
区块链在未来,会如何影响普通人的吃穿住行
要回答这个问题我们需要好好的开一下脑洞
我们先简单说下 区块链技术的特点:
数据安全性高,应用区块链技术的数据几乎不可能被篡改。
数据被记录后不可更改。
数据可以有高度的透明性,人人都可以看到。
分布式节点,数据不是记录在单一的中心服务器中,而是分布在各个分布式节点中。
这些技术特点会给我们未来的生活带来什么改变呢?
让我们来想象一下,30年以后区块链技术高度普及以后一个普通人小宇的生活。
首先我们介绍下我们的主人公小宇:小宇同学30岁,是一个自由撰稿人兼摄影师。家住在北京朝阳区东大桥路幸福里……什么什么,小宇是土豪?
不是的,小宇只是一个普通人。
普通人为什么能买得起幸福里的房子?
事实上,在30年后的区块链时代,无论是城市还是公司都被去中心化了。大多数人为别人服务不不必通过公司上班的方式,只需要在区块链上提供服务就好了。所以大多数人也没必要去集中在城市中心的公司上班了。人们开始纷纷移出城市,居住在城市周边的卫星城里。或者干脆搬到设施同样完善的乡村小镇上生活。市中心的房价也就自然下降了。
事实上,北京市中心的房子在30年后并不比周边卫星城的别墅要贵。小宇买这个房子只是为了方便他在北京摄影采风而已。
小宇一早起床,先拿出冰箱里昨天晚上买来的牛奶和培根面包做一顿早餐。事实上,食品安全问题在30年后已经被人们所遗忘。因为每一罐牛奶从奶牛的健康状况,到工厂包装,到运输过程整个都记录在区块链里。已经做到了全产业链的透明化并且实时更新,并且每一个透明的区块链都会有人工智能AI全场监督。一旦某一个环节出了一点问题,人工智能就会立即发出警报。
在这套区块链记录+人工智能监督的系统运行以后三年内,困扰人们多年的食品安全问题就迎刃而解了。
吃过早餐以后,小宇开始了一天的工作。他每天的工作时间大约是2个小时,一周工作三到四天不等。工作的主要内容是把自己这一段时间拍摄的照片上传到区块链平台上,并且写一篇游记体验介绍一下自己的照片,并花一些时间在平台的社交媒体上和自己的粉丝交流。
每一张上传的照片都会被区块链加密,用户可以免费阅读到小宇的文章和看到照片缩略图。但如果要下载高清图就必须向小李的帐号付费才能下载。
事实上当全网络都区块链化了以后,盗版是一件非常困难的事情。因为如果一旦用户想用小宇的照片盈利的话,就必须通过小宇的授权。否则一旦用户将图片上传到网络上就会被区块链记录下来。以后追究责任的时候,这个盗版者通过盗版赚的每一分钱都能被查到并追责。
在30年后,区块链的普及以后已经彻底解决了盗版的问题。所以像小宇这样的个人摄影师,完全可以靠自己的照片的版权就可以有不错的收入。
工作结束以后,吃过中饭。小宇想起了下午约好了自己的牙医看牙。准备出门打车。30年后打车已经不是通过某一家公司的打车软件了。而是在打车平台上付款就可以了,区块链里的智能合约会收到款以后会自动匹配租车司机。所以小宇只要出门前跟手机说:我想去牙医那里。并且向出租车司机的电子钱包里打钱就可以了。到楼下时,出租车已经等在那里了。
约好的时间到了牙医诊所,小宇不用出示任何病例。只要用自己的私钥解锁自己的病例记录区块链给牙医就可以了。牙医会根据上一次的病例记录做判断并治疗。然后在区块链里做新的记录。
从牙医诊所出来,小宇在附近的自动咖啡馆坐下,用自己的电子钱包支付点了一杯咖啡。并去区块链社区看下自己的各个摄影项目的进展情况——小宇给自己计划了非常多的摄影计划,包括去南极摄影计划,去亚马逊雨林的拍摄计划。 但是这些计划需要更多的经费和包括策划,摄影师,当地的路线规划专家等等的组成工作组。超出了小宇一个人的能力范围。
于是小宇就把这些计划和想法打包,放在区块链社区里:为项目募捐资金,同时寻找志同道合的合伙人和同事。并附上了自己的行用区块链信息。
全世界每个网民都可以看到这些项目,也可以看到小宇的个人信用信息。如果他们觉得这个项目或者这个人靠谱,他们可以从电子钱包里打任意的钱去小宇的账户,捐款或者入股项目。有兴趣和志同道合的人也可以发出一起同行的意愿。小宇可以根据有意愿者的信用信息,以及个人履历区块链去找到合适的参与者。组成一个临时的工作组去完成这个项目。
显而易见的是,有着完善区块链信用体系的未来。我们融资,借贷已经完全不用通过银行。人们的组织生产的方式也已经脱离了公司的范畴了。
这就是我能想到的区块链技术能改变我们今后生活的一些细节。写的不是很全面,希望看到的朋友多多提意见,顺便开开你们自己的脑洞,想象一下。
区块链技术目前是很被看好的一项革命性技术。虽然目前它还没有完全落地。但是我相信随着时间的推移,它会慢慢的发展成熟。并给我们的未来带来颠覆性的改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19