全球15位科学家预测量子计算区块链自动驾驶等技术2018走向

第一篇：全球15位科学家预测量子计算区块链自动驾驶等技术2018走向

全球15位科学家预测量子计算、区块链、自动驾驶等技术

2018走向

本文转自：物联网智库

导读：那些看起来不食人间烟火的高逼格科技，正在以超出预料的速度渗透到我们生活、生产、服务中。那么，这些技术在即将到来的2018年将会迎来怎样的命运走向？这里有最权威的2018年科技趋势预测。

随着物联网技术、量子计算、边缘计算、自然语言处理、区块链、自动驾驶等前沿技术的不断渗透，科技圈已经按耐不住对其在2018年发展趋势、应用方向的期待了。今日，阿里巴巴与今日头条联合发布2018年科技趋势预测。来自全球不同领域的15位科学家，对其所在领域的前沿技术如何度过2018年、如何影响世界、影响社会生活给出了相关预测。施尧耘量子霸权或将实现，落地应用任重道远回顾2017，科技圈的从业者很容易举出几个超越性的成就，如我国潘建伟团队研制出世界首台超越早期计算机性能的光量子计算机，而国际巨头IBM、谷歌和Intel都将目标直接锁定在了“量子霸权”级别的49量子位的量子纠缠，并制定了较为详细的推进计划表。一切看似都乐观繁荣，你是否天真的以为，那些久未解决的计算难题，生物难题、超级计算、金融预测等....就能很快迎来量子计算来通关了？阿里云量子实验室首席科学家施尧耘给出的预测告诉你，这个质的飞跃来的没那么容易。施尧耘认为，量子霸权、算法多元、量子密码应用会是2018年量子计算的三大趋势。2018年量子计算的第一幕高潮应该是“量子霸权”。多个超导，甚至可能有离子阱团队将纷纷宣称实现经典计算机无法模拟的量子处理器来。而经典模拟能力可能在新的理论突破下大大提升，重设霸权之争的起点。量子算法、路径之争将百花齐放今年可能见证第一个拓扑比特的诞生。而其他如超导、离子阱等方向颠覆性新思想的种籽可能会在今年无声地落地。量子软件因为门槛低，将会继续蓬勃发展。量子算法的论文会百花齐放，但大多数不过是组合拳。在量子保密通信方面，量子的保密性能和经典密码的高下较量将会愈演愈烈。一方面，经典密码苦修多年 “后量子密码学“，终于把秘籍练到实用，大显抵抗量子攻击的能力和不需任何额外投入的成本优势。另一方面，作为对策，小型、廉价的量子密码产品可能在今年出现，叩开近距离量子密码规模化市场。蒋国飞见证IoT应用大爆发、区块链将实现跨链价值物联网圈是一个盛产“元年”的圈子。有人说2017年是AI爆发“元年”、区块链元年、物联网爆发元年，蚂蚁金服副总裁、技术实验室负责人蒋国飞认为，在2018年，我们可能会真正见证IoT应用的大爆发。传感器融合、数据处理进入新层次受益于IoT市场的爆发，用户体验空前提高，但传感器的融合以及由大量传感器带来的数据运算和处理，会成为新的课题。边缘计算的价值进一步凸显大批前端IoT传感数据处理的需求会推动边缘计算的快速实现。巨量的、分布式的和轻小IoT设备对整个系统安全管理带来空前挑战。在2018年，图像，视频和语音等交互技术的进展能让机器更加“懂”你。更多的生物特征识别技术将取代密码。随着传感器数量的爆发式增长，大量的IoT数据前所未有的把物理世界映射到虚拟网络中，结合数据挖掘和人工智能技术，能够让我们更精确的了解这个世界和我们自身。区块链将实现跨链价值2018年业界会持续高度关注区块链技术发展。在金融服务和供应链管理等场景中，一些区块链应用会从概念性证明阶段（PoC）落地到实际商用系统。越来越多的传统行业会思考已有商业模式，拥抱尝试区块链技术。共识机制和网络决策等核心技术发展会持续改善区块链系统的性能和规模。在比特币和以太坊后，会出现第三代区块链技术架构。零知识证明等方面的进展会改进区块链系统上的安全和隐私模型，进一步解决互信和隐私的矛盾。此外，在多个平台共存的情况下，跨平台多链互联，实现跨链价值转移和数据交换会成为区块链技术的一个重点。朱胜火：消费类与商业类AI应用双双爆发AI在技术上取得的长足进步，过去的两年内不断刷新着人们的认知。而达摩院机器智能实验室研究员朱胜火认为，在应用方面,AI也将迎来消费领域和商业领域的双重爆发。不同的领域应用其实不尽相同。朱胜火认为，2018年AI应用将会出现两个趋势：首先是面向消费者的AI技术（智能音响、翻译机等）继续蓬勃发展，其次是商业的AI技术从边缘走向核心。那么这项技术在发展落地的过程中，将会遇到哪些挑战呢？朱胜火认为主要来自四个方面：边缘智能的发展要解决在受限环境下对模型的优化与计算能力的提升，这两部分是要联合起来继续优化才有质的突破。复杂决策的智能一部分可以用增强学习解决，但很多商业核心决策是非常复杂的，需要方法来学习行业专家的决策以及迭代提升机器决策。提升AI技术与人的交互体验，狭义上的人机交互，广义上也反应在政治经济伦理安全上，包括机器智能的“歧视”问题，机器决策的责任可解释可述源。因AI人才培养滞后带来人才等商业成本上升，AI的ROI面临高估风险。李航智能语音将更智能在智能音箱作为爆款智能家居单品走红的2017年，人们在使用的过程中不断体验着人工智能技术，尤其是语音识别精度和速度的提升。那么作为核心技术支撑，NLP（自然语言处理）在2018年将会有哪些突破呢？今日头条人工智能实验室总监李航认为，2018年NLP（自然语言处理）将在翻译、问答、对话等几个方面继续取得巨大进步。大胆预测，未来一年对话系统将能更好地理解人类语言，更自然地与人类通过语言交互。对话方面令人震撼的突破可能来自以下几个场景。一是实现多系统对话（multi-systems dialogue）：多个对话系统集体与用户进行对话，共同完成一项任务。比如，多个不同的问答系统，协同回答用户的问题，帮助用户更好地找到答案。二是实现多媒体中的对话（dialogue in multi-media），人通过自然语言发出命令，同时做出示范性动作；机器人通过对命令以及对视频中动作的理解，快速学习如何完成一个任务。比如，教机器人如何开门。三是实现模仿语言学习（imitation language learning）：人为对话系统做出一定的示范，在什么样的场合下用什么样的自然语言进行对话，对话系统能够很快地学到对话的策略。比如，人类客服指导对话系统提高对话技巧，使系统能很快地在一个新领域承担自动客服任务。司罗机器阅读理解将首次小幅超越人类机器学习是人工智能技术中非常重要的一个分支。在过去的认知中，机器学习对于结构化数据的处理掌握是十分顺畅的，然而对于思考、表达、复杂、阅读理解、情感分析判断方面，似乎没办法对费结构化数据很好应对。那么，在2018年这个局面会得到改善吗？量变而无质变理解与思考仍路漫漫达摩院机器智能实验室NLP首席科学家司南认为，2018年初，我们机器阅读理解技术（精准匹配）首次小幅超越人类，这个里程碑让研究人员看到了希望。但对于机器“能理解会思考”的终极目标来说，这只是万里长征的开始。迁移学习等技术的大量使用会催生更多好成绩，语言学知识或知识库知识在机器翻译模型中被更好的整合，单语语料和可比语料会更多用于稀少资源语言的翻译中； 信息抽取技术会从纯文本通用类型信息抽取更多走向富媒体（文字，表格，图片等）和垂直领域的信息抽取。可以预见，未来人类会习惯机器在更多特定领域的“超人”成绩，但机器短期内达到人类思维的深度和广度还有待时日。鄢志杰人机交互将摆脱形式束缚，贴近交流本质人机交互现在的应用局势还被束缚于“机器人”与人、智能音箱与人等固定形式，未来，人机交互的形式将会有什么丰富化？达摩院机器智能实验室语音技术总监鄢志杰认为，从2018年开始，人类与机器的交互方式将开始彻底摆脱任何形式的交互界面，变得更接近人与人的交互。这背后是对听觉、视觉、触觉，甚至味觉等多模态技术的全面融合。机器将能感知到人类在语气语态、肢体动作、面部表情等更丰富的表达方式，从而更智能的理解人类的意图。生活空间、交通空间、工作空间将是三个首先落地领域。谢炎智能硬件将厚积薄发随着物联网技术的发展，人与人的交互、人与物的交互、物与物的交互将越来越丰富，不再受制于移动互联网时代的手机为主流。因此，更多实用的智能硬件将出现爆发，这个爆发只是量的增长，还是融合了身份地位的上升？这里有预测。AliOS首席架构师谢炎认为，2018年移动互联网时代将正式结束。越来越多带麦克风、摄像头、屏幕或更多传感器的智能终端将出现，并具备联网、交互、语音、视觉等能力，向泛AI化靠拢，很多工作、娱乐生活不需要通过手机完成，AI智能硬件设备的活跃量将迎来爆发式增长。2018年人们花费在单一终端设备上的时间将大幅下降，智能手机用户活跃时长或将出现近年来的首次负增长。与之形成对比的是，包含智能手机在内的智能终端设备总量将继续增长，用户在线时间将更加碎片化。李磊计算机视觉将融入大量硬件和服务中当越来越多的图像处理、视觉处理需求摆在物联网巨大市场前，从业者怎能不去提升技术实力，落地实际应用呢？今日头条人工智能实验室总监李磊认为，2018年，摄像头、红外摄像、麦克风、陀螺仪加速计等多传感器的协同分析会大大提高对场景、空间定位、人物、动作、意图的理解。随着手机、电视、音箱、耳机、手表等各种终端计算能力的加强，理解人物行为的能力今年会有很大希望移植到端上，从而做到实时理解与视频创作。机器学习方面今年的一个趋势是，不仅仅优化模型性能，而且会在训练和推理过程中引入反馈和人工修正，在人机协作智能（human-in-the-loop machine learning），交互式机器翻译方面(Interactive machine translation)今年会有更多方法尝试优化模型与人的实时反馈动作，最终达到更好的综合性能。基础研究会有更大突破，逐步解开深度学习的黑箱，提高机器学习模型的可靠性、稳定性以及可解释性。王刚中国的自动驾驶极有可能超越美国自动驾驶这项涉及众多行业的产业近年来进展飞速，无论是整车制造、技术公司、法律法规，都对其进展速度密切观望。那么，千呼万唤的自动驾驶上路和无人驾驶到来在2018年有望吗？

阿里巴巴AI labs杰出科学家王刚认为，2018年会是自动驾驶大面积铺开的一年。从应用场景上来看，任意道路上的L4自动驾驶（无人驾驶）仍然面临很大的挑战，而低于L3级的自动驾驶（辅助驾驶），并不能脱离人的接管和操控。因此在限定场景的无人驾驶会在2018年率先落地。由于政策对人工智能行业的大力支持，未来几年内，中国的自动驾驶极有可能超越美国。人类并不是未来车辆的司机，他们是“贵重的货物”。从行业趋势来看，越来越多的研发资源会被投入到改善综合的交通环境中，即感知和理解更广的交通场景的人，车，物，以及它们的行为。聂再清智能家居入口之争将逐渐明朗阿里巴巴AI labs杰出科学家聂再清认为，2018年一个非常清晰的趋势是，智能语音助手随着智能音箱和IoT设备的普及进入人们的日常生活。过去10年，移动互联网时代带来的最典型的社会现象是低头族变多，智能手机将在线与离线的界限变得模糊，物理世界通过手机这个入口，开始被数字化重构，这是虚拟世界的“原始积累”阶段。未来10年将是人工智能的时代，智能语音助手会在2018年迅速进入人们的生活，作为用户在虚拟数字世界的”替身”，帮助人类处理大量重复性的工作，让大家有更多的时间来进行创新。2018年，自然语言处理技术还将在与用户的海量交互中自我迭代，使得AI可以更自然的使用人的语言和人类进行交流，并更精确的接受和理解需求，这将进一步带来社会创造力和生产力的解放。未来人类会越来越习惯与物理世界对话，预计五年内人机语音交互频次将超过触控交互频次。漆远蚂蚁金服首席数据科学家2018年，人们对AI会更关注落地，大家的关注点会从下围棋和图像识别等比赛型活动慢慢转移到用AI真正解决世界面临的问题。在这个背景下，不少AI创业公司会面临挑战。但大浪淘沙下会有活下来的创业公司，这些公司和成功转型的“传统”企业可能会成为未来的产业领导。金融行业，作为一个和数据与信息密不可分的行业，会受到AI浪潮的更大更直接的冲击，从风控到理财到贷款等各个业务都会受到AI的巨大影响。数据和算法的结合会逐步重塑金融业。其次，AI芯片之战会越来越热；在云端和edge端，更快更省电的支持深度学习和其他机器学习的芯片会被研发出来，超越今天的GPU和CPU框架。这个方向上，大小芯片厂商都有机会，但最后会慢慢收敛到个别几个赢家。第三，在深度学习收购了大数据红利后，AI的技术关注点从深度学习逐步扩展到强化学习，小数据学习，图算法，可解释性，模型压缩等其他方向。更多的机器学习技术会在工业界得到发展与应用。华先胜人机竞争或将加剧达摩院机器智能实验室副主任华先胜认为，计算机视觉依然会是人工智能的热点方向，除了安防和交通领域，视觉技术在工业、农业、环保等行业的应用将会逐步为更多人所知晓和认可，也会逐渐变成红海。随着AI在上述行业的大量应用，人机竞争有可能在一定程度上激化，部分相对简单脑力劳动力面临失业或转行，但最终会以人力转向新的产业而得以缓解。医疗视觉依然会是大家追捧的热点，医疗行业的从业者开始入局，行业经验和扎实技术合力、人机合力的从业者将形成这个方向的壁垒。总的来说，AI将深入各行各业，发掘各个行业的问题和机会，同时带来生产力的改变。但没有迹象表明人类会被AI取代，相反AI会显著提升人类整体的生活和生命质量。王长虎AI将深度驾驭视频处理和信息处理AI首先抢的是谁的工作？我想很多人都会想到媒体工作者。没错，媒体工作有很多规范化程度较高、流程化易操作。然而，在过去的一两年，AI报道的假新闻、糟糕新闻亦不少。那么2018年会有怎样的改变？今日头条人工智能实验室总监朱长虎认为，2018年，信息分发领域将持续蓬勃发展，并进一步呈现出多样化的趋势。新闻、文章、问答、图像、视频、直播、语音等个性化内容，将越来越多的占用用户的碎片化时间。计算机视觉、视频理解、自然语言理解、语音识别等AI技术将深度整合，并深入于多媒体信息流的每个环节，从而显著提升信息生产者和消费者的创作体验和生活质量。细粒度的深度视频理解，将成为计算机视觉领域的重要课题，并将广泛应用于内容辅助创作、敏感内容检测、个性化信息推荐、信息消费与互动、信息流广告等视频分发的每个环节。个性化推荐算法将进一步升级，短时兴趣与长期兴趣共举，经济效益与社会效益并重，从而再次推动整个产业的发展。金榕大数据的方法与知识图谱融合达摩院机器智能实验室主任金榕认为，如何将大数据的方法与知识图谱及语言学知识有机结合以提升对文本内容的理解在2018年会变得越来越重要。机器视觉方面，提升识别多样性会是一个重要研究方向。语音领域与之类似，需要能对不同口音、方言、噪声，都能自我调节到最佳的识别唤醒精度。在机器学习方面，过去的研究主要集中对硬件端优化以及算法/模型端优化，未来的工作将会对硬件和算法进行更紧密的联合优化，以提升深度模型的推理效率。任小枫人工智能必然走向产业融合当一项技术高高在上，对社会的意义并无多大。因此，技术融入产业，技术融入生产生活，才是生命力的源泉。达摩院机器智能实验室副主任任小枫认为，2018年人工智能必须，也必定会走向实际的产业应用。以下几项行业发展将被AI“相中”：视频理解和编辑技术的进一步成熟将推动整个视频产业的长足发展，包括精准和个性化的搜索推荐，以及视频生成和交易的正规化和品质化；“刷脸”技术将在2018年成为常态，在众多场景中落地，真正走进生活的方方面面；新零售的各个场景中，以视觉为核心的智能技术将得到广泛应用，带来购物体验的质的变化；无人车，各大汽车厂商都将有原型车发布，自动驾驶将从探索大步走向实用；个人机器人，在多年研发和软硬件准备后，将会看到多种形态多种功能的机器人走入家庭，改变人们的生活方式。

第二篇：区块链铅笔创始人龚鸣：区块链技术对于全球证券市场会带来颠覆性影响

区块链铅笔创始人龚鸣：区块链技术对于全球证券市场会带

来颠覆性影响

第三届互联网金融全球峰会北大论坛于2016年4月19-21日在北京召开。区块链铅笔创始人龚鸣出席并致辞。龚鸣表示，区块链的世界，不可思议的事情几乎每天都在发生。它影响着各种行业，而区块链技术对于全球证券市场会带来颠覆性影响。

以下为会议实录：

龚鸣：谢谢大家，我稍微澄清一下，我不是很年轻，不是80后，我是70后。很长时间里，很高兴能和大家在北大的百年讲堂来分享一下关于我对于区块链的认识。当然区块链的题目有很多，如果要从头开始讲起，肯定是要非常长的时间，我今天就选择一个方面开始讲，我想从证券的角度开始讲，区块链为什么能成为一种颠覆性的技术。

正好昨天在中国证券协会，向部分的证监会的领导汇报关于区块链目前的进展，顺便今天也和大家讲一下区块链对于证券方面，可能会产生的一些影响。当然今天时间很有限，我可能只是举几个例子在里面稍微介绍一下。

这里面大家看到纳斯达克的一个Linux系统，这可能是大家最熟悉最知道的，基本上是全球所有的金融巨头拿出的第一个可以正在使用的区块链的解决方案，这是一个私人股权的市场，在这个系统里可以有很多的初创公司把这个股票股权系统放在架构里并且进行交易。大家知道目前有很多的创业公司越来越推迟自己IPO的时间，导致全球的独角兽越来越多。个人对于独角兽来说其实股权流动也是有这样的需求的，所以纳斯达克认为这是非常大的蓝海。他们做了一个基于区块链的系统，在这些系统里这些私人股权都可以很容易的进行登记和交易。纳斯达克在这方面做了非常多的努力，而且去年完成了第一笔的交易，去年完成了基于区块链的股权投票系统，所以可以看到纳斯达克在这方面做了非常多的努力。

纳斯达克为什么做这么多的努力，最大的原因是纳斯达克表示过它自己很有可能是第一个被区块链淘汰的公司，所以他要加把劲。为什么他这么认为，我们目前所有的股权交易市场的流程大家很知道了，任何一个公司要上市的话，比如国内的证监会，要么国外的交易所审核之后通过，以及市场发行，然后在二级市场进行交易，这是大家最熟悉的过程。这个过程我们可以称之为先审核后发布的过程，但有一群美国的程序群做了去中心化的交易系统，这样的交易系统里任何人可以发行资产，而且这些发行的资产可以在系统里进行随意的交易，我今天打开电脑联上网，下载一个客户端就可以发行任何你想发行的资产，可以设定所有的数量，这些就可以在上面去中心化的交易市场上进行交易。

从这种方法来看，很有可能被认为所有的证券发行方式，正在往从先审核后发行变成先发行后审核。从目前大多数包括证券业的从业者都认为这可能是天方夜谭，不可能会发生的，怎么会呢？任何一个国家都不会允许，监管机构都不许允许的情况发生，甚至可能会有欺诈这样的事情出现。但事实是技术已经允许出现了，特别是利用区块链进行的去中心化的交易系统，因为它所有的服务器节点各种各样的节点分布在全球的互联网角落里，分布在任何国家，而且使用这个系统的人可能是互联网上的任何一个人。这种时候司法管辖权受到很大的挑战，因为很难说这个系统，甚至这个系统的初始团队是哪个人，更难说交易团队是来自哪里，所以挑战非常大。

在互联网上这样的挑战非常多，二十年前这样的挑战就发现过一次，新闻咨询经历了一个大的挑战，在互联网开始之前要经过杂志社编辑才能发布，但是到今天，任何人打开手机就可以随意的发微博、微信，这种新闻资讯的过程就是从明显的新审核后发布变成了新发布后审核，这正是由于技术的进步，导致了整个发布的形态出现了一个重大的变化。当然在区块链的世界里，这并不仅仅是一个概念，事实上几乎每周都在发生这样的事情，前面也讲到以太网，以太网可能是除了比特币之外目前最受欢迎的区块链项目，大家知道以前包括现在开发区块链的技术难度还是很大的，往往是类似没有操作系统的手机上开发APP一样，这种需要很多的底层代码，包括很多底层的人打交道，但有人想也许安卓会让开发更简单一点，于是有人或者有团队试图做这样的公司，以太网就是这样做的。

在两年前一个德亿加拿大人写了一个白皮书，他说我可以做这套系统，并且列出了非常详细的算法，并且提供了比特币的地址，相信他的就可以投比特币给他，40天的时间募集了超过人民币一个亿的资金，并且大家可以按自己投资的比例分配到自己的以太币，这个以太币就可以在很多的交易所上进行交易，从这种方式就可以看到整个的区块链设计，从以太网上已经慢慢的开始转从过去的找VC、PE，而去找ICO的过程。这个ICO有点像模仿ITO的过程，它不同于传统的众筹，这种众筹方式是可以让每个人获得的一种点，都可以在交易所或者数字货币的交易所或者去中心华的交易所进行随意的交易。同样这种方式，使得整个数字货币的融资速度、迭代速度要极大地加快。我们现在看到很多新的项目，很多走的是传统的路径去找VC、PE这样，但区块链不是这样的方式，很多是用ICO这样的方式完成的。在右边我们看到很多这样的项目都是最近刚刚完成众筹。所有区块链的项目在和完全不一样的方式进行融资，而且进行流通，会认为是不是通过这种方式，使得未来整个证券行业也会朝这样的方向转变呢？特别是通过区块链能完成的可编程正选，大家知道完成央行发行的数字货币的战略性目标，目标就是要完成可编程货币，最终完成可编程证券，就是能让任何的证券完成非常复杂的动作。

大家知道传统的证券，现在交易的都是标准化的证券，但对一些非标准化的证券，像期权，这些有复杂命名，复杂交割条件的必须通过律师或者其它交易所的介入才能完成进行交易，但可编程证券通过智能合约完全可以代替这一点，完全可以自动地执行非常复杂的证券的交割的命令。这对所有的证券行业来说都是令人激动人心的，至少是愿意去尝试的，我们这边看到最大的改变是overstock公司，它是一个美国上市的电商，它在很短时间里宣布要使用一个新的开发系统，因为它的CEO认为他们希望使用去中心化的证券市场来代替他认为腐败的华尔街，所以在这方面他投入很多的力量，因为他是上市公司，他最新的季报显示他们公司投入了近八百万美元在开发这样的系统，当然在华尔街来说八百万美元不算什么，但让所有人震惊的是去年年底的时候，SEC允许他可以发在自己的去中心化的交易市场上发行证券，并且可以在上面交易，这被认为是SEC最大的改变，认为它在考量去中心化交易市场对全球的巨大的影响。但对overstock并不是唯一的一家，也有很多的公司在做类似的尝试，包括国内也在做这样的尝试。就像前天刚刚发布新闻的，如果大家关注区块链的话可能知道一个中国账本计划的项目，中国账本计划的联盟已经宣布完成，第一批的成员已经到了，不仅仅是一些省级的股权交易所，还包括中超、大型的商品交易所都参加了其中，特别是我们可以看到上海证券交易所的总工程师白硕老师他们下了非常大的决心，从上海证券交易所辞职加入了中国账本的计划。从此可以看出这个巨大的改变，可能正在慢慢的发生，越来越多的人可能已经意识到区块链技术对全球来说，可能对全球的证券市场都会带来极其深远的影响。

这是一个我们在测试中的项目，叫REX，也是我们正在开发的一个去中心化的交易系统，它还在内测当中，对我来说是参与了其中一小部分，当然有很多大型的机构在参与开发这样的系统。对这样的系统来说其实去中心化的交易所已经达到了非常高的壁垒，这个设计的可扩展性是大家比较关心的，它的交易所有基本上可以达到每秒钟数十万的撮合，像以太网嵌入到这样的系统中让任何非常繁复的交易都可以进行完成，对整个的设计来说，我们还有很多的技术路线在考虑，希望也许在未来，去中心化的交易市场能让更多的人或者更多的证券行业的从业人员发现对整个证券行业会有巨大的改变。

今天其实我讲的，当然这个完整的PPT要讲很长的时间，我只能截取其中部分大家可能感兴趣的部分来讲。最后以SEC主席的话来结束，4月2号SEC的主席首次公开谈论区块链，就表示我们正在研究区块链技术可能对于全球证券交易市场所带来的深远影响，而且我们正在寻找非常精通区块链技术的人，能对我们进行合作，并推动这项技术产生的深刻变化，并且我希望有更多的人参与到其中来，让全球的证券行业往前更前进一大步，非常感谢大家。