近年，国家层面及各省市地区为促进区块链产业发展出台了多项政策，这些政策规划促进区块链产业发展的同时，也引导区块链技术不断进步。
区块链在经历了币圈的疯狂和乱象之后，现在很多人已经慢慢从极度排斥、推崇、痴狂、癫狂等极端态度慢慢回归理性。
从区块链和比特币有何渊源，我们知道区块链技术是比特币所采用的的底层技术，也就是说比特币则是区块链技术的第一个应用。从比特币中剥离出来的区块链技术本质上是一种去中心化的分布式账本数据库，具有自由对等、去中心化、防篡改可追溯、共识机制、智能合约等基本特征。
十多年来，区块链技术不断升级演进，其发展历程可以分为三个阶段。
区块链1.0：以比特币为应用代表，提供了一种去中心化、基于密钥的数字货币交易模式，在保证安全性的同时降低交易成本，实现了互联网中直接的价值交换。功能还比较单一，应用场景有限。
区块链2.0：将智能合约引入区块链，交易功能更加强大，通过提高交易效率和速度。区块链从单一功能的账本升级为一台世界计算机，可以开发各种各样的区块链应用。
区块链3.0：区块链技术进一步成熟和发展，与5G、物联网等技术相结合，广泛应用到社会各行各业，通过其去中心化、不可篡改、可信共享等特点，提高整个社会的运行效率和整体信任水平。
这三个阶段是相互促进、交替演进、平行发展的过程。
虽然，今年我国区块链政策持续利好、标准规范愈加完善。但毕竟现在区块链技术还是处在发展初期，典型的大规模应用落地还比较少。阻碍区块链产业广泛应用和发展的主要有几个因素。
第一，有限的交易性能和可扩展性。
区块链交易形成区块的时间缓慢，交易处理能力有限，公有链一般每秒只有几笔到几十笔交易，相对于中心化架构的处理速度有较大差距。
这主要是因为区块链采用了分布式账本技术，运算结果必须同步到每一个节点上以达成共识。打个比方，区块链就像一群人做决策，必须经过讨论才能达成共识，而中心化系统则是一个人说了算，理论上前者的速度当然会比后者的速度慢。
实际上，区块链系统的去中心化、安全性和性能这三个因素一直较难很好达到平衡。目前有些主流公有链，为了保障去中心化和安全性，部分牺牲了性能。但是，要实现区块链的大规模应用，性能是一个必须解决的问题。
第二，隐私保护和监控要求。
区块链可以防篡改可追溯，在非信任的网络中正常运行，是因为所有的交易信息都是公开透明的，任何参与方都可以访问到相同的用户账本等数据。这样，将用户的隐私的数据放到链上，将会增加用户隐私泄露的风险。
而隐私保护在各行各业的区块链应用中都是一个不可忽视的重要因素。尤其在金融业的交易中，金融交易信息属于敏感数据，非业务相关方应该是不能查看的。但同时交易又要满足监管机构的监管要求。讲解兼顾隐私保护和监控要求，这也是区块链应用的大规模落地前要解决的问题。
第三，存储的约束。
区块链的分布式意味着数据存储在网络中的每个节点，同时区块链数据又是不同更改的，只能添加，这就导致数据被无限期的存储，而且越来越多，这会产生巨大的成本。对于构建在区块链上的产业应用，存储将会是一个很大的障碍。
虽然，区块链技术还存在各种技术不完善的问题，但是区块链技术的价值已经得到政府和社会的广泛认可，可见这不是一时的炒作，而是具有划时代意义的，在经济社会的各个领域，也已经引起广泛关注。
针对上述问题，目前也有一些解决方案，只要技术成熟，区块链大规模应用落地还是可以实现的。
比如，对于性能与可扩展性的问题，有分片、链下和DAGs等几种扩展方案，其中“分片”是指将区块链整体的状态分成不同的“片”，分区并行处理;“链下”指的是将计算和验证过程转移到链下单独的协议中，以达到交易的高吞吐量，而块链只是用作结算层来处理一系列交易的总和，即最终交易;“DAGs”指有向无环图，以DAG为基础的协议的前提，是将全局线性区块链排在一起，用DAG数据结构来维护系统的状态，这些协议依赖于他们自己的新方法，不要求每个节点都以线性方式处理每个交易。对于隐私保护的问题，则需要同态加密、零知识证明、可信执行环境等方面的技术突破。而对于存储的问题，公有链可以有蜂群协议等解决方案，联盟链可以通过数据归档的方式解决。
区块链作为一项新兴技术，我们不能高估它短期内带来的影响，当然也不能忽视它长期带来的价值。在未来，随着技术的不断发展和突破，我们相信像上述这样的问题，很多都可以得到解决。但现阶段我们也要理性地认识到，区块链技术并不万能，其大规模应用落地需要一步一步慢慢实现。
现如今，区块链行业依然处于早期初创阶段，本来应该在实验室里的技术，被赋予了金融属性后迅速”蹿红“，这既是区块链的幸运亦是不幸。
但是，我们坚信这一切都是暂时的，任何行业在诞生之初都会经历一系列的乱象与迷茫，这是一种必然。身在其中我们无法评论什么，能做的也只是约束自己而已。好在现在区块链技术已经受到了高层和民间越来越多的认可，也有越来越多的优秀人才加入到区块链行业中来。
现在评判中国区块链还为时尚早，就好像AI 现在也面临瓶颈一样，对于任何技术来说瓶颈都不可怕，可怕的是自暴自弃、盲目自大或者妄自菲薄。
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