阿里巴巴达摩院正式上线区块链实验室
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9 月 28 日，阿里巴巴旗下全球研究院——阿里巴巴达摩院官网上线，5大研究领域和14个实验室全数亮相。
达摩院(DAMO)即The Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook。去年的云栖大会上，阿里巴巴宣布成立探索人类科技未来的实验室“达摩院”，并在三年内集团研发投入1000亿人民币，用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究。
其中，金融科技研究领域下设金融智能、区块链、生物识别三个实验室，致力于提升金融领域的安全性、准确性和便捷性，提高金融预测和决策能力，重塑金融服务。
通过达摩官网可以看到，达摩院区块链实验室拥有资深金融行业专家和顶级科学家，在杭州、北京、西雅图、硅谷、纽约等设有办公地点。负责人由张辉出任。张辉同时也是蚂蚁金服区块链部门负责人。
张辉：达摩院区块链实验室负责人
资料显示，张辉，南加州大学计算机科学博士。现IEEE Senior Member，发表40多篇顶级学术论文。曾担任NEC Labs America部门主管，专注于高性能分布式系统与网络的研究以及产品开发，特别是P2P网络算法。
区块链实验室主要研究方向是共识协议、密码学安全、跨链协议等技术的研究应用。
01
研究方向
共识协议
针对混合共识方案、新型共识协议的工程实践、共识协议的性能提升等。
混合共识方案主要基于学术界的最新成果提出创新与改进。
新型共识协议的工程实践包括基于随机化算法的共识协议和基于DAG模式的共识协议。
共识协议的性能提升，是指通过并行化处理传统共识协议，在维持协议正确性与活性的同时，高效利用多核机器的性能，进而使得传统BFT协议的性能获得提升，并适用于其他共识协议。
密码学安全与隐私保护
研究主要围绕账户模型下的隐私保护、无setup零知识证明、全同态加密算法的设计与应用。
账户模型下的隐私保护需要同时满足：相关方和有权限的成员可看到信息的明文；不相关方从账本上只能看到无意义的加密信息；共识节点能够在加密信息上直接对交易合法性做判断，并对账户做相应操作。
无setup零知识证明是对现有的zk-SNARK方案需要setup情形的改进。
全同态加密是指在不解密前提下对密文进行任何原本在明文可行的运算，是同态加密算法的改进。
区块链技术结合可信执行环境
研究基于可信硬件的新型区块链架构。
其基本思路是基于可信硬件，为解决机密保护和计算复杂性问题等提供通用的高性能解决方案。
跨链协议
包括跨链数据检索和跨链资产交换。
跨链数据检索可以为监管方在多链的条件下提供更强大的监管能力；跨链资产交换是去中心信任的原子交换。
智能合约语言与整体安全性分析
对现有智能合约体系的安全性分析扫描，并具体实践于自主实现区块链平台。
目标实现对智能合约语言做形式化验证与安全性分析，从根本上解决智能合约安全性问题，也包括对区块链整体协议做形式化分析，提高区块链技术的安全性。
区块链技术与IoT结合
二者结合能够解决区块链资产在物理世界和数字世界的锚定问题。利用IoT技术，可以将区块链技术在数字世界中定义的资产形态与物理实体打通。
区块链技术与安全多方计算结合
研究在缺乏可信第三方的情形下安全计算约定函数的方法，在需要秘密共享和隐私保护的场景具有重要意义。
目标是打造基于个人隐私数据的计算及交易平台，赋能未来数字服务。
目前已经研发出保护隐私的安全数据统计和安全模型训练及预测。
该区块链实验将以商业与金融的应用场景为突破口，官网中列出了阿里当前以区块链在商品溯源、互助保险、慈善公益、房屋租赁等方面的应用。
02
达摩院的一年成绩单回顾
从机器智能、数据计算到机器人、金融科技，所有能想象到的前沿科技都是达摩院当前的探索分支。这也引发了其在市场上最大的争议——达摩院的目标并非专攻某个领域，而是全攻现阶段的所有热门领域，这样真的符合科研“精”的要求吗？
事实上，今年的云栖大会上，张建锋也交出了达摩院第一份成绩单。
用于医疗健康的医疗视觉，很多成果已应用于球队、医院的临床……
应用于12306、高铁的大数据分析技术……
杭州的城市大脑，研究城市空间如何运作，包括技术在交通、安全上的识别……
在单个项目的研究上，达摩院的成绩也不差。4 月，达摩院宣布将自主研发 AI 芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等 AI 推理计算。一个月后，达摩院量子实验室称研制出量子电路模拟器“太章”，打破 Google 在量子霸权上的垄断。
国内巨头 BATJ 入局区块链后，纷纷开始了自己的产业布局。除了大力推进落地应用，各家的关注点也多在技术研发上。阿里达摩院上线区块链实验室，的确也暗示了阿里探索区块链领域的决心。或许一开始总会有唱衰的声音，但说到底，达摩院区块链实验室不过是 14 个实验室中的一小环。区块链实验室究竟能给达摩院带来什么成绩，一切也都有待观望。
好了，本期话题分享至此，期待下期再见！
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