背景

随着人工智能（AI）的迅速发展，技术巨头在AI领域的主导地位愈加显著，尤其是在数据、资源和技术的掌控上，形成了少数几家行业巨头的垄断局面。AI技术的大规模应用已不仅仅是科技发展的引领者，它还决定着未来社会的运作模式与经济结构。正因如此，怎样 “破茧而出” 打破这种垄断，推动AI技术更加民主化、去中心化，成为了当前技术讨论中的一个重要议题。

毋庸置疑，去中心化AI被认为是解决这一问题的潜在路径。

去中心化AI指的是将人工智能计算能力分布在多个节点上，有别于中心化AI由单一实体集中管控数据的模式。这一方案的出现带来了诸多好处，凭借区块链的底层逻辑强化隐私保护、增强安全性、提高效率等，而更为重要的是，去中心化AI能够为中小企业提供更多的参与机会，打破传统大公司垄断的壁垒，让更多新兴力量能够在公平的环境中萌生。

如果说去中心化AI是技术创新的一次“民主化”进程，那么在波卡（Polkadot）生态中，NeuroWeb这一项目正是这场变革中的后起之秀。NeuroWeb的理念在于通过去中心化的网络架构，突破传统AI应用的局限，让更多用户可以在一个透明、公平的环境中，享受AI在教育、艺术、金融、建筑等行业上带来的便利和创新。这一构想与上周我们讨论过的Neurolanche有相似之处，NeuroWeb也同样关注AI领域的去中心化，推动AI技术朝着更加开放和公平的方向前行。

NeuroWeb的发展历程

什么是NeuroWebAI？

NeuroWeb是一个去中心化的人工智能区块链网络，通过“知识挖掘”这一独特的方式激励知识的创造、连接与分享，从而推动AI领域的创新与发展。NEURO是它的核心的效用通证，推动着AI知识经济的发展，奖励那些为去中心化知识图谱OriginTrail贡献有价值知识的参与者。

基于OriginTrail构建

提及NeuroWeb，就不得不提及OriginTrail，NeuroWeb就是建立在OriginTrail之上的。

OriginTrail曾是全球首个去中心化知识图谱（Decentralized Knowledge Graph），其初衷是将人们的重要资产进行重新组织，然后通过链上“通证化”的方式，让任何资产得以上链验证并实现增值，比如把物理世界的艺术、医疗、时尚、教育、供应链等，与数字世界的区块链、智能合约、元宇宙、NFT以及DeFi等连接起来，全球的资产通过去中心化知识图谱（DKG）也就实现了知识互联。

OriginTrail平行链于2023年12月通过社区治理投票转变为NeuroWeb。其通证OTP也转变为新通证NEURO，注意这并没有发行额外的通证，而OriginTrail原本所做的DKG工作仍然在继续中，此处主要是更改了平行链名称和通证名称。
 

或许在国内，谈及知识图谱的概念相对较少，但实际上知识图谱属于AI数据管理领域的一个分支。最早可追溯至互联网之初，Google公司为精益求精提升搜索引擎的检索效率所运用的技术，也就是将传统基于关键字的搜索模型转向基于语义的技术升级，这也让Meta、亚马逊、百度这些公司开始搭建自己的知识图谱技术，正是这种技术，支持着这些巨头在大数据时代保持着核心竞争力。

对于大型企业而言，OriginTrail构建的去中心化知识图谱类似于一个开源中间件，可以将现实世界和数字资产链接起来，将它们转化为看得见的和可验证的知识资产，进而大幅提升透明度与信任，这个看似“偏门”的机会就这样与传统行业的需求不谋而合。

在2022年，OriginTrail已经助力全球许多公司创造了价值，比如在美国供应商合规审计网络 （SCAN） 协会的“可信工厂计划”中促进安全审计 ，为超过40%的美国进口商品实现顺利的国际贸易，以及与英国标准协会 （BSI） 联合开发了一款名叫AidTrust的产品，用于连接来自制造商、非政府组织和国内分销网络的数据，为药品供应链带来透明度和信任。

从DKG到去中心化AI

在AI也能够生产内容的背景下，传统的数据和知识必须能够动态地进行更新、学习和推理，才能满足未来智能化网络对数据处理与智能合约的高要求。因此，OriginTrail决定转变为一个支持“去中心化AI+知识挖掘”的全新平台——并建立一个新的品牌NeuroWeb。

以AI驱动的知识挖掘（Knowledge Mining）为核心，NeuroWeb旨在鼓励全球用户参与到AI相关的知识创建和共享中来。知识挖掘是一种去中心化的过程，它让参与者提供有价值的知识资产来获得奖励，而这些知识将在NeuroWeb的去中心化知识图谱中得到存储和验证，也就不会出现像一般的大语言模型那样，可能会一本正经的“说假话”。这样一来，NeuroWebAI不仅能够为AI提供丰富的训练数据，还能确保数据的可验证性、可追溯性和可信度。
 

NeuroWeb的这一重点转型为Web3生态提供了一个新的智能层，借助AI的趋势，可信知识图谱的建设也会越来越得到更多应用。
 

可信AI解决方案用例

OriginTrail利用其去中心化的知识图谱和AI驱动的技术，为各行各业提供了许多可信的AI解决方案，这些方案为消除传统行业的痛点提供了切实可行的技术支持。

去中心化科学（DeSci）

在传统科研领域，研究数据和成果往往受到出版壁垒和复杂语言的限制，以及往往周期长，资金申请不透明等问题，这催生了DeSci的兴起。

OriginTrail为DeSci社区提供了DKG解决方案，确保研究数据的所有权和可验证性，并借助AI加速研究过程。其中，ID Theory借助OriginTrail技术推出了一个集成AI的科研平台SciGraph，尤其在科学准确性方面比其他的大语言模型更精准，其次，因为DKG技术，每条信息都是可追溯、可验证和可信赖的，从而提高了AI在研究中的实用性。更重要的是，SciGraph还站在Web3的核心愿景上搭建，在这个平台上，创作和科学不受官僚主义的阻碍，每个贡献者都有所有权和认可权，并且能够获得激励。换句话说，让分享突破性的科研发现就像分享meme一样简单，让越广泛使用的知识资产越有价值。

供应链透明化

全球供应链的复杂信息的共享通常涉及敏感数据，这使得各方合作变得更加困难，为了实现供应链的可持续性和安全性，需要一个可信的数据交换机制，能够确保信息的真实性和可追溯性。

OriginTrail建立了一个专为供应链的互联的可验证知识图谱，不仅能够提供可持续性声明、透明的责任链，还能评估运输风险、验证保险索赔等。正如前文提到的，SCAN和BSI已经在使用OriginTrail协议确保一些进口商的安全审计，此外，在食品安全方面，OriginTrail还建立了有机牛肉的可验证溯源系统，确保从农场到餐桌的每一步都可追溯的。

建筑行业的可信数据交换

建筑行业由于缺乏权威验证，常常导致房地产出现违规和安全隐患，这些问题可能造成能源效率低下和房屋抗灾能力弱，一旦发生自然灾害，便会造成雪上加霜的惨重损失。

OriginTrail为建筑行业提供了可信的建筑信息交换平台，建筑承包商、政府机构和建筑所有者可以轻松创建和分享可验证的建筑数据，包括材料使用、施工实践和相关认证等。例如，通过Buildchain项目，OriginTrail与来自斯洛文尼亚、意大利、西班牙、希腊等其他11个合作伙伴一起，将DKG与现有的欧盟数字建筑日志系统结合，创建了一个不可篡改的建筑信息数据库，供所有相关方访问，提高了专业性。

当前除了以上提到的三大传统行业外，OriginTrail还在游戏、医疗健康和金融保险等行业提供可信的AI解决方案，这些领域的应用证明了可信AI知识的巨大潜力和切实价值。
 

OT-RFC-21：集体神经符号AI

自AI的概念诞生以来，其发展大致沿着两条主要路径前行：一种是基于神经网络的AI，另一种则是符号AI。

神经网络主要用于处理大量数据并从中学习模式和特征，这些网络在处理图像、自然语言处理等数据密集型任务上非常有效。符号AI则提供了逻辑推理能力，通过预定义的规则和知识库进行决策，主要擅长解释性和透明性，能够处理抽象概念及复杂逻辑。

简单来说，前者擅长从数据中捕捉模式和规律，后者则依赖逻辑和规则进行推理。这两种方法各有优势，但在单独使用时也暴露出各自的局限性。

神经网络能让AI具备惊人的学习能力，但它有时也“太过聪明”，比如生成不真实的信息（常被称为“幻觉”），或者出现偏见、版权争议等问题。而符号AI虽然逻辑性强，但其规则系统的局限性难以满足用户对创造力的需求。

为了弥补两者的短板，业内开始研究一种新的方向：神经-符号AI（Neuro-Symbolic AI）。它把神经网络的学习能力和符号AI的逻辑推理结合起来，既能高效学习，又不失逻辑性和透明度。

在此基础上，OriginTrail在OT-RFC-21中提出了“集体神经-符号AI（Collective Neuro-Symbolic AI）”概念，旨在利用DKG和NeuroWeb的技术来构建一个更加透明、高效且可信的知识网络，让AI能够从可靠的知识中学习，并以逻辑性更强的方式进行推理。也就是说，DKG和NeuroWeb的结合不仅给AI的“知识库”上了把锁，确保数据真实、可靠，同时也为“集体智慧”的AI提供了强大的底层支撑。

编者注：OT-RFC-21代表OriginTrail项目中的第21号请求评论（Request for Comments, RFC）。在Github中，RFC是用于提出和讨论系统改进、开发新功能、或其他重大变更的正式文档。

OriginTrail即将发布的DKG V8版本，其中不少更新是为了支持神经-符号AI而专门设计的。在为期五周的测试网阶段，社区部署了500多个V8核心节点，累计提交了超过3.7 TB的操作日志和800万份知识资产，在全面优化系统性能的同时还验证了诸如paranet同步这样的新功能。
 

DKG V8在经济模型方面也颇具亮点，引入了双通证体系（TRAC和NEURO）以及“集体程序化财库”（Collective Programmatic Treasury, CPT）。

具体来说，项目团队设计了TRAC和NEURO两种通证，分别激励不同的网络参与者：TRAC负责奖励核心节点的运营者和TRAC委托人，而NEURO则覆盖NeuroWeb的节点运营者、NEURO委托人和知识发布者。此外还有全新的CPT机制，通过奖励网络中知识发布最多的paranet用户，进一步鼓励了社区的积极参与。

DKG V8的设计还降低了用户参与门槛，从手机用户到云端服务提供者，任何人都能通过边缘节点参与进来，形成了“用的人越多，建得越快”的生态飞轮效应。

未来几个月注定充满看点。DKG V8将在今年底正式上线主网，接下来到2025年3月，全新的CPT机制也会投入使用。有了DKG和NeuroWeb的支持，神经-符号AI领域的发展或许会到达一个新的高度。
 

NeuroWeb从多方便赋能波卡

作为波卡生态的重要参与者之一，NeuroWebAI正在从多个方面赋能波卡。
 

扩展波卡AI板块：AI助手和教育平台

NeuroWebAI与OriginTrail协作推出了Polkabot.ai，这是一个专门为波卡生态设计的AI助手和教育平台。

Polkabot.ai可以为开发者和用户提供即时帮助，从智能合约的编写到复杂的区块链交互，AI助手可以提供详细的指南和建议。这种即时响应的AI支持大幅降低了新用户进入波卡生态系统的门槛，使得开发和使用波卡更加用户友好。

通过整合OriginTrail的知识图谱，Polkabot.ai提供了丰富的教育资源。教育资源不仅仅包括文本资料，还有视频教程、互动问答等形式，使得学习过程更加生动有趣。尤其是波卡相关的文档与日俱增，如果为了了解波卡而去阅读所有的文档内容是一个很高的学习门槛，但是有了Polkabot.ai，用户可以直接问他们有关波卡的内容，AI会直接回答并指引到官方文档里的内容出处，让用户极大地降低波卡的学习门槛。

此外，Polkabot.ai还能够根据用户的学习进度和兴趣定制学习路径，提供个性化的教育体验。NeuroWebAI还利用其AI能力对波卡生态中的数据进行分析，帮助用户和开发者了解网络状况、预测趋势、以及识别潜在的安全风险。
 

交易数据支持

在上个月，波卡生态系统的每月交易数量达到了历史最高水平。值得注意的是，在整个11月中，NeuroWebAI的交易量占了波卡总交易量的30%以上，足以体现出其在波卡生态系统中的重要性。
 

不过，这些交易量增长的背后也离不开波卡本身的技术支持。波卡的跨链通信协议（XCM）能够实现低延迟、高吞吐量的去中心化交易环境，而平行链机制则让不同区块链能够并行操作，极大减轻了交易负担。

在上周的Kusama Spammening测试中，Kusama TPS突破100K大关，达到了128,184，充分展现了波卡技术在真实场景下的可扩展性和弹性。并且此次测试仅使用了100个可用核心中的23个，这表明如果完全将核心利用起来的话，波卡理论上能够处理更高的TPS，可能达到或超过500,000 TPS。

我们可以看到，波卡的基础设施为生态内各项目的交易增长提供了坚实的技术支撑，而这些项目交易量的持续增长反过来又丰富了整个波卡生态的数据基础，进一步推动了网络的整体发展。
 

加速去中心化AI的落地

除了Polkabot.ai和交易数据支持，NeuroWeb还为波卡的去中心化AI战略奠定了技术基础。如果集体神经-符号AI模型顺利推出，NeuroWeb将能够实现跨网络的数据共享和知识整合，这种能力尤其适用于波卡的跨链场景，例如将不同平行链的数据统一整合，为AI模型提供更全面的训练素材。

整体来看，NeuroWeb对波卡的赋能不仅仅是在技术层面，更是在用户体验、教育、安全和数据分析等多个维度上全面提升了波卡的生态系统，同时推动了社区的发展。
 

展望未来

根据官网的路线图，NeuroWebAI计划在2025年推出自主人工智能系统，并集成AI Agent，旨在更好地推动人工智能知识经济的发展。

AI Agent，通常被称为智能代理，是指能够根据一定的逻辑或规则，自主执行任务的一类软件或硬件系统。驱动这一发展的主要因素包括海量数据的可用性、计算能力的提升以及机器学习与深度学习算法的成熟。现在，AI Agent已经从最初的简单响应系统，演变成如今能够处理复杂任务、理解自然语言、进行视觉识别和做出智能决策的先进代理。

在Crypto领域，AI Agent也正逐渐成为技术创新和应用落地的重要工具，可被用于交易与投资优化、链上治理、跨链协作等场景。基于AI Agent的产品和项目正在迅速增长，比如最近大家讨论比较多的首个由AI Agent管理的风险投资基金AI16z，以及能够创建并发行AI Agent的平台Virtuals Protocol，都正在引发广泛的讨论和建设。

毫无疑问，NeuroWeb集成AI Agent后，将为整个波卡生态带来更多的应用场景。比如AI Agent可以作为链上智能合约的辅助工具，增强合约的自主性；或者是帮助开发者简化复杂的业务逻辑，促进波卡生态的开发效率。在数据分析和处理方面，尤其是对于大数据的实时分析和处理，AI Agent也可以为波卡生态提供强大的数据驱动决策支持。

除此之外，波卡一直以来重视基础架构的建设，在用户体验方面稍显不足，尤其是对于普通用户而言，操作复杂性往往是最大的门槛。而AI Agent的引入恰好可以弥补这一短板，使得用户无需深入了解区块链技术的细节，只需设定简单的目标，系统便可自动完成各类链上操作。

目前Crypto领域的AI Agent板块还处于发展初期，很多项目都还在探索和试验中，相对来说NeuroWebAI算是布局比较早的，已经在技术上取得了一些突破。如果能够继续保持这个节奏，NeuroWebAI或许能够取得不错的成绩，在提高波卡影响力的同时成为行业的重要推动者。