一、零知识证明技术描述

1.1 区块链与零知识证明

区块链作为一种底层技术和基础架构，将它与其他新兴信息技术，如人工智能，大数据分析，零知识证明技术，物联网，数据存储等，相互结合将创造极大的价值。它能够在金融服务、政务管理、能源管理、知识产权、公益、监管、数据共享、供应链管理、保险和存储等领域发挥重要的作用，甚至是颠覆性地变革。

零知识证明技术做为现代密码学的重要组成部分，它能够在不泄漏任何秘密信息的前提下完成对此秘密信息的验证。零知识证明技术对于解决当前信息安全中的诸多问题，如数据安全、隐私安全、监管检查等都能够发挥重要的作用。零知识证明与区块链的完美结合很好的解决了区块链当前面临的困局。一方面，区块链公开透明的天然特性，使其在在隐私和数据安全问题上存在诸多局限；另一方面如何解决性能问题，提高吞吐量和响应速度是当前区块链大规模落地所面临的最大问题。

二、零知识证明技术发展

零知识证明技术是现代密码学三大基础之一，由 S.Goldwasser、S.Micali 及 C.Rackoff 在 20 世纪 80 年代初提出。早期的零知识证明由于其效率和可用性等限制，未得到很好的利用，仅停留在理论层面。直到近年来，零知识证明的理论研究才开始不断突破，同时区块链也为零知识证明创造了大展拳脚的机会，因而走进大众视野。

2.1 零知识证明概念

零知识证明技术是现代密码学的一个重要组成部分。它是指证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完成一项任务所需采取的一系列步骤。证明者向验证者证明并使其相信自己知道或拥有某一消息，但证明过程不能向验证者泄漏任何关于被证明消息的信息。

一个零知识证明必须满足三个性质：

1.完备性（Completeness）：当证明者和验证者都表现诚实，遵循协议来执行验证步骤时，如果证明者的陈述是真的，那么一定可以被验证者接受。

2.可靠性（Soundness）：如果证明者的陈述是假的，那么任何一个作弊的证明者不可能使一个诚实的验证者相信他的陈述。

3.零知识（Zero-knowledge）：证明执行完成后，验证者仅能知道证明者的陈述是否为真，除此以外，他在证明过程中获取不到其它任何信息。零知识证明技术的背后依赖于强大的理论基础，如计算复杂性理论和信息论。包括图灵机，概率可检查证明，P/NP 问题等等都在其研究范围内。

2.2 零知识证明理论发展

2.2.1 诞生

1985 年，Goldwasser、Micali和Rackoff提出零知识证明作为提供隐私保护证据的一种手段。零知识证明只有在它们证明的陈述是正确的情况下才具有说服力，例如计算是正确的；但除了声明的真实性外，没有透露任何信息。他们的开创性工作表明，无需牺牲隐私就可以进行验证。

由 S.Goldwasser、S.Micali 及 C.Rackoff 三人在一篇名为「交互式证明系统的知识复杂性」[GMR85]的论文中提出。这篇论文在 NP的证明系统中引入了”交互”和”随机性”，构造了交互式证明系统。同时这篇论文中还提出了零知识证明的这个名词，并给出了其性质的定义。零知识证明逐步成为密码学领域的一个理论研究分支。

2.2.2 理论发展

经过 20 年的理论发展，零知识证明最底层的理论根基已经逐渐清晰，开始逐渐走向成型，并出现了不同的零知识证明技术分支。

椭圆曲线应用

2005 年，Dan Boneh, Eu-Jin Goh 和 Kobbi Nissim提出了一种基于双线性映射的单次乘法的同态公钥加密方案，于是在2006 年，J. Groth,R. Ostrovsky 和 A. Sahai. N基于这个工作提出了基于双线性映射的非交互式零知识证明技术，这也是第一个适用于所有 NP 问题的达到“完美零知识”的论证系统（Argument）。该系统还有一个非常重要的优化就是它第一次通过采用椭圆曲线的双线性映射，大大缩短了 CRS 的长度以及证明长度。从此，椭圆曲线双线性映射成为零知识证明构造技术中相当重要的一环。

可信预设置

2010 年，Jens Groth 提出了一种在当时颇具争议性的安全假设——指数知识假设（Knowledge of Exponent Assumption，KEA），通过采取这个争议性假设，可以将零知识证明的长度缩短到常数级别。Groth 的这个大胆工作直接将零知识证明朝着实用性方向发展推进了一大步。但是，这个方案也引入了一个技术问题，并且在后来区块链领域应用中成为一个关注的焦点，这就是可信预设置（Trusted-Setup）Groth 通过把一些秘密随机值隐藏到 CRS 中，实现了证明长度的大幅缩减，但是也带来了一些安全风险。无论如何，这一方案确立了未来十年最重要的零知识证明技术分支。

无可信设置

同时2006年前后，Eli Ben-Sasson 等人改进了 PCP 理论构造，将概率可检查证明的长度压缩到了准线性级别。这些学者的工作推动了基于PCP 理论的通用零知识证明构造技术，成为后续 zkSTARK，Aurora 等证明系统的关键理论基础。成为无可信预设置，并且可以抗量子的零知识证明技术重要分支之一。

防弹证明

2009 年，Jens Groth提出了一种实用的实现常见矩阵运算零知识证明系统。证明系统无需 Trusted-Setup，基于标准的离散对数难题假设。这个证明系统奠定了一个重要的零知识分支，其中的向量内积证明、向量

Hadamard证明是“防弹证明”（Bulletproofs）的重要理论基础，也形成了基于椭圆曲线的通用零知识证明技术的一个重要分支。

2.2.3 理论到应用

随着区块链技术的蓬勃发展，零知识证明的应用场景也在不断增多，也不断对零知识证明的理论与技术提出了新的挑战

ZK-SNARKs

区块链项目中以 ZCash 为代表的团队需要性能表现更加出色的方案，Groth16在 Pinocchio 协议上做了一步极致优化，在略微加强安全性假设的情况下，把证明尺寸压缩了将近一半，成为目前区块链领域中最广泛使用的零知识证明技术方案。

ZK-STARKs

Groth16 方案的使用不方便之处在于备受争议的可信预设置。EliBen-Sasson 等人在PCP 理论的基础上逐步发展出了“透明” zkSNARK，也被成为 zkSTARK。所谓透明，正是指预设置过程可以一种更加透明的方式来完成。并且 zkSTARK 主要基于 Hash 算法，不再依赖椭圆曲线，是一种目前可以对抗量子计算机的方案。随后的Aurora 等工作进一步改进了zkSTARK 技术，目前已经成为极具竞争力的主流零知识证明技术之一

Bulletproofs

随着匿名加密货币的发展，更轻量级的金额范围证明有较大的需求空间。B. Bunz 等人在论文 [BCGP16]的基础上改进得到了一个可以聚合的范围零知识证明，该方案就是著名的“防弹证明”。它一经提出就迅速被Monero 项目采纳并实现。当然防弹证明不仅仅可以用作范围证明，也是一个无需可信预设置的通用零知识证明技术，也逐步被一些团队采纳并应用。

ZK-SNORKs

2018年，Jens Groth 等人提出了一种可更新的全局CRS 方案——Sonic，所谓可更新是指，可信预设置可以随时进行更新，只要大家怀疑秘密已被泄露。所谓全局，是指计算过程不再与 CRS 绑定，一个应用只需要完成一次可信预设置即可实现不同的零知识证明电路计算。

2.3 技术实现

2.3.1 零知识证明技术架构

底层基础

底层基础算法库是实现零知识证明系统的前提，因为零知识证明技术依赖于大量的数学基础原理来完成计算，如有限域计算，矩阵运算，椭圆曲线运算等等。如基于椭圆曲线的零知识证明协议中，就需要依赖大量的椭圆曲线实现。secp256k1，BN254 和 BLS12-381 是工程实现中大量使用的几条曲线。

在《中华人民共和国密码法》颁布后，国内一系列的应用也开始基于SM2、SM9等国密算法的曲线标准构建零知识证明系统。

证明系统

证明系统也就是零知识证明协议，拥有证明系统才能完成证明。零知识证明协议有很多，每一种协议的实现步骤也不尽相同，因此每一种协议都需要对应一个证明系统。目前应用最为广泛的当属G r o t h 16，Bulletproofs。

电路约束

为了完成一次零知识证明，需要先将待证明的实际问题转换成证明协议可以验证的约束关系。这种约束关系是以电路的形式表示出来的。因此构造电路约束关系是零知识证明工程实现中一个非常核心的部分，它是建立在实际问题和证明之间的桥梁。

电路的构造是难度很大。一方面，由于不同问题所对应的约束关系不同，电路也有所不同；另一方面，构造电路的正确性难以保证，一旦构造的电路不正确，证明结果的可靠性就难以保证，并且尤其对于复杂的问题，约束关系若不完整或者不正确也很难被发现。因此在实际的应用中，如何保证电路实现的正确性，完整性和高效率是尤为关键的一环。

电路组件

在实际的复杂约束关系中包含了很多复用的简单约束关系，如布尔值证明、范围证明和哈希证明等等，而这些约束关系经常被作为一个 gadget集成在开源库中，这样即开发人员仅需直接调用接口即可正确得完成这部分的电路构造，这既简化了开发人员的工作量，也减少了开发过程中的错误。

上层应用

上层主要分为两大类：

在应用中直接通过调用零知识证明库完成电路构造和证明
为了简化区块链上层 DAPP 开发零知识证明应用的难度，开发人员在区块链底层构建工具包集成零知识证明开源工具，如以太坊上的 SNARK工具箱 ZoKrat

2.3.2 现有实现库

libsnark

C++语言实现的零知识证明开源库，由 SCIPR Lab 开发并维护。它是目前实现最完整，应用最广泛的零知识证明开源库。毫不夸张地说，libsnark 支撑并促进了 zk-SNARKs 技术的首次大规模应用，填补了零知识证明技术从最新理论到工程实现间的空缺。它实现了包括GGPR13，PGHR13，BCGTV13，BCIOP13，BCTV14，Groth16和GM17等等在内的多种主流协议。同时它实现了多个常用的Gadget电路。

bellman

是使用rust实现的零知识证明开源库。bellman是一个用于构建zkSNARK电路的工具箱。它提供了电路特性和基本结构，以及基本的小工具实现，如布尔值和数字抽象。bellman实现了Groth16 协议算法。

janark

是一个 Java 库，用于构建用于预处理 zk-SNARK 的电路。该库使用 libsnark 作为后端并且可以在需要时集成 Pinocchio 编译器）生成的电路。代码由两个主要部分组成：

JsnarkCircuitBuilder：一个 Java 项目，具有用于构建/增强电路的 Gadget 库。（检查src/examples包装）

libsnark/jsnark_interface：libsnark 的 C++ 接口，它接受由电路构建器或 Pinocchio 的编译器直接生成的电路。

dalek bulletproofs

是一个rust版本的 BulletProofs 实现，也是最快的 BulletProofs实现。它提供了单一范围证明和聚合范围证明，强类型多方计算，和可编程约束系统 API。

snarkjs

这是一个基于 JavaScript 语言实现的 zkSNARKs 开源库。

ZEXE

这是一个基于 Rust 语言实现的 ZEXE 协议的开源库，它实现一个了账本系统，使得用户能够执行脱机计算产生产生可公开验证这些脱机执行的正确性的交易。该仓库实现的零知识证明协议有 Groth16 和 GM17。

ZoKrates

该仓库将零知识证明开源库（libsnark 和 bellman ）包装成统一的工具箱，以完成在以太坊上的zkSNARKs 调用。

ZkVM

零知识证明虚拟机（ the zero-knowledge virtual machine），它基于 rust 语言在虚拟机层面实现了对智能合约的 Bulletproofs 证明。

三、零知识证明应用方向

零知识证明技术的两个重要特点是使其能在区块链领域得到应用的主要因素：

1）零知识证明能够保护数据的隐私性，在不泄漏数据的条件下对其进行证明；

2）零知识证明仅需要生成很小数据量的证明就可以完成对大批量数据的证明

3.1 隐私保护

区块链作为一种公开账本，一旦上链所有的数据全部公开，不免涉及到隐私数据，如个人身份信息，高安全级别的合规数据检查，资产信息等。而零知识证明在保护数据隐私上有着不可比拟的优势，因此零知识证明在保护链上数据隐私方面发挥着很大的作用

3.1.1 链上交易数据

资产信息是一个人或者一个机构的隐私信息中非常重要的一部分，账户的资产信息及资产交易信息暴露在公开场合这对于资产管理无疑是很大的风险和威胁。而区块链的一个主要特征就是公开的账本，所有的交易信息都公开可追溯，虽然这在一定的程度上解决了信息不对称和欺诈的问题，但也确实对账户资产隐私造成了很大的危害。一旦用户与区块链上的某个钱包地址关联，那么这个用户的所有资产信息和交易信息都将暴露无遗。

为此，区块链从业者提出了多个解决该问题的方案。如更换新地址，混币技术，Cryptonote 和环签，以及零知识证明。其中零知识证明的优势最为明显，它通过提交完全不泄漏任何信息的证明来完成交易的方案，是实现了交易信息完全匿名，同时有能够支持大规模的交易，因此它被广泛采纳用于实现区块链上的资产交易隐私保护。

不仅仅是区块链本身的底层货币，以智能合约为基础的 Token 资产（如 ERC20 Token，ERC721 Token）的资产转移也同样可以使用零知识证明技术来保护交易隐私。

3.1.2 数字身份认证

传统的身份信息认证手段——将用户的个人信息完成认证并保存在服务器后台的方式已经很难保障用户的个人身份信息和隐私安全了，尤其是对于以去中心化为核心特征的区块链领域来说，如何通过技术手段实现在不泄漏用户身份信息前提下完成身份信息认证变得尤为重要。在最初区块链上，仅存在钱包地址账户，这与现实生活中的个人身份并没有直接的关联关系，用户仅依靠持有的私钥来获取账户的所有权。但随着区块链进一步落地应用，基于区块链的应用不免与实际生活和现实个人身份的联系越发密切。

在用户数字身份的认证问题上，零知识证明能够在完成身份认证中的交互的同时，保证用户信息的隐私性和认证结果的正确性。提供证明的一方只需要将里有用户身份信息计算出来的数字上链，验证方即可验证用户身份，并且依赖数学手段，可以完全保证身份信息为真实可信的，同时任何人也无法从证明中提取用户个人信息的数据。

3.1.3 监管检查

用户的个人身份信息，在如航空，能源，金融，保险等领域，很多的应用场景下都存在着大量的隐私数据，这些数据不能暴露于公众但又必须受到某些机构的监管。当这些领域与区块链相结合时，如何在保护数据隐私的前提下实现对数据的检查和监管变为尤为重要。

零知识证明的隐私保护能力和验证能力完美得解决了这个问题。通过零知识证明技术，这些隐私数据无需直接上链，隐私数据由第三方提供，再由证明者生成合规证明提交上链，而监管方仅需要验证链上提交的证明即可完成监管检查。例如在信用凭证的场景下，由银行提供某用户是否正确支付了税款，再由用户生成数据证明提交上链，监管方完成验证：1）用户提交的证明是否是根据银行提供的数据生成的证明；2）用户数据是否达到信用凭证要求。

监管检查对于公链的用处并不大，但对于联盟链，尤其是对安全性要求较高，监管力度较大的领域，零知识证明的该项应用非常重要

3.2 扩容

3.2.1 链下扩容

链下扩容是指在加密货币的主链之外，建立外围或第二层交易网络的分层结构，即将绝大部分的计算转移到链下或侧链来完成，而主链仅提交极小数据量的计算结果。迄今为止，技术专家们在区块链扩容方面的尝试有很多，并且已经有一些较为成熟的分层方案已经开始落地使用。

实现分层方案的一个最核心的问题就是如何保证从二层网络提交到主链数据的真实性，零知识证明正是解决这一问题的一个重要方案。首先，零知识证明的重要特性 —— 仅需要生成很小数据量的证明就可以完成对大批量数据的证明，这一点非常契合分层方案中在二层完成数据计算而仅向主链提交很小的数据量的需求；其次，零知识证明的数学特性保障了只要提交到主链的数据能够通过验证，那么数据就是正确的，二层网络完成的计算就是可信的。因此，零知识证明技术它在不牺牲原有区块链安全性的前提下实现更高的并发量，并且由于提交到链上的数据变小，而完成一笔交易或执行合约的成本也变得更小。

zkRollup 方案就是基于零知识证明实现的二次扩容方案。每一次的状态转变都需要提供零知识证明，由主链上的合约进行验证，只有验证通过才能更改状态，即每一次状态转变都严格依赖密码学证明。相比较于与之

类似的方案 Optimistic Rollup，ZK Rollup 在安全性方面具备压倒性的优势。

据估计，Ethereum 在完成伊斯坦布尔升级之后，zkRollup 可以使以太坊的吞吐量提高到大约每秒 3000 笔交易(tps)。目前基于zkRollup 的扩容解决方案和应用有很多，如 ZK Sync、Loopring 3.0协议等。

3.2.2 链上数据压缩

在区块链上，区块的大小是有限的，每个区块所能容纳的交易数量也是有限的，因此如果能够使每笔交易的数据量缩小，那么区块所能承载的交易数也会增加。所以除了向链下扩展，区块数据压缩也是提高区块链吞吐量的一种重要思路。

使用零知识证明实现的压缩为应用上链也提供了诸多的好处：1）解决了很多实际业务中处理的数据量很大，根本无法上链的难题。2）降低了成本，压缩后的数据提交的上链后，所消耗的手续费也将下降。因而区块压

缩技术为更多的应用上链增加了可能性。

与链下扩容类似，实现区块压缩的关键就是如何在验证压缩后的数据的真伪。同样零知识证明在这里依然可以发挥很大的用处。并非要将完整的数据都要提交上链才能保证业务的正确执行，因此可以把链下的许多个业务处理过程压缩成一个很小的证明，然后智能合约验证提交的证明就能保证服务节点没办法作弊。

Filecoin 是一个去中心化存储项目，它的业务中涉及海量的数据，这些数据不可能全部上链，因此压缩提交到区块的数据非常重要。而它所采用的方式就是利用零知识证明实现”数据的压缩“。除了Filecoin 以外，使用零知识证明手段来实现数据压缩的项目还有很多，如 Coda，Mir。

3.2.3 客户端数据轻量化

随着区块的不停累加和业务的增长，全节点的数据量也在不断增加，因此区块链全节点将变得巨大，这使得节点的网络同步以及存储都变得很难。因为一方面，下载几百 G 甚至几 T 的全节点数据需要耗费很长时间；另一方面，全节点需要对下载的数据完全校验来确保数据的正确性，在大部分的区块链上校验过程需要将全节点所有的交易按照顺序执行一遍再和下载的状态作比较，每个全节点都要做一次校验，因此这个过程非常消耗时间。

受制于硬件设备的要求和运行全节点的复杂性，使得同步全节点对于大部分普通用户来说非常困难，这严重阻碍了区块链的大规模应用。因此如果通过技术手段解决以上问题构建出轻量级客户端是区块链应用可以大规模商业的必备要素。

因此零知识证明的压缩能力再一次发挥作用。同时利用零知识证明的验证能力，可是在不牺牲安全性的前提下很好的解决区块同步期间每个全节点都要重复执行验证交易区块数据的问题。所以说零知识证明为构建轻量级客户端提供了很好的方案

四、实际应用

4.1 公链应用

零知识证明的隐私保护能力和数据压缩能力是其成为公链基础组成技术的主要原因。

4.1.1 Zcash

ZCash 是在原始的比特币代码库基础上结合零知识证明技术开发的一种保护交易隐私的区块链。它的构想来自于麻省理工大学、约翰·霍普金斯大学等多个科研机构。Zcash 除了保证了交易的隐私性以外，还具备高

效、安全且低手续费的优势。

ZCash 钱包地址分为隐蔽地址和透明地址两种。透明地址之间的交易则与比特币交易没有区别：发送者、接收者以及交易金额都是公开可见的；隐蔽地址之间的交易也会出现在公有区块链上，但交易的地址、资金的数额以及备注字段都是被加密过，再由 zk-SNARK 证明在网络共识规则下验证交易的有效性；另外，隐蔽地址和透明地址之间也是可以进行交易的。Zcash 在保护交易隐私的同时还是保持了对审计及监管的友好，隐蔽地址交易的发送者和接收者都可以公开交易细节给第三方，用于满足见证、合规或审计需求。

ZCash 最早采用了2013年提出的零知识证明 zkSNARK 协议 Pinocchio。2019年，Zcash 切换到了 Groth16 证明系统，这是一个在 Pinocchio 协议上进一步极致优化的零知识证明协议，证明的尺寸被压缩到了原来的一半。Groth16 有一个明显问题就是，需要对每一个计算过程进行 Trusted Setup，一旦代码有一点点修改，那么就需要重新来完成 Trusted Setup。

Zcash 开发者正在试图使用 zk-STARK 来代替现有的零知识证明方案，但目前尚处于研究阶段，还未实际使用。

4.1.2 Monero

Monero 同样是一种实现了交易匿名的区块链。诞生于2014年，Monero 的匿名交易是三种机制结合来实现的——隐形地址（Stealth A d d r e s s）、环签名（R i n g S i g n a t u r e）和环机密交易（R i n g Confidential Transaction/ringCT）。Stealth Address 是指在 Monero的交易中，允许并要求付款者代表收款者为每笔交易随机创建的一次性地址，通过使用隐身地址，只有付款者和收款者才能确定付款的地址；环形签名是一种数字签名，它是用于在在 Monero 的交易中，交易签名者使用他的私钥及其他人的公钥来生成一个签名，当其他人想要验证时，利用环成员公钥验证一个环签名是否由环成员之一生成，但无法确定具体的哪个成员；环机密交易用于混淆交易中发送金额的方式。

早期的 ringCT 实现方式存在很大的弊端就是其导致交易的规模巨大。2018年10月，门罗币每六个月一次的硬分叉升级上引入了零知识证明协议BulletProofs（防弹）加密，用来代替原来的 ringCT 实现方式。BulletProofs 协议对保密交易使用范围证明，以此进一步确保交易的有效性的。BulletProofs 技术将交易证明的大小从 10 KB 缩小到 1-2 KB，压缩比率达到80%以上，同时降低80%的交易费用。BulletProofs 设计精妙，创建了一种更简短、更快和更强大的非交互式零知识证明，在一定程度上缓解了Monero 账本太大，扩容难，交易手续费贵的问题。

4.1.3 Filecoin

Filecoin 基于IPFS 协议，并在其基础上增加了奖励协议层。IPFS（The InterPlanetary File System）又称

“星际文件系统”，是由Protocol Labs（协议实验室）发布的一种点到点的分布式文件系统，通过底层协议，可以让存储在IPFS系统上的文件，在全世界任何一个地方快速获取，且不受防火墙的影响，可以让我们访问数据的速度更快，更加安全，并且更加开放。

Filecoin 是存储行业比较热门的项目。Filecoin 想搭建一个去中心化的存储交易平台。去中心化的存储，有个核心问题，怎么证明存储提供方，真实有效的存储了指定的数据。

Filecoin协议的设计主要涉及四个部分：去中心化的存储网络、存储证明、可验证市场和工作量证明。其中存储证明是为了防止攻击和存储提供商作假。F i l e c o i n 的存储证明的主明包括 P o R e p（P r o o f o f

Replication，复制证明）和 PoSt（Proof of Spacetime，时空证明）。复制证明是指证明人要提供存储证明给用户，用以证明用户的数据已经被存在到了证明人专用的物理存储设备上；时空证明是用来验证证明人在一定时间内真实得将用户的数据存储在了他的设备上，这个证明本质上就是要求证明人不断的生成证明，并在一个提交周期内提交存储证明。

这两种证明都是使用零知识证明协议 Groth16实现的。另一方面，Filecoin 的研究人员也同时看到了零知识证明在区块链扩容和保护链上交易隐私的巨大潜力，并着力于使用 SNARK 聚合技术来改进和优化 SNARK 的实现方案，因此未来零知识证明将会在 Filecoin 项目上发挥更大的作用。

4.1.4 Coda

Coda项目第一个具有简洁区块链特点的加密货币协议，被称为 "A32wallet that fits in your pocket"（一个能塞进口袋的钱包）。它利用零知识证明技术对区块进行压缩，从而大大降低了运行全节点的成本。该项目是2019年的明星项目。Coda 是一种新的加密货币协议，具有全节点级安全性，它允许在任何设备上与任何人进行网络同步。而做到这些，仅需下载几千字节的数据（而不是上 GB 的数据）并进行几毫秒的计算。

Coda 节点生成一个新区块时，它还会生成一个 zkSNARK 的证明，以验证该块是否有效，这样网络中的所有节点都可以存储证明，而不是原始的区块。同时，Coda 还利用了零知识证明能够不断递归证明的特征，将区块数据不断压缩，最终将目前几十 GB 的区块链账本压缩到 22KB，从而使得区块数据变得很小。

由于区块压缩，用户不必再考虑区块的大小，使得即便是移动端也可以即时同步区块链数据，这大大的提高了区块链网络的吞吐量，并可以实现大规模分散的区块链。

4.2 底层扩展

4.2.1 Zk Rollup

ZK Rollup 基于零知识证明技术实现的以太坊二层扩容方案。随着以太坊生态的日益成熟，基于以太坊应用的尝试也越来越多，而以太坊系统存在的诸多限制也日益凸显——目前的系统无法支撑高并发量和数据响应

速度要求极高的传统业务。Rollup 方案是目前最火热的方案，而这其中ZK Rollup 又以在安全方面的绝对压倒性优势被社区认可。

在 ZK Rollup 方案中，用户不再直接将交易数据提交上链，而是将带有签名的交易信息发送给协调者Coordinator，协调者收集所有交易并构建电路证明这批交易全部有效，并将有效性证明和简单的交易数据提交上链，由智能合约完整证明的验证，最后更新链上帐户状态的默克尔树。由于上链的数据量远小于原始的交易数据，因此，达到了扩展的效果。

尤其在 2019年 12 月 7 日以太坊网络实施的伊斯坦布尔硬分叉升级中，包含了两个以太坊改进提案可以降低zkSNARK 证明的 Gas 消耗。在这次升级过后，理论上 zkRollup 能够促使以太坊的吞吐量大约达到每秒3000笔交易(TPS)，而目前以太坊的吞吐量仅约 30 TPS；另一方面，由于数据的压缩，使得每笔交易的 Gas 费用也有所下降，伊斯坦布尔升级前一笔需要耗费 21000 Gas 的原始交易，在升级后使用 ZK Rollup 来提交交易仅需要花费 300 Gas 的手续费。所以说 ZK Rollup 扩容方式为以太坊网络支撑大规模商业提供了可能性。

目前 Ethereum 上已经出现了很多基于 ZK Rollup 的项目，如 ZKSync、Loopring3.0 协议。其中ZK Sync 旨在为以太坊带来 Visa 级别的数千笔交易 / 秒（TPS）的吞吐量，并同时保证资金如同底层 Layer 1 账户般安全并维持高度的抗审计性。协议的另一个重要方面是它的超低延迟：ZK Sync 中的交易会提供即时经济终结性 (instant economic finality)。同时用户体验也是 zkSync 关注的一个重要方面

4.2.2 ZEXE

ZEXE 是一套基于零知识证明的验证链下交易计算的系统。该方案由自于 ZCash、伯克利大学、约翰霍普金斯大学等的研究人员联合在 2018年提出。

ZEXE 系统使用户能够执行脱机计算并随后产生可公开验证的交易，并能够证明这些脱机计算的正确性。同时除了已消耗的输入和已创建的输出的数量，交易不会显示有关脱机计算的任何信息。这套系统实现了在保护数据隐私的前提下，实现高效的链下计算和链上验证，它解决了当前区块链网络上两个重要制约因素：

1）全节点为了验证提交上链的交易，需要重新执行它来完成验证，确保其状态装换的正确性，因此节点做了大量的重复计算。

2）全节点执行交易时不仅暴露了状态转换相关的合约，还显示了合约的内部状态变换，使得合约的执行过程和内部数据毫无隐私性可言。ZEXE 是基于零知识证明协议及递归证明的，与 2019 年 4 月正式在Github上建立代码库，标志着其工程实现的开始。

4.2.3 ZoKrates

ZoKrates 是一个 Remix 插件，Remix 是 Ethereum 官方推荐的智能合约开发IDE，可以在浏览器中快速部署测试智能合约。ZoKrates 作为以太坊上的一个 zkSNARKs 的工具链，它的作用是帮助开发人员比较容易地实现链下生成零知识证明, 再提交到以太坊链上用智能合约对其进行验证。

ZoKrates 本身是使用 Rust 实现的, 底层集成了现有的零知识证明开源库 bellman 和 libsnark。

零知识证明作为一项门槛极高的技术，其开发和使用难度严重的制约了该项技术的推广，而 ZoKrates 的工具链极大的降低了以太坊上智能合约开发人员的门槛，对于推动零知识证明技术在以太坊平台的应用发挥了巨大的作用

4.2.4 ZKVM

Stellar 是一个由前瑞波币（Ripple）创始人 Jed McCaleb 发起的数字货币项目，用于搭建一个数字货币与法定货币之间传输的去中心化网关。为了提高 Stellar 网络的可扩展性，高效性和灵活性，Stellar 做了很多的研究。ZkVM 就是其发布的一项研究成果，旨在帮助 Stellar 为用户提供更多的隐私性和灵活性。

ZkVM，也就是（zero-knowledge virtual machine），是一个实验性的多资产区块链架构，用于实现可伸缩和加密的智能合约。每笔交易中包含两个部分的内容组成：智能合约程序和零知识的证明。当虚拟机执行交易的时候，不仅需要执行智能合约程序，还有验证交易中提交的证明，而且为合约的执行提供了强大的安全保证。

ZkVM 旨在通过使交易可定制、保密、高效和简单来降低参与全球网络的成本。

可定制： ZkVM 允许定制合同。合约通过对加密数据和资产的可编程约束来支持现实用例。虚拟机支持强大的语言来表达各种更高级的协议，而无需更改虚拟机和升级整个网络。

机密：在 ZkVM 中，资产的数量和类型是完全加密的。资产流向隐藏在交易层面。个人和组织可以安全地直接在共享分类账上执行他们的交易，而不是将它们保存在孤立的数据库中。

高效： ZkVM 区块链使用适合几千字节的紧凑数据模型。事务验证是高度可并行化的，每个 CPU 内核需要 1-2 毫秒。节点可以从网络验证的快照立即引导。几乎任何计算设备都可以运行一个完整的节点，而无需依赖中间基础设施和受信任的第三方。具有有限蜂窝数据计划的设备可以通过仅跟踪相关状态更新（例如查看自己的支付渠道）来节省带宽，而无需验证所有交易。

简单： ZkVM 不需要特殊的编译器、调试器或优化器。它的抽象很好地映射到现实世界的概念，技术堆栈由全球密码学家和工程师社区审查的少数发明组成。ZkVM 是作者先前在TxVM 上工作的演变，而TxVM又受到比特币和以太坊设计的影响。这种分类账的动机最初是在Nick Szabo的论文 Secure Property Titles 中表达的。

4.2.5 FiMAX

FiMAX是由平安集团联营公司金融壹账通推出，采用了3D零知识算法体系的，零知识、零延迟区块链基础设施平台，为企业、金融机构和政府组织等提供标准化、可快速接入的联盟链底层服务。

该底层为了根除区块链商业应用中普遍存在的隐私问题，采用了全加密形式的区块链框架——所有上链的数据均由数据提供方自行加密后上传，加密私钥由提供方自行保管。同时，该底层通过3D零知识算法体系，实现了所有逻辑计算、运算和验证均能够在链上信息不解密的密文状态下完成。在加密环境下，FiMAX所采用的3D零知识证明能够完成零知识全同态（加、减、乘、除）计算和验证，单次密文验证时间约在1毫秒左右，在验证的灵活性和验证效率方面满足了当前绝大多数区块链商用场景对底层技术的要求。FiMAX底层及其3D零知识算法体系，目前已被应用于解决多个传统行业内因为“数据孤岛”造成的信息不对称、协同效率低下等问题。通过在密文状态下的灵活运算与交叉验证，区块链上各个参与方能够在不共享数据的情况下，共享数据间验证带来的价值。在其近期推出的3D零知识算式和跨链方案中，不同区块链系统间甚至无需共享加密后的信息，在仅共享零知识验证加密系数的情况下，便能实现灵活的数据计算交互和交叉验证。

3D零知识证明技术的出现，给出了对加密数据，尤其是复杂业务逻辑下数据的交叉验证，确保了交易流转过程中的合法合规性问题，极大地提高了业务在多主体间流转的风控能力，也使得多级业务场景在区块链上应用成为可能。目前，FiMAX 3D零知识证明技术已在实际落地的项目中产生了一定规模的经济效益。

这一系列方案为数据高度敏感、监管要求严格的行业和机构（例如金融机构、政府部门等），提供了一种可行的，数据无需流出系统的区块链数据交互方案。目前该系列方案已应用于中国海关总署天津口岸、中国广东省中小融平台等大型项目。

4.3 上层应用

4.3.1 loopring

Loopring 3.0 协议是以太坊主网上首个采用 ZK Rollup 进行扩容的DEX 协议。于2020 年 2 月 27 日上线公测版本 Beta1。此版本中所有的撮合逻辑都在链下完成。撮合（Settlement）生成的证明将提交上链，在链上证明其链下的撮合正确。Loopring 3.0的交易继承了以太坊主网一致的安全性，同时又能够提供高出目前其他去中心化交易所百倍的吞吐量。在足够多的交易的情况下，Loopring 3.0 在君士坦丁堡升级后，TPS 能达到 1400，每笔交易平均下来的费用大约在 1 美分

4.3.2 zkPoD

零信任公平交易是很多行业中普遍存在的需求，也是电子商务技术的未来。zkPoD由SECBIT Labs提出的⼀个实⽤的交换可数字化商品（数据）的零信任公平交易系统。简单来说，zkPoD 是基于零知识证明和智能合约实现的可验证的数据交付协议。zkPoD 协议充分利用了区块链天然的支付功能，并应用了零知识证明的两大优势：（1）隐私性；（2）仅生成很小的证明就能够验证非常大数据量的数据的优势，将链下数据传输和链上验证支付结合，使得其既能够实现交付动作的原⼦性，又同时支持⼤数据⽂件的交易。

4.3.3 AZTEC

AZTEC 项目是基于以太坊系统的匿名交易协议，基于此能够实现对以太坊上任何通用的资产的快速匿名转换。AZTEC隐私网络目前已在以太坊区块链上正式启动。

AZTEC 提供了一种名为 ZKAsset 的资产，我们称它为「票据(note)」，可以将以太坊网络上的任意数量的 ERC20 Token 转换票据，这些票据仅所有者信息是公开可见的，而票据上存储的金额数量和代币类型都是隐藏的。AZTEC 的隐私性同样是利用零知识证明实现的。为了实现互操作性，AZTEC 上的所有资产共享一个零知识证明 Trust Steup，所有的票据状态都是由同一个智能合约——Aztec Cryptography Engine (ACE)来管理。AZTEC 团队将会把新一代的零知识证明协议 PLONK 部署到 ACE上。AZTEC 的整个设计是为了给 DApp 开发者提供各种隐私模块，目前共提供 7 个模块，开发人员可以将这些模块结合起来搭建自己的 DApp 合约，而不需要掌握底层的加密原理。

五、未来趋势

零知识证明技术尚未完全发展成熟，理论和工程实现都处于快速发展当中，四个较为明显的趋势—— 技术标准化，后量子零知识证明，性能优化和公链集成正在迅速增长

5.1 后量子零知识证明

区块链上的公私钥机制以及大量的零知识证明协议都是基于椭圆曲线离散对数难题而设计的，目前计算机的计算能力来说破解离散对数难题几乎的不可能，但对于具备的指数级的计算能力的量子计算机来说，却可以轻易做到的。庆幸的是，要瓦解区块链，需要具有 4000 量子比特的量子计算机才可以做到，目前的量子计算机距离 4000 量子比特还有很大的距离。不过量子计算机给现代密码学带来的隐患已经无法忽视，研究抗量子的密码学方案势在必行。

抗量子的零知识证明研究同意也是当下密码学家们研究的一个重要方向，并且已经发布的零知识证明协议中就有不少基于基于散列的方案，具备后量子安全的特性。

zk-STARKs 协议是首个实现既可以不依赖任何信任设置来完成区块链验证，同时计算速度随着计算数据量的增加而指数级加速的零知识证明协议。它不依赖公钥密码系统，仅依赖散列函数和信息论，因此能够抵御量子攻击。
Virgo：这一方案只使用了轻量级的密码学原语，例如抗碰撞的散列函数，因此可能是抗量子计算的。
Ligero：基于一个叫做 MPC-in-the-head 的零知识证明协议设计理念，依赖于公开的随机性以及散列函数的可用性，因此同样具有后量子安全。

5.2 性能优化

性能问题是阻碍零知识证明大规模落地的一个重要因素。零知识证明技术实现在性能上的考量主要有三个方面：证明尺寸，生成证明的时间和验证证明的时间。

零知识证明的一个重要优势就是它仅需要生成很小尺寸的证明就可以完成对大批量数据进行验证，这是其能够在区块链上实现性能扩展的主要原因。但是由于零知识证明技术本身中涉及大量的计算，其在执行时间和空间上的销耗都比较大，因而其本身存在性能瓶颈。零知识证明技术的性能优化主要可以分为两大类—— 证明协议优化和硬件加速。

5.2.1 证明协议优化

零知识证明协议性能的提升一直都是密码学家们考量的一个重要部分，不同的协议期在证明尺寸，证明时间和验证时间上都各有优势，有所不同。图为 zkSNARKs、zkSTARKs 和 Bulletproofs 的性能对比图。总体来说，这三种证明协议中 zkSNARKs（Groth16）的优势比较明显。

Comparison of the most popular zkp systems

	SNARKs	STARKs	Bulletproofs
Algorithmic complexity: prover算法复杂度：证明者	O(N * log(N))	O(N * poly-log(N))	O(N * log(N))
Algorithmic complexity: verifier算法复杂度：验证者	~O(1)	O(poly-log(N))	O(N)
Communication complexity (proof size)通信复杂度（证明尺寸）	~O(1)	O(poly-log(N))	O(log(N))
size estimate for 1 TX1 TX 的大小估计	Tx: 200 bytes	45 kB	1.5 kb
size estimate for 10.000 TX10.000 TX 的大小估计	Tx: 200 bytes	135 kb	2.5 kb
Ethereum/EVM verification gas cost以太坊/EVM 验证 gas 成本	~600k (Groth16)	~2.5M (estimate, no impl.)	N/A
Trusted setup required?需要可信设置吗？	YES	NO	NO
Post-quantum secure后量子安全	NO	YES	NO
Crypto assumptions加密设置	Strong	Collision resistant hashes	Discrete log

零知识证明协议的理论研究很快，尤其最近两年不断有新的协议诞生，这些协议如 Sonic、PLONK、Marlin、Libra等都在提升性能上取得了很大的进步。但目前为止，Groth 16 在性能方面依然具备较明显的优势。

5.2.1 硬件加速

除了在软件方面优化协议本身，加快硬件的计算速度也是提高零知识证明性能的一个重要方向。硬件加速是指在计算机中通过把计算量非常大的工作分配给专门的硬件来处理以减轻中央处理器的工作量之技术。硬件加速一直是计算机领域优化性能提高处理速度的重要方式，在图像处理，人工智能，挖矿等方向都有广泛的应用。因此通过提高硬件响应速度来加快零知识证明的处理速度也是一个极其重要的手段。

2019年，ZCash 基金会宣布了 FPGA 加速项目——The Zcash FPGAacceleration engine（Zcash FPGA 加速引擎）的成果。这个项目的第二阶段就着重于zk-SNARK和所需的椭圆曲线操作的加速。

不止是Zcash FPGA 加速引擎项目，还有很多研究团队都在参与研究针对零知识证明的硬件加速方法，以试图更广泛得提升零知识证明的处理速度。

5.3 全同态

随着基于区块链技术的项目越来越多，使用方对数据隐私保护的需求日益增加，对密文数据的处理成为了关键的一环，如何解决零知识与全同态这两个密码学分支的不足成为了一个迫切的需求。零知识与全同态的整合应用成为了一个可行的发展方向。

针对上述问题，2018年，金融壹账通FiMAX开发团队在解决方案中提出了3D零知识证明，将零知识证明和同态加密技术实现了有机的结合，对加密数据的加、减、乘、除四则运算原生支持。通过在密文状态下，对数据进行按照清晰的算式进行运算和验证，大大简化了零知识开发应用的困难度，对零知识技术在生产环境中大范围推广应用创造了条件。首先，该方案能够确保数据的安全强度达到2^110以上；其次，该方案基于对加密数据进行四则运算的模型，并原生支持除法运算，不仅应用开发起来更加友好，处理能力也能满足金融系统中的要求，在优化后可以将同态运算时间缩小到1ms以内；最后，基于3D零知识证明技术进行的数据加密，在处理效率和密文大小上与传统加密方式相比并不会有显著的变化。

5.4 标准化

零知识证明技术尚未形成标准化，理论与工程实现方案较为分散，这在一定程度上加大了零知识证明技术推广和使用的难度，因此零知识证明技术的标准化是非常有必要的。

一方面，零知识证明技术的标准化可以使其从处理特定问题，发展到处理更大范围的相关问题和场景；另一方面，由于零知识证明背后复杂的理论基础，在工程实践中其安全性通常难以得到业界的信任，而技术标准化后，零知识证明协议的安全性无需再依赖单个研究团队。同时，尽管零知识证明协议和工程实现各有不同，但每种方案都有相似的地方，所以实现技术的标准化是有可能的。

目前已经有很多组织或机构正致力于此项工作，如ZKProof 是一项开放式学术研究计划，旨在通过一个包容的、社区驱动的标准化过程来寻求主流零知识证明密码学。ZKProof认为，通过建立一个被广泛接受的框架，可以最好地实现ZKP加密技术的更广泛采用，该框架将为数据隐私产品和应用程序带来更好的安全保证和更大的互操作性。

5.5 公链集成

公链集成同样也是零知识证明技术发展的一项重要趋势。公链集成零知识证明的必要性主要包括以下三个因素：

零知识证明开发难度，目前零知识证明技术的应用和实现门槛很高，且尚未形成标准化，因此在区块链上实现零知识证明应用的开发对技术人员来说无疑是极大的挑战。而如果公链本身能够在底层集成零知识证明，将大大降低开发难度。
零知识证明系统的理论和工程实现都各不相同，背后的原理也极为复杂，零知识证明协议的实现其安全性能以保证。因此如果公链本身能够在底层统一集成零知识证明库，其安全性也就一定程度上得到了保证。
公链上的 DApp 应用数量是无限的，一旦零知识证明进入大规模落地，基于零知识证明的 DApp 数量也是不计其数的。如果实现各不相同将严重制约 DApp 的互操作性，也非常不利于基于这类 DApp 的衍生应用的发展。

因此集成零知识证明是非常有必要的。作为 DApp 应用最为活跃的公链，Ethereum 社区一直对零知识证明技术抱有极大地热情，如 ZoKrates项目就是以太坊上的一个 zkSNARKs 的工具链，它集成了libsnark 和bellman，极大地提高了 DApp 开发人员的效率。除了以太坊之外，很多著名公链项目，如 Nervos、PlatON等都在着力于研究集成零知识证明的方案。

六、国内联盟链发展情况

6.1 各大公司区块链主要布局范围

从区块链布局方向上，与我国技术方向趋同，这几家公司多以自主可控的联盟链为方向进行研发，强调区块链的实际应用。如下表所示，以下7家公司均在平台端以及应用端进行布局，所有公司均开发了基于自身的联盟链，并可提供BaaS定制化服务。而从应用端布局来看，主流企业仍更为偏重传统的区块链应用领域，BATPJ关注区块链技术与自身业务线条的融合，在金融、民生、政务等领域较为突出，更细分来看，溯源、存证、供应链金融则备受关注。而趣链则本身技术公司的属性更为亮眼，应用作为平台层面的联动配合较为明显。

	解决方案	主要布局范围
蚂蚁	蚂蚁链、阿里云区块链服务、鹊凿、摩斯多方安全计算平台	应用集中在电子票据、相互保险、数据管理、医疗信息凭证、公积金缴存证明等领域
腾讯	腾讯区块链、腾讯云TBaas区块链服务平台、Fisco Bcos	包括金融、生活、通用三大场景，更加侧重金融和生活场景
京东	智臻链云签合同平台、防伪追溯平台、JD BaaS平台、底层引擎JD Chain平台开源、开放联盟网络	以零售生活和金融为主，主要布局品质溯源、数字金融、数字存证、政务协同、信用网络、保险科技
百度	百度超级链、莱茨狗、度宇宙、图腾、百科上链、MesaTEE	包括金融、生活、通用三大场景。区块链主打金融场景
平安	区块链壹账链Baas平台和FiMAX底层架构	以金融科技为主，民生、智慧城市为辅，主要方向跨境交易、供应链金融、贸易融资、医疗健康、精准扶贫、社会公益
微众	FISCO BCOS	主要为金融联盟区块链，供应链金融、跨境互认、智慧零售、物业管理等场景
趣链	Hyperchain BitXMesh BitHub 飞诺Baas	以技术平台为主，主要是区块链底层平台研发、应用。集中在金融、民生、政务、司法和能源领域

6.2 各大公司技术对比

各大企业的联盟链项目设计理念各不相同，但总体架构均是在性能前提下强调易用性与可扩展性以适应不同的行业需求。整体的技术方向可分为两大类，第一类为联盟链与公链开放网络接近，此类主要以蚂蚁链以及百度超级链为代表，第二类主要为易用的纯粹联盟链为主，专注于限制节点内的技术应用实现，微众、腾讯、京东、平安以及趣链均为此种类型。而从开源角度，7家公司中仅有百度、京东以及微众等3家公司实现了开源。

	联盟链名称	技术思路	是否开源
蚂蚁	蚂蚁链	面向企业和开发者提供“无需搭链，快速上链、接近公链”的区块链的服务。开发联盟链以类公链的燃料计算方式，通过速搭平台，多个合约开发模板，按需计价等实现用户，低成本、低门槛上链	否
腾讯	腾讯区块链	基于底层TrustSQL，通过SQL和API的接口为上层应用场景提供区块链基础服务，核心定位打造领先的企业级区块链平台	否
京东	京东智臻链	为企业与个人用户提供API，SDK、以及一系列不同场景的合约模板，用于构建自身业务场景的DAPP。同时引入权威节点和多数合作伙伴建立的完整的区块链服务生态，并为入驻企业和个人提供无需建链的区块链服务。	是底层JDchain
百度	百度超级链	百度提供区块链底层技术，利用超级计算机和分布式架构，基于平行链、侧链、链内DAG并行技术的逻辑处理，提供链内并行技术、可插拔共识机制、一体化智能合约等四大业内领先技术，形成更具公信力的自治的区块链操作系统	是
平安	壹账链FiMAX	在延续超级账本的并发框架下大胆采用“无区块”架构，底层架构和API，自下而上承接业务场景，同时支持快速逐渐联盟和建链同时，拥有更好的可扩展性和更丰富的功能特性	否
微众	FISCO BCOS	采用相对安全可控的联盟链技术架构，创新提出“一体两翼多引擎”的区块链架构，该架构以并发计算模型和分布式存储模型为基础，在支持快速组建联盟和建链同时，拥有更好的扩展性和更丰富的功能特性。	是
趣链	趣链区块链	企业级联盟区块链平台，提供自适应共识算法、多语言智能合约引擎、全国密支持、软硬协同一体化等多项核心技术功能，可支撑十万级节点分层组网，日均TB数据上链，吞吐量可达5万tbs	否

6.3 各大公司联盟链效率对比

为提升交易速度，联盟链一般会从共识协议入手，通过多支持的共识协议提高交易共识由于在容错率以及安全性上的优势，BFT类共识协议已成为当下企业联盟链搭建的主要选择。而从效率进行对比，根据公开资料，目前主流企业的联盟链可处理交易数均已突破每秒万起交易事件。仅从交易数来看，蚂蚁链体现出极高的效率，其官网说技术上支持10亿账户规模，每日10亿交易量，拥有每秒10万笔跨链信息处理能力，在同级别的联盟链中遥遥领先。百度超级链表现也极为亮眼，根据工信部的测试结果，可达到单链8.7万TPS，整体网络达到20万TPS，网络延迟小于3S，联盟网络小于10ms

	共识协议	出块速度	TPS	支持账户规模
蚂蚁链	BFT共识	秒级	10万	10亿
腾讯区块链	优化BFT，Raft共识	秒级	单链2万	-
百度超级链	DPOS，授权共识、PBFT	秒级	单链8万7	-
京东智臻链	优化BFT共识	秒级	2万	10亿
壹账链FiMAX	_	毫秒级	1万	-
FISCO BCOS	PBFT、Raft和rPBT	秒级	3万+	-
趣链区块链	RBFT、NOXBFT、Raft以及solo	毫秒级	实际环境3.2万，单链硬件加速可达5万+	-

BFT类共识较为普遍，蚂蚁链TPS居首位

6.4 各大公司联盟链扩展性对比

在模式选用方面，主流企业普遍支持群组或通道模式以增加链上的可扩展性，而诸如趣链区块链以及京东智臻链等产品已开始运用分层组网的模式，进一步提升交易效率。在跨链处理方面，国内主流企业已开始慢慢形成跨链共识，七大公司均支持一定程度的跨链操作，京东智臻链处理能力甚至可达到百万笔每秒。但总体而言，大部分企业虽支持跨链处理，但处理能力均未公开，也从侧面反映出目前企业级区块链的跨链效率仍不占优势。

共识协议的扩展能力对联盟链的稳定性有很大影响，能否根据节点数量、网络平衡情况、吞吐量进行调整决定了其网络的扩展能力。联盟链偏好高效、确定性的共识机制，多支持、可插拔共识机制优势凸显。因此，主流企业采用可插拔的共识机制逐步成为一种趋势，其中趣链自主研发的自适应共识机制，可支持RBFT（BFT类）、NoxBFT、Raft以及solo等多种共识算法来满足不同的业务场景需求。

	共识协议扩展	单多链模式	国密支持	夸链处理能力
蚂蚁链	-	-	支持	10万笔/秒
腾讯区块链	智能切换共识机制	主链和侧链	支持	支持
百度超级链	可插拔共识机制	平行链和群组	支持	支持
京东智臻链	可插拔共识机制	分层组网	支持	百万笔/秒
壹账链FiMAX	可定制共识机制	支持通道	支持	支持
FISCO BCOS	可插拔分布式存储引擎和共识组件	多链通道	支持	支持
趣链区块链	自适应共识机制	分层组网	支持	支持

可插拔共识机制成为主流，跨链处理能力较弱

6.5 各大大公司联盟链智能合约与隐私保护指标对比

智能合约是指内嵌于区块链上的自定义程序逻辑，在商业场景的用途中，智能合约与业务流程息息相关，智能合约的多语言写入不仅可提供更为友好的设计，也可更贴合于实际的业务逻辑，从而提升效率。绝大多数联盟链均支持多种语言的合约写入，Go、Java、Solidity等语言支持率较高。值得注意的是，百度超级链及趣链区块链均自研了智能合约的执行引擎，百度超级链研发的智能合约虚拟机XVM，可使合约状态数据与合约代码运行环境分离，从而能够支持多语言虚拟机且各种合约虚拟机只需要做纯粹的无状态合约代码执行，并支持执行消耗资源，避免恶意攻击，利用读写集确保普通合约调用支持并发执行也有很好的支撑效果。

隐私保护是联盟成立的必要前提，可以看出，所有企业都对联盟链的安全性进行了考量，大部分公司都在安全多方计算、可信硬件以及零知识证明三种主流隐私保护技术中进行了任意组合。如下表所示，蚂蚁链与京东智臻链侧重于多方安全计算，腾讯区块链与趣链区块链则更为关注可信硬件领域，而壹账链FIMAX自研的3D零知识证明技术，运用数据加密与隐私保护模块，可跨越多个不同的加密账本进行验证，在所有账本全密文状态下，支持对加密数据进行零知识下的全同态关系验证。此外，国密支持已成为线下联盟链的标准配置。

	智能合约	隐私保护	有无硬件
蚂蚁链	支持solidity语言	多方安全计算平台	有
腾讯区块链	go、java、Node.js	零知识证明，可信执行环境	无
百度超级链	智能合约虚拟级XVM，支持go、solidity、c/c++、java	分层确定性加密SDK、同态加密算法、零知识证明	无
京东智臻链	智能合约开发ide和支持GO、java	安全群组通信、安全多方计算、同态加密和零知识证明	无
壹账链FiMAX	-	3D零知识证明、字段级可授权加解密	无
FISCO BCOS	支持Solidity和预编译合约	支持群签名、环签名、同态加密	无
趣链区块链	基于EVM，HVM、BVM的智能合约执行引擎	基于TEE的安全加密存储机制、可插拔的全国密多级加密机制、链原生数据平台	有

6.6 各大公司联盟链部分商业应用案例

在商业应用上，绝大多数的联盟链与云服务的绑定关系较明确，一般而言，联盟链仅能支持自身体系的云服务，从另一角度而言，联盟链服务对于科技巨头的流量导流性较为明显，从长远而言，各自联盟链的生态构建将对现下激烈的竞争格局产生重要影响。

而在实际的案例中，目前各大联盟链均已在贸易物流、文娱、社会公共服务、金融、政务、知识产权、社交、日常消费、工业、农业、能源等多个垂直行业开始应用推广，并已拥有多个典型应用落地案例。

	云服务支持	社区发展	商业应用案例
蚂蚁链	支持公有云	-	浙冷链、安徽省数据资源局电子证照
腾讯区块链	支持腾讯公有云	-	至信链腾讯电子签
百度超级链	支持百度云	活跃	易校园，百度收银台清算业务
京东智臻链	支持公有云、私有云、混合云	一般	京东冷链追溯平台、国贸电子合同、商业秘密保护凭证
壹账链FiMAX	支持平安云	-	IFAB贸易网络，广东省中小企业融资服务平台
FISCO BCOS	支持腾讯公有云	非常活跃	人民版权
趣链区块链	支持公有云、私有云、混合云	活跃	中国人民银行设备巡检系统、住建部公积金数据共享平台