GNAI集分布式数据储存、加密算法、点对点传输、共识机制等技术于一体，是互联网时代又一颠覆式创新。不需要第三方直接产生的信任机制的去中心化机制的代表之一。

可信、可靠

GNAI旨在构建具备人工智能学习能力和泛化力的区块链平台，平台提供人工智能服务，成为多个区块链网络的去中性化服务，使通用人工智能能在可信、可靠的环境中发展，使各国区块链网络的DApp具备人工智能泛化学习能力，使通用智能神经网络中的代理机器人有多种运营形态和职责，相互协作。

通用智能、全球系统

区块链的构建基于区块链的全球通用人工智能服务，旨在提供一个基于共识的、分布式的、蓄奴的云基础设施，借助区块链系统，写作分布在全球的技术计算机资源，构建全球分布式的人工智能。区块链及其上的DApp，通过链间智能同步技术，访问调用全球系统。

GNAI专们用于应用数据资源在区块链上的部署、提取和交易记录查询的区块链接口，定义了非对称加密验证用户身份的规则，能够给应用提供方在不了解区块链底层技术的情况下，可以轻松对接并具备。应用的可执行文件数据、资源数据等存放在区块链之外，将应用和资源数据的描述信息(或者叫标签)存放到区块链上。允许更大数据尺寸、更复杂的应用。

相比于合约代码和储存更加灵活，高效

合约的代码和储存分离在设计上增加了很多复杂度，不能解决所有问题，有时候甚至不可行;代理合约虽然能够指向新合约，但是老合约的状态数据并不能迁移;有些合约在开发时，没有良好的设计，没有为以后的升级留下接口。经年来，模型驱动(model-driven)的设计方案逐渐被工业界重视并认为使可行方案，该方法将模型作为整个烯烃开发过程核心元素，在设计阶段就建立系统构架模型，在设计初期就建立系统结构模型，尽早进行验证分析。同时，尽可能模型重用以及基于模型转换的自动或半自动需求过程都有助于降低系统开发的时间和成本。

平台高、专业化，保证长期利用率

人工智能领域，首先利用国内外在Bot开放共享平台，构建软件机器人API库以及AdAgent平台;其次利用斯坦福大学人工智能实验室的数十年研究成果ROS(Robot Operating System),构建硬件机器人API库及DROS平台;第三开放构架设计，用于对接各种人工智能开源技术及其社区，并与AI开放组织战略合作，如Partnership on AI、DeepMind等。

人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且互不相通的，因而涉及范围极广。人工智能的研究的几个分支领域，主要集中在解决具体问题。其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序.对于GNAI来说，能解决上述的问题是一样的人工智能成簇，无需重新开发算法就可以直接使用现有的智能机器人完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究。