🎙️ 嘉宾介绍

丨研究员

寒鸦: 社会学在读，主要方向是制度学派的组织研究;SeeDAO 文化与治理小组的负责人。 

Karl: 北京大学马克思主义学院的研究生,研究领域是意识形态与社会治理。

Bubble:  信息系统专业的一名在读博士；SeeDAO 投研公会的贡献者。

丨主持人

K：GreenPill 中文社区核心贡献者，SeeDAO 公地剧场发起人。

* 感谢 SeeDAO 对本研究的支持

#1

/ 研究分享

 社区和项目简介

  K：

大家好，欢迎来到 DeSci 6 讲，我是 K，这一次的主持人。我们这一次的节目是由 GreenPill 中文社区发起，SeeDAO 公地剧场研究团队做内容分享。GreenPill 中文社区是一群受 GreenPill 思想影响和感召的 Web3 爱好者、社会建设者和互联网公民自发组织的公益性社区。社区旨在建立探索公共物品治理的跨组织协作架构，在 ImpactDAOs、社区间建立桥梁，共同探讨前沿理念，传播与践行 GreenPill 可再生经济学，改进协调失灵，重塑健康生态。SeeDAO 公地剧场团队是一个新生的加密原生学术组织，向所有爱智求真的青年发出集结令，旨在开辟 web 3.0 的智性公地，共同探讨数字公共性、有效利他主义和更好的人类未来。

我们这一次的节目叫做 DeSci 6 讲，将专注于讨论去中心化科研的各个领域。今天分享的是这一场运动的整体概述，我们会把这一个分享分为三个板块。首先，研究员会从这个行业痛点、 DeSci 的起源和生态网络三个方向来介绍这一场运动。最后是观众的一个自由 Q&A 的环节。

 行业痛点

  寒鸦：

大家好,我是寒鸦。我将从科研资金募集、学术出版和数据共享三个方面分享行业痛点。

首先,让我们回顾一下产学研的转化过程。通常是这样的:一般来说,课题或概念首先由学界提出。在早期阶段,通常受到院校或公共资金的资助。当投入实践时,所需的资金投入会增加。但是,如果这个时候没有获得业界的融资,这就是最难熬的阶段。一般来说,商业转化的成功首先是申请专利,或者成立初创公司,然后由大企业购买专利或初创公司,从而实现研究成果进入市场。这样的转化,研究者也因此获得回报。

其中资金募集这一部分来自 K 的研究，我在这里也一起分享。总体来说,资源有限,特别是资金有限,但竞争是无限的。一方面,由于申请周期缓慢、书面工作繁琐,并且资金募集能力往往与声望密切相关。另一方面,这种高度严谨和保守的审核也不利于那些较为激进的研究创新。因此,这种困境带来了资金募集上的问题。

因此,当下 DeSci 要解决的问题主要是在学术资金募集的流程中充当一个中立的第三方。它同时了解学术和商业的语言,从而在最难熬的阶段做一个平滑的桥接工作。

除此之外,科研成果被资本收割,其中一部分带有强烈的阻力性,脱离了社会普惠的初衷。这也是资金募集遇到的另一个资本垄断的问题。鉴于时间关系,我在这里不具体展开,大家可以具体地去读研究的文章。

下一部分是关于学术出版。

首先第一点，在价值生产和回报方面，现行的学术生产的价值流被批评者认为是线性的。期刊和平台成为研究成果的价值变现的中间人。一方面它赋给原作者极低的报酬，另一方面又对学术机构逐年涨价。并且以此盈利为目的的订阅期刊，现在它们已经学会利用各种策略来优化自己的影响因子，这样其实就等同于它介入乃至于操控了学术评价的体系。另一方面，理论上，任何具备某项研究工作所需要的专业技能的人，都应该通过互联网来接入到这一知识生产的过程。所以其实从研究者内部来看，这种线性的价值流还远远不够开放，从而阻碍了更大的网络对知识生产的贡献。

下面一点是关于功绩导向的压力。学术研究者通常会受到来自机构的压力。这种压力主要是呈现为对于科研成果的急于求成。急功近利。当然是与当前的学术评价体系密切相关的，因为论文的量是可以计算的，但是论文的质则难以有一个统一的标准，以至于在很多的这种评议当中，会出现对同一篇论文截然对立的观点。

所以我们接下来会讨论同行评议的问题。

首先，在上述的这种尽快出成果的导向的心态下，大量的论文被生产出来。面对这样的一个庞杂的大量的知识生产的情况，去对他们进行同行评议，无疑是耗时费力的。并且现在的很多同行评议它仍然是一种免费劳动。所以这样的一种情况导致了这种评议过程要么是被耽误，要么就是被转交给水平次一级的研究者来评议，降低了这种评议的质量。

其次就是这种评议的非连续性和非一致性，也就是我们刚刚讨论的，在对这种质的一个很难有统一的标准。因为尽管我们知道在学术评议当中有很多的指标和这种标准，但是也同样会受到编辑、评议人的个人因素的影响。但是这些个人因素目前都缺乏足够的披露和证明。所以总结来看，如何最大化降低主观性的偏见，也是当前的评价审核体系需要回应的问题。

所以以上的这种学术出版可以大概归结为三个机制的其中作用，这三个机制环环相扣，成为了一个正反馈的过程，从而对现在的选稿和评审它的公正性构成了威胁。

- 第一个机制是期刊的影响力来源机制，也就是期刊的声誉很大程度上来自该期刊发表论文的高知名度的研究者。

- 第二个机制叫做期刊的影响力变现机制，即期刊越具有核心地位，在市场上越能够取得更高的议价能力，收取更高昂的费用。

- 第三个机制就是期刊内部的权力分配机制。像现在的很多，不管是期刊也好，平台也好，它都遵循着一个自上而下的权力结构，甚至演化为严重的官僚化机构。

所以，上述是对学术出版的一个简要的探讨。

下一部分，我们转入对数据共享的一个讨论。数据共享这样一个看似举手之劳的过程，其实是面临诸多阻碍的。中心化的价值体系和结果导向式的评价和激励，它会在研究者内部形成一种隔膜，或者培养出一种比较普遍的心态。这个观点在项飙的那篇论文里面，是被形容为一种叫微妙的偏狭的个人化，也就是我总是在提防着别人，并且去强调这是我的材料，这是我的观点。这样的开放共享，它其实还面临很多政策上的阻碍。比如我们没有公布数据的统一政策，有缺乏利用数据的法律框架等等。

为什么要我们要去强调数据开放，是因为只有取得了一篇论文的原始数据进行重复实验，我们才能够更严谨地检验该论文的观点是否站得住脚。就像 open science 在他的官网上所揭示的那样，有将近 70% 的研究者没有办法对他们的同行对研究成果进行重复实验，包括生物学、心理学和物理学等等。

还有一个问题就是在这个领域，支持研究者完成研究的资金主要来自公共财政，比如一些项目基金。但是很多研究收集来的数据和成果，它是对纳税人封闭的。在这里有一个美国的例子，由公共资金支持的研究当中，只有不到 10% 的数据会随着论文的出版而公开可得，所以这无疑会阻碍对数据更充分的利用。

其实在研究文章当中，还有一部分讨论的是回到期刊的初衷这一部分，但这一部分可能比较偏理论，所以在这里面我把它省略了。

上述所谈论的 3 个问题，它是对现行学术体系的一种批判也好，或者一种反思也好，我们还是要回退一步，去思考一下它的合理性。也就是，我们在这里面必须警惕的，是对 DeSci 的严肃性和专业性的一种不负责任消解的做法。我们不希望 DeSci 它被曲解为一种学术的大众化或者庸俗化。所以我们也不能够把学术自由和言论自由混为一谈。这两者的区别在波斯特《民主、专业知识和学术自由》这本书当中讲得比较多。其中有一句话是这样讲的：如果我们把公共对话中的平等与宽容强加于此类学术实践，那这既是荒谬的，也将是灾难性的。

总结下来，对传统学界的痛点的反思，有助于我们将矛头更精准地指向官僚化、垄断性等等带有负功能的机制，从而让学术研究的核心原则更加纯粹地得到实践。那么 DeSci 倘若无法维持这种专业的门槛，而是走向了传统学术的反面，而不是对传统学术的修缮或者是改良。这样的一场 DeSci 运动也注定会失败。

以上是我对行业痛点的一个分享，谢谢大家。

 Desci 起源

  Karl：

正如刚刚寒鸦所讲的，我们分析问题，是按照一个提出问题，解决问题的路径。我们的研究被视为一个过程，学术体系和相关的出版、发表等机制，是嵌入在这一个过程当中的。这一个过程决定了学术的参与者们可以根据自己的价值观，以及他们对这些问题看法的不同，从而产生一种对学术体系的新的理解，也会产生新的分叉。

接下来介绍的 Open Science、DeSci 以及 New Science 这三个范式，都是基于学术参与者对学术过程这一个整体过程的不同理解而产生的不同的分叉。我们先看为什么会产生这些范式，这些范式是如何产生的这两个问题。

刚刚寒鸦也提到了学术体系的问题。大松引用莫顿的研究，将其抽象为学术体系的马太效应。在其科学界的马太效应、科学的奖励系统和交流系统中有提到，完整论述了莫顿马太效应的理论，和市场中马太效应的机制类似，大者越大，强者越强。他在科学界的表现形式主要是为有名望的科学家，更有可能被认定取得了特定的科学贡献，并且这些可能性会不断增加。而对于那些尚未成名的科学家，这种承认就会受到抑制。由于科学家的个人声望的垄断性，及其对于其他相对来说没有声望的科学家的一个声望的优势，他会把他的优势进一步地扩大，并且形成这种差距。

这是科学界面临的一个现状，不仅是在科学奖励和荣誉分配方面，更体现在科研成果的交流方面，会形成一些学术的共同体，另一方面也是利益的共同体。由于学术体系、师门等等相关社会关系的错综复杂，会使其产生复杂的个人利益，从而会使其在发表论文以及在出版等方面具有一些比较优势。

但退一步说，由于人与人之间在学术禀赋上，在各种各样的层面，在知识储备层面都会有一些差异。因此，马太效应也是根源于这些基础的差异，它的合理性也会体现在它对社会系统是具有一定的正功能。一方面是对资源的优化配置，比如人们如何去衡量一个学者的贡献，也很难去基于质，对他进行一个客观的评价，而是基于他发表论文的量。在从这个层面来看，从量来评价他是一整个效率最高的方式。他一定程度上能够对资源进行优化配置，同时也能够对人才培养形成一定的激励机制。但是其负面效益在目前来看是更为显著。

主要体现在以下三点:

- 主要是马太效应的存在加剧了共同体内部的分层现象，也即拉大了差距。

- 另一方面则是导致了资源的集中化。

- 第三个方面则是弱势群体的发展，资源不断下降，被剥夺丧失。

这三点是学术界的马太效应造成的三大负面功能。对于如何消除，科学家们也提出了不同的见解。有一部分科学家倡导 Open Science，以及在区块链工具兴起之后， DeSci 也逐渐受到部分学者关注而被提上日程, 和在硅谷也兴起的 New Science 的运动，接下来则会围绕这三块进行介绍。

首先是与传统学术体系几乎是同样源远流长的 open science 运动。它是基于一个开放价值观的内涵，代表了一种倡议，强调各种研究要素的开放。虽然人们对开放的理解不同，但是开放的宗旨是其共同的核心内涵，这和 DeSci 在愿景上是有相通之处的。

我们先来看到 open science 的历史，从 16 世纪开始，那个时候内部是有限度的交流。由于当时的学界是个人资助，比如像西欧的国王和贵族，他们由于自己的一些兴趣或者是其他的追求，同时他们又坐拥着相当的财富和权力。他们会资助一些相关的学者开展研究，如当时的法国国王路易十四太阳王，他是非常热衷于科学的一个爱好者。包括伽利略、开普勒、牛顿等许多科学家都是受到他们资助的。同时他们也会将自己的科学成果进行编码，进行加密，防止别人剽窃、盗窃他们的科研成果。所以我们看到整体上，科学是在个人资助的体系下，科学知识很少向外界公开，这是当时学界知识生产的基本情形。

随着启蒙运动的发展，也有一批科学家，他们反对这种个体资助人的专制体制，而倡导通过科学共同体来加强科学之间的交流，从而进一步地加强知识生产的效率和知识生产的质量。这也是 open science 产生的源流，有一批科学家，基于开放的价值观，倡导有限度的科学家内部的一个合作和交流。

到了 17 世纪和 20 世纪末，随着期刊的发展和出现，以及约定俗成的同行评审规范的确立，慢慢的学术界开始约定俗成的出现了一套行业规范，这也是同行评审产生的根源。学界公开呈现进行同行评议的纠错政委机制。通过期刊向学界内部的公开发表，从使得更多的学者能够关注到发表人的研究，并且对其研究进行证伪或者是进行证实。这些期刊又反过来激发了更多的思想和观测，从而实现了一个在交流中促进知识生产这么一个正循环。在这一时期，这一个圈子也是学界内部很少人关注的一个问题。随着技术发展，期刊越来越破圈，被大众所接受。人们对于期刊的一个获取门槛在降低，获取成本也在降低。在这一趋势下，我们也看到开放科学进入到了一个全面发展的阶段。

软件运动、开放存取运动以及数据运动等涉及科研要素的开放运动。当然，参与者也是从学界到国际组织和学界等囊括多元主体的一场规模较大的运动。包括像开放笔记本科学、公共图书馆、新科学等相关的实践项目，都是在不断地发展。同时在欧洲，在美国也有相关的科学家在推动相应的运动，如欧洲的欧盟科学院的布达佩斯开放存取倡议、柏林宣言等相关的一些促进科学数据开放的公共资助科学、数据存取宣言等。以及包括像欧洲科学研究院联合组织也通过了面向 21 世纪的开放科学的联合宣言事项。去年发布了开放科学的记录，提出了一些框架以及形成了相关的学术标准等。可见开放科学运动现在已经被越来越多的组织和个人采纳，并且形成了一定标准，一定框架，具有相应的可行性措施的一个声势较为浩大的运动。

但是 open science 它强调的一个数据开放，它如何落地，它通过什么样的机制实现，这也是我们关心的问题。本来数据是由个人所有，这会导致了这与开放的一个理念是相悖的。如果要让个人去开放数据，第一个选择就是给到他相应的激励，第二个就是使他的价值观转向开放科学。价值观的转变它并不是一件容易的事情。因此给到激励机制是一个较为具有普遍性的方案。但是目前 open science 它缺乏学术报酬，以及很科研人员付出比传统的科研环境更多的时间和精力成本。如果不能通过开放科学取得明显好处，他们对于开放数据和开放他们研究成果的意愿就不强。同时，不同的学科，比如像社会科学、自然科学的基础研究以及应用科学，科学的范式不一样。他们的研究类型，是一个开放科学的难题。大家如何去运用一个不同于传统学术体系的一些机制，如何去用这些开源期刊来去进行一个知识的生产和发表，这也会给现在的学界带来一定的难题。同时目前来看，在界定开放和知识产权这个方面也具有一些还没有调和的难题。他提倡这些方法的开放，也会造成一些全新的问题。目前来看，DeSci 在一定程度上也是立足于如何解决学者的一个学术激励的问题而产生的。

随着区块链的兴起，科学家们也关注到了区块链和 web3 在解决激励上的一个优势。它可以通过一个数据的授权来进行一个开放，同时它又能数据归档，继而使得它的使用权和所有权相分离。这些则是可以使得科学家能够受到相关的激励。区块链具备了相关优势，这种属性也使其在开放科学运动发展过程中受到科学家的关注。科学家们也开始部署智能合约和相关的区块链工具，包括像各种各样的公司也要参与到去中心化学术科学运动来。其中一个典型就是当时的科学的名片的文章的写作者 。他也提到了一个永恒网络来解决学界的政治干预的问题。这也有相关的案例，在此不一一列举。

接下来的是在硅谷也有相关的一个学术的范式来推动学术 DeSci 发展和学术的开放。主要是由加密精英以及硅谷的一些技术精英的人士开展的相关的运动。如 Stripes 创始人，他们创立了一个新型的研究所，同时他们也在内部开展相关的募资，旨在解决学术募资上存在的问题。以及他们在采访的时候就已经开始有一个雄心在思考怎么样去建立整个体系的文化和建制，强调一个把科学还给科学家本身，使得科学进一步的纯粹化理念，这个理念也在不也在学界逐渐地落地生根。怎么样去让科学家们能够心无旁骛地基于研究目标本身来开展他们的活动，而不受到外界因素的干扰，使得他们的研究成果能够更有质量，更具有一个社会的创新性。这也是我们需要思考的问题。同时也是 open science 和 new science 以及 DeSci 关注的问题所在。

 生态网络

  Bubble：

好的，大家好，我是 bubble。我将介绍的这部分就是 DeSci 的生态网络。在介绍生态网络之前，我大概可能先简单介绍一下当前的科学价值流和科学研究体系主要包含的三个主体。首先第一个非常重要的主体就是资助机构，它可能是大学，可能是政策，也可能是一些私营企业，他们会拨一部分的款项给到研究人员来进行研究。所以我们第二个主要主体就是科研人员。科研人员会将产出的知识价值包装成文章的形式，发表到期刊或者会议上面。所以这就引出了第三个主要主体是出版机构。根据刚刚所介绍的三个主体，以及价值的流向，我们可以发现科学价值流是线性的，也就是刚刚寒鸦提到的痛点之一，它是从一个中心化的地方开始，资助机构到另一个中心化的地方结束，即学术期刊。为了改善这样的单向的科学价值流向和一些中心化结构带来的弊病， DeSci 就应运而生了。接下来我将从刚刚所讲到的三个主体，来一一介绍 DeSci 的生态大概是什么样的。

第一个主体就是资助机构。在这里，DeSci 想要实现的是去中心化筹资和科学民族化。由于现在的公共能力是有限的，而对于一些私营企业来说，他们主要资助的是一些容易产品化或者是容易获得较高利润的研究。所以很大一部分的前瞻性的研究是无法得到资助的，尤其是针对特定领域和少数人群的科学研究。因此，为了打破这样子的现状，一些科研资助 DAO就成立了。这些 DAO 的国库资金会被用于资助某一特定领域的发展。比如 VitaDAO 主要资助长寿方向的研究， AntidoteDAO 资助癌症方面的研究， PsyDAO 资助的是迷幻药的研究，NeuraDAO 资助的是神经与技术交叉科学方向的研究。除了在这些科研资助 DAO 的出现以外，科研众筹平台也开始兴起了，包括 Science、Crowd Funded Cures、Experiment 和 Giveth 等等这些众筹平台，其实它一方面扩充了资方的群体，也就是允许一些公众来资助他们感兴趣的课题。另一方面也可以有效地减少一些资助上的歧视现象。

除了科研资助 DAO 和科研众筹平台以外，由 DeSci 去中心化筹资方面产生的一个新的 NFT 类型也出现了，也就是 Molecule 提出的IP-NFT。也就是一个人如果他资助了某项研究，他就会获得该研究的 IP-NFT。拥有 IP-NFT 意味着你对该研究的项目的发展可能也有一定的 governance 的权利。同时你也会在法律上可能获得该研究产生的部分权益，包括知识产权、专利权和研究数据等等。

所以 IP-NFT 的出现，其实就解决了刚刚我们所说的线性的价值流的问题。因为它的资助人员其实在 DeSci 中其实可以也能够获得科研产出的部分权益，而不是像传统的科学研究当中，所有的权益捕获都是由期刊或者会议来捕获的。

第二个主体是研究人员。在这里 DeSci 想要实现的是开放式协作、集体智慧和信息共享。我们在当前的科研环境下，其实一部分团队可能是比较像孤岛一样的闭门造车，但是我们知道在学术创新和学术证伪的过程当中，科研人员之间的思想和信息的流动是非常重要的。为了解决这样子的孤岛问题的话，一些 DAO 开始兴起了，比如 ResearchHub DAO、CRISPR DAO、 BioDAO 和 FrontierDAO 等等。这些 DAO 虽然聚焦于不同的研究领域，但是他们的目标和愿景其实都是创建一个开放的社区，鼓励成员之间的相互交流合作，以及形成可持续的关系网络等等。在这些 DAO 里面，他们的成员其实不仅仅是学者，他们的成员可能有着非常多元化的背景。一个很有趣的例子就是 HairDAO，因为它是一个致力于解决脱发问题的 DAO。它的 DAO 内成员不仅仅是研究人员，可能还包含非常具有临床经验的医生，以及保守脱发困扰的患者，甚至是一些可能只注重利益回报的投资者等等。在这样子拥有多元化背景层面的 DAO 内，其实是非常有效的。比如医生和学者可以和患者建立直接的、长期的联系，这样其实可以更有助于制药和治疗领域的发展。

除了DAO 内成员的合作，我们研究小组也绘制了一张 DAO To DAO 的社交网络图。这张图中可以看出，在 DeSci 生态中，DAO 与 DAO 之间是编织了非常紧密的社交网络，也能够体现出 DeSci 的开放式协作的理念。

除了科研人员之间的交流以外，其实学术共享也是开放式协作比较重要的一环。刚刚寒鸦和 Karl 也都提到了，数据垄断是当前学术体系面临的重要挑战。如果数据不共享，可能往往意味着一些权力的分配不均、资源使用效率的低下、研究成果的不可重复以及潜在的学术道德问题，例如数据造假等等。为了打破这样子所谓的数据不审核，DeSci 生态中兴起了一些去中心化的数据分享市场，包括 CureDao、 OpScientia 和 Ocean Protocol 等等。

除了数据以外，实验设备也是开放式协作当中非常重要的一环。由于每个科研团队的经费是有限的，以及通常来说实验设备的价格都非常的高昂，所以一个科研团队可能没有办法购买其所需的全部的实验设备。因此一个 LabDAO 就成立了，它其实是创造了一种新的共享经济范式，也就是实验设备的共享。在实验设备共享的情况下，其实可以大大降低实验的成本，以及推动某一科学领域的发展。刚刚提到了两个主体，资助机构和科研人员。

第三个主体就是出版机构。在这里。DeSci 想要实现的是去中心化出版，改善出版的商业模式和同行评审体系。在这一部分主要有三个方向。

- 第一个方向和刚刚 Karl 提到的 open science 运动非常像，它想要实现的就是 free to publish 和 free to access，也就是文章的免费发表和开放获取。这项运动的兴起，其实是因为当前学术体系的两种商业模式，付费出版和付费获取。这种模式它分别榨取了知识创造者和知识捕获者的利益，然而最终的价值流向都是出版方。所以为了推翻所谓出版方的霸权地位，一些 DAO 或者产品就出现了，包括 OpenAccess DAO、Flashpub 和 BraidScienceDAO 等等。

- 第二个方向也是刚刚寒鸦所提到的，当前同行评审的质量、速度和公正性其实受到越来越多的质疑。所以为了改善这样子的同行评审体系以及激励，以及基于同行评审来建立起一个系统，也出现了一些产品，包括 Seeds of Science、 TalentDAO、 Ants Review 和 Decentralized Science 等等。

- 第三个方向的话，就是一些 DeSci 项目，他希望挑战传统学术出版中的严格的格式规范，使科研创作更加灵活。一个例子就是一个新的期刊，叫做 the journal of Seeds of Science，它其实是可以允许作者来根据它要所阐述的内容和观点，自由选择最适合其内容和观点的风格和格式来进行写作的。

这大概就是从资助机构、研究人员和出版机构三方面来对 DeSci 生态的一个大概的总结，我的分享就到这里，谢谢大家。

#2

/ 发散环节

  York：

我从最近还算是比较热的 SBT 讲起。那篇论文叫 decentralize society 去中心化社会，寻找 Web 3 的灵魂，从 SBT 资产的角度，或者通证的角度，还有论文的角度。（之前咱这次活动咱们提到的学术融资问题，我认为可能学术融资问题其实可以参考公共物品融资，有一个叫所谓的二次方融资，对可能是具有一定的参考价值，就先不展开了。这是一个方面。)

另一个方面来讲，就是从产学研去结合的角度去看。论文里面其实有提到过一个以 SBT 为核心的产权机制，具体来讲就是因为罗马传统里面产权被分成 4 个方面，使用、消费、破坏还有收益。而产学研结合就是最基本的一个，相当于是，比如你研究出来了一种生物的基础的研究，可能它的一个应用开发不一定是由你来完成，需要把产权机制，然后用 SBT 的形式把它给清晰下来，当然也没有办法完全展开，我只能是浅略讲一讲。所以它可能是有不同的这样的署名权，每个不同层次的署名权可能是需要不同的层次的收益权等等。

还有第三个方面，我觉得可以从视角进行评价的一个点，就是里面其实有讨论过一个，其实我们刚刚也讨论过数据问题，它里面提到一个所谓的数据合作社，其中 SBT 可以向研究人员授予数据访问权，同时将成员授予访问权的权利实例化。就可以通过一些投票行为，比如二次方投票，并且为研究中产生的发现，还有知识产权的经济权力讨价还价。什么意思？简单理解，其实可以用 SBT 的形式促进数据的共享性。