作者：LeftOfCenter / 来源：链闻

作为加密货币最热点的话题之一，DeFi 发展得如火如荼，defipulse 上数据显示，DeFi 生态中锁仓总规模已达到 6 亿美金。

但是，DeFi 要大发展，仍然面临一个无法跨越的鸿沟：链上智能合约如何获取链下真实世界的数据。大多区块链项目，一般无法主动获取链外真实世界的数据。这也就意味着区块链网络中涉及到的链下数据，都需先写入区块链内，才能够保障智能合约正常运行。

预言机（Oracle）是解决链下数据「上链」以执行智能合约的关键。通过在区块链与互联网之间建立起一道「网关」，实现两种不同类型数据间的交互，从而帮助链上智能合约获取到准确的链下数据来完成交易。

比如博彩、竞猜类 DApp，其核心是不可预测、可验证的随机数，由随机数决定赌注的最终结果。但在封闭状态的链上，数据量级有限，并无法产生安全的随机数，这也就导致一连串的黑客攻击事件，如果将预言机引入其中，综合使用链上链下的数据源生成随机数，无疑能够提高博彩、竞猜类 DApp 的安全系数。

当然，真正掀起预言机市场波澜的，应该是 DeFi。

不过，预言机接下来需要解决的问题也不少：链外数据源是否可靠？数据源是否真实？链下数据源是否能够控制预言机，诱使其上传虚假数据？一系列问题同样尖锐。一旦预⾔机受到损害，那么智能合约和所有依赖于智能合约的系统都面临威胁，甚至影响整个区块链网络的稳定。

目前市面上大部分预言机都是中心化的，存在数据可靠性低和单点失效的问题，严重制约了 DeFi 的发展规模。

Band Protocol 是试图解决以上问题的一种尝试，其团队核心成员均来自斯坦福大学、麻省理工等高校，于今年年初获得红杉印度领投的 300 万美元的种子轮融资，于本月成功上线 BN 第九期 Launchpad 项目，9 月 30 日主网即将上线。

Band Protocol 定位 Layer 2 中间件协议，为区块链提供了合约调用更快、手续费更便宜、更易于集成和可扩展的去中心化预言机。

更重要的是，Band Protocol 基于多Token机制的经济激励模型和以Token经济驱动，确保生成可信、准确和安全的数据源。

Band 协议的技术架构及其实现

先来看看 Band Protocol 在技术上的实现有什么独特之处。

Band Protocol 是一个 Layer 2 协议，这意味着它必须依赖于某个拥有智能合约功能的 Layer 1 公链平台来实现其功能，目前只在以太坊测试网 Kovan 上实现了部署，未来将会兼容多个公链，支持更多的平台。

具体来说，Band 预言机解决方案包含「链上」和「链下」两部分。

链上是一个智能合约，主要负责数据集Token发行和资产托管和数据验签，而链下则是一个由各个数据集节点组成的 p2p 网络，在这个网络中，每一个数据集都会有多个节点充当数据提供者的角色。

和大部分预言机不同，Band 数据的使用者，比如某个 DApp 调用的是 Band Protocol 上公共智能合约数据点，那么，整个治理机制是如何保证该智能合约中的数据是可靠的呢？

为了保证数据的安全和可信度，Band 网络中执行严格的验签共识机制，即，只有当某个数据通过了数据供应商网络中 2/3 的节点签名后，这个数据才会被发送到链上，提供给链上应用，而主导整个验签流程的是协调者（Coordinator Node）。

协调者（Coordinator Node）是 Band 网络中一种特殊的身份。

作为 Band Protocol 网络中一种特殊节点，协调者（Coordinator Node）负责接受来自使用者的数据请求，经过解析后，将这些数据请求传输给数据提供商节点，在经过一系列严格的流程验签后，协调者再将这些数据返回给使用者。

和浏览器不同的是，整个流程采用了一种去中心化的方式，并且加入了经济博弈机制有效激励整个网络生成可信、安全的数据源。

具体流程是，在协调者收到来自链上的数据请求后，它会将该请求进行解析，并转发给所有相关的数据提供商节点，数据提供商节点按照请求返回相应数据，并发送给协调者节点。接着，协调者节点对这些数据进行合并处理（Aggregation），并将合并处理后的数据再次发送到各个数据提供节点那里，由他们逐一进行签名。最后，协调者节点需要再次从各个数据提供商节点收集签名后的最终数据，并进行验签来确认签名节点数是否达到 2/3 以上。

如果验签节点达到 2/3 以上，协调者会将这些数据发送到链上的数据集智能合约中，链上的其他智能合约就能够从该数据集智能合约中读取到最新的链外数据了。

至此，我们可以说完成了 Band Protocol 网络中一次完整的数据调用。

多币经济模型保障数据的安全性

更重要的是，Band 协议采用了独特的经济模型设计，用来保证各数据集提供方及其持币人在经济动因上的利益趋于一致，一齐推进整个网络生成的数据是可用的、可信的和安全的。

事实上，其独具创意的双币设计正是 Band 协议的关键创新点，让它区别于其他一众预言机。

更确切的说法是，Band 协议采用了多币设计，即官方发布的原生Token BAND 和各数据集各自发行的Token。

先说数据集Token，在 Band 网络中，主要是通过数据集Token机制来保障数据提供者提供的数据是真实可信的。

整个数据集的Token模型中有 3 个角色，即数据提供者、数据集Token的持有人和数据消费者。

最重要的是前两个角色：数据提供者和持币人，他们各自基于自己的经济利益动因而执行操作，从而保证数据的可靠性。

在 Band 协议中，治理的主要目的是通过解决「谁能提供数据」这个根本性问题，来保证数据的安全性和可靠性。

想要成为数据提供者，需要在链上质押一定数量的该数据集Token，而该数据集的Token持有者，则可通过抵押Token获得投票权，选举自己支持的数据提供者。

Token持有者的投票非常重要，Band 协议会根据支持票数对每个数据集中提供数据的所有竞选者进行排名，只有前几名才能成为有效的数据提供者（Active Providers）。

无论是对于数据提供者还是投票参与者来说，只有在用户完成每一次数据查询操作后，当提供的数据被证明是安全可信的，才能拿回自己的质押Token。此外，系统还会对相应的数据提供者及其持币投票者们进行Token奖励。其中，较大一部分Token被奖励给数据提供者，剩余的Token将按照其投票者投票时所付出的Token的比例进行分配。

反之，如果被证明是错误的数据和信息，那么数据提供者和投票参与者都会有经济上的损失。

和许多 dPoS 系统类似，如果提供的数据不正确，那么该数据提供者就会损失质押的金钱，系统中的声誉也会受损，也就是说，不仅拿不回来质押的Token，而且会减少下一次竞选成为数据集提供者的排名。

同时，由于该协议会会取中位数或大多数数据，因此，即使有个别数据提供者作恶，对链上数据的影响微乎其微。

只有当超过 50％的数据提供者串通，即发生 51％攻击时，才会对链上数据产生影响。在这种情况下，系统会将作恶的数据提供商的质押Token冻结一段时间，让该数据集Token持有者有充足的时间抛售掉持有Token，大量抛售导致价格归零，从而惩罚作恶的数据提供者。

「在这里，我们为Token持有者提供了充足的经济激励，只有投票选择出可信的数据提供者，才能避免发生如此的事情， 」Band Protocol 联合创始人兼 CEO Soravis Srinawakoon 表示。

Band Protocol 联合创始人兼 CEO Soravis Srinawakoon

生态中另外一个角色是数据使用者，它们每次消费数据需要支付查询费用。

在通过 2/3 以上严格验签后，数据集的数据就会被发送到链上的数据集智能合约中，此时，该数据可被多个 dApp 多次重复使用，并不会给数据提供者添加额外的成本，随着越来越多的 DApp 使用该数据，此时边际成本会下降，也就是说，单次查询的成本会下降。

事实上，可扩展正是 Band Protocol 预言机提供的另一个重要特性，可扩展性意味着收入与用例成比例增长，而成本保持不变。

Soravis Srinawakoon 表示，「Band Protocol 预言机是可扩展的，这意味着多个 dApp 可访问相同的数据，而不会产生额外的成本。大部分 dApp 需要使用类似的数据类型，比如大多数 DeFi 智能合约都需要获取主流加密货币（如 BTC 或 ETH）与美元之间的汇率的数据。」

作为一个二层网络，Band Protocol 链下是由多个数据集提供商组成的 p2p 网络，每个数据集都有多个不同的数据提供者，也可以说是节点，他们不断往链上广播数据。也就是说，当 dApp 查询数据时，是从链上获取，即使有 1000 个 dApp 使用相同的数据，对数据提供者来说，也不会产生额外的成本或步骤。

与之对比，在其他的预言机解决方案中，数据并不存在于链上，而是基于查询请求按次从链下获取。因此，如果有 1000 个 dApp 查询相同的数据，比如说查询以太坊的价格，那么数据提供商需要检索数据并将该数据发送给 dApp 重复 1,000 次，这是非常低效、昂贵且不可扩展的。

数据集Token与原生Token的价值流转

数据集Token主要是为了满足质押的需求而存在的。在整个生态中，只有数据集提供者及其投票者对相应的数据集Token有需求，因为当他们进行数据提供者选举和投票时，需要质押一定数量的数据集Token。

值得注意的是，包括终端用户和开发者的数据消费者，并不需要持有数据集Token，他们可以使用 Layer 1 中的Token进行数据消费，也就是说，当前部署在以太坊测试网中，支持以太坊进行数据消费，他们和整个经济模型完全没有任何关系。

那么，如何获得数据集Token呢？一种方式是在市场中购买，另外一种方式则是基于联合曲线模型进行兑换。

在 Band 协议中，有需求的用户可自发通过链上一个基于联合曲线模型的流动性合约中质押 BAND Token，来置换出不同数据集的 Token。

这也正是原生Token BAND 的主要用途，事实上，BAND 在整个生态中充当的是一个流动性工具（Liqudation Instrument），即基于联合曲线用作数据集Token的兑换工具。

所谓联合曲线（Bonding Curve）模型，本质上是一个基于交易对汇率与「Token供应总量」之间的函数关系曲线，基于智能合约技术设计，允许没有交易对手参与的情况下加速交易对的价格发现，从而为该Token生成持续的流动性，为某个拥有共同目标的社区群体实现更有效率的价值流转。

当市场上Token供应量少时，这个Token的价格会相对便宜，随着交易增多，市场上该Token的供应量增加，购买该Token所需成本自然增多，Token价格就会上涨。

一般来说，市场中的交易对价格是通过买卖双方沟通和撮合实现的，挂单买卖操作的交易方会提供一定的市场流动性，而只有存在一定数量的市场参与者才能有效促进价格发现，反之，则会出现流动性不足。

在 Band 协议中，由于存在多种不同数据集的可能性，而每个数据集都会发行各自的Token，因此，这可能导致多种「长尾」Token存在的系统在初期几乎是缺乏流动性的。

采用联合曲线机制可以有效地解决整个问题，任何人都可以在没有对手方参与的情况下以近似市场价的汇率换取所需的数据集Token。

在 Band 协议中，每一个数据集都有各自的资金池及其对应的价格 / 供应量曲线来发现价格。在每个资金池中，都会预先存放该数据集Token，根据需求用户可使用原生Token BAND 从该资金池中兑换出相应的数据集Token。

随着Token供应量发生变化，系统会根据预设的联合曲线对价格作出相应调整。

同时，联合曲线模型还有另外一个好处，即由于基于曲线购买，早期购买的价格会相对便宜，这就会对Token的早期购买者提供一定程度的激励，对每个数据集各自生态的建设和发展有着积极的作用。

在该系统中，每一次数据查询完成后都会产生营收，其中部分收入会分配给数据集Token持有者作为奖励。随着数据集用例不断增长，数据集Token的价值也将不断增长。作为发行数据集Token的质押资产，原生Token的需求也将随着增长。

Soravis Srinawakoon 表示，「本质上来看，原生Token BAND 会捕获整个生态系统中所有数据集Token的总值。」

此外，原生Token BAND 还可用未来协议迭代升级的投票。比如，投票是否向协议添加新的数据集，或者对可使用的数据集白名单地址进行投票。

Soravis Srinawakoon 表示，「最终，未来协议升级并实现跨链兼容性后，我们将会迁移到自有 PoS BandChain 公链中，届时会连接所有主流的区块链。原生Token BAND 将用做质押资产以保护网络安全。」

Band 应用场景广泛

Band 基于数据治理协议提供了去中心化预言机，在 Dapp、DeFi 应用和传统的互联网企业都有大量的使用场景和用例。在 Dapp 和 DeFi 应用中，适用于金融衍生品交易平台、借代平台、快递追踪 /IoT、稳定币、博彩游戏、保险、预测市场等。不仅如此，还可以帮助传统企业渗透到区块链领域，扩展业务模式和增加营业收入。

Soravis Srinawakoon 表示，「Band 协议充当的是 Web 3.0 生态系统的数据层，但除了 Web 3.0，传统的 Web 2.0 企业，也可以用到 Band 协议。比如说，彭博一直都有向企业出售数据的业务，加入 Band 生态，可将这部分业务扩展到区块链中，为区块链内部有需求的 dApp 提供数据喂食，比如股价，从而增加营收和扩展业务模式。」