人工智能与区块链赋能物联网：发展与展望

李 萌， 裴 攀， 孙恩昌， 杨睿哲， 司鹏搏， 张延华

(1.北京工业大学信息学部， 北京 100124； 2.先进信息网络北京实验室， 北京 100124)

作为当前最具前景的技术之一，物联网(internet of things, IoT)是在互联网基础上延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通[1]. 然而，随着通信技术的迅速发展， IoT场景下的数据和计算任务量的激增导致诸多问题亟待解决. 1)大数据分析：大量的IoT终端设备产生丰富的数据，急需实时做出有效分析和关键数据提取； 2)安全性：在大量的IoT用户产生的数据中，可能会有恶意节点产生攻击或错误的信息，不加以区分地进行数据交互，极可能造成严重的损失； 3)中心化：传统的云端网络架构与数据存储过于集中，中心节点极易遭受恶意软件或黑客的攻击； 4)计算能力：每个节点的计算能力有所差异，从而导致数据计算返回过程产生时延和误差；5)能量消耗：能量的不必要损耗，造成系统能效性较低，对资源造成浪费的同时，不利于技术落地等问题. 然而，人工智能(artificial intelligence, AI)技术和区块链技术的兴起为解决这些问题带来了有效的解决方案.

AI是人工制造的智能，所谓智能，指的是机器具有感知、学习、推理和自动解决复杂问题的能力[2]. 目前，业界已经提出了各种类型的AI算法，在面对大数据分析的问题时，AI算法,如:深度学习(deep learning, DL)，可为大量的数据提供分类识别的分析，以鉴别传输数据的完整性和安全性[3]；强化学习(reinforcement learning, RL)，可识别不熟悉的数据模型并根据不同条件对它们进行分类[4]. 结合这些AI算法的特点，通过智能的鉴别传输的数据，可以为数据安全性问题提供较有效的解决方案. 深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)，可在动态的环境中通过学习训练为系统找到最优的调度策略. 利用该算法的特点，可以为IoT场景下有限的无线资源使用调度进行优化. 同时，IoT场景中各节点计算能力差异问题以及能量消耗问题也即可以借助部署移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)服务器，通过深度强化学习算法进行数据计算执行的策略优化. 然而，由于AI算法所需的数据存储、训练过于集中心化，算法在执行过程中通常需要第三方的参与和管理，从而出现安全性不佳、缺乏激励机制等问题，往往导致数据得不到足够多的用户信任和支持，继而导致模型训练的精度受限等问题.

另一项前沿技术，区块链技术也逐步应用于IoT场景. 区块链技术是一种分散的、分布式的和公共的数字分类账，用于在各个节点中保存各种事物[5]. 它最初起源于比特币，现在已经在许多不同的领域应用并凸显出它的潜力. 在IoT场景中，区块链技术去中心化、公开透明、可信任和不可篡改性等特点，恰恰可以为上述安全性、隐私性和存储中心化的问题提供有效的解决方案. 具体实施方案主要是通过将IoT场景中有关隐私的数据以分布形式安全可靠地存储在区块链当中，为整个系统提供了充分的安全保障[1]. 然而，引入区块链技术的同时不可避免地需要考虑其带来的一些潜在问题，例如，区块链系统中的可扩展性，挖矿过程中带来的能量过度消耗、区块链网络结构中的智能合约，以及共识机制的实现可能带来的安全漏洞等问题.

通过上述分析介绍，AI技术与区块链技术的结合存在互补的潜力. 从区块链的角度来讲，其可扩展性和系统能耗问题也可通过深度强化学习算法进行优化，而其结构上智能合约和共识机制的实现带来的安全漏洞可以通过AI算法识别与检测；从AI技术的角度来看，区块链作为可信任的平台，可以为AI技术提供必需收集、存储和利用的高度敏感信息创建安全、不可篡改、分布式的系统. 在这个安全的系统里，不需要第三方的参与和管理，用户之间互相信任并共享数据，基于庞大且可靠的数据集，智能体做决策的精度与之相应提高. AI技术和区块链技术的结合不仅仅是为了相互促进彼此，更多的是在相互促进的过程中为IoT场景中各类应用起推动和优化的作用. 因此，将2项技术结合的研究是具有重要性和前瞻性.

综上所述，本文深入调研了AI技术和区块链技术融合并赋能IoT场景的可行性. 首先，介绍了借助AI技术优化可扩展性、系统能耗和区块链网络安全性等方面的研究. 然后，介绍了借助区块链技术的去中心化存储、分布式、不可篡改性和可信赖等特点，用于提高AI算法性能和决策的研究. 此外，对未来相关领域的研究方向和挑战进行了深入而广泛的探讨. 本文的调研和讨论可以系统展示AI技术和区块链技术的融合在本领域的研究现状，并为后续研究提供更多的思路和方向.

1 AI辅助的区块链

区块链网络基础架构如图1所示，主要由物理层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成. 为了提高区块链网络的有效性和智能性，一些研究已经在相关领域场景中探索将区块链和AI两项技术融合. 本文将分别从可扩展性、系统能耗和安全性等方面，详细介绍如何运用AI 技术来解决区块链技术中存在的缺陷.

图1 区块链网络基础架构Fig.1 Basic architecture of blockchain network

1.1 可扩展性

可扩展性是区块链网络的一个重要性能指标，主要包含吞吐量、存储和网络容量等3个方面的扩展. 随着5G等新一代通信网络技术的迅速发展，越来越多的IoT设备部署并使用. IoT网络利用区块链技术处理大量的数据，就需要区块链网络具有可信赖和高可扩展性，同时能实现高吞吐量[3]. 因此，在IoT场景下，将区块链技术用作不同服务和应用程序的通用平台，可扩展性是一个关键的问题.

基于文献[5-9]的调研，提高区块链架构可扩展性的方法主要分为链上(on-chain)和链下(off-chain)2种不同的操作方式[5]. 其链上操作方式具体可分为：1) 分片技术(sharding)[6-7]，将区块链节点划分为不同的分片，不同的分片可以同时处理交易事务，采用并行复用的原理，实现对区块链网络吞吐量的增强；2) 性能参数微调技术，通过调整区块链相关参数[8]，如区块的大小、相邻块的时间间隔等实现区块链系统性能的提升. 而链下操作方式主要为多链(multi-chain)技术[9]，通过将主链的琐碎交易业务迁移到其他副链，仅仅将少量关键数据上传至目标主链，其目的就是为了减少主链的负载和冗余，以达到提升可扩展性的要求.

此外，通过改进或替换共识算法也是一个非常重要的方法. 例如，有权益证明(proof of stake, PoS)机制或者实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)共识算法来替换传统的工作量证明(proof of work, PoW)共识算法，通过替换可以大大地减少计算开销，间接地提高区块链系统在单位时间内的吞吐量.

虽然已有文献提出并讨论了诸多提升可扩展性的方法，但是大多数需要牺牲其他系统性能，例如，去中心化、安全性和时延. 而在IoT场景中，这些性能通常也不可忽视. 因此，在尽可能不损害其他系统性能的同时，提高可扩展性仍然是非常严峻的挑战.

随着AI的发展，智能算法可优化系统性能的特点可以充分地与区块链技术结合，即运用AI算法智能体调度的优势，提高区块链应用IoT场景可扩展性的同时，更好平衡其他系统性能. 在文献[8,10]中，均提到了用深度强化学习算法实现相应的优化，并通过智能体动态选择最优的调度方案. 前者通过深度强化学习算法，智能体动态地选择不同的共识算法和区块的生产节点，以及调整区块的大小和时间间隔等，寻找最优的搭配提升区块链网络的可扩展性，同时保证系统的去中心化特性、时延特性和安全性[8]. 而后者，为了获得较好的吞吐量，利用深度Q网络(deepQnetwork, DQN)算法智能体动态地调整区块大小、时间间隔和分片的数量，寻找最优的相关参数，同时为系统满足安全性等问题[10].

综上所述，在IoT场景的应用中可以结合链下与链上的方法，并结合不同的共识算法，通过AI算法做出最优决策，从而逐步实现系统区块链的可扩展性、去中心化、时延和安全性之间进行平衡，以达到更适合于IoT场景的性能.

1.2 系统能耗

能耗问题一直是IoT场景下讨论的重点，区块链技术从被提出应用到IoT，能耗问题一直备受关注. 如果能耗问题不能很好地解决，区块链本身的价值将会被稀释，而且其在IoT中的应用将会被严重阻碍[11]. 本小节将从2个方面阐述区块链技术在能耗方面的优化与改进，并且着重介绍AI技术用于优化能耗问题的研究内容和方法.

单从区块链本身角度来讲，其能量消耗主要发生在共识机制用于挖矿的过程中，也即在传统的共识算法工作量证明机制中，大多数能量被区块链中基于工作量证明机制的哈希值计算所消耗. 传统的解决方法，例如，PoS机制与PBFT共识算法的提出，就是为了避免在计算共识过程中消耗大量能量. 此外，为了避免计算资源和能量资源在此过程中过度消耗，共识算法与AI算法可深度融合来解决此问题.

例如，结合机器学习算法形成的学习证明(proof of learning, PoL)[12]共识协议，该协议通过给定任务的机器学习进行模型训练，然后，基于最小损失函数值进行排序，最后，选择最优的模型参数通过其他挖矿节点的验证，实现分布式共识. 此外，在文献[11]中，主要思想使IoT系统充分回收了促进和维护共识机制所需的能量，并将其重新投入于AI算法的计算，从而实现节省系统能量开销. 具体而言，作者提出了结合深度学习算法形成的深度学习证明(proof of deep learning, PoDL)共识协议，其迫使智能体进行深度学习的模型训练，并提出训练模型作为效验证明，只有产生适当的深度学习模型时，才能达到共识并生成新块.

另一方面，从整个IoT系统的角度来讲，随着5G的发展以及移动边缘计算技术的兴起，为了缓解在IoT场景中部署区块链时所导致的功耗问题，在文献[13-14]中，均提出通过深度强化学习算法，动态调度对计算能力与能耗敏感的计算任务. 例如，将计算任务从终端卸载至移动边缘计算服务器或者云服务器等，并且将区块链部署至边缘节点，避免IoT终端节点耗费大量能耗或者计算资源，以此提升系统的能效性，如图2所示. 此外，考虑到一个小区内，可能在终端节点附近的边缘节点并未有充足的能量来处理这些任务，文献[15-16]通过跨小区调度、寻找相邻小区具有能量充足的边缘节点或云服务器来执行复杂的计算任务.

图2 IoT任务调度系统Fig.2 Task scheduling system for IoT

综上所述，针对IoT场景中系统能量的不必要损耗，以及引入区块链技术导致系统能效性低的问题，现有的AI技术能够在一定程度上给与优化和改进.

1.3 安全性

尽管区块链技术提供了一些可靠的方案来确保物联网系统的数据相对安全，但是，基于区块链技术自身来讲，其分散的权利可能会受到滥用的风险，特别是区块链技术中的智能合约以及共识机制容易受到恶意的网络攻击或篡改. 本节主要从智能合约以及共识机制的安全性2个方面来论述区块链在解决安全性问题的最新研究以及重点介绍与AI算法结合的解决方法.

1.3.1 智能合约

智能合约是区块链网络的重要组成部分，其旨在以数字方式促进、验证或强制谈判或履行合同的计算机协议[17]，其中智能是指可以自动地验证预定义条款和条件的执行，是一种允许在没有第三方的情况下进行可信交易机制，消除了第三方系统对信任验证的需求[18]，从而在节省了管理和服务成本的同时，提高了系统效率并降低了相关的安全风险. 在IoT场景中，多数应用也急需类似技术加以辅助，以提高数据交互的安全性.

然而，智能合约虽然在应用中有诸多优势，但仍然存在着不可忽视的问题，例如，软件实现的代码容易被恶意节点入侵[18]，智能合约安全的定义标准的缺乏[19]等，这些问题可能导致安全漏洞和攻击，在一定程度上危及整个区块链网络. 所以，确保智能合约的实现不存在漏洞，并尽可能保证其免受攻击是非常重要的. 传统的解决方法从智能合约开发者的角度出发，例如，为开发者提出了一种Web服务工具，它可以帮助开发人员在智能合约中发现一些安全漏洞[20]. 然而，随着AI技术的迅速发展，为解决智能合约的安全性问题提供了一种思路.

目前，已经有较多工作借助了AI算法对智能合约的安全性及合法性进行了判断和分析. 例如，在文献[21]中，通过对大量的智能合约的用户账户和操作代码中提取相关特征进行学习，基于机器学习算法XGBoost来检测合约中是否存在潜在的旁氏骗局，旁氏骗局是一种经典的投资诈骗行为，也有基于区块链的表现形式，本质为新投资者的投入资金作为老投资者的回报[21]. 此外，Alarab等[22]提出并验证了基于图卷积网络的方法在比特币链中检测洗钱的行为.

然而，在IoT场景中，结合AI技术，也可使智能合约更加“智能”. 根据文献[23-25]，将AI算法嵌入到智能合约当中，利用AI算法可对不同数据分类以及预测的特性，可以加强智能合约的安全性. 在文献[23-24]中，仅仅是在其未来挑战和研究方向中提到了AI使能智能合约的概念. 前者指出了AI嵌入智能合约的挑战，即智能合约执行结果是确定性的而AI算法计算的结果是非确定性的矛盾[23]；后者在车联网场景中提出利用强化学习算法来识别不熟悉的数据模式，并根据不同的条件对它们在智能合约中进行分类处理[24]. 此外，文献[25]具体阐述了在一个车联网与区块链技术结合的场景中利用自然语言处理(natural language processing, NLP)对智能合约进行自动编码，通过嵌入朴素贝叶斯分类器去预测每个用户请求的标记，并通过标记来判断是否为恶意请求[25]. 该文献实验仿真结果表明，相比于常规的智能合约，该利用了AI技术改善的合约明显在安全性问题上更优.

AI与智能合约的结合不仅仅局限于加强智能合约的安全性. 在文献[23]中也曾提出，由于智能合约的可编码特性，可以将AI算法嵌入智能合约，让其为整个系统做优化或决策. 更重要的是，当智能合约用于机器学习算法进行决策和分析时，这些决策结果的可信度将显著提升.

1.3.2 共识机制

共识机制也是区块链技术中非常重要的一个环节，其涉及到为一个去中心化的网络链式结构中校验节点区块的信任程度，当一个新加入的区块节点加入链时，需要通过现有的其他区块一起工作而使得整个区块链节点达到共识，确定加入一个可信的区块. 常用的共识机制包括工作量证明、PoS机制、授权PoS机制、PBFT算法等等.

尽管共识的任务就是为了验证区块入链的信任程度，从而使得区块链在一个不可信的环境下对恶意活动有一定的容忍度，但是在IoT某些场景应用中依然存在容忍度不足的现象，导致网络节点被恶意篡改等问题. 因此，基于这个问题，可以充分借助AI算法的特点，用于检测欺诈行为来一定程度的解决这个问题. 例如，基于Hyperledger Fabric区块链平台，其对恶意活动容忍度相对较低的情况，Mehrdad[26]等在共识协议之前设计了一个外部检测算法作为先前一步的共识，验证了新数据的兼容性，并丢弃了可疑的数据，以提高网络对第二步共识(PBFT共识机制)的容错能力，如图3所示. 结果显示设计的这个算法对这个区块链平台的容错能力有显著提升.

图3 两步共识网络Fig.3 Two-step consensus network

同时，在文献[27]中，为了减少区块链分布式系统共识过程中部分节点串通，导致破坏节点共识的公平性，作者采用了受监督的机器学习方法，具体是当一个新的区块将加入链中之前，通过一个智能体根据以往的经验与概率判断是否为公平的交易事务，从而使得共识过程中的安全性提升. 此外，在文献[28]中，在区块链节点共识之前，为了防止攻击者控制共识过程，Houda等提出了一种基于机器学习的贝叶斯网络滤波算法，自动地检测区块链网络中的异常，可以有效地保护共识过程.

2 基于区块链的AI

随着区块链技术和AI技术在IoT领域的迅速发展，当前研究不仅仅关注借助AI技术的特点来促进区块链在IoT领域的发展，而且同样考虑利用区块链技术的特点促进AI的发展，以达到深度融合，从而共同赋能IoT的发展. 在本节中，将具体综述和讨论借助区块链技术促进AI技术进一步发展的研究现状.

2.1 分布式的存储管理和激励机制

目前，IoT数据存储和计算模式为云、边、端，云代表服务器，边代表边缘节点，端则代表终端的设备，云和边缘服务器负责将所从终端设备产生的数据收集存储并处理. 这样的处理方式可能有较大风险，因为容易遭受针对性的攻击，而且存在终端用户不信任第三方收集自己的敏感数据的问题. 区块链作为一个分布式的可靠存储平台，通过将其部署在边缘节点甚至下沉至终端，可以很好地利用区块链平台分区块的存储及管理数据，以增强系统的鲁棒性. 从与AI技术结合的角度而言，区块链的分布式结构与以分布式特点为代表的机器学习算法融合，能实现更加完善的协同优化决策.

例如，联邦学习(federated learning, FL)，其特点是首先本地训练模型，然后将本地训练模型的参数上传至一个中心节点进行全局模型更新，继续循环迭代此过程直至达到全局模型训练最优为止. 在一个车联网系统中，利用区块链在车辆之间进行联邦学习的过程中提供一个分布式存储与管理的平台，以增强系统的鲁棒性[29]. 其具体的做法是在联邦学习的过程中，利用区块链技术，本地智能车辆计算出的本地训练模型参数作为一个交易通过共识保存到区块链中，而当系统要进行全局聚合时，边缘服务器作为聚合节点通过从区块链中获取更新的本地上传模型执行全局聚合，从而实现以一个相对稳定的方式执行联邦学习算法来优化系统性能.

同时，如图4所示，利用区块链的分布式特点，将区块链部署至边缘服务器，将联邦学习中的全局更新模型参数利用状态树结构，安全存储在区块链的最新产生的区块中[30]. 具体的做法是，在每次迭代的本地节点模型训练参数存储在一个区块，经过共识验证后分批次地保存在区块链当中，以此来增强在物联网系统中联邦学习的鲁棒性和安全性.

图4 针对联邦学习的区块链存储结构Fig.4 Storage structure of blockchain for federated learning

此外，基于区块链平台的结构特点，可以更好地设计一个激励机制，使相互不信任的节点，通过激励的方法，互相分享数据，突破不同数据拥有方的壁垒，实现数据融合[16]. 一旦智能体拥有充足的训练数据，基于AI算法，其最终的性能会很大程度上得以提升，更好地服务于整个系统优化.

2.2 大数据的安全与隐私

随着5G及IoT技术的发展，大规模终端节点的部署会产生大量的数据. 对于AI技术，拥有越大量的数据就意味着其训练模型的精确度就越高. 然而，如果这些数据中有少部分存在安全性问题，相应地，数据的有效性就会影响系统决策，从而影响系统的整体性能. 幸运的是，区块链技术的引入，为数据安全和隐私性问题带来了有效的解决方案.

区块链技术具有匿名性、不可篡改性、接口访问控制和签名认证授权等技术来保障交易数据的安全与隐私，这些技术可以充分地运用到IoT领域，为大数据的安全保驾护航，也为AI模型训练所需的数据提供质量保障.

为实现安全可信赖的数据共享，可以采用私钥对本地数据或模型进行加密签名处理，在区块链平台进行存储之前必须通过验证签名[31-32]，目的是保证从多方节点上传的数据安全可靠. 例如，为了确保支持向量机算法对智慧城市中IoT数据分类之前用户数据的完整性和隐私保护，Shen等[33]使用区块链技术来实现安全可靠的IoT数据共享，每个IoT数据提供者通过自己的私钥对数据实例进行本地加密，然后经过特殊格式化的事务在区块链上记录以保护用户数据的隐私.

同时，随着AI技术的发展和万物互联的兴起，在IoT场景中设计一个可扩展的、私有的、可信且智能的大数据共享体系非常关键. Regio等[34]提出了一种名为SpeedChain的体系框架，该框架利用区块链技术，允许智能车辆共享其大数据，通过使用周期性变化的秘钥来保护终端用户的隐私，在秘钥更新间隔中，车辆更新新的密钥对.

此外，通过对多维数据上传至区块时进行访问控制[35-36]，针对一些恶意节点的数据进行管控，可以有效地抵御攻击，如图5所示. 此外，为了进一步对大规模节点进行安全性效验，可采用对每一个节点进行信用等级评级，即给每个节点按照以往的行为设置一个名誉值(reputation value)[37]，区块链平台可以通过这名誉值来判定该节点上传的数据是否真实可靠. 例如，Guntur等[38]利用区块链技术在异构和动态IoT环境中重新构建了一个轻量级、可伸缩和可信任的访问控制系统，以防止未经授权的访问和自动检测受损节点. 该系统将区块链的信任和声誉特点用于IoT访问控制，通过逐步评估和计算每个参与节点的信任和声誉评分，实现一个自适应和值得信赖的访问控制系统.

图5 区块链网络访问控制Fig.5 Access control for Blockchain

综上所述，区块链技术在数据安全与隐私性带来的保障不仅使得在AI训练的过程中为其提供安全可靠的数据来源，大大提高了系统决策的准确性，还可以确保整个系统在多方面的安全性得以提升.

2.3 共识机制概念用于模型训练

区块链的共识机制，即在区块链的结构中为决定一个新的区块将加入到链中而配置的一种协议[39]，是维持区块链网络安全稳定的核心.

考虑到在一个IoT场景中，由于区块链技术的共识过程和AI模型的训练都需要消耗大量的计算与能量资源，而这些资源在IoT场景中通常极为有限，融合2项技术，势必会对系统性能造成影响. 尽管通过深度强化学习等算法能够实现来计算任务卸载以及资源调度优化[15]，但无法满足对资源消耗较为严苛的业务场景.

因此，在区块链网络执行共识的过程中同时执行AI模型的训练，资源消耗可在一定程度上实现降低. 同时，设计相应的协议框架，安全性问题也能够迎刃而解. 文献[11-12,40-42]，即利用共识机制的特点，结合集体学习以及联邦学习算法等符合分布式特点的算法，设计形成一种新型共识协议.

Bravo-Marquez等[12]提出了PoL共识协议，它是一种结合机器学习的共识机制，同时提出了模型竞争机制(只有最优的训练模型区块才能通过共识加入到区块链当中[12])以及主要协议流程. 基于上述模型竞争的思想，文献[11,41]利用深度学习作为分布式节点的模型训练结构. 前者设计了PoDL共识协议[10]，通过测试数据库效验后，在学习节点中，只有最高精度的训练模型才能被允许产生区块并加入到区块链中. 后者设计提出了有效工作量证明(proof of useful work, PoUW)共识协议[41]，在该协议中，挖矿方案需要训练深度学习模型，只有当该模型的性能超过一定阈值时，才会产生区块. 结合文献[11-12,41]提出的算法特点，集体Q学习算法[40]被提出，通过深度Q学习(deepQ-learning, DQL)算法的深度神经网络(deep neural network, DNN)与Q学习算法分开处理，利用移动边缘计算服务器作为分布式的节点训练深度神经网络，运用了PoL共识机制，并通过模型竞争机制选择最佳的训练模型，最后通过这种优化算法优化IoT场景中的网络资源.

此外，联邦学习作为当前比较受关注的一种分布式机器学习方法，结合共识机制的概念，也有较广泛的应用. 如图6所示，将联邦学习的学习步骤视为训练质量证明(proof of training quality, PoQ)共识协议的流程[42]，主要分为交易、广播、校验、存储4个步骤，可以很好地实现同时训练和共识的目的，即区块链共识的过程也就是AI模型的训练的过程.

图6 PoQ协议的共识流程Fig.6 Consensus process of PoQ

综上所述，利用共识机制的特点，为AI模型的训练制定一个契合共识流程的协议，能有效地代替传统工作量证明共识机制，达到一方面进行共识，另一方面为AI进行模型训练. 在未来的研究过程中，可以将该方法应用在IoT场景中，通过区块链技术和AI技术协同优化，为系统提供实现最优性能的决策.

3 未来挑战及展望

3.1 AI与智能合约的相互融合

考虑到智能合约的可编程特性，可将AI算法嵌入智能合约中，即基于AI的决策执行算法被区块链的节点作为智能合约执行[23]. 然而，在智能合约机制引入AI的同时，还需要解决诸多问题. 例如，在现有研究工作中，智能合约的执行结果常常都是确定性的，而AI算法执行的结果通常是不确定性的、随机的，而且多数情况是难以预测的. 这两者间的矛盾对AI嵌入智能合约用于执行决策优化形成了一定的挑战.

因此，在未来研究中，需要一种新的解决方案来处理智能合约确定性和AI算法随机性的矛盾，这种方案可以为智能合约处理近似计算，并为各区块链参与节点设计协商一致的协议，以便以特定的确定性、准确性和高精度来输出决策结果.

3.2 多个性能指标协同优化

当前，多数相关文献的研究往往只针对系统中的单个性能指标进行优化，而忽视了多个系统性能指标的协同优化. 然而，随着技术的成熟和研究的深入，针对不同系统性能提出的解决方案可以相互结合，实现多个系统性能协同优化的目标.

例如，在一个融合了AI与区块链技术的IoT场景中，将一个深度强化学习算法中深度神经网络与强化学习分离，具体做法是：一方面借助区块链网络共识过程中进行模型训练，其采用模型竞争的方式，为深度神经网络训练最佳模型参数；另一方面在智能合约中嵌入强化学习算法，然后将共识过程中训练好的最佳模型参数上传至智能合约中强化学习算法，这样做形成的深度强化学习算法可用于对系统中的能耗、时延和计算能力进行智能的最终优化. 在此过程中，不仅对共识的算法，智能合约有促进的作用，而且对其他系统的性能也进行了优化.

3.3 集体学习的应用

区块链的分布式结构，使得像分布式的联邦学习算法与区块链技术的结合更加紧密，被视为极具前景的研究方向，得到研究学者的广泛关注. 然而遗憾的是，联邦学习的训练过程依然存在依赖中心服务器的问题. 由于全局模型的更新是中心化的，就可能导致安全和鲁棒性不佳等问题.

与联邦学习中本地训练模型到中心节点全局模型更新不同的是，集体学习是一个促进数据积累和智能体本地解决问题的过程[31]，其主要训练过程为每个节点在本地训练模型，通过将训练参数上传至附近的边缘节点，结合区块链技术能做到较安全的存储，然后本地节点下载所有其他的本地训练模型参数，最后结合这些参数在本地进行模型更新. 整个过程中每个本地节点更新自己的全局模型并不会影响其他节点，使得整个系统确保安全和鲁棒性.

3.4 6G与太赫兹等新技术带来的机遇

无线通信技术的迅速发展，6G通信与太赫兹(Terahertz, THz)通信技术等技术的相继提出，为融合AI与区块链技术赋能IoT带来新的发展机遇. 相比于5G通信技术，6G通信技术在传输数据率、安全性、时延、网络容量和覆盖率等方面优于前者. 而对于带宽丰富的THz通信(0.1～10.0 THz)更是被业界认为是超高数据速率、超可靠、低时延应用的一种有效的通信技术.

基于6G与THz通信的诸多特点，在融合AI与区块链技术的过程中，新一代未来网络可提供可靠、安全、超低时延的网络环境. 例如，在对区块链可扩展性研究中，虽然利用现有的技术能实现一定的优化，但是随着数据量的剧增仍然显得不足. 基于6G与THz技术的高数据速率的特点，未来的可扩展性问题将迎刃而解. 随着现代社会对无线通信网络速率要求的不断提高，使用6G与THz通信技术将会成为现代通信技术发展的必然，同时，也将在更大程度上为融合AI技术与区块链技术提供网络环境基础.

4 结论

1) 对AI技术与区块链技术融合并赋能IoT发展进行了系统性综述，以及对AI和区块链的相关背景与其的优缺点进行了讨论.

2) 分别从AI驱动区块链和区块链驱动AI两个方面详细总结，提出了两者的融合将为IoT场景中的热点问题带来更丰富、更有效地解决方案.

3) 给出了AI技术与区块链技术融合并赋能于IoT场景中所面临的一些重要研究挑战和未来发展趋势，包括智能合约确定性与AI算法随机性的矛盾、多个性能指标协同优化、集体学习的应用和6G与太赫兹等新技术带来的机遇等.

4) 当前，AI技术和区块链技术融合所带来的优势非常显现，但其所面临的问题和挑战也不可忽视. 通过从2种不同的角度综述2项技术的融合的优势，并对此过程中存在的问题和挑战提供了研究方案与解决思路.

5) 通过对AI技术与区块链技术的融合并赋能IoT的综述，以及提出的挑战和未来发展方向，能够为相关领域研究提供参考和借鉴，更好地促进IoT场景下相关技术的发展与演进.