0 引言

　　隨著信息化技術浪潮的出現，人工智能蓬勃發展，數據規模激增。根據愛立信預測，到 2024 年，物聯網設備將產生 45% 的 40ZB 互聯網數據。然而，將龐大的數據傳輸到云數據中心需要高帶寬和強計算資源，這對網絡傳輸能力、基礎設施的算力等提出了更高的要求。邊緣智能結合邊緣計算和 AI，將 AI 應用從傳統的云端延伸到網絡邊緣的過程，為低延遲和關鍵計算開辟道路。具體地，邊緣智能是一種融合網絡、計算、存儲和 AI 的新興范式，滿足互聯網時代在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全和隱私保護等方面的關鍵需求，并同時應用到眾多領域，例如物聯網、智能城市和智能家居等。

　　目前關于邊緣智能還沒有一個標準的定義。2019 年，國際電工委員會將邊緣智能定義為在邊緣使用機器學習算法進行數據采集、存儲、分析和聚合的能力。文中的工作并未將邊緣智能限制在邊緣服務器或設備上，而是將邊緣智能視為一個從云端卸載深度學習的訓練和推理的平臺。此外，還有一些工作根據 AI 與邊緣環境的相關性對邊緣智能進行了劃分。

　　然而，邊緣智能跨設備協作導致異構計算管理效率低、數據協作和模型優化差等問題。為進一步加速邊緣智能應用的大規模實施，需要解決以下挑戰：

　　如何高效且安全地管理分散的算力資源，同時向資源受限的計算平臺提供靈活的算力服務。

　　如何連接地理上分布的邊緣節點以協作處理密集的分布式數據。

　　如何基于私有數據樣本安全地執行分布式訓練和推理。

　　區塊鏈作為比特幣的底層技術和核心架構，可以視為彌補邊緣智能局限性的互補性技術。區塊鏈擁有獨特的技術特征，如共識協議、密碼算法、分布式賬本技術等，使得計算范式實現了從集中管理到分布式管理的轉變，可以無需第三方認證記錄多方交易。區塊鏈可以降低可信第三方的成本、提高資源管理效率、驗證數據真實性、保護隱私和確保安全性。然而，區塊鏈在驅動邊緣智能時也面臨許多技術挑戰，例如存儲負載、事務容量、可擴展性和容錯性等。

　　目前，已經有許多關于邊緣智能融合區塊鏈的相關工作。文 [20] 討論了區塊鏈與 5G 網絡及其他網絡的協同作用，并分析了區塊鏈賦能多樣化 5G 服務的一些關鍵技術，包括云計算、邊緣計算、網絡切片等。文 [21] 提出了區塊鏈和物聯網的集成系統。該系統旨在建立去中心化的管理架構，提高數據隱私性和系統安全性，顯著降低系統實現的復雜度，從而服務于更多的應用場景。此外，文 [22] 將區塊鏈和邊緣計算結合，以安全地支持大規模網絡服務器、數據存儲和邊緣終端的有效性計算。隨著 AI 技術的突破，一些由區塊鏈輔助的去中心化 AI 算法引起了極大的關注。在聯邦學習的驅動下，文 [23] 對如何利用區塊鏈促進 AI 應用進行了全面的調查。此外，NGUYEN 等研究了區塊鏈和 AI 的融合應用。文 [25] 研究了區塊鏈和 ML 在通信和網絡系統中的融合，其可以提高 ML 在數據和模型共享、分布式智能等方面的性能，并且可以增強區塊鏈在可擴展性、安全性、隱私性等方面的功能。

　　區塊鏈構建了一個分布式點對點的系統，作為一種安全可驗證的分散確認事務的機制，廣泛應用于金融經濟、物聯網、大數據、云計算和邊緣計算領域。在無人駕駛等高動態、超低延時、資源受限、數據與計算解耦的邊緣網絡應用場景下，跨域可信、隱私保護、入侵監測、細粒度激勵等需求對區塊鏈研究提出了進一步的挑戰。關注到人工智能向邊緣網絡下放的趨勢，本文討論了區塊鏈在新興的邊緣人工智能計算領域的應用。首先介紹了區塊鏈技術的基礎架構，概述了相關研究和應用方向;接著從邊緣人工智能計算的概念與興起出發，詳細分析并討論了區塊鏈技術在面向邊緣人工智能計算領域的應用需求，包括相關研究綜述、應用趨勢和未來研究方向。此外，還總結了區塊鏈技術應用在邊緣人工智能計算方面的優勢和未來仍需關注的問題。

　　然而，大多數現有研究存在以下局限性：1)目前將 AI、邊緣計算與區塊鏈技術融合的研究工作較少;2)缺乏上述技術融合交互的通用模型;3)缺少系統部署與實施教程。與上述工作不同，本文重點關注邊緣智能和區塊鏈的集成融合，同時開發了一些通用模型，以幫助讀者在集成系統中構建相關的優化模型，并提供了詳細的實施教程。

　　邊緣智能和區塊鏈的優勢互補，它們的融合有望在安全、隱私、去中心化方面提供一套創新解決方案，并改變網絡管理架構。具體地工作如下：第一，本文概述邊緣智能和區塊鏈的基本原理，同時通過利用區塊鏈的互補特點支持邊緣智能。第二，本文將邊緣智能部署分為 3 個方面，包括算力資源管理、數據管理和模型優化。第三，本文改善區塊鏈以更好地支持邊緣智能，包括靈活的共識協議、高效的激勵機制、更智能的智能合約和可擴展的區塊鏈系統。第四，本文展示了一些區塊鏈驅動的邊緣智能應用，并給出了實施部署教程。最后，本文提出了一些關鍵的研究挑戰與潛在的解決方案。

　　1 區塊鏈驅動的邊緣智能

　　在本節中，將從算力資源管理、數據管理和模型優化 3 個方面探究如何使區塊鏈驅動邊緣智能。

　　1.1 基于區塊鏈的邊緣智能算力管理

　　算力資源海量異構，服務管理性能低效?；趨^塊鏈的邊緣智能能夠管理異構的分布式算力資源，為上述問題提供了可行的解決方案。

　　1.1.1 價值驅動的算力資源共享

　　區塊鏈用于激勵計算節點共享其算力資源，同時避免交易隱私的泄露。先前的工作主要集中在設計激勵機制，使算力用戶從算力供應商租用算力資源來運行移動區塊鏈。基于博弈或拍賣方法可以優化算力供應商和算力用戶的交易策略，以實現價值驅動的算力資源共享。

　　基于博弈的方法：目前，已經有一些關于算力共享的博弈論和定價模型研究工作。一般來說，算力供應商和算力用戶都是自私的，只關注自身的效用。

　　在文 [28] 中，算力供應商效用是由算力用戶獲得金額減去執行任務的能源成本得出的，而算力用戶的效用是由實現服務需求的回報減去資源付費得出的。該工作將算力供應商和算力用戶間的區塊鏈網絡資源管理建模為斯塔克爾伯格博弈。通過多智能體強化學習算法獲得算網成員價值最大化的近最優策略。由于每個礦工的哈希率決策是未知和不可觀測的，文 [29] 的作者通過部分可觀測的馬爾可夫決策過程對礦工的決策進行了建模。此外，為了降低模型的復雜性，文 [30] 基于貝葉斯神經網絡對區塊鏈驅動的邊緣智能系統中的不確定性進行建模，減少不可觀測狀態空間的大小，從而降低學習算法的復雜性。

　　基于拍賣的方法：拍賣是一種價值驅動的算力資源共享解決方案。

　　通過拍賣機制，基于區塊鏈的算力資源交易系統可以使算力供應商和用戶安全、公平地共享算力資源。文 [32] 考慮了用戶任務期限感知，提出了基于拍賣的任務資源匹配策略，同時基于智能合約實現了任務與邊緣服務器的自動匹配。此外，文 [33] 引入了深度學習最優拍賣機制，并基于該機制構建了精確匹配最優拍賣的神經網絡架構，實現最優投標策略。具體地，該策略利用單調變換函數確定神經網絡體系結構的分配和支付規則，確保個體理性和主導策略激勵兼容性。

　　1.1.2 性能驅動的算力分配

　　算力分配的關鍵挑戰之一是如何提高系統性能。

　　最近，已經有一些研究工作致力于基于區塊鏈改進資源分配的適應性。YU 等利用區塊鏈來保證邊緣網絡的高效資源協作和可靠緩存。FU 等利用共識協議來確保網絡范圍內的視圖在各種邊緣智能系統中同步和收集。文 [36] 將自適應資源分配的性能定義為用戶的延遲、區塊鏈的吞吐量、最終時間、去中心化和安全性。

　　通過聯合考慮任務緩存、計算和區塊鏈系統效率，文 [37] 提出了新的資源分配框架，以減少不必要的延遲，同時提高邊緣設備間通信的緩存效率和系統安全性。文 [38] 基于區塊鏈提出了針對車聯網場景中停放車輛輔助計算的系統模型。該模型綜合考慮了服務器計算資源、車輛機動性等因素，利用深度強化學習優化計算卸載和資源分配策略，進而減少系統能耗和數據傳輸時延。文 [39] 引入聯盟鏈和 DRL 建立可信和自動調整服務功能鏈編排架構?；诼撁随?，將選擇共識和輕節點，同時進行資源注冊、認證，以確保可靠和自主的資源分配。

　　1.2 基于區塊鏈的邊緣智能數據管理

　　區塊鏈驅動的數據管理體現在數據交易激勵策略、數據緩存策略和可靠的數據協作方面，總的來說，上述 3 個模塊協同工作，從激勵、實時和安全三個方面提高了邊緣數據管理的效率。

　　1.2.1 數據交易激勵策略

　　目前的一些研究主要關注如何通過 AI 算法共享邊緣數據和合作，而忽略了如何激勵更多設備貢獻數據。

　　區塊鏈帶來的一些特殊屬性可以在沒有第三方中介的情況下實現數據價值的交換和共享，此外，區塊鏈能夠以分布式點對點方式實現數據共享貨幣化，進一步確保邊緣智能系統的效率。此外，特定的共識協議和智能合約可以降低交易驗證延遲和資源消耗成本，提高交易效率，加快交易過程中的資金周轉。

　　在頻繁進行數據交易的場景中，如車聯網，由于交易驗證延遲和高計算消耗，請求數據的設備通常沒有足夠的代幣來立即執行下一筆交易。交易證明協議，綜合考慮高功率節點的市場利益和資源消耗，可以消除上述漏洞。

　　激勵機制可以在向礦工分配相應獎勵的同時釋放代幣，激勵更多的邊緣智能設備貢獻數據，并確保公平。針對區塊鏈賦能車聯網系統，數據共享激勵博弈模型被建立，以此實現區塊鏈用戶和礦工的個人利潤最大化。同時基于多智能體強化學習算法可以用于尋找利益博弈均衡。與代幣激勵不同，基于 Shapley 的解決方案是一種激勵邊緣智能設備積極參與數據共享的新嘗試。

　　1.2.2 數據緩存策略

　　數據緩存提供了一體化的解決方案，可以有效地減少回程鏈路上的移動流量。在區塊鏈的幫助下，已經完成的數據交易可以在交易驗證后記錄到區塊中，解決了數據緩存中的不可信問題。存儲數據后，鏈下數據存儲策略快速生成匿名數據集，提高了數據管理的效率，幫助用戶快速收集和查詢數據。

　　此外，共識機制可以使數據緩存得更快、更高效。效用證明共識集成了區塊鏈和數據緩存。邊緣智能設備通過接收區塊鏈發送的廣播信息來下載緩存的內容。同時，結合 ML 或 DL 方法向相關邊緣智能設備推薦和廣播數據，進一步提高了數據緩存的命中率和魯棒性。此外，智能合約支持可信的數據交付交易。

　　1.2.3 數據協作策略

　　基于區塊鏈對邊緣智能的安全數據協作問題提供了新的解決方案。區塊鏈在邊緣智能節點之間同步和廣播交易的根哈希值，從而支持數據注冊，同時保證數據的一致性和所有權。DRL 算法的引入有助于建立一種高效的數據收集和共享方案，其中完全分布的 DRL 方案用于數據收集。同時，在 ML 的幫助下，邊緣智能數據集可以在鏈上進行處理，解決了數據重復、數據值丟失、錯誤和中斷等問題。

　　共識機制保證審計和記錄數據共享中的節點交互，從而支持多方激勵和隱私保護。同時，智能合約可以更靈活地實施數據協作策略，進而實現邊緣智能節點之間的可信價值交換。文 [52] 基于區塊鏈和邊緣計算提出了一種群智感知系統，該系統利用輕量級聲譽更新方案聚合感知數據，抵抗惡意用戶的同時，也保護了數據隱私。

　　1.3 邊緣智能中區塊鏈驅動的模型優化

　　眾多研究學者基于區塊鏈解決邊緣智能中的低效訓練和推理問題。

　　1.3.1 高效率訓練機制

　　學習算法的高效率指的是為邊緣服務器提供激勵和安全保證，以提高訓練性能。區塊鏈中的區塊獎勵可以激勵分布式邊緣設備交換和驗證本地模型更新。

　　具體來說，基于區塊鏈的 FL 算法可以通過提供與訓練樣本量成比例的獎勵來促進擁有更多訓練樣本的邊緣設備之間的協作。然而，其并不能阻止參與訓練客戶端的一些惡意行為。

　　因此，具有契約理論的聲譽機制被提出。這種機制激勵高準確度和可靠的本地訓練數據的高聲譽工作者加入到學習過程中，提高學習模型的準確度。文 [55] 提出了針對工業物聯網的區塊鏈聯邦學習系統架構。該架構中的邊緣服務器管理一個完整的區塊鏈節點，并且會為區塊鏈節點定期創建一個默克爾樹，以此記錄數據并且維護數據完整性。同時，該架構設計了鏈上激勵機制來計算節點貢獻，以提高模型訓練的精確性。

　　1.3.2 可信任推理機制

　　區塊鏈具有完整性和隱私性的特點，可以解決協作推理的信任問題。

　　一方面，邊緣協作推理可以表述為協作知識圖的構建。具體來說，知識圖譜通過對語義實體和屬性進行建模促進了學習模型的推理性能。同時，知識量證明共識根據知識貢獻來選擇領導者，這在減少流量負載和計算開銷的同時，也降低了惡意節點的風險。

　　另一方面，歸納法被用于推斷某些事實和假設，而知識庫可以被視為推理引擎，選擇相應的規則并應用于邊緣智能框架的協作推理，可以實現智能在可視化邊緣應用中的可解釋性和穩健性。

　　2 邊緣智能驅動的區塊鏈

　　在本節中，將從彈性靈活的共識協議、高效安全的激勵機制、更智能的智能合約和可擴展性等四個方面探究如何使邊緣智能驅動區塊鏈。

　　2.1 彈性靈活的共識協議

　　目前部署在區塊鏈中的共識協議面臨冗余性、不兼容及安全性等問題。近年來，針對上述問題開展了眾多的研究工作。

　　2.1.1 多功能共識協議設計

　　許多研究人員通過引入多功能共識協議來設計一個輕量級的區塊鏈系統。為了提升傳統有向無環圖式區塊鏈模型中查找特定數據哈希的速度，提出了面向邊緣計算的多層區塊鏈網絡模型。該模型將查找特定數據哈希的速度提高了 4-7 倍。同時，文 [58] 設計了自適應工作量證明算法，根據終端節點的行為動態調整算法的執行難度，對比傳統工作量證明算法可以將交易效率提高 4-5 倍。

　　一些共識協議用 DL 訓練代替了費力而無意義的哈希計算，使區塊鏈能夠在邊緣之間分享更先進的智能。這里給出了該多功能協議的一般設計架構。

　　基于深度學習量證明：在基于該共識的區塊鏈中，存在著一個模型請求者、礦工和全節點。模型請求者將 DL 模型訓練外包給礦工，然后礦工從事 DL 訓練任務，全節點則在測試數據集上驗證訓練模型。

　　基于學習量證明：該共識首先在本地訓練神經網絡，然后將每個節點的本地學習模型封裝成交易。只有贏家才能發行區塊并與其他邊達成共識。一旦產生一個區塊，其他節點會驗證該區塊并最終更新它們的本地智能。

　　基于實用工作量證明：該共識包含交易列表、只使用一次的隨機數和前一個區塊的哈希值的摘要將在有用工作證明中被哈?；?，而獲得的哈希值隨后將確定訓練好的 DL 模型的超參數。之后，一旦礦工的 DL 性能超過一個給定的閾值，礦工將獲勝。

　　基于質量證明：該共識將 FL 整合到區塊鏈的共識過程中，促進了計算資源的利用，同時提高了 FL 算法的性能。

　　2.1.2 共識協議兼容性增強

　　在區塊鏈驅動的邊緣智能中只使用一種共識協議是不合理的。根據實際應用場景，區塊鏈應該兼容多種共識機制，并能靈活選擇最合適的共識，以提高區塊鏈的兼容性能。

　　文 [63-64] 設計了面向服務的聯盟鏈，并根據用戶的服務質量要求提出幾個共識協議。其次，共識協議與區塊生產者選擇和帶寬分配可以被表述為馬爾可夫決策過程。上述 MDP 可以通過 DRL 算法解決，以實現面向服務的區塊鏈 DRL 算法可以針對不同用戶的 QoS 要求更快地選擇協議的策略，同時提高系統運行的兼容性能，使區塊鏈更適合邊緣場景。

　　2.2 高效安全的激勵機制

　　現有的激勵機制面臨資源浪費及洗錢、龐氏騙局和其他網絡犯罪活動。近年來，已經有一些工作針對以上問題進行了研究。進一步提高了激勵機制的效力，包括挖礦策略優化和防范加密貨幣的風險。

　　2.2.1 挖礦策略優化

　　文 [65] 考慮提供執行挖礦任務所需的算力資源，利用強化學習算法，通過解決提供商和礦工之間的斯塔克爾伯格博弈，可以得到資源管理中的最優挖礦策略。文 [66] 將挖礦任務調度問題建模為 MDP，考慮到所有區塊鏈用戶的系統性能和隱私級別的影響，將任務卸載、用戶隱私保護和挖礦收益構建為聯合優化問題進行建模。由于系統動態沒有先驗知識，因此設計了基于深度強化學習的算法，以有效解決上述問題，并提升了大規模區塊鏈場景下的挖礦任務性能。

　　此外，基于內生智能、泛在連接的 6G 技術，文 [68] 提出了一種智能區塊鏈分片與基于契約理論的激勵機制，該機制可以實現區塊鏈服務請求者的區塊收益最大化，同時保證預算可行性、個體理性和激勵相容性。

　　2.2.2 貨幣風險預防

　　由于加密貨幣具有高度匿名性，因此被認為是非法活動的首選貨幣。目前已經提出了許多措施來預防加密貨幣的風險。

　　例如，文 [69] 提出了一種機器學習檢測方法來識別區塊鏈網絡中的欺詐交易。然而，傳統的監督算法不適用于標簽稀缺的情況。在區塊鏈網絡中，只有少部分終端用戶被報告為騙子，使得監督技術不可行。

　　因此，出現了一系列無監督方法，它們將加密貨幣地址的去匿名化視為一種聚類問題。這些無監督方法通過聚類對象和檢測角色來定位區塊鏈中的異常行為。為了提高無監督方法的性能，可以通過主動學習來獲取一些標簽，以實現接近最優監督基準線的性能。

　　2.3 更智能的智能合約

　　智能合約通常由一組可由特定地址識別的執行代碼和狀態組成。然后礦工負責驗證和存儲交易到明確的區塊中，以創建一個唯一的合約地址，供區塊鏈用戶調用智能合約。因此，它允許不同、匿名、邊緣方之間的可信交易和協議。盡管區塊鏈帶來了更可靠、方便的服務，但智能合約仍存在智能合約不智能、不健壯等問題。將基于學習的算法擴展到區塊鏈安全管理是一個有前途的解決方案。

　　2.3.1 智能合約性能提升

　　當前的智能合約存在潛在的效率問題，引發了對輕量級區塊鏈系統的嚴重擔憂。本小節旨在研究智能合約的性能提升。

　　健壯性：由于人為失誤，智能合約可能出現錯誤。一旦它們在區塊鏈上部署，通常很難修改。同時，當智能合約中的代碼被重寫時，其性能會急劇下降。因此，許多研究人員致力于提高智能合約的健壯性。

　　Eth2Vec 是基于機器學習的靜態分析工具，具有對智能合約代碼重寫的魯棒性。該工具可以通過機器學習自動學習特征。因此，即使代碼被重寫，Eth2Vec 的表現也非常出色。MATRIX 旨在成為新一代區塊鏈，通過將區塊鏈和人工智能技術結合開發自動生成的智能合約。MATRIX 中基于深度神經網絡的代碼生成器可以自動將包括用戶核心元素在內的腳本轉換為等效程序。通過這種方式，MATRIX 可以提高交易速度并使智能合約更加有效，進一步支持邊緣處的區塊鏈靈活操作。

　　高效性：盡管智能合約由于其可靠性在各個領域得到了廣泛應用，但其效率仍存在問題，包括正確性、有效性、靈活性、選擇性等。

　　通過將智能合約、深度機器學習和基于 IoT 的條件監測相結合，提出了一種智能物流解決方案?；跈C器學習的方法有效地選擇智能合約，以保證 IoT 系統可信、可追溯。此外，機器學習還適用于分析和降低犯罪智能合約的有效性，此外，結合 Q-learning 算法來訓練數據反饋參數，以降低犯罪智能合約的有效性，大大降低合約的有效性，進一步防止犯罪行為。

　　2.3.2 智能合約的威脅檢測

　　與傳統軟件程序不同，智能合約代碼在部署后無法更改，給黑客提供了利用潛在問題攻擊智能合約的機會，給區塊鏈的維護帶來了挑戰。

　　基于學習的方法是實現安全合約的強有力工具。長短期記憶人工神經網絡算法可以增強智能合約的漏洞檢測能力，使區塊鏈能夠分析和檢測缺陷，而無需預定義或專業知識。

　　此外，采用基于學習的方法對智能合約進行學習向量表示對于響應攻擊者創建的漏洞是非常有利的。這種基于學習的方法可以檢測智能合約已知的一組漏洞，進一步幫助提高用戶對智能合約可靠性的信心。智能合約的表示不僅可以語義地相互關聯，還可以通過將向量化的表示輸入模型，精確地檢測漏洞。

　　2.4 區塊鏈可擴展性提升

　　區塊鏈系統的主要性能瓶頸是由區塊數據的廣播延遲引起的，這實質上受到互聯網帶寬和通信延遲的限制，直接降低了區塊鏈系統的兼容性并限制了其可擴展性。具體而言，可擴展性是阻止區塊鏈成為邊緣智能通用平臺的關鍵障礙。目前，可擴展性問題的現有解決方案只關注在以犧牲其他性能來提高可擴展性上，如去中心化、安全性和延遲，目前沒有任何現有的啟用技術具有區塊鏈的所有優良特性。通常，可擴展性可以通過吞吐量、網絡、存儲等指標來衡量。

　　為了解決邊緣側的信任管理及區塊鏈的擴展性問題，文 [79] 基于邊緣計算與主從多鏈提出了分布式安全可信認證模型，同時結合智能合約對用戶權限進行了細粒度劃分，提升了區塊鏈系統的吞吐量。此外，文 [80] 致力于聯合優化區塊鏈節點選擇及計算卸載決策問題。然而，這項工作主要關注吞吐量，而忽略了許多可擴展性因素。

　　文 [81] 將區塊鏈吞吐量、區塊鏈計算任務的處理延遲和運營成本作為多目標優化問題，并且考慮到可擴展性問題的高維行動或狀態，設計了基于 DRL 的算法來解決此優化問題。其中，離線深度神經網絡可用于逼近動作價值函數，而在線動態深度 Q-learning 用于動作選擇和動態網絡更新。模擬結果表明，上述方案可以改善區塊鏈的可擴展性。

　　3 邊緣智能融合區塊鏈的應用

　　區塊鏈是一種顛覆性的技術，它將被廣泛應用到邊緣智能的各個領域中，同時對許多行業產生強烈的影響。此外，如圖 6 所示，許多現有的文獻強調了支持區塊鏈的邊緣智能應用。

　　3.1 車聯網

　　IoV 將不同的技術(如嵌入式計算、人工智能和網絡數據視覺化)集成到一起，可以改善標準化的車載通信結構。然而，車聯網架構仍面臨許多挑戰，包括安全性、隱私保護、協作等。區塊鏈技術被認為是有效突破這些瓶頸的最佳方式。

　　文 [83] 針對邊緣智能的不同層次，提出了一些基于區塊鏈的解決方案。此外，文 [83] 還表明了使用機器學習算法能改善 IoV 各層執行活動的決策過程，并且區塊鏈可以進一步提高網絡的安全性。

　　3.2 智能醫療

　　隨著技術的提升，智能醫療成為了人們關注的主要問題之一。特別是隨著區塊鏈的出現，該技術接管了醫療系統中的完整訪問、交易和存儲管理，從而促進了現有的醫療系統。

　　例如，文 [84] 提出了一種基于區塊鏈的健康數據隱私保護方案 —— 健康鏈。該方案對健康數據進行加密，以實現細粒度的訪問控制。因此，健康鏈可以防止邊緣的物聯網數據和醫生診斷結果被刪除或篡改。文 [85] 提出了一種基于 Ethereum 的數據訪問機制，可以抵抗已知的攻擊并保持數據完整性。

　　3.3 智能制造

　　區塊鏈技術可以應用到工業物聯網中去實現各種操作。特別地，文 [86] 提出了一種新穎的迭代式雙層混合智能模型。該模型主要將區塊鏈與數字孿生技術融合，以消除制造車間中的不平衡或不一致問題，并實現大規模個性化范式。文 [87] 建立了一個新穎的可信平臺，將區塊鏈集成到云制造系統中。該平臺不僅可以建立客戶與特定服務之間的連接，還可以實現數據和信息的分布式共享。此外，文 [88] 提出了一種融合嵌入式計算和區塊鏈技術的智能制造系統。該系統可以平衡計算負載，為終端設備提供更及時的響應，同時促進設備級數據傳輸和制造服務交易。

　　3.4 智能電網

　　隨著新型電池儲能技術的發展，大量的消費者將會變成使用可再生能源來發電和儲存電力的生產性消費者。同時，智能電網的提出旨在提供高效、安全、經濟和可持續的電力。作為一個分散式數據庫平臺，區塊鏈為能源管理提供了全新的技術系統和商業模式。

　　文 [92] 引入了一種名為 DeepCoin 的基于區塊鏈的能源框架。該框架通過使用可靠的點對點能源系統以實現高吞吐量，并利用短簽名和哈希函數生成區塊，增強了智能電網的安全性。文 [93] 主要利用賬戶映射技術解決智能電網中能源交易用戶的隱私問題，實現隱私保護和交易存儲。

　　3.5 下一代通信網絡

　　區塊鏈可以充分發揮其在霧或云無線接入網絡中的潛力，實現動態訪問控制、交換數據的完整性和有效性以及網絡資源同步。

　　作為全球電信發展的下一個重要階段，5G 無線網絡承諾為全球產業帶來實質性的好處。與傳統的蜂窩網絡不同，5G 無線網絡將會是分散化的、無處不在的和面向多樣化服務的。文 [96] 將區塊鏈與 5G 網絡及其后續技術集成起來，以提高移動網絡服務的及靈活性和安全性。此外，文 [96] 還基于區塊鏈與聯邦智能技術，提出了一種新的數字孿生邊緣網絡架構，旨在構建未來網絡中的邊緣智能系統，從而降低業務時延，提高服務響應速度，并實現更高水平的系統可靠性。

　　文 [97] 聚焦 6G 網絡中無人機應用場景，對 6G 中應用于無人機通信的邊緣智能計算、區塊鏈、通信感知一體化等潛在關鍵技術進行了探討，同時展望了在 6G 場景下無人機通信面臨的挑戰，加速推動了 6G 網絡的部署落地。

　　4 邊緣智能融合區塊鏈的部署教程

　　本文提供了一個教程，以成功地在邊緣智能應用中部署區塊鏈。

　　4.1 識別使用案例

　　在部署區塊鏈于邊緣智能應用中，最重要的是識別項目中的使用案例。PwC 已經制定了一系列的標準，可以幫助組織確定區塊鏈在使用案例場景中的角色：1)是否有多方更新數據?2)是否有多方共享數據?3)是否有驗證要求?4)中介是否增加了復雜性?5)交易是否相互作用?6)交互是否是時間敏感的?如果以上標準中至少滿足 4 項，那么區塊鏈可能是解決問題的一個有前景的方案。

　　4.2 可用平臺選擇

　　現在有許多可以使用的區塊鏈平臺，每個平臺都認為自己在可擴展性、安全性、獨特性或功能方面是最出色的。因此，應根據開發的邊緣智能應用程序的系統要求選擇合適的區塊鏈平臺。

　　區塊鏈類型：使用案例的區塊鏈類型將根據具體情況而定。值得注意的是，Hyperledger Fabric 是最受歡迎的區塊鏈之一，而 MultiChain 是用于在組織內部和組織間創建和部署私有區塊鏈的現成平臺。

　　依賴關系：一些區塊鏈平臺仍處于初始階段，它們引入了許多新的編程語言，如 Java、Go、Python、Ruby、C++ 等。在選擇區塊鏈框架之前，了解平臺的 SDK 支持哪些編程語言非常重要。與大多數區塊鏈平臺相比，Multichain 平臺不需要學習新的編程語言來開發智能合約軟件解決方案和應用程序，這可以提供更好的性能和應用程序。

　　其他特性：區塊鏈網絡應具備可擴展性，以適應交易和參與者數量的增加，同時注重平臺的分布式存儲和數據管理特性。

　　4.3 區塊鏈初始化

　　本文以 Ethereum 為例，介紹如何初始化一個區塊鏈。具體而言，首先需要創建第一個具備區塊鏈所有特征的區塊。然后將這些區塊共享給所有的網絡節點。接著，創建一個 JSON 格式的文件，用于開始創建區塊鏈。需要指定一些參數，如 Nonce(用于生成隨機值的密碼散列)和 Timestamp(兩個連續區塊之間的驗證時間)。在填充好 JSON 文件后，客戶端 Geth 將創建包含區塊鏈的文件夾，并對其進行初始化。最后，還需要創建加密貨幣，它將有助于快速傳輸數據，并從網絡參與者那里獲取必要的算力。

　　4.4 智能合約創建

　　同樣以 Ethereum 為例，介紹如何部署和運行 Ethereum 智能合約。首先，根據要實現的功能(如賬戶轉賬和鏈上數據存儲)，需要創建智能合約。然后，啟動 Geth 和 Ethereum-Wallet 圖形界面，用于在 Ethereum 私有區塊鏈上部署智能合約。在部署智能合約時，Ethereum-Wallet 調用 SOLC 將代碼編譯為 EVM 字節碼，通過 Geth 的 RPC 接口將 EVM 字節碼發送到 Ethereum 網絡，經過網絡驗證后寫入每個由 Geth 管理的區塊鏈。

　　同時，利用 Remix 來開發和調試 Solidity 智能合約。一旦合約經過測試，可以發布到 Ethereum 或任何支持 Solidity 智能合約的區塊鏈平臺上。Truffle 提供了一套工具，包括 Truffle、Ganache 和 Mauve，以幫助開發人員開始構建分布式邊緣智能應用程序。

　　4.5 區塊鏈激活

　　在完成上述步驟后，需要在區塊鏈網絡上激活邊緣智能應用程序。需要注意的是，每個邊緣智能應用程序必須托管在主要的區塊鏈上。對于一些混合框架，建議在云服務器上進行初始化，如具有鏈上和鏈下實體的應用程序。

　　4.6 生態系統構建

　　隨著越來越多的邊緣智能應用程序在區塊鏈上進行部署，建立一個生態系統將變得非常必要。這個生態系統將有助于增進對區塊鏈行業的理解，并促進彼此之間的信任。此外，邊緣智能應用程序的區塊鏈結構需要經過精心設計，以確保它能夠輕松解決組織中的任何問題，并且還要考慮到區塊鏈行業的規定和政策。

　　5 研究挑戰與未來方向

　　盡管邊緣智能在區塊鏈的幫助下具有廣闊的前景，但仍存在一些持續挑戰。

　　5.1 算力網絡

　　目前，新興技術(如人工智能、5G、邊緣計算等)正在將算力從云服務器擴散到分布式網絡設備中，加速了算力的普及。這些新機遇催生了新興的計算框架。因此，算力網絡應運而生，它旨在通過網絡連接云端、邊緣和終端資源，提供更加靈活高質量的人工智能服務，同時打破資源孤島和壟斷。

　　然而，現有的研究主要集中在無償資源利用方面。區塊鏈作為一個可信平臺，能夠支持可靠的資源管理，保證自主計算能力成員的付費服務可信度。然而，算力網絡與區塊鏈的復雜性，使資源分配變得艱巨。因此，如何將區塊鏈納入算力網絡以提供付費服務仍然是一個具有挑戰性的問題。

　　5.2 量化智能

　　萬物互聯的時代為無處不在的智能服務開辟了新的視野。自然地，需要考慮智能是否可以由大量連接的邊緣設備共享和交換。根據 BigHistoryProject 的說法，集體學習可以存儲個體的思想并高效地共享智能。與此同時，作為下一代網絡范式，智能網絡使智能與物質、能量和信息一樣易于訪問和共享。

　　由于區塊鏈的優勢，它可以作為第三方平臺審計智能決策過程，并提供安全可靠的智能共享。激勵機制將消除一些自利行為，并允許更多的邊緣用戶參與智能交互。然而，由于每個個體對智能的理解水平不同，如何量化邊緣智能對于智能共享的成功至關重要。

　　特別地，能量可以量化為物質運動的速度。在香農的信息理論中，信息互聯網使用 “熵” 來量化信息，而圖靈測試目前沒有對智能進行定量衡量，需要進一步的探索。

　　5.3 交易智能

　　隨著邊緣節點數量的增加，在邊緣智能場景中，學習代理之間的協作將成為一個巨大的挑戰。為促進學習機器的協作，智能交易成為一種有前景的解決方案。

　　然而，許多研究并沒有關注大規模分布式協作機制。文 [107] 引入了一種可擴展的市場機制，即學習市場，用于協作和交易。學習市場利用智能合約來封裝可擴展的協作關系，并構建一個可信的數據庫，用于整個協作周期中的 AI 模型。此外，區塊鏈網絡可以共享本地智能，并進一步促進邊緣的智能交易。因此，基于區塊鏈開發分布式智能交易市場是可行且具有巨大發展前景的。

　　6 結論

　　本文重點研究了邊緣智能與區塊鏈的融合，利用區塊鏈的互補特性，以彌補邊緣智能的局限性。為此，本文研究區塊鏈驅動的邊緣智能和邊緣智能驅動的區塊鏈，進而為泛在智能服務開辟新的視野。本文從算力資源管理、數據管理和模型優化等方面探討了區塊鏈驅動的邊緣智能，同時改善區塊鏈以更好地支持邊緣智能。此外，展示了區塊鏈驅動的邊緣智能應用，并給出具體的實施教程。最后，提出了未來的研究挑戰和未來方向。

　　本文簡要地探討了與區塊鏈驅動的邊緣智能系統相關的技術?？傮w而言，邊緣智能和區塊鏈的融合仍處于起步階段，未來還有許多挑戰。希望這項工作將激發有關邊緣智能和區塊鏈的進一步討論，并對邊緣智能、區塊鏈、未來的網絡和其他領域提供一定的啟發作用。

任曉旭;仇 超;鄧 輝;戴子明;劉澤軍;王曉飛,天津大學智能與計算學部;雄安國創中心科技有限公司,202401