6月20日，2020高校区块链技术创新云论坛成功举办，本次会议通过线上视频的形式举行。

本次论坛由数字经济研究与服务机构——数字岛、清华大学技术创新发展中心、清华x-lab共同发起，大会汇集“百校百人百媒”，在教育界及区块链产业界产生极高关注。

2020年高等教育迎来新的挑战与机遇。5月14日教育部举行疫情期间高校在线教学情况新闻发布会，全国高校通过线上教学，全区域、全覆盖、全方位实现了“停课不停教、停课不停学”，在线教育成为“新常态”。4月30日教育部印发《高等学校区块链技术创新行动计划的通知》，要求发挥高校科技创新优势，推动区块链技术发展和应用，代表着产学研创协同创新，正成为高校科技创新“新生态”。

面对高等教育的“新常态”、“新生态”，2020年6月20-21日，由清华大学技术创新发展中心、清华x-lab、数字岛共同发起 “2020高校创新创业与区块链技术创新云论坛”。

论坛围绕“高校创新创业、区块链技术创新”两大主题举办云论坛，展示全国院校在线教学模式和经验成果，推动高校区块链技术创新行动计划，搭建全国高校双创政产学研创协同平台。

参加本次论坛的有教育部科技发展中心领导、高校专家教授、企业领导，以及多家传统媒体和区块链产业媒体。会议开场由主办方清华大学经济管理学院副院长李纪珍、教育部科技发展中心产学研合作处处长万猛和数字岛发起人兼CEO刘靖发表分别进行开场致辞。

随后由国家标准《教育卡应用规范》工作组教授何程、清华x-lab数权经济实验室主任钟宏、复旦大学张江研究院数字经济研究中心主任陈文君、中国人民大学监管科技与金融科技实验室执行主任杨东、中国政法大学商学院资本金融系教授胡继晔等近十位国内顶级高校的一线专家、教授依次发表区块链相关的主题演讲，分享他们在区块链领域研究的成果和心得。

接着，数字岛发起人兼CEO刘靖发布了《2020全国高校区块链创新发展报告》，作为产学研的根基，研究院能为区块链应用提供丰富的战略走向和技术外延，也是行业发展的标配，该报告重点关注区块链在全国各大高等院校开设区块链相关课程、培训班的情况，并就国内外院校的相关进展进行了分析，旨在为行业、政府、和企业对区块链人才进一步了解，以及高校对区块链教育创新成果提供参考。

大会最后，由数字岛发起人兼CEO刘靖、北京交通大学计算机与信息技术学院副教授张大伟、香港中文大学讯息工程系教授劳维信、上海对外经贸大学特邀研究员刘峰、中国人民大学监管科技与金融科技实验室执行主任杨东、南京大学教授博导戴万阳六位嘉宾分别进行了以《区块链技术应用瓶颈及前景展望》和《区块链人才培养与课程探索》为议题的圆桌对话。

会上，复旦大学张江研究院数字经济研究中心主任陈文君发表主题演讲《金融基础设施的数字技术拣选》，讲述了在具体操作过程中，对金融基础设施技术拣选的问题。

以下为陈文君演讲全文：

谢谢各位的邀请，我看我们这里的成员大咖挺多的。我今天选的题目是向我们在座的各位专家来汇报一下我们最近的工作进程，为什么选这个题目呢？

因为区块链已经成为了我们国家新基建的一个技术，作为新基建的技术，区块链如何来做好各方面的服务呢？我们正好有一个咨询项目就是上海黄金交易所的，可能这个消息还不能对外，我们对黄金交易所的改造有一些建议，这个也是对我们区块链应用于金融行业、实业的一种思考，所以我的题目定为金融基础设施的数字技术拣选，并不是优秀的技术、先进的技术就必定会选上，很大的一个决策还在于它的金融方面打包的需求。

在讲之前，我们不用解释第一个公式，第一个公式就讲了数字经济的技术范围，为什么列了后面两个公式呢？为了这次我们在数字技术应用当中两个不同的技术思想，由于技术思想不同，所以技术的应用也是不同的，逻辑也是不同的，业务场景也是不同。在数字技术当中有两条技术思想，第一条就是人工智能的，第二条是区块链的。为什么这样分呢？

因为人工智能我们非常好理解，它成为我们生产率的工具，我觉得很多人是非常容易理解的，当我们跟甲方讲的时候，我们想这个东西智能化，大家会觉得太好了，立竿见影，立马就能出现绩效的提升。

但是区块链落地就没那么容易了，原因就在于技术思想不同，人工智能的根本就是数据算法和算力，在我们技术拣选的角度来看，数据是非常关键的，在这两个公式当中数据加算法加算力当中，现在我们对于算法的依赖程度越来越低，在应用当中，大家发现数学的突破是很难的，一个行业里面有几个标准的话题，当有这几个标准的算法出来了以后，在算法上要做一个大的突破是相当难。

算力也是依赖于社会的基础，所以算力也不是一个公司要考虑的事情，所以现在对一个好的应用来讲，在人工智能来讲，好的应用的模型准不准，它能不能起到智能化、精准化的效果，还是依赖于数据。其实我们在技术拣选的时候，虽然在这个公式里面，我们从理论上看不出哪个重要哪个不重要，但是在应用落地当中，我们在拣选的时候，实际上数据是最关键的，像现在新的技术叫做机器学习和深度学习，也是依赖于数据。

我举了一个非常数学化的例子，比如说我们女生为什么需要买买买，因为衣服多了我们才能搭配的很合适，所以数据多了才能做出最精准的模型，是一样的道理，所以我们说人工智能也好，大数据也好，都依赖于数据，大的部分是依赖于数据。

区块链的技术思想跟人工智能是不一样的，多了一个冗余存储，冗余存储是我们这个技术在我们这个时代落地的原因，因为区块链的四个技术组成其实早就出现了。

有一张表图我没有拿出来，实际上我们出现过很多个单个的技术突破，在海外我们看了一些资料，很少看到区块链在技术领域聚集，并不是说大的国家没有做区块链研发，因为区块链在技术领域是分块的，也就是说在密码学的进步，还有共识技术的进步，特别是算法的突破，这一些都是区块链的突破，包括区块链是一个集成技术。所以技术的聚合当中显然要有技术思想，所以它的分布式的技术思想改造的是劳动关系，所以实际上我们在应用当中是有很多的困境，我们在推广当中也有很多的困境。

整个国家的技术拣选当中，我们看到2015年的时候我们国家建立了8个大数据实验区，2020年我们国家布局20个新一代人工智能创新发展实验区，人工智能在后台的物联网、大数据和云计算都统一在一起，也就是说当我们技术选项当中，目前我们国家对人工智能的布局，把物联网、大数据和云计算都归纳进去了。

我们的区块链在去年10月24号以后有了比较大的突破，因为习大大的讲话，实际上我们这个社会要不要广泛地采用区块链，有一个比较文艺的说法，人间是否配区块链呢，人家还有一句话叫人间不配互联网，既然互联网都不配，那干嘛还要配区块链，可能我们需要一段时间，所以我们操之过急。

但实际上我们已经看到了区块链以后深入到我们各个行业的基础层、平台层，特别是在基础层上，我们很多数据的多维存储、多维交互，特别是现在我们有一种新的方法叫联邦账户，今年非常热，也就是我们的数据和数据之间不做交易，也不做交换，但是你的数据库和我的数据库两个都作为变化因子，得出一个结论，我不需要你的数据，但我需要你的数据给我做一个运算结果。做一个结算得出一个结果给我就可以了，在这里就不涉及到数据的交互问题，但是数据的可靠性需要数据的可信化，可信化就是区块链的技术。

所以，区块链这个技术实际说白了就是个结构算法的创新，这是其它技术所不能比拼的，我们经常在落地的时候说到一些话叫做这个区块链能够实现了，我们IT系统也能够实现，其实大部分的时候人家说的都是没错的，所以我们说技术思想很重要，他有这个技术思想，也许他能做的并不一定是典型的区块链，但他实际上用了区块链的思想。

区块链的结构算法的创新无疑对我们整个的数字经济起了非常大的推动，不仅是哈希值在不同模块之间的互相锁定，还有时间轴技术在区块链技术当中应用的最好的。时间戳的单项度让我们很多线上的行为有留痕，现在的留痕很厉害，谁查过一些文档都可以留痕，这已经是非常广泛的被应用了，所以我们说区块链的技术是讲它的创新，实际上已经引领了各行各业。

区块链这四个部分的创新，实际上把这四个部分整合在一起，不太标准的讲这是一个数字铸币技术，也就是说区块链在不同的行业里面我们有不同的讲法。在我们金融行业，在区块链刚刚出现的时候，它做了个非常好的演示就是数字铸币技术，在数字铸币技术当中我们需要四个板块，如果这不是数字铸币的需求，那也不一定需要有四个技术板块。

作为一个信任机器、数字工程化成功的案例，所以当区块链在应用的时候会根据自己的需求来拣选我到底是在这些板块当中的一部分，还是四部分。区块链对我们的金融行业的改革是最先进最深入的，实际上区块链的出现直接导致了我们金融运行底层的改变，比如说货币，我们所有的金融，特别是银行类的，都是货币经营业，货币经营业当中首先塑造的是货币，货币已经受到了很大的影响，原来的M2就是银行存款加基础货币，现在不是了，现在这个是国际结算银行在2018年公布的一个报告当中讲到的货币之花。

也就是说，当我们全球的货币不能以简单的公式来论而产生了各种不同的来源，在数字之花当中出现了僵硬货币的分块加密货币，加密数字货币才是比特币，才是比特币标准的叫法，数字货币是比较笼统的，比特币是学术的叫法。

除此之外，还出现了数字票据票据，这个为什么要把数字票据要列入数字之花当中去呢？因为在大型的集团内部已经出现了类似于Libra币但不是Libra币的这种内部交流或者内部流通的数字货币。比如说宝武集团有一个创新叫宝武“通宝”，新航发集团也在内部发行了一个数字货币，这些法律性质是数字票据，只不过这个票据在生态内有了货币同样的功能，反而比特币由于它的价值不稳定性，所以还不能成为一个支付工具。像Facebook的小扎说他们讲错了这个词，这个词不应该叫Libra数字货币，应该讲支付结算工具，如果讲成支付结算工具，那么Facebook在全球推的话就没那么大的阻力。因为货币所有人下意识的反应就是你是不是要来攻陷我们的主权货币体系，主权货币体系就意味着主权价值体系的一个基础。

所以，实际上我们全球的货币底层已经发生改变了，我们的金融运行发生什么改变呢？金融运行在我们传统的金融当中是这样运行的：金融机构、金融市场、监管机构，我们把监管机构这个要素排除掉，但是金融运行领域我们是金融机构和金融市场，在目前的基础上进行解构，为什么说进行解构呢？

比如这是一张富国银行的图，富国银行在金融科技上算是走的比较前沿，富国银行转化成一个平台银行，将自己所有的场景都开放解构给所有的小型金融科技公司，这是中美之间一个非常大的差别，我们国家的金融科技由于P2P的问题，所以我们金融科技不敢放开，但是在国外有很多的科技公司从事金融类的服务，我们国家虽然在讲金融基础设施，实际上我们跟国际清算银行讲的金融基础设施有一点差别的。因为国际清算银行讲我们金融运行已经从两维四场和机构变成了三维金融市场、金融机构和金融基础设施。

金融基础设施已经被监管成高度关注，而且下一步我们国家可能要比金融基础设施的这些机构、服务商要发牌照，因为没有牌照的话，这些基础设施服务可能会影响到我们的业务的方方面面。实际上这三个要素的解构实际上是金融市场和金融机构都慢慢的把自己培养成一个金融基础设施提供商。

举个例子，在银行业的兴业银行，其实并不是一个非常出名的银行，但是兴业银行在我们行业内领导福建地区为主的金融机构，为什么说是领导呢？因为很多福建地区的金融机构的基础设施都是由兴业银行帮他们来做，这就是非常典型的例子，一个金融机构的转型因为解构以后，一方面把自己的场景开放给科技公司，谁行谁上。刚才这张图就是富国银行的场景开放图。

第二个就是说我们金融基础设施越来越决定业务逻辑，我们在应用层上来判断这些业务的法律属性，我们不得不我们的监管装入到金融基础设施当中，也就是说监管机构也要在金融基础设施当中以法律的方式做一个铺垫。

其实就是说无论是市场，还有金融机构，他们都是做一个生态的存在，基础层、平台层、应用层和服务层，当然小的金融机构还没有到达一个自己独特的生态系统，但至少是挂钩于某个生态系统才能活下来。

对于我们监管机构来讲，比如说在金融基础设施当中的区块链的技术，为科技监管提供了非常好的途径，我们国家已经有规定运用区块链运营的公司要留有节点给国家监管，在我们金融行业增加时，在金融基础设施当中的区块链底层一般都会要求留有节点给政府提供监管科技的需要。

这样的话在零支持监管的前提下，能够确保机构的合规，因为他无法篡改，也能够让机构提供自证清白的机会。实际上我们做一个基础层，就是我们做一个金融运行的金融基础设施，它的大部分的技术和硬件设施是跟数字经济基础设施是共通的，也就是说是用云监管端，这些基础设施是我们全球的活力竞争的部分，这个表格当中任何一个小图抠出来都是一个非常强的公司，这些公司意味着衡量一个国家的经济发展实力，我们把这些技术也称之为底层技术。

在我们政治当中我们讲顶层设计，但是在我们技术领域，我们讲底层设计。底层技术和底层设计决定了上层应用端的性能和它的业务逻辑，所以我们说我们整个的经济变形，从我们数字的转型开始，我们从数字金融开始，我们很多的技术都从底层进行了改革，当我们有新的应用的时候，都在底层能找得到。

举个很简单的例子，我们金融和数字政务当中保单应用到的人脸识别，其实在金融当中用的很多猪脸识别和牛脸识别，所以这是同一种技术。这是作为一个社会来讲，公共的一个基础设施。

像黄金交易所这样的交易所，它作为一个交易所来讲，实际上它是个比较稳定的非营利机构，像它这样的机构在进一步迭代升级的时候，它要怎么做呢？它肯定要从自己的底层设施做起，升级的意思就是往底层发展下沉，把我们的服务下沉，把我们的交易所做成一个金融市场的基础设施。

比如有类似的交易所想要开启，我们交易所可以提供基础设施所有的架构设计、数据导流，也就是说我们要求的金融机构成为数据商，如何成为数据商，不是把自己的数据去卖掉，不是把自己的数据跟别人去做交换，而是说我们做一个金融基础设施，我提供金融基础方面的各项服务，在这个服务当中其中有一块是跟数据相关，但是为了能够确保商业秘密和个人隐私，所以当我们做数据商的时候我们是不能泄漏数据各种秘密和相关的信息。这个就需要区块链的技术做可信数据包，前面我们讲到的联邦账户，这是一个非常新的热点。

我们在工作当中碰到的技术拣选主要是三个，分别是功能、场景和标准，我们说点好的也说点坏的，像优秀的技术不一定就是适合的技术。像荷兰央行在今年4月份就讲经过三年测试，觉得区块链技术目前无法满足金融市场需求测试的要求，这个问题我觉得也不奇怪，因为对于央行来讲，他可能对基础设施要做监控，特别是数字铸币技术，因为央行是管理供给系统的。

在这个系统当中，对区块链只能觉得它有些方面并不能达成，这是它的实验结果，实际上我们的国家央行数字货币用的也不是区块链技术或者说用的也不单是区块链技术。在商业场景当中，最多的就是场景挖掘，根据不同的场景，我们用深度洞察、客户需求、多维分析、流量适配、商业分析来确定我们的技术，我们技术就像专分类一样，我们在场景当中往往不花零星的技术，但是都是技术的使用定制化。

还有一个标准，很多行业都有行业的技术标准，这个标准是工业革命时代留下的宝贵遗产，我们在信息时代一定要坚持，因为不同的技术，特别是需要强监管的机构，如果定了标准，这个技术很容易出现法律风险。

我们全球的角度来看，我们很注意法律的伦理道德问题，这个伦理歧视反映在我们的技术当中就是算法歧视，非常典型的例子就是用算法算出来的无人驾驶到底先保护车内的人还是保护路人。另外还有安全问题，我们的飞船很发达，我看了一个报道，我觉得我们一般的技术人员真的很难。

所以，除了标准化的技术，有一些是反欺诈的技术，这些就需要实时反映的，要做的非常快速，也不一定要等标准的出台。实际上我们整个金融基础设施当中的技术拣选，必须要咨询数据转盘和大规模算力的原则，它的思路其实就是个开放的思路，我们什么都可以做，什么都可以跨界。

我就讲到这里，谢谢大家。

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