Robert Mao 是 ArcBlock 的创始人兼首席执行官，ArcBlock 是一个去中心化的 区块链 平台，专注于实现可互操作的 去中心化应用程序 (dApps)。Mao 的职业生涯跨越二十多年，曾在去中心化系统、云计算和开源软件开发领域工作。他对区块链技术的贡献包括在可扩展性、互操作性和以用户为中心的应用程序设计方面的进步。^[1]

教育

Robert Mao 在北京清华大学学习计算机科学与工程。他的学术背景为他在软件开发和分布式系统方面的工作奠定了基础。虽然关于他的学位的具体细节没有公开披露，但他的职业生涯反映了他对新兴技术和协作创新的强烈参与。^{[1] [3] [7]}

职业生涯

2007 年，Mao 共同创立了 ChinaNetCloud，这是一家位于中国的云计算和 IT 服务公司。在担任首席执行官至 2016 年期间，他领导公司为企业提供托管服务，利用开源工具优化基础设施。他在 ChinaNetCloud 的工作展示了他对可扩展和高效技术解决方案的关注，并为后来与 Web3 和去中心化技术合作奠定了基础。

2017 年，Mao 创立了 ArcBlock，该平台旨在简化 区块链 开发并支持创建可互操作的 去中心化应用程序。ArcBlock 引入了 Blocklet 架构等工具，该架构将区块链与云计算集成在一起，以及开放链访问协议 (OCAP)，该协议促进了不同区块链网络之间的通信。该平台强调去中心化身份、用户赋权和数据所有权，与更广泛的 Web3 原则保持一致。

Mao 曾担任 BitForex 等组织的的技术顾问，BitForex 是一个 加密货币 交易所，他在那里提供了关于区块链基础设施和安全性的见解。他还积极参与开源开发，为 Apache 软件基金会下的项目做出贡献，并在 GitHub 上保持活跃。此外，Mao 还在全球会议上发表过演讲，包括 MyData 2023，他在会上讨论了与去中心化数据治理相关的主题。

其他贡献

• 福布斯技术委员会：Mao 是这个高管社区的成员，他在那里分享关于 区块链 和去中心化技术的专业知识。
• 开源倡导：通过 GitHub 等平台，Mao 合作开展项目，以促进软件开发的透明度和创新。
• 媒体和出版物：Mao 关于区块链可扩展性、人工智能和数据隐私的观点已在 CryptoSlate 和 EinPressWire 等媒体上发表。^{[1] [2] [3] [4] [5] [6] [8] [9] [10]}

采访

Robert Mao 谈人工智能和区块链 #01

2025 年 1 月 13 日，ArcBlock 的首席执行官 Robert Mao 出现在 Matt 主持的 Decentralize Me 播客中。讨论的重点是人工智能 (AI)、区块链 技术以及它们在塑造技术进步中的综合作用。

Mao 回顾了他在 2024 年 1 月所做的预测，指出人工智能，尤其是在大型语言模型 (LLM) 和内容生成方面的加速发展。他观察到人工智能模型之间的竞争已经转变为实际应用之间的竞争，而 区块链 在支持人工智能工具的开发方面发挥着关键作用。他认为，区块链可以通过提供信任层来确保道德使用，从而解决人工智能系统中的透明度、问责制和数据隐私等挑战。

对话包括 Elysia 框架和去中心化黑客马拉松项目等示例，这些示例说明了人工智能和区块链在去中心化身份等领域的集成。Mao 讨论了这些技术在医疗保健、金融和供应链管理等行业的潜在应用，同时指出许多项目仍处于早期开发阶段。

Mao 还解决了去中心化社交网络面临的挑战，特别是它们的采用率有限。他强调了可用性和用户赋权在解决这些挑战中的重要性。此外，他还介绍了 ArcBlock 的无代码人工智能平台 AIGNE，该平台允许用户创建人工智能应用程序，而无需编码专业知识。

展望未来，Mao 概述了 ArcBlock 对透明度、工程质量和社区驱动的创新的关注。他提到了进一步整合人工智能和 区块链 技术的计划，旨在开发新的应用程序和解决方案。

该集概述了人工智能和区块链的融合，探讨了这些领域中的机遇和挑战。Mao 的见解强调了这些技术解决数据隐私、安全和道德使用等问题的潜力。^{[11] [12]}

Robert Mao 谈人工智能竞争和开源创新 #02

2025 年 2 月 11 日，ArcBlock 的首席执行官 Robert Mao 参加了 Wasil 在 ArcBlock YouTube 频道上主持的讨论。对话的重点是不断发展的人工智能格局、开源技术的兴起以及对 区块链 开发的影响。

Mao 谈到了 DeepSeek 的出现，DeepSeek 是一种中国人工智能模型，与 OpenAI 的 ChatGPT 等已建立的模型相比，它因其成本效益和速度而受到关注。他强调了美国和中国人工智能技术之间日益激烈的竞争，强调真正的竞争在于开源模型和闭源模型之间，而不是国家之间。根据 Mao 的说法，开源技术提供了更大的适应性和创新潜力，这可能会重塑全球人工智能格局。

讨论还探讨了人工智能对软件工程的影响，指出人工智能工具可能会改变传统角色。Mao 建议软件工程师需要通过利用人工智能来提高生产力并创建新的应用程序来适应。他强调，大型语言模型 (LLM) 的未来价值将通过它们的实际应用来实现，而不是模型本身。

Mao 介绍了 ArcBlock 的初始 Blocklet 发行 (IBO)，这是一个旨在提高项目融资透明度和问责制的框架。IBO 旨在通过使贡献者能够更有效地跟踪进度和贡献来解决早期模型（如 ICO）的缺点。

在整个对话过程中，Mao 对 ArcBlock 社区表示感谢，感谢他们对项目的长期愿景的支持和理解。他强调了公司在快速变化的技术格局中导航的适应性和创新性的重要性。

该集提供了对人工智能开发竞争动态、开源模型的优势以及区块链实现更透明和社区驱动的创新的潜力的见解。Mao 的观点强调需要在人工智能和区块链开发中关注实际应用、适应性和长期可持续性。^{[13] [14]}