汪婷婷自述：

在2014年我和合伙人成立了人工智能改造公司，帮助一些上市公司做结合他们业务的人工智能改造。在改造的过程中，我们发现虽然很多传统公司有流量和数据，但数据无法变现，产品和服务不能因此升级。在参与了包括核电池、智能家居等十几种智能硬件产品开发后，特别是深度学习技术的引入，我们又发现人工智能对大数据的处理能力已经达到相当高的水平，算法可以自己写代码，不断更新和完善自己。这个时候，算法已经很难快速驱动AI产品的迭代，数据成为唯一制衡。

当时，出于对人工智能的热爱，我和合伙人各自创办了研发“机器人外骨骼”产品(即人脑和机器结合的最高级形式)的公司，他的叫“尖叫”，专注于医疗领域;我的叫“Rivexo”,专注于消费级。 “尖叫”深入研究医疗方向算法，率先获得资本青睐，并完成Pre-A轮3000万融资。“Rivexo”则倾向于提高机器人熟练度以辅助行走，需要大量数据训练，相对来说资本变现时间更久。

经过多次市场投放之后，我发现，不管是“尖叫”还是“Rivexo”，最重要的还是做大量的数据训练，提高机器人的熟练度，如果没有经历数据训练的过程，机器人没有一个自我学习的过程，那么就会沦为一个简单的玩具。

“随着人工智能技术的更迭，从深度学习、强化学习到迁徙学习等等，人工智能对数据依赖性越来越强，并呈现出新的变化。信息互联网时代所收集的、因为虚假流量、伪造欺诈等而形成的大量的、可信度较差的大数据正逐渐失去优势。人工智能3.0时代，安全可信、个性化的优质小数据正在成为主流。”在第三届人工智能大会上，大会主席、香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授的话为“Rivexo”指明了一条路。

人工智能的终极痛点就在于数据，如何快速获取所需要的训练数据，直接决定人工智能产品的进化速度。但获取数据、特别是获取真实有效的、专门针对模型的数据非常困难。我们首先是雇人穿“Rivexo”的产品，但成本太高，一方面是原型机造价本来就很贵，另一方面由于人的劣根性，雇的人并没有想好好和产品配合，草草了事，收集的数据很一般。

幸好在2016年初，我遇到了“区块链”，被称为下一代互联网的黑科技。区块链因为其独有的经济激励机制和分布式数据库处理技术，可以实现鼓励数据共享、保障数据安全、可信，并能成为一种IP资产，实现数据的交易流转。如果说数据是喂养人工智能的奶粉，奶粉的质量决定人工智能模型的好坏，那么应用区块链技术就能给人工智能提供最好的“奶粉”。

区块链+数据×人工智能，这个想法一提出，就引起了很多关注。随后，我们的团队也逐渐组建起来，有IBM区块链底层专家，人工智能专家，都是有十多年开发经验的人才。在确定我们要做的产品是类似AI界的以太坊之后，我们又不断加入数据挖矿、DataMarket等业务层面的功能，整个铂链(Bottos)生态构思臻于至善。

Bottos改变用户分享数据的速度，进而改变机器人进化的速度。我们把项目取名Bottos，即是指机器人系统(BOT OS)，也是指机器人爱徒(BOT ATTOS，ATTOS意大利语“爱徒”)。铂链(Bottos)将和极客们一起，让改变世界的速度加快…