万达网络科技集团总裁首席架构师蔡栋：ABB²C-区块链+人工智能 传统行业的创新
9月21日，以“探寻区块链价值创新开创新经济发展蓝图”为主题的2017中国区块链产业交流峰会暨国际大学创新论坛在北京悠唐皇冠假日酒店隆重召开。本次大会由国际大学创新联盟、旗点商学院联合主办，大会获得了商务部投资促进事务局、教育部科技发展中心大力支持。
出席本次大会的领导有美国国家工程院院长Daniel Mote，以及美国代表团成员，新加坡、香港等代表团成员。国家外专局局长孙照华副局长，教育部科技发展中心领导、商务部领导，大学及投资机构代表等。
万达网络科技集团总裁助理兼大数据中心总经理、首席架构师 蔡栋，在峰会现场发表了“ABB²C-区块链+人工智能 传统行业的创新”的主题演讲。
万达网络科技集团首席架构师蔡栋
演讲实录如下：
谢谢！先介绍一下，我叫蔡栋，我是万达网络科技集团总裁助理，负责大数据、区块链、人工智能的创新，我们有几个创新事业都会跟大家分享一下。我的背景，加入万达之前主要就职于投资银行，在海外一待就是16年，直到2015年底才回来。因为早上有外宾，用的都是中英文，但是应该没什么问题。我很快介绍一下，万达应该很了解，主要还是对我们的商业地产的了解。然后我们有一个很大的文旅集团，原来我加入的网络金融集团，但是在后面我们分为金融集团和网络科技集团，我们是网络科技集团。
现在我加入万达大概一年八个月了，现在还在感受它的大。我随便举一个例子，200个万达广场，其中4.0版本叫万达城，已经不仅是一个广场，是一个一个很大的小城市的建造。我们网络科技集团不仅在这些数字化改造我们自己的广场，同时我们建有万达，我们叫飞凡商业联盟。体育也是，我们覆盖了26个国家20个体育项目，所以很多体育项目都是我们负责转播的。院线大家知道了，但是大家不知道我们占了世界上12%的票房收入，这是非常惊人的。然后我们的旅游业也比较大，我们有近百个五星级酒店，所有这些使我们有各种各样的数据。为什么区块链和这个有关，就是我首先做的大数据，把整个的万达集团的大数据归拢到一起，不断地学习，然后用机器学习，我会给大家介绍我们有哪些项目。
包括这个团队也是，我们是一个多背景的方式来建设，这样的好处使得我们一下有一个非常有趣的情况。就是数据是一个海量的中产阶级的2.6亿的用户数据，这个是非常大的。因为刚才说的几个场景都是在实体经济，万达广场，在中上的一个阶层。
刚才讲的团队和数据，我们主要还是实体经济。实体经济有什么？我们必须用数字化手段收集数据，这是我们自己的，还有第三方的，WIFI，POS机。我们把POS和区块链联合起来，移动的POS机，交互的大屏，还有第三方的智能试衣镜，智能储存柜，各种各样的手段有的自研，有的第三方，通过这个数据变成自己的，这是非常痛苦的，但是也是非常惊人的。架构上也是需要做成开发平台，就是不可能把所有事情做完，从底层的ROT互联网做成一个EPR，我们有一个蓝海计划，大概有100个公司和我们合作开发，和万达海量场景的APP。
我举一个例子，这就是我们数据中心在成都支持三万台服务器很大容量的数据中心，是我们自己建设的。从建设到运营只有9个月，而且全是自己的知识产权，不仅这些大型的计算中心，因为这是IBM的云，跟我们合作的，也是万达云，所以看得出我们这方面的投入。另外我们把这些广场用光纤连起来，这样就形成一个光纤环网，刚才讲了很多区块链，所以会在这方面跟大家跟进。因为这个基础架构部署好以后，我们可以每个节点装几个区块链，这样可以形成一个真正分布式的区块链基础架构平台。
刚才讲的人，团队怎么弄，数据怎么来，还有基础架构，那这个大数据怎么做，区块链战略怎么做，其实我们有很多的思路。好就好在不需要从头开始，就ANALYTICS3.0。感谢谷歌和其他开源社区，我们企业能够有大量的数据收录，就是变成2.0，但是我们往这边走，就是能够产生快速的洞察力的，影响真正业务的能力。就是我们往那边走，还有一个办法就是说，还有一个思路就是从这个，DIKW模型，就是从你自己的知识到智能，智慧。还有好多的思路建设这种大数据作为中心也好，区块链作为中心也好，云计算作为中心也好。还有就是一个智库，如果传统的BI只能做到投资回报80%，连本都收不了。你能做到发生了什么已经不错了，但是更重要是预测，那个预测可以做到50%到300%的投资回报。
就是从数据到信息、知识，智能，各种需要的，就是知识点。越往下越好，要从原始数据到信息得做这些，这里面全是。最简单大数据，第一个我们想到就是原来的关系型数据库。再往下就是API进程，再往下就是越来越难了。你能储存大量的视频吗？做原始数据也是不容易的，越往下越难，我们做的不仅往下，还要往那边。比方说这里面为了做到，随便举一个，时间序列，要做知识服务，然后云计算，一直往下。区块链放在这里，因为从这里就是原始数据到信息了，区块链的数据往往是经过处理的，智能合约都是经过处理的，机器学习到深度学习，自然交互系统，这个表就是很好，可以考察个人也好，团队也好，公司也好，集团也好，大数据和区块链这种新技术的能力，所以可以很好的制订你的职业规划或者公司的人才招聘计划。
有了刚才那些，架构上必然有一个分布型的改变。传统的数据库，数据仓库依然会走向分布式的数据库，图形数据库。然后数据科学，再往下就是全文检索都不是信息，我们必然往自然语言处理，比如说智能音响都需要那个技术。还有金融，传统金融就是往分布式去中心的。基金代理，就是往人工智能，机器人投资这方面走。
然后就是讲的人工智能，大数据，区块链，云计算。这个真正要从公司从顶往下有这样的思路，同时最底下，一个一个开源去用，这个是我们实际在用，也在贡献的开源平台，包括人工智能。因为越来越多团队用深度学习的模型，而且他们用不同的框架，所以我们都支持他们。
区块链就不说了，因为这个要讲很多，我给大家一个例子吧。这是我们技术人员自己开设的实体店，看上去没有什么区别，像一般的实体店，我们开了四个，在做实验。实际上很不一样，POS机我们里面植了区块链的终端芯片。干什么呢？我们后面有合约的，大家知道在商业地产里面签的就是有三环，他们要收租金，有厂家收租金，我这个平台收佣金，还有代管，所以是多方的合约。一般的合约就是营业额五万给多少，你卖不掉大卖场卖掉怎么处理，做的好又怎么减少，所以跟区块链做，智能合约做，这一下做了T+1的分账。然后做了摄像头，有不同的摄像头，模型做好以后做目标检测和动作识别。还有双目摄像头，我知道你的动线什么样的，哪个货架摆的好，哪个动线产生更多的营业额。还有ARVR的体验区，还有我们大数据始终预测，爆款，用户的体验一直在计算。还有我们开的店每个商品都有RFID，做进库，出库，还有GPS追踪过来的，所以我们是做的一个共享数字化实体的实验。
另外我们也做了溯源，我们选了一个比较特殊的有机食品，我们想专注做一个事情。我们把那个模块抽出来以后，我们全程追踪有机食品。我们有单在扶贫的，我们网站里面有机大米输出，但是我们要证明这个是有机培养，所以会用物联网整个的播种机，收谷机，大量的机械都会用传感器把数据收起来，这是海量的数据。整个的物流也是用GPS追踪的，进货，出货都是用RFID。还有在研的数字水印，这是非常低成本的防伪，你可以扫描到我们的QR（英文），但是这个拷贝就不是真的的了。还有APP，最后给用户的体验是好的，它不可篡改，所以把区块链给用户意义并不大，所以我们有一个非常好的APP给用户，与商品进行交互。
这方面我们在三天做了一个测试，一下签了180个合作伙伴，所以我们也是非常高兴，会继续推广这个平台。
很快讲一下我们区块链方面做的事情。第一超级账本，我们选了超级账本，Linux基金会的成员。第二标准化设计，我们是负责开源社区的工作。另外我们做一些平台级的产品，因为我们希望我们搭好平台，因为我们了解我们的场景，做好以后使得很多公司继续在上面开发。很多很难的，风险也很大，我们希望帮大家降低风险，我们做好平台性工作，我们有我们的“链+”，让大家更好的去做区块链，同时与我们做区块链测试。还有开源，我们已经大量的贡献给开源社区。另外我们有更多的黑客马拉松一起合作的项目。比如说我们最近有一个万达孵化的项目也是启动了，希望大家以后关注一下。
超级账本就不介绍了，因为Julian Andrew Gorden也是我们的朋友，已经介绍很多了。我们更多的做体验级的应用，包括不同行业，不同公司的对接挺好的。
这是我们实际做，这已经覆盖了区块链相关的大量场景，这是我们内部就有的。我开始说我们不可能把所有都做了，但是我们的做法一定是多赢的。这里面大家看有的做平台的，有的做票据，我们也在谈，希望我们把平台做掉以后，大家可以在个人结算都可以用区块链的联盟链做。供应链金融也是，我们用刚才那个方式，我们实际上进入了万达没有进入的领域，就是C2M，C2F，到农场端，所以这里面也是大量的供应链金融可以做。刚才罗总（罗明雄，京北金融总裁）也讲了很多征信，我们有征信黑名单，供应链，资金链，物流，商品流，这里面不同的流都可以抽象为区块链，如果建模用区块链的联盟链来做。因为引入了可信的计算机制，包括智能合约，所以这方面的供应链加上清结算，加上票据本身做了很多B2B的工作。还有一个C端，就是把大家泛金融的权益，金融，卡券用数字金融的方式做一个交换，做一个社交，这个方面也有很多事情可以做。
这是一个例子，不说了，就是保险行业的区块链，区块链我们还没有完全落地，因为真正做大型的上百万，上千万的客户有很大的难度，包括交易输出我们还在调研，但是本身的业务模式是成立的。
还有很快提一下，刚才讲大数据，我讲为了收集那些大数据，或者收集从区块链来的数据，这个在实体经济很难，在电商容易一点，但是如果都是区块链数据收集会容易得多，而且可以选择性的分享。比如说很难的病例，健康资料，这些都是要么给学术界，要么给科研机构。但是现在很困难，如果科研人员做调研数据都很难收集，但是区块链就特别合适，我觉得是未来的DAO，ICO不能做了，但是必然有一个DAO，就是这个模型是存在的，底层就是数据，可以区块链，可以机器产生，也可以传感器产生，最终不一定是现在的公司模式。刚才罗总讲很多的公司，不一定是这个，而是一个去中心的，大家都是股东的模式。
最后我就是用这个大数据的维度结束，就是我们做所有的事情我们不仅想描述做一个业务，而是更多要做预测性的分析，预测性远远大于描述性的BI。还有定制型的，我怎么做。比如说竞争对手开另外一个东西我应该怎么应对，更重要是最后先发制人，所有的这些都是可以基于人工智能，区块链，大数据，非常谢谢大家的时间！
注：本文转载自金色财经，原文作者： Catherine，点击阅读原文可跳转至译文链接。
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