
资源整合非常关键，一个领域的专家在其他领域会存在盲区，交叉型项目就像搭积木，在其包含的任何一个领域你可能都不是最顶尖的，但是你能把各行业的资源连接在一起，就能产生非常大的能量。因此，我强调资源整合的重要性。
四、RSChain的应用场景
10月18日，在2018火星区块链（纽约）峰会上王峰表示：“非常重视区块链信息服务、区块链金融服务和产业区块链化三个方向。其中，区块链信息服务，属于广义的信息服务，远不止火星财经目前提供的业务范畴。”
“区块链信息服务”，这让我们迅速地将RSChain与其对号入座，理念可谓不谋而合。大数据时代早已到来，近年来人类社会产生的数据量正在指数上升，机器学习算法也需要源源不断的数据来训练模型以提升精度，数据变得越来越有价值，而数据的价值体现在挖掘其中的有效信息，“信息即价值”。
基于此RSChain可衍生出各种场景的专题应用。我们面向商业、政府和个人等都有应用场景。
这里仅举一个最简单的面向个人的应用场景吧。
异地协同工作（需求：中国的A需要意大利的B拍一张特定角度的阿尔卑斯山的照片，注：这里“照片”可以代指如上三个层面的信息），A在RSChain上发布采集需求，需要B所在地的实景信息，此时由B进行现场采集实景信息，任务完成后，A需要支付一定的Token，B因此获得Token激励，其中节省了A到B处的时间、差旅等成本，可溯源特性也保证了B的工作质量，如B多次工作质量低将被社区开除或受到Token惩罚。
这是不是有点像赏金任务呢？网络架构示意如下图。
在初期，社区生态中存量信息量较少，AI和社区成员参与挖矿。当信息量达到一定程度时，生态逐渐转化为以Token激励下的信息交易为主体。生态一直发展，最后将演变为一个高度自治的透明地球。
现在学术方面现有中意两方的实验室依托，实验室有包括IEEE Fellow在内的专家，发表了大量遥感方面的顶级期刊文章，其中也包括遥感和机器学习相关的命题。相关落地的一些遥感数据处理算法是我们自己编写的，包括我本身也是具备底层数据处理算法开发经验。
现已遥感到一张独一无二的阿尔卑斯山实景照片，与大家共赏之并结束我今天的分享。
嘉宾简介
李成轶 / RSChain创始人&CEO
中国地质大学与意大利特伦托大学联合培养博士，多个省部级（前国土部、环保部）、国际级（欧空局、NASA等）大型遥感项目管理、算法研发和野外调查经验。前SuperMap软件开发工程师。致力于前沿技术与遥感及其应用领域的交叉研究。
对话发起人
蔡栋 / 麦当劳(中国) CDO/CIO
麦当劳（中国）首席数据智能官，负责战略、IT和大数据、深见iABC实验室创始人、火币公链领袖团队成员。
陶欣 / 深见网络科技 COO/CMO
深见网络科技专注于人工智能、云和区块链，由麦当劳（中国）、中信资本共同组建。陶欣也是前万达网络科技集团共享事业部负责人，Linux基金会超级账本项目前成员、工信部区块链论坛成员。
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