过去的几年当中，区块链与隐私计算等技术名词一直是时代的代名词，承载着人们对未来科技的憧憬。但随着AI、元宇宙、NFT等新热点的出现，区块链似乎没有那么热了，甚至有人会怀疑，区块链是一个没有意义的伪命题。对此，零数科技的CTO兰春嘉有着不同的看法，“区块链大家认为进入了平淡期，不见得是一件坏事，在这过程中慢慢去练内功，去期待下一轮的突破或者下一轮所谓iPhone时刻。”

7月7日，2023WAIC“数实融合，智领未来”产业区块链生态论坛在上海世博中心成功举办，本次论坛由上海零数科技有限公司（下称“零数科技”）主办。会后，迪新财讯对零数科技CTO兰春嘉进行了一次对话。针对区块链、隐私计算等技术的发展与AI等热点事件进行深入探讨。

零数科技成立于2016年8月，总部位于上海，是全国领先的区块链底层技术和数字化解决方案综合服务商。目前已落地50+典型应用，服务80+合作客户。公司于2020年实现盈利，在此之后营收持续3年2倍增长，预计2023年的营收增长将超过3倍。其中，能源电力、智能网联、文化旅游、乡村振兴等产业数字化需求会支撑起公司不少收入增量。

兰春嘉，零数科技联合创始人/CTO；系统应用领域专家，区块链技术首席架构师，深圳证券交易所区块链领域博士后导师；前华为技术专家；中科大少年班本科，中科院信息系统学博士。

迪新财讯：在产业区块链领域，这些年我们建了大量的链，也涉及各种分类的应用，比如金融、政务、农业、能源等等。但是存在一个问题，很多链建完没有多少实际数据在上面跑。这是个行业问题吗？

兰春嘉：确实如您所说，行业内现在有大量产业区块链的项目，只是完成了建设，而后续的运营其实是没有跟上的，包括上面的业务量、数据量，都是比较少的。

迪新财讯：这样的问题存在的原因是什么？

兰春嘉：其实是从区块链公司的角度来说，因为我们是主要做产业区块链相关的产品或者解决方案。而具体的运营，往往是会交给甲方来做的。解决这个问题，更多还是靠客户后续的运营和区块链相关的技术能不能真正解决它的问题，而形成数据和业务量的闭环。

迪新财讯：目前有哪些行业在区块链应用里的数据比较好一些？

兰春嘉：从我们自身做的案例来说，还是有不少的客户和案例是有大量的数据跑在链上的。举个例子，在汽车产业，比如我们给某个地方政府建设的区块链监管平台“汽车数据安全合规服务平台”，主要是对汽车相关的数据去进行监管。物联网汽车业务量起来之后，这里面关于数据采集、数据回传、数据使用，都有大量需要去监管相关的数据发生过程的需求。我们这个平台，上面目前已经有大概百万辆级别以上的车，数据量目前大概有40TB以上。

迪新财讯：产业区块链的数据有些上链容易一些，有些困难。比如像您提到汽车的数据，本身就是数字化的数据，是不是产业区块链运营的情况也取决于数据本身的形态？

兰春嘉：我个人理解是这样，区块链是建立在数字化基础之上的，首先要完成数字化的改造，不管通过物联网，还是通过其他方式。完成产业数字化的改造之后，才能够去发挥区块链的价值。区块链它最大的价值其实在数字化的进程中，提供可信的基础设施。汽车行业是有一定的传统数字化的基础，我们在上面给它提供附加的区块链服务，这样整个进程推动会是比较顺利的。如果数据本身还未完成数字化改造，再去叠加区块链的服务，这种情况相对来说会更加困难一些。

迪新财讯：今年不少企业都反映市场不好做，一些区块链领域的大企业也面临裁员和亏损的境遇。但零数的势头一直保持的不错，也是目前少数盈利的区块链企业，这里的原因是什么？

兰春嘉：我们的出发点其实是一直想要把区块链这个技术怎么去跟实体经济或者实体产业去结合，这个是我们公司自从创立以来一直以来的初心。所以我们考虑问题的出发点，更多还是从客户本身的需求出发，我们会去考虑客户有哪些业务场景，在这个业务场景里面有哪些痛点，基于这些痛点我们去分析客户的需求，提出我们自己的区块链的解决方案，在这个过程中把解决方案去落地，去形成闭环，去给客户创造价值。在大量的闭环过程中，我们去形成产品和技术的动态护城河。

迪新财讯：对于区块链企业来说，技术是唯一的护城河吗？

兰春嘉：技术并不是我们唯一的护城河。在长期可持续的过程中，整个公司也形成了自己独特的竞争力。我们一直认为区块链行业，技术其实并不是很强的护城河，我们需要的更多是综合的护城河或者综合的竞争力。这其中包括比较强的客户场景的理解能力和认知能力、匹配客户最合适的产品和解决方案、相对比较领先或者比较独特的技术和产品的竞争力、可落地的闭环交付能力等等，形成了综合的竞争力和护城河。

迪新财讯：最近最火的赛道应该是AI相关的了，区块链和AI结合，有没有更好的一些场景？

兰春嘉：区块链和AI的结合，最近是世界人工智能大会，大家可能也都比较关心区块链和人工智能的关系。今年大模型相关的火起来之后，AI跟区块链，我个人认为两者还是相对比较独立的，结合点也不是很多。如果非要说有的话，可能就是有一个大的方向是相对比较明确的，就是在数据这一块。

迪新财讯：具体如何进行结合呢？

兰春嘉：AI的三大要素，算法、数据、算力。算力和算法来说，国内这块相对于国际领先水平，差距倒并不是很大。可能数据这块，中文的互联网相对国外的一些平台来说，差距是比较大的。本身中文的互联网信息比较少，它的信息有效性或可用性又会更加稀缺一些。再加上中文的互联网很多数据其实都是封闭的孤岛状态，所以数据现在比较关键的是形成连接再去突破的一个环节。产业端的数据来说更是这样，会更加割裂、更加孤岛的形态。垂直行业的大模型，就更加会需要大量有效的产业数据来支撑训练。区块链可以基于分布式架构，对数据孤岛形成连接，在这过程中搭建数据可靠的流通网络，通过这种方式来提高数据共享的效率，从而在技术层面推进AI或者大模型行业的发展。

迪新财讯：前几年AI整体不温不火，突然有这样一个机会，ChatGPT或者大模型发展起来了。区块链有没有可能也会迎来一个类似于iPhone时刻的什么时刻。

兰春嘉：我们认为所有技术都会有这样螺旋式发展的过程，经过一段时间的发展，突然在一个时间点形成突破。突破之后大家会习惯于技术本身带来的生产力的一些提升。往往大家习惯之后，在某个时候又会形成突破，其实所有技术都会存在这样的过程，区块链也是如此。

区块链经过前面几年发展，未来螺旋式的速度会更加快一些。我们从业了很多年，也会习惯于觉得区块链这个时间点就成低谷了，一年之后又变成一个新的热点，这么多年已经走过了好几轮类似的过程。区块链进入了平淡期，也不见得是一件坏事，在这过程中慢慢去练内功，去期待下一轮的突破或者下一轮所谓iPhone时刻。