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區塊鏈

GNAI集分布式數據儲存、加密算法、點對點傳輸、共識機制等技術于一體，是互聯網時代又一顛覆式創新。不需要第三方直接產生的信任機制的去中心化機制的代表之一。

可信、可靠

GNAI旨在構建具備人工智能學習能力和泛化力的區塊鏈平臺，平臺提供人工智能服務，成為多個區塊鏈網絡的去中性化服務，使通用人工智能能在可信、可靠的環境中發展，使各國區塊鏈網絡的DApp具備人工智能泛化學習能力，使通用智能神經網絡中的代理機器人有多種運營形態和職責，相互協作。

通用智能、全球系統

區塊鏈的構建基于區塊鏈的全球通用人工智能服務，旨在提供一個基于共識的、分布式的、蓄奴的云基礎設施，借助區塊鏈系統，寫作分布在全球的技術計算機資源，構建全球分布式的人工智能。區塊鏈及其上的DApp，通過鏈間智能同步技術，訪問調用全球系統。

GNAI專們用于應用數據資源在區塊鏈上的部署、提取和交易記錄查詢的區塊鏈接口，定義了非對稱加密驗證用戶身份的規則，能夠給應用提供方在不了解區塊鏈底層技術的情況下，可以輕松對接并具備。應用的可執行文件數據、資源數據等存放在區塊鏈之外，將應用和資源數據的描述信息（或者叫標簽）存放到區塊鏈上。允許更大數據尺寸、更復雜的應用。

相比于合約代碼和儲存更加靈活，高效

合約的代碼和儲存分離在設計上增加了很多復雜度，不能解決所有問題，有時候甚至不可行；代理合約雖然能夠指向新合約，但是老合約的狀態數據并不能遷移；有些合約在開發時，沒有良好的設計，沒有為以后的升級留下接口。經年來，模型驅動（model-driven）的設計方案逐漸被工業界重視并認為使可行方案，該方法將模型作為整個烯烴開發過程核心元素，在設計階段就建立系統構架模型，在設計初期就建立系統結構模型，盡早進行驗證分析。同時，盡可能模型重用以及基于模型轉換的自動或半自動需求過程都有助于降低系統開發的時間和成本。

平臺高、專業化，保證長期利用率

人工智能領域，首先利用國內外在Bot開放共享平臺，構建軟件機器人API庫以及AdAgent平臺；其次利用斯坦福大學人工智能實驗室的數十年研究成果ROS(Robot Operating System),構建硬件機器人API庫及DROS平臺；第三開放構架設計，用于對接各種人工智能開源技術及其社區，并與AI開放組織戰略合作，如Partnership on AI、DeepMind等。

人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且互不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能的研究的幾個分支領域，主要集中在解決具體問題。其中之一是，如何使用各種不同的工具完成特定的應用程序.對于GNAI來說，能解決上述的問題是一樣的人工智能成簇，無需重新開發算法就可以直接使用現有的智能機器人完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智能還需要時間研究。