注：原文来自@0x_Todd发布长推。

relationlabs 是我们Nothing Research的portfolio之一，她们是一个在香港的开发团队，昨天和它的创始人聊到了一个“语义层”的概念，觉得很有趣，也给大家也分享下。

大家都知道，以太坊（以及其他众多区块链）的趋势就是分层，这是肉眼可见的趋势。过去PoW时代以太坊就1层，现在PoS之后则变成2层：执行层和共识层。而现在，大家又开始聊更多的层，比如“DA层”，比如这次以太坊黑山大会获胜项目Qi提出的 “存储层”。

那么“语义层”是什么呢？首先我们需要先知道语义的概念。人和机器不同，比如说一个简单的举动，我在推特上关注了你，如果想让机器也理解这个行为，那它的拆解后语义就是：我（主语）+关注（谓语）+你（宾语）。

这个拆借有什么裨益呢？它可以令机器（或者说程序）也能理解人类的社会关系。毕竟“人是社会关系的总和”，理解人与人之间的关系，就能描述出整个社会之间的图谱。

而链上的关系尤其明显：如果你了解了地址与地址之间的关系，你可以轻易穿透“smart money”的逻辑，轻易攻破“女巫攻击”，轻易完成“定向推荐”。

因此，Relation就提出了EIP-6329，希望把这样关系网络直接在以太坊上抽象成一层。这样，在以太坊上，就会形成一个全链+链下的巨大社交关系图谱。

这样的关系网络它的价值增长是非线性的，而且其中的数据越多，这个网络的价值越大，尤其是超过临界点之后。如果某个网络只有1%的社交关系，它的价值可能是1，但是如果它拥有30%的社区关系，它的价值可能是900，而如果它拥有100%，我说它的价值是10000则毫不夸张。

那么，Relation是如何收集这些关系并组成网络呢？这是非常经典的“鸡蛋问题”。Relation本身就是个协议（鸡）。如果你作为开发者，开发你的App（蛋），你可以使用relation提供的关系网络做很多事情，比如精准推荐、防范女巫或者追踪黑客等等。

而当你的App因此获益而扩展了用户，这些新用户如果授权的话，更多的关系网会被建立，进而更多的应用将可以使用这些更全面的关系网络。 Relation 制作的地址关系图谱↓ 这条thread的封面图也是↑