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（dApp）。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]

教育背景

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可互操作的去中心化应用程序的创建。ArcBlock推出了诸如Blocklet架构（将区块链与云计算集成）和开放链访问协议（OCAP）（促进不同区块链网络之间的通信）等工具。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（一个加密货币交易所）等组织的技术顾问，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合作开展促进软件开发透明度和创新的项目。
• 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]}

访谈

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共同作用。

Mao回顾了他在2024年1月所做的预测，注意到人工智能的加速发展，特别是在大型语言模型（LLM）和内容生成方面。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中发挥着关键作用。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例子，这些例子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还谈到了去中心化社交网络面临的挑战，特别是它们的有限采用。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在解决数据隐私、安全和道德使用等问题方面的潜力。^{[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，这是一种中国人工智能模型，因其成本效益和速度而受到关注，与OpenAI的ChatGPT等已建立的模型相比。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资金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。他强调了适应性和创新对于在快速变化的技术格局中航行的公司来说的重要性。

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]}