创新工场执行董事，原为微软总部雷德蒙研究院主管研究员。
王嘉平博士原为微软总部雷德蒙研究院主管研究员，专注分布式系统，计算机图形学和视觉以及用于机器学习的 GPU 集群等领域的研究，有数十项研究成果发表于 ACM SIGGRAPH/ToG 顶级国际期刊，已授权的美国专利十项余项。他师从沈向洋博士 现微软全球执行副总裁，在中科院计算所获得博士学位。他的博士论文获得 2009 年度全国百篇优秀博士论文奖，是该年唯一一名计算机科学专业的获奖者。王嘉平博士现任创新工场执行董事，投资方向为区块链和人工智能。他曾主导了对比特大陆的首轮机构投资，成为其首轮三大主要投资方之一。
【动态 | 分布式系统专家王嘉平提出Monoxide扩容方案有望打破不可能三角瓶颈】计算机网络顶级学术会议 NSDI 宣布录用由两位华人研究人员撰写的关于区块链扩容方案的论文。该论文提出名为Monoxide的区块链扩容方案，可以在由 4.8 万个全球节点组成的测试环境中，实现比比特币网络高出 1000 倍的每秒事务处理量，以及 1000 倍的状态内存容量，从而有望打破不可能三角这个长期困扰区块链性能的瓶颈。Monoxide扩容方案的提出者王嘉平和 Wang Hao 均毕业于中国科学院计算所，王嘉平曾就职于微软研究院，长期从事分布式系统研究，Wang Hao 就职于俄亥俄州立大学，从事分布式系统和数据库系统方面的研究。NSDI 是 USENIX 旗下的旗舰会议，是计算机网络系统领域久负盛名的顶级会议。该论文发表，是主流学术界首次对区块链扩容方案相关研究的认可。
【现场 | 创新工场将上线并发多链系统Monoxide测试网络】金色财经现场报道，今日，创新工场宣布将于2019年8月上线高性能区块链系统Monoxide的测试网络，供开发者做技术评估。创新工场执行董事王嘉平介绍，Monoxide网络是一个并发的多链系统，每一个链称为\"共识组\"是其精髓所在。去年12月NSDI宣布录用由王嘉平博士及汪浩博士撰写的区块链研究论文，该论文提出名为异步共识组 Monoxide的区块链扩容方案，在实验中证明，在由4.8万个全球节点组成的测试环境中，Monoxide模型可以将一个现有的单链共识算法，横向扩展1000倍以上，从而使吞吐量提升1000倍以上，同时也将全网计算能力(CPU)提升2000倍以上，将状态表达的内存空间提升2000倍以上。理论上，横向扩展的倍数上限甚至能够达到10万量级。
【声音 | 王嘉平：区块链是可以向第三方证明的可信计算范式】据和讯消息，创新工场执行董事王嘉平刊文指出，账簿、交易不可篡改、有序链式区块打包、世界计算机都不是区块链的本质。区块链的计算本质是一个可以和特定计算设备分离的冯·诺伊曼架构，是可以向第三方证明的可信计算范式，目的是为了计算过程真实可信，支持上层应用上实现业务逻辑的自证清白，为世界带来可以计算的信任。
【现场 | 创新工场王嘉平：区块链技术应用的三大思路】金色财经报道，创新工场执行董事王嘉平表示区块链技术的独特能力是在业务场景能够完备的形式化、数字化情况下，可以建构公开透明、不可篡改并能够得到严格执行的规则。这一能力使区块链技术不可取代，并将会成为未来很多业务与场景的支撑。根据区块链特性，未来可能会由区块链技术支撑的新业务有三个思路：用计算构建信任而不是找背书站台，例如当下的供应链金融与溯源业务；用计算保证执行不扯皮无空子可钻，例如当下的征信、税务业务；用计算自证清白规避风险明晰责任，例如医疗卫生、智慧城市等与个人相关的公共服务。
【前创新工场董事王嘉平：墨群区块链系统问世】前创新工场执行董事王嘉平今日宣布入选 NSDI 2019 大会的学术 Monoxide 论文已经完成了第一阶段实现，将发布墨群区块链，并已经获得创新工场创始人李开复、前微软全球执行副总裁沈向洋、雅虎创始人杨致远、前 DCM 董事合伙人卢蓉等人的天使投资。 墨群分布式计算团队将致力于研发以分布式计算技术为基础的新一代计算基础设施，以及其上的互联网应用，同时也将研发支持分布式计算应用的全谱系支撑技术，减少由于缺乏信赖而产生的摩擦，也为各种新形态的信息化设施构建可信的数字桥梁，连接信息孤岛，安全共享由智能技术，给全社会带来的红利。 据了解，墨群区块链的三大核心组件: 点对点广播、共识算法以及智能合约语言都采用了全新的架构和设计，其中共识算法部分采用的是王嘉平博士和汪浩博士在2019年初发表于国际计算机网络顶会NSDI的学术论文Monoxide，用异步共识组架构打破了所谓的区块链不可能三角，在保证充分分布式和安全的前提下，实现吞吐量和系统容量的线性提升。
【声音 | 微软研究院前主管研究员：区块链在规模化应用之前几乎不可能有实际盈利】金色财经报道，微软研究院前主管研究员王嘉平表示，现如今，任何技术的采用，在没有达到一定规模之前，基本上都是连研发成本都难以收回的，所以区块链技术也是一样，在规模化应用之前，几乎不可能有实际的盈利。
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