【区块链108将】从底层到工具到服务 ,数字资产管理平台能否解决行业痛点

耳朵财经与币威创始人伍星的谈话,约在车库咖啡。伍星说,这是中国比特币圈子起源的地方。

币威由资深互联网人士建立。创始人伍星,从开心网创始团队到创办优才学院,再到如今的币威,步步跨界。 

2017年12月中旬,已经创办优才网5年了的伍星,下定决定全力投入新的区块链创业项目。随后,2018年1月,数字资产管理平台「币威」宣布获得千万级天使融资。投资方包括星耀资本、碳9加速器、广禾资本、创世资本等优秀的投资机构。

目前,数字资产管理的需求和问题,随着整个市场的发展而都不断凸显,伍星希望,币威能够以数字资产管理平台为切入点,通过底层的基础设施、中间的工具、上层的服务,来让数字资产管理整个行业变得更好、更透明。

耳朵财经更好奇的,是他关于新的区块链创业项目币威的商业构想和规划。

作者  于宁 | 编辑 葭明1

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数字资管生态:底层+工具+服务

“在金融领域,资产管理行业本身的规模是非常非常大的,但在数字资产行业,却是一片荒芜。我们志在构建底层+工具+服务的数字资管生态。”

币威底层数字资管链,针对未来的数字资管服务,试图构建一个底层服务平台,提供SDK,为行为提供数字资产管理的效率和安全。

利用区块链+资产管理,可以把每一次数字资产的交易记录在区块链上,根据智能合约自动执行,这样就实现了信息的不可篡改,也免去了对中心化的人和机构审核的要求。不仅执行起来更快更可信,在交易中的风险也变得可控,因为每一笔资金的流向都是可以追溯、不可篡改的。

工具方面主要体现在币威早期规划的产品矩阵,共包括四个资产管理解决方案:投融SaaS、财经通、链评测和链服务。

1、投融SaaS:项目投融资SaaS系统,为区块链从业者提供SaaS服务。

2、财经通:用于市面上的区块链项目的数字资产深度挖掘调研,为公众投资人提供项目分析、区块链技术应用、项目团队的背景调查、项目技术实力评估、相关项目的对比挖掘等。

3、链评测:数字资管评测平台,基于大数据和人工智能技术,研发风险评估和风控模型。

4、链服务:数字资产OMO服务,为可以跟区块链结合的传统项目和投资人提供区块链教育服务及人才培养。 

目前这些产品的形态已经逐步落地,比如链雷达服务于项目发现与评测,余币宝、代发宝将成为投融资SaaS 中非常重要的服务项目方的工具。

据透露,下一阶段币威将逐步开发更多产品和底层基础设施,包括多数字资产种类钱包系统、开发基金投资系统和程序化量化交易平台等。

“我其实是喜欢做技术上能掌控的东西,因为这是我擅长的。”伍星告诉耳朵财经。


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为数字资产提供数字资产管理工具

目前,数字资产最大的投融资交易平台是交易所,它的系统已经比较成熟了,但是在项目早期的融资阶段,投资人对项目的了解,对项目进度的跟踪,以及对自身资产的使用和管理,都缺乏标准化可执行的工具。

由于每个人的资产结构是完全不同的,所以不同的人适合的的资产配置绝对不会是同一个模型,这就需要有人去给这些投资人和项目做风险评估。

此外,目前数字资产早期投资过程中依赖中介、依赖消息源、信息不透明等问题,也需要借助区块链来解决。

数字资产这个行业还是一个高风险的行业。不是每个投资人都能承受其风险,当一些风险承受能力低的投资人参与到项目投资当中,一旦出现一些波动和亏损的,很有可能会不理智。

所以币威向项目和投资人提供工具来解决这些问题,一方面提高数字资产行业的投资人门槛,另一方面帮助投资人监控项目。进而提高整合行业的效率。

链雷达、余币宝、代发宝,是目前已经上线的工具类产品,已经开始运营并产生收益。

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金融通证化推动数字资管行业向上升

伍星表示,数字资产行业上升趋势已经非常明显,尤其是通证化的到来,使得未来发展为高达数十万亿美元的数字资产市场成为可能,我们看到的银行、保险、信托等等,将来都会出现,只是谁来做的问题。

对于数字资产管理的项目来说,技术开发、人才教育、社群运营、营销等都很重要。但对于区块链初创项目来说,团队的执行力或许更重要。

币威的创始人伍星,曾是开心网创始团队成员,创办优才学院,获得多家知名机构数千万投资;技术负责人熊家贵,毕业于清华大学,曾任新浪资深研发工程师,开心网首席架构师;刘志华毕业于北京工商大学,曾就职于哈里伯顿,服务中石油、中石化等企业,是开心网早期技术团队成员,他们平均共事超过10年,也是币威的技术铁三角。

相比之下,核心创始团队资深的从业经历在项目早期的确占据了很大的优势。

此前,币威就已经获得了创世资本、星耀资本、碳9加速器、广禾资本、梦工场基金等投资机构的千万级天使融资。

而关于项目的盈利模式,收取系统使用费、数字兑换手续费、专业服务费等等,都将是企业的业务之一。

我是本文作者于宁,

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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