很多围绕区块链研究开展工作的业内人员, 手里握着数份理论文档, 脑海却是杂乱无章一团麻。这类窘境太过寻常了。 众人总归认为只要贴合头部评论者的行事步伐, 随便搭建一款去中心化金融项目, 或者蹭取非同质化代币相关的热点资讯, 就能推出一份重磅学术成果。可结果呢? 代码运行不了, 模型符合不了, 评审人员直接驳回。
此类迷茫实则是源于对于“研究”这二个字词产生了误解。觉得在链上发币就是一种创新, 认为写个智能合约就是一种技术突破。本质上来说, 就是把工程相关的实践当成了科学类探索。 真正的区块链research, 要向深层里面挖深透，要去解决共识机制的各个效率瓶颈, 去验证证明隐私保护的可计算性。不要只关心只顾着喊口的号召, 要看看底层背后的逻辑通不通畅。
区块链research选题难在哪里
核心关键词是区块链的研究之所以做得难, 是因为没有现成的标尺可供参照。在传统的计算机领域里, 你计算一个矩阵也好, 运行一项基准性测试也罢, 相应的数据一概摆在那儿, 是好是坏一眼就能看得清罢了。但区块链究竟是不一样的它, 它与其余同类领域之间决然不同的。
它牵涉到密码学、分布式系统、经济学行为, 三个维度厮混在一处。你要印证一个共识算法相较比特币更佳, 得模拟千万节点的负荷压力, 还得考量节点作恶的概率, 数据由哪处而来、实验环境如何搭建?
更头疼的就是评价标准, Web2.0时代, 延迟低就好, Web3.0时代, 牺牲部分延迟换去中心化, 算不算好? 没标准答案。要是选题定得太过空大, 那就基本等于是没写, 得切到具体痛点, 这样就有点儿抓手。
区块链research怎么落地
与其空聊理论, 不如死磕代码, 很多课题组败在“纸上谈兵”。你写篇论文, 拜占庭容错系数给定得极低, 看着很鲜亮。可真要在公链上跑, Gas费高昂得骇人, 简直没人用。
得把原型系统做。哪怕只花Solidity写套简易版本, 跑在本地节点上跑跑, 看看真实的数据传输瓶颈在啥地方。别嫌反应慢啊, 慢才能瞅出各类问题。
文献调研别只搜英文就罢了, 国内那些硬核到骨子里的技术博客, 其实往往藏着不少棘手到发慌的实战坑, 例如分片广播之际的网络分区问题, 多数经典论文里提都不提, 可在实际部署之时, 能把整台系统搞彻底瘫痪, 把那些容易给人弄混的细节仔细挖出来, 你的研究就有了让人爱不释手的泥土味, 审稿人特别爱看这种贴近一线生产的分析, 绝不是表面文章的分析。
行研究是项苦差事, 得熬得住孤单。别妄图一瞬爆火, 把每一段代码、每一条公式都反刍透了, 结果自然就出来了。
