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1 项目背景

1.1市场规模

2016年中国在线教育市场规模达到1560.2亿元，在线教育用户规模达到9001万人，将同比增长23%。预计2018年在线教育市场规模将突破2000亿。

1.2信息技术背景

2009年初，区块链开始登场，开始构建真正的信任互联网。区块链实际上是一种极其巧妙的分布式共享账本及点对点价值传输技术，对金融乃至各行各业带来的 潜在影响甚至可能不亚于复式记账法的发明。

区块链作为分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的集成应用，近年来已成为联合国、国际货币基金组织等国际组织以及许多国家政府研究讨论的热点。

区块链系统的透明化、数据不可篡改等特征，完全适用于学生征信管理、升学就业、学术、资质证明、产学合作等方面，对教育就业的健康发展具有重要的价值”。互联网+教育是全球教育发展与变革的大趋势。区块链技术有望在互联网+教育生态的构建上发挥重要作用。

1.3市场问题

1.3.1个体教育信用问题

教育领域存在的信用体系缺失和教育就业中学校与企业相脱离等实际问题。学者的学习轨迹、学习成果无法公正保存，存在可篡改的可能性。

1.3.2中心化在线教育平台成本高

中心化的系统，学者和内容提供者之间都是需要一个中心化第三方介入的。这样增加了相应的手续费。为保证平台的正常运作，平台会将这些费用转嫁到老师的提成，课程的价格上，最终为学者买单。智豆是基于区块链技术发布的代币，将货币发行、流通、交易的成本降到了最低，无需第三方介入。学者可直接点对点方式购买课程，去掉中间方，降低摩擦，惠及生态内的所有参与者。

1.3.3版权无保障

内容盗版，创新乏力，恶性循环，内容版权无法确权，确权困难。

1.3.4 中心化集权

中心化平台存在篡改交易记录，用户资产，用户等级，报名人数，播放记录，虚拟货币等风险行为，特别是修改虚拟货币的数量，会直接导致用户资产的贬值，最终导致了用户的损失，甚至是平台方自身的损失。

案例一：某平台主管利用他与工程师的关系，私自修改了自己的老师等级和个人资产数目，这些老师等级是需要有优质内容的积累才能达到的，个人虚拟资产数量也是通过教学才能进行获取。等级的变动，损害了通过优质老师的付出；虚拟资产的更改更是让用户的资产变相贬值，平台方因为其虚拟资产消费提现行为，也引起了直接的经济损失。

1.3.5 传统课程评价体系单一

传统在线教育课程评价主要依靠听课人数、打赏数量、用户评价的单一评价体系，容易被刷，缺乏可信的参考价值。老师为了提高他的课程知名度和流量，被迫进行刷人数、打赏数量、评价等行为。导致垃圾内容也上榜，平台缺少智能反垃圾机制和防刷机制。因此给用户提供公正公平创新的课程评价体系非常关键。

1.3.6 学者和优质课程匹配不足

在线教育质量的提升，一定程度上是因为学者没有找到与其个人相匹配的课程导致的。学者的信息和课程的信息不对称，让课程无法精确到匹配到相应的学者。而如何准确识别用户的学习需求，进而推荐与之匹配的课程，是解决问题的关键所在。

1.3.7学习动力不足，用户粘性弱

在线教育存在几大问题：无法和老师互动交流答疑（47.9%），在线课堂没有课堂气氛（38.7%），网速影响观看效果（38.3%），无法集中注意力，很难坚持（36%），教学内容质量不高，效果不好（26.6%）。随着直播上课、录播上课、带宽的提升、大数据智能筛选等的推出，上面的问题大部分都可以得到解决，所以不会构成最核心的问题。学习是一个相对枯燥乏味，且不能立即见效的过程，中途没有可见的学习激励，很多人学着学着就放弃了。这就直接导致一个严重的问题，学习动力不足，学习粘性弱。

2 概要

2.1智豆是什么？

智豆是全球首个基于去中心化激励型在线教育社区发行的一种加密数字货币。利用区块链与分布式存储技术，构建去中心化的在线教育体系。这个点对点的在线教育社区，允许学者直接付费和打赏给内容生产者。

用户可自由学习，发布教育内容。平台设置代币激励池，用于奖励在平台内有贡献的学者和内容生产者。学者通过学习课程，邀请用户赚取智豆。老师根据其授课的用户上课情况赚取智豆。

通过数字资产的发行、流通，激励，赋能内容创造者和学习者，形成去中心化的自发学习、自发授课，自发生产优质内容，达到优胜略汰的正向循环，最终形成自运行的在线教育生态。同时智豆后续将提供标准接入接口，供业内各大在线教育平台接入，共建在线教育联盟。

2.2智豆目标

3产品方案

3.1构建个体教育信用档案

区块链技术在教育领域可以用做分布式学习记录与存储，教育者和学者的学习轨迹和结果，将永久保存不可篡改。有助于解决个人信用体系缺失问题，用人单位可以通过合法合理渠道查看用户信用，达到产学结合的目的。同时，由在线教育区块链构成的大数据，可以利用现在大数据技术对用户的行为进行分析，用于优化学习方式、确定用户人群。

智豆在线教育社区，将用户学习的轨迹、成果都采用区块链进行保存，构建个人教育信息档案。

3.2智能点对点教育资源交易平台

智豆的课程购买采用点对点交易方式，所有交易信息都直接是个人对个人的。

通过嵌入智能合约，区块链技术可以完成教育契约和存证，构建虚拟经济教育智能交易系统。该系统中各种服务的购买、使用、支付等工作全部由系统自动完成，无需人工操作，同时购买记录无法篡改、真实有效，所有的交易和合约数据都将被永久保存。消费者在该平台发出购买信息后，系统会根据智能合约的运行规则自动将对应的学习资料发送给消费者，该资料的物流信息也将被智能合约追踪，当消费者确认收到学习资料时系统自动完成支付，无需手动付款。此外，该交易平台还提供在线学业辅导和工具下载等服务，学习者可根据学习需求选择恰当的学习服务，所有资源和服务均可依据学习者的个性需求实现自主消费。

点对点交易平台优势：

（1）智能合约程序记录在区块链上，具备公开、透明、不可篡改等特性，可以保证交易信息的真实有效，杜绝欺诈行为的发生。
（2）智能合约程序可以控制区块链资产，能够存储并转移数字货币和学习资料，学习者购买资料和服务等交易信息可随时被追踪查询并被永久保存，从而为保障商家和消费者权益提供强大的技术支撑和过程性证据。
（3）智能合约程序由区块链自动执行，人工无法干预、篡改，一方面能够提高平台交易效率，满足消费者对于知识获取实时性的需求，另一方面能够保证交易平台的可靠性与稳定性，防止交易平台出现系统性崩溃现象。
（4）智能交易无需类似支付宝的第三方支付平台，可以实现学习者与培训机构、学习者与教师、机构与机构之间的点对点交易，既能节省中介平台的运营与维护费用，同时又能提供有质量保证的在线学习服务。

3.3教育资源版权保护

版权问题，一直是阻碍创新的一个严重因素。智豆采用区块链技术保存老师的教育资源，对资源信息打上时间戳，应用区块链技术加强资源版权保护。基于非对称加密算法保护的版权信息其安全性与可靠性更高，同时鉴于区块链公开透明的特点，任何资源创建信息都可以被使用者查询、追踪、获取，进而有助于从源头上解决版权归属问题。资源上传者可以将教育资源的版权信息，记录在区块链上，包括资源创建者、创建时间、资源类型等内容。因此，任何教育资源的创建和更新可随时被追踪和查询，并被有效证明。促进在线教育资源创新，达到优胜略汰。

3.4 促成“自组织”教育社区

3.4.1使用智豆激励在线教育行为

应用区块链技术建立社区虚拟币产生与流通机制，学生可通过学习、提问、回答等行为的发生自动赚取虚拟币，并可利用虚拟币购买社区学习资料与服务，从而激发社区成员的参与度，形成以虚拟币作为核心激励机制与衡量社区贡献度重要指标的集体智慧生成与流转生态

平台设置有激励池，用于激励教育社区的互动。不同角色有不同的激励获取和消费途径。互联网的价值取向是一个动态变化的过程，最早是生产者输出什么，用户就消费什么。随着全民互联网时代的到来，用户参与感价值的增强，用户的角色已经从价值的被动消费者变成了共同创建者。学者和内容生产者之间的互动交流、联动激励，会演变出更加富有价值的优质内容的诞生，形成良性的互动循环。

学者：通过报名听课，根据学习时长赚取代币；邀请其他学者听课，赚取代币佣金；做学习任务赚取代币；用代币购买课程，实现价值流转；用户代币兑换小礼品获取学习小惊喜；代币是具有内在价值的数字货币，学者可以和其他需要代币的用户进行价值交换；代币还可以打赏给欣赏的老师。

内容生产者：授课赚取门票代币/门票现金；使用平台提供智能合约模板，定制课程分享代币奖励，用于课程分销；用代币兑换小礼品；提供优质课程，赢得学者的代币打赏；代币有内在价值可作为一种理财货币，可和其他用户进行价值交换。

内容传播者：在任务区接任务，为内容生产者传播课程，招揽有效用户，赚取佣金。

对于社区，互动就是价值。除了学习、授课、风险，平台会提供代币激励。平台对于有优质互动贡献的其他行为，同样会给予额外奖励，这些互动行为包括：浏览、点击、收藏、消费，社区回给予一定比例的权重进行奖励。平台采用机制促进互动，互动产生更多价值。

3.4.2保护学者和内容生产者的智力成果

利用区块链的可追溯性，能对社区成员发表的帖子和观点自动追踪、查询、获取，从源头上保护社区成员的智力成果，防止知识成果被抄袭，从而有利于创新性、原创性观点的迸发。此外，依托分布式账本技术，将发表的观点分布存储在网络中，根据各个观点之间的语义联系生成可视化的知识网络图。随着观点的不断生成与进化发展，社区将聚小智为大智，形成具备无限扩展能力的群体智慧网络

反垃圾智能合约，净化社区环境。智能合约保证网络社区的自动运行，发帖、提问、回答等内容将自动推送到社区平台，根据预先定义好的规则程序对社区论坛进行自动化监控，对于歪曲客观事实或具有误导性的谣言信息自动屏蔽删除，以达到净化社区生态的目的。同时，可根据社区成员发帖内容与次数对成员信誉进行认证，信誉度认证较高的社区成员可享有社区特权，如多次下载学习资料或发言无限制次数等，以此鼓励积极向上的发言，从而营造健康向上的社区氛围。

3.4.3创新性的课程评价体系

传统在线教育课程评价主要依靠听课人数、打赏数量、用户评价构成评价体系，缺乏更加智能的评价机制。本系统采用有效互动贡献价值进行评估，有效互动包括：听课人数、打赏数量、发言、打赏、分享、评论、在线时长、点赞、转发等，分别给予一定的权重，多维数据进入的智能评估引擎。智能评估引擎经过计算，最后得出互动贡献值。

平台同时采用人工智能技术，对平台发布的内容设置有反垃圾机制，互动行为设置防刷机制。让优质的课程沉淀下来，投机的用户淘汰出去。

3.4.4智能的推荐体系

目前常见的推荐算法为6种

1、基于流行度的算法

根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。这种算法的优点是简单，适用于刚注册的新用户。缺点也很明显，它无法针对用户提供个性化的推荐2、协同过滤算法

协同过滤算法(Collaborative Filtering, CF)是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。CF算法包括基于用户的CF(User-based CF)和基于物品的CF(Item-based CF)。分析各个用户对item的评价（通过浏览记录、购买记录等）；依据用户对item的评价计算得出所有用户之间的相似度；选出与当前用户最相似的N个用户；将这N个用户评价最高并且当前用户又没有浏览过的item推荐给当前用户。

3、基于内容的算法

基于内容的推荐算法能够很好地解决冷启动问题，并且也不会囿于热度的限制，因为它是直接基于内容匹配的，而与浏览记录无关。然而它也会存在一些弊端，比如过度专业化(over-specialisation)的问题。这种方法会一直推荐给用户内容密切关联的item，而失去了推荐内容的多样性

4、基于模型的算法

基于模型的算法由于快速、准确，适用于实时性比较高的业务如新闻、广告等，而若是需要这种算法达到更好的效果，则需要人工干预反复的进行属性的组合和筛选，也就是常说的Feature Engineering。而由于新闻的时效性，系统也需要反复更新线上的数学模型，以适应变化

5、朋友推荐

让自己的朋友知道自己的品味，甚至得到认可，给予人的成就感激励是巨大的

6、人工推荐

由平台方工作人员推荐相应的课程到学者，但“人工推荐”仍有瓶颈，因为编辑这个职业的工作导向，必然导致推荐的课程非常的大众化，满足的是大部分人，而偏小众品味的用户，则就需要智能推荐来支撑了。

综上所述，各种推荐方式都有优势和缺点，我们不会单一的采用某一种推荐算法，为了更加贴切的匹配用户，我们会采用智能混合推荐算法。多维度的分析课程（课程类型、标题、行业、课程形式、评价、学习人群、报名人数、点击、搜索）、学者（年龄、性别、地域、职业、收入、浏览记录），并对推荐的效果进行实时监控，观察CRT（点击率）、CVR（转化率）、停留时间，不断优化改进策略。

3.5建立可信的教育资源生态

3.5.1构建在线教育联盟

区块链技术在教育领域可以用做分布式学习记录与存储，允许教育者和学习者跨系统和平台记录学习轨迹和学习结果，并公开透明的存储于区块中；智豆开放接口供在线教育机构接入。

3.5.2智豆成为在线教育通用数字货币

智豆是基于区块链开发的数字货币，具有通用的账户体系，任何教育机构都可以直接接入使用智豆，智豆将成为在线教育平台的通用数字货币。

3.5.3高效、低成本社区运营

将区块链技术的去中心化应用到社区建设中可节省大量中介成本。用户与用户间可直接通过点对点的传播方式进行资源共享，从而减少在大量中介平台上研发与管理维护的投入，改变社区运行机制，有效降低社区运营成本。

4 产品结构和流程

4.1系统架构

智豆产品系统结构层面分成四层：应用层、后台管理层、核心逻辑层、区块链技术层。应用层的部分功能采用智能合约方式定制，平台提供智能合约模板供用户使用，例如：任务发布功能，一经设置好激励金额，分成模式，就会在智能合约上生成。

4.2业务流程

4.2.1数字资产流通生态系统图

本系统中的在线教育生态存在5种角色。系统内角色：平台、学者、内容生产者、传播者，外部流转角色：资产交易。通过他们之间的资产流通，实现了在线教育生态系统里的资产流通

4.2.2授课端业务流程

平台是一个公开的在线教育工具，任何人都可以创建拥有自己的直播间，直播间审核通过之后，即可进行授课，开启挖矿。相关挖矿机制，详见第5章。

4.2.3上课端业务流程

学者端主要用来报名课程学习，同时系统结合本身的智能课程算法提供相应的课程推荐。学者用过听课赚取代币激励，进行挖矿，具体的挖矿机制详见第5章。

4.2.4 内容传播流程

4.2.5 发布课程分佣任务

平台提供内容生产者定制个人课程风险激励的智能合约。传播者可以根据自身需要选择接收任务。

4.3平台要求

4.3.1实名制

所有使用在线教育产品的用户都有权获得智豆，为保证平台的用户真实有效我们需要对用户进行实名认证，学者和内容生产者需要实名才能使用智豆。

4.3.2内容过滤

在线教育内容需要符合国家的法律法规，不能发布广告、色情等有害的图片及内容，只有通过实名认证的用户才能进行发言，购买课程，评论。平台利用人工智能技术进行文本反垃圾、图片反垃圾、视频发垃圾。

4.3.3反垃圾机制

对学习时间、学习地点、IP课程学员人数进行大数据行为分析，恶意刷观看时长的人将会被永久拉入黑名单；恶意发行内容，赚取提供刷时长的主播将会被永久拉入黑名单；

5挖矿机制

平台用30%的比例用于挖矿激励，激励额度逐年递减，直至衰减完毕为止。每天的最大可获取数量是固定的，如果挖矿数量超过了这个数字，按照时间有限原则分配，超过的挖矿工作，将不会计入奖励。

5.1 POS学习证明机制

POS是Proof of Study的缩写，用来衡量学者的学习成果。学者挖矿的机制主要和付费课程的学习时长有关，而单位时间内的激励数量和激励比例则和互动因子有关。互动因子包括：分享次数、互动次数、打赏、课程价格、点赞等。针对这些因素，系统会结合相应的算法，多维度评估，最终决定因子值。

5.2 POI影响力证明机制

POI是Proof of Influence的缩写，用来衡量课程的影响力。一个课程的额受欢迎程度直接可以从学生的报名学习状况中反应出来，而学生的有效学习证明会直接体现在学生所获得的挖矿激励上。为保证公正公平，防止恶意刷单，平台设立激励相关因子：报名人数、学生学习时长、被分享指数、打赏总额度、互动内容数量、课程评价。针对这些因素，系统会结合相应的算法，多维度评估，最终决定因子值。

5.3 其他机制

5.1和5.2是目前已经确定的挖矿机制，为保证在线教育生态的良好运作，平台将会不断优化挖矿机制，有可能提供更有效，更健康的挖矿方式。

6 技术要点

6.1共识机制

所谓共识，是指多方参与的节点在预设规则下，通过多个节点交互对某些数据、行为或流程达成一致的过程。共识机制是指定义共识过程的算法、协议和规则。区块链的共识机制具备“少数服从多数”以及“人人平等”的特点，其中“少数服从多数”并不完全指节点个数，也可以是计算能力、股权数或者其他的计算机可以比较的特征量。“人人平等”是当节点满足条件时，所有节点都有权优先提出共识结果、直接被其他节点认同后并最后有可能成为最终共识结果。

6.2密码学原理

在区块链中，信息的传播按照公钥、私钥这种非对称数字加密技术实现交易双方的互相信任。在具体实现过程中，通过公、私密钥对中的一个密钥对信息加密后，只有用另一个密钥才能解开的过程。并且将其中一个秘钥公开后（即为公开的公钥），根据公开的公钥无法测算出另一个不公开的密钥（即为私钥）。

6.3分布式存储

区块链中的分布式存储是参与的节点各自都有独立的、完整的数据存储。跟传统的分布式存储有所不同，区块链的分布式存储的独特性主要体现在两个方面：一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据，传统分布式存储一般是将数据按照一定的规则分成多份进行存储。二是区块链每个节点存储都是独立的、地位等同的，依靠共识机制保证存储的一致性，而传统分布式存储一般是通过中心节点往其他备份节点同步数据。数据节点可以是不同的物理机器，也可以是云端不同的实例。

6.4智能合约

智能合约是一种应用，它能保存价值，存储数据，封装代码，执行计算任务

合约是代码（它的功能）和数据（它的状态）的集合，存在于区块链的特定地址。 合约账户能够在彼此之间传递信息，进行图灵完备的运算。合约依靠被称作以太坊虚拟机(EVM) 字节代码（以太坊特有的二进制格式）上的区块链运行。

合约依靠被称作以太坊虚拟机(EVM) 字节代码（以太坊特有的二进制格式）上的区块链运行。然而，合约是很典型地用诸如Solidity等高级语言写成的，它会用以太坊虚拟机编译器编译成字节代码上传到区块链

6.5 ERC-20代币合约标准

智豆代币，采用的是ERC-20标准发行的。ERC-20标准是2015年1月份推出的，这种规则具有通用性，任何ERC-20代币都能够激励兼容以太坊钱包（几乎支持所有以太币的钱包，例如：ImToken、Jaxx等）

6.6 公开的资产登记

智豆是基于区块链发布的代币，经过智能合约确认之后，所有的数据都公开、透明、不可篡改。不会出现货币增发，虚假资产的情况

7 发行计划

7.1获取方式

线下购买，使用ETH、BTC兑换，可使用ImToken钱包转账

报名听课，根据学习时长赚取代币

邀请其他学者听课，赚取代币佣金

做学习任务赚取代币

授课赚取门票代币

有效互动奖励（浏览、点击、收藏、评论等等）

7.2应用场景

用代币购买课程

代币兑换小礼品

代币打赏给老师

第三方市场投资理财

更多的教育场景将会接入智豆，拥有千万级用户的在线教育平台邢帅教育正在协商接入中。

7.3分配方案

比例

说明

创始团队

10%

1、用于创始团队的激励，创始团队激励部分按照成熟期3年分配，第一年50%，第二年30%，第三年20%。

基石投资10%

1、目前该项目已获得邢帅教育、方创资本、青菜投资

平台维护成本

10%

1、用于运营支出，含税务、法务等等

2、用于在线教育平台生态的建设

互换

40%

1、用于公开给有需要的用户进行互换，本次互换接受三种代币：BTC/ETH/EOS

2、互换对象仅面向海外用户（非中国大陆居民）

社区挖矿激励

30%

1、全网教学和学习挖矿激励

2、总数逐年减半，直到挖完为止，中途会接入教育机构共同挖矿。越早挖，越有优势。

7.4发售时间

北京时间2018年X月X日X点开始，具体时间请关注官方动态

8 核心团队

8.1核心团队

孙杨

 CEO

曾任佰平教育集团总裁（旗下拥有七家子公司）总裁、环球国际贸易集团香港有限公司总裁、广州阅课教育总裁助理、伟邦国际行政人事部经理；毕业于中国医科大学 ，本科，医学信息管理与信息系统专业。

饶华敏

 资深产品经理

曾任金财主产品负责人、中国先锋金融安卓工程师、TCL  安卓工程师；做过区块链、黄金投资、股票配资、房产众筹、智能家居、餐饮O2O、物流等项目。

JACKY

 技术负责人

原邢帅教育CTO，曾任星肪网络科技有限公司技术经理、扬沙网技术负责人、视聆通WEB应用开发工程师；做过社交、电商、数字音乐、版权管理等项目。

8.2顾问、投资机构

邢帅教育

投资机构

中国在线教育行业的领航者之一,一直专注于发展在线教育,互联网+在线教育服务商排行榜前100,邢帅教育注册用户1100万，VIP用户115万

方创资本

投资机构

中国领先的创新服务投行，方创资本是一家专注于为创业创新企业服务的新型投行，致力于为高成长的互联网和创新科技领域企业提供融资顾问和并购顾问服务。

青菜

个人投资

YY2080最大工会会长

中国网红教父级人物

魏加奎

区块链技术顾问

资深区块链专家，明链核心开发，深圳市区块链监管沙盒商学院名誉教授

9 发展路线图

2017年10月  项目概念提出

2017年11月  完成在线教育集合区块链需求调研

2017年12月  技术选型，产品方案确认

2018年01月   智豆发行

2018年03月   在线教育平台第一版上线，试运营

2018年.......       版本逐步迭代，上交易所

以上时间为项目大致时间节点，系统将会分阶段进行，智豆初期会基于以太坊，后期将会搭建在线教育的独立主链。为构建在线教育联盟提供基石。

10 版本记录

2017年12月25日 初版内容完成

2017年12月26日 完善系统框架和智豆发行规则

2017年12月27日 完善风险内容

2018年1月10日  版本美化

2018年1月31日  版本发布

11风险说明和免责申明

11.1政策风险

区块链目前尚处于早期，国家对于区块链项目的监管政策上不明确，这有可能对项目的发展和流动性产生不确定影响。目前数字资产价值波动巨大，存在暴涨暴跌、庄家操控的风险。投资风险相对较大，参与者可能缺乏市场经验，无法把握市场的不确定性。这有可能会带来资产的冲击和心理压力，投资者需要有较强的承受能力，请各位参与者谨慎参与。

11.2技术风险

基于区块链技术的ERC-20代币发行标准目前是兼容比较强，但并不排除以后以太坊升级有可能引起的新问题。项目的更新过程中，有可能出现漏洞，漏洞发现后会及时修复，但不保证不造成任何影响。

11.3团队风险

智豆目前拥有一支在线教育和区块链领域从业经验资深的小伙伴组成。团队内部当前稳定，凝聚力强，在今后的发展过程中，不排除有核心人员离开，团队内部发生冲突而导致智豆受到负面影响的可能性。

11.4竞争风险

当前区块链行业项目众多，竞争十分激烈，智豆借助其目前的核心团队成员快速成长，运营推广。强大的市场竞争，会给项目带来压力，项目是否能在诸多优秀项目中得到广大市场认可，这和团队本身有关，也收到市场上诸多竞争对手的影响，不排除会面临恶性竞争的可能。

11.5黑客风险

在安全性方面，我们一直以最高标准要求自己，也收到过来自黑客的威胁，我们都已应对。但黑客的攻击依然无法避免，随着智豆数字资产的增值，更容易成为犯罪分子的攻击目标，存在一些不可预知的风险。

11.6未保险损失风险

智豆是基于区块链去中心化技术开发的，用于存储智豆的钱包密码如果丢失，将不会有任何组织为你找回，请妥善保管，平台不会为个人钱包密钥丢失行为承担任何结果。

11.7免责声明

本白皮书，仅作为产品介绍，传达信息之用，不作为投资参考。本文档不构成也不理解为提供任何互换行为指导，所有互换都是自愿原则。相关意向用户请明确了解智豆的风险，投资者一旦参与投资即表示接受了该项目风险，并愿意维持承担一切相应后果。

本公司不承担任何参与智豆项目造成的直接或间接资产损失。