区块链的奥卡姆剃刀在哪里？（1）
原创： BM BlockMania
根据奥卡姆剃刀原则，最好的解决方案应该是最简单的方案。
而对于区块链行业来说，原本就复杂的技术组合（混杂着密码学、分布式数据库、共识机制、图算法等或是在某个领域过于古老而被弃之不用的理论因为遇到区块链又焕发的活力；或是某个过于试验性质的理论还没有站稳脚跟就被推到风口浪尖成为不明觉利的证明币圈技术过硬的语言），夹杂着潜在的颠覆式的金融创新（比如DeFi/Dai/xDai/iDai/cDai/dDai/……）和组织治理创新（比如DAO、DAC），已经无形中建立了一个又一个围墙，将「旧世界」的人推向墙外，将「新世界」的人拉拢在一起开一个个无尽的party，因此在区块链的世界，凡事都是多角度多维度，信息密度又极高，新名词和新名词的组合不断涌现，就像是蒸汽波艺术，仿佛PS技术不高的图片各种镶嵌堆积，但是又有说不出来的美感。在这样的世界，区块链的奥卡姆剃刀在哪里？
目前行业中，抛开用于炒作为目的的项目和与区块链技术大体无关的生态项目（矿场、交易所、媒体等），剩余有技术含量的项目大致可以分为「原生区块链 Originated Blockchain」项目和「区块链技术驱动 Blockchain Tech Enabled」项目。
「原生区块链」指的是BTC、以太坊发币、去中心化金融、去中心化社区自治等应用和场景。有些如火如荼，有些被寄予成为「下一场牛市的开端」的厚望，有些是精神寄托，还有一些是在下一个技术突破来临前的过渡阶段。这其中的趋势是「区块链是一场大型社会实践」，无论是商业层面还是精神层面，「原生区块链」项目担负着社会实验的的使命。从下图「当我们在谈论以太坊时，我们在谈论什么」中可以看出，大家对以太坊的定义和实践逐渐从技术特征（比特币2.0、智能合约）转移到其社会学特性能产生的原生应用（开放金融、更激进更自由的原生市场应用比如挑战Facebook这种传统资本主义精神培育和崇尚的大公司）。
而对于大公司和大机构来说，区块链更像是一种可嵌入式的技术和向创新靠拢的旗帜。16年起，他们对区块链概念热衷起来，并在世界范围内做了大规模投资，然而迄今为止大规模可用的区块链还是少之又少。其中的原因有很多，比如技术不成熟无法支撑大规模商用、无法纳入金融监管和合规框架、在一些场景中有更好的（中心化）方案等。在一篇分析文章中，麦肯锡对可落地的区块链场景进行了聚类：
1）小众领域：区块链技术真正能解决的，比如可以用数据方式监测资产所有权和状态的场景（资本市场、供应链领域等）。
2）「现代化」价值：区块链成为数字化、流程简化和协作的工具，比如国际贸易、支付，但技术其实并不是这类场景的核心，往往商业条件才是最核心的影响因素。
3）「名誉」价值：更多被用于展示公司或机构的创新能力，比如用户积分系统等。
这也就解释了为何16年到19年，欧美大公司运用区块链的方式主要是PoC测试（Proof of Concept），而进入到19年以来，仿佛该讲的故事已经讲完，该做的PoC已做完，离真正商业化很远，陷入青黄不接的时候。当然，国内从11月开始，区块链技术的关注度和甲方需求进入到一个新高度，而技术供给层面进入了青黄不接的状态。但是否这种需求代表着在国内区块链可以大规模落地呢？还是说区块链的落地需要找到简单而特定场景？究竟什么时候区块链才能真正落地呢？
引用一位长期耕耘在联盟链和公链领域的科技公司的创始人的话：「我觉得什么时候没人谈论区块链了它就落地了，就像现在没人谈论云计算一样，云计算无处不在」。
你认为区块链的落地应用还存在哪些阻碍？请私信我们（微信号：block_mania）或在公众号后台留言，也许下一篇「当我们在谈论区块链落地的障碍时，我们在谈论什么」会选中你的观点！
BlockMania是一家以服务区块链领域发展为己任，专业视野洞悉行业先机，独特视角深度融合，致力于输出行业内高品质的市场推广的区块链营销智库 。在过去的一年里，围绕区块链市场、技术、应用等话题已举办多场高质量线上AMA活动，欢迎关注。
BlockMania还将上线更多AMA交流与问答活动，邀请加密行业内各专家一同对话，欢迎把您的问题、建议及意见通过公众号留言给我们，感谢您的关注！
区块链的奥卡姆剃刀在哪里？（1）相关推荐
- 奥卡姆剃刀是什么？机器学习实践中那些学习模型或者那些评估指标践行了这一理论？
奥卡姆剃刀是什么?机器学习实践中那些学习模型或者那些评估指标践行了这一理论? 奥卡姆剃刀:无无必要,勿增实体. 奥卡姆剃刀原理应用于模型选择时变为以下想法:在所有可能选择的模型中,能够很好地解释已知数 ...
- 【科普】让人头秃的理论：什么是“奥卡姆剃刀”原理？
对于照片上出现不明物体这一现象,小灰和大黄分别给出了不同的结论,究竟哪一个更有可能是真相呢? 我们先来分析一下小灰的观点.小灰对于当前现象,提出了三个假设: 假设1. 有外星人存在 假设2. 外星人拥 ...
- 正则化与奥卡姆剃刀原理
正则化是模型选择的经典方法. 在想到正则化时,需要联系到这个词:结构风险最小化. 结构风险 = 经验风险 + 正则化项/罚项 且一般正则化项是模型复杂度的单调递增函数,即模型越复杂正则化项值就越大. ...
- 机器学习模型设计准则：“无免费午餐”定理和“奥卡姆剃刀”原则
转载:机器学习模型设计准则:"无免费午餐"定理和"奥卡姆剃刀"原则 好好看看,你会有观念上的收获的(*^▽^*) 上学时你一定过学习新知识的经历:首先要结合老师 ...
- 什么是，泛化能力，过拟合，欠拟合，不收敛，奥卡姆剃刀？
我们在这里介绍几个机器学习中经常可以听到的几个名词,他们就是泛化能力,欠拟合,过拟合,不收敛和奥卡姆剃刀原则. 泛化能力(generalization ability)是指一个机器学习算法对于没有见过 ...
- 罗素的理发师和奥卡姆剃刀
点击上方"数据与智能","星标或置顶公众号" 第一时间获取好内容 正文 科学界有两位"剃头师傅"声名远播: 一位是著名的罗素爵士虚构出来的理 ...
- L1,L2正则化理解－奥卡姆剃刀(Occam's razor)原理
L0.L1与L2范数转自:zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的 ...
- 墨菲定律、二八法则、马太效应、手表定理、“不值得”定律、彼得原理、零和游戏、华盛顿合作规律、酒与污水定律、水桶定律、蘑菇管理原理、钱的问题、奥卡姆剃刀等13条是左右人生的金科玉律。
一.墨菲定律 1949年,一位名叫墨菲的空军上尉工程师,认为他的某位同事是个倒霉蛋,不经意间开了句玩笑:"如果一件事情有可能被弄糟,让他去做就一定会弄糟." 这句话迅速流传,并 ...
- 机器学习学习记录2：归纳偏好（奥卡姆剃刀原则和NFL定理）
定义 对于相同的训练样本,不同学习算法会产生不同的模型,决定其产生模型的,是学习算法本身的"偏好".此处,书中引入"归纳偏好"的概念: 机器学习算法在学习过程中 ...
最新文章
- linux qt 连接sqlite3,RedHat 9 Linux下在QT3.1中连接SQLite3全过程详细记录
- Java虚拟机2：Java 运行时数据区
- kafka 、 zookeeper 集群（一）
- 编写自己的Matcher与如何让编译器识别被mock的重载函数
- Java Set基础知识
- Android中使用AsyncTask实现文件下载以及进度更新提示
- 六石编程学：如何整合两个项目的代码
- php8拦截器,Web中的监听器 过滤器 拦截器
- 直播源列表转换php,电视直播源列表制作、转换工具Telelist（可以DPL、M3U、TXT等互转）...
- 在线计算机带竖式,竖式计算器Scalar v4.2 采用竖式计算
- linux c null头文件,linux c malloc函数定义及用法详解
- 基于jQuery的图片懒加载插件
- 请编写一个程序，输入一个由小写字母和其他字符构成的序列字符串保存在tt中，统计“a”到“z”26个字母各自出现的次数，并依次保存在pp数组中，并输出pp数组内容。
- 数据恢复软件如何恢复电脑删除的文件
- 2016年头条校招笔试题
- 字符输入函数详解（getchar的使用）
- qt做标定软件_有什么很好的软件是用 Qt 编写的？
- 球体与简单几何体的切接问题
- 蓝牙耳机优点在哪儿？2021哪个牌子蓝牙耳机音质好？
- 我是程序员，如假包换——如何用一句话证明你是程序员？