Page 59 - 《软件学报》2026年第1期

56 软件学报 2026 年第 37 卷第 1 期

背景下, 未来的研究方向和挑战主要集中在以下 4 个方面.
1) 优化 Gas 费用
智能合约升级通常依赖代理模式来维护状态的连续性, 但其调用逻辑会额外消耗 Gas. 为降低升级成本, 目前
主要采用模块化和分层设计, 使单个模块的升级不会影响整体架构, 从而优化合约的性能与可维护性. 例如 UUPS
通过存储插槽减少额外的存储操作. Compound 协议探索模块化分层设计, 使业务功能与治理机制相互独立, 降低
全局更新的复杂性和成本. Polygon zkEVM 采用预编译合约进行计算密集型任务 (如哈希计算、椭圆曲线签名验
证), 减少 Gas 费用. 除架构上的模块化复用, 还可以利用抽象语法树和代码复用机制来减少升级时的代码变更范
围, 提高可扩展性和开发效率.
2) 可信升级技术
对于被赋予合约升级权限的开发者, 试图在不变性与灵活性之间寻求平衡. 当前被广泛采纳的折衷方案是引
入延迟升级功能. 例如 Uniswap V3 的治理机制, 允许社区成员在提案批准后有足够时间审查和反应, 以防止恶意
升级. 此外, 智能合约的升级权通常由治理合约或多签钱包控制, 然而此模式可能导致中心化风险. 因此, 寻求可信
的升级机制是目前的重要研究方向, 一些区块链项目采用携带证明代码和零知识证明. 以增强升级的内容可验证
性和安全性. 例如, zkSync 在 Layer2 通过零知识证明实现高效计算的同时, 确保升级过程的透明性, 防止未经验证
的合约升级. 未来的研究重点在升级权限与升级内容之间的双重保障, 以确保智能合约在演化过程中兼顾安全性
与透明性.
3) 自动优化技术
在智能合约中执行 for 或 while 循环会导致 Gas 消耗迅速增加, 尤其是在链上存储和计算涉及大量数据时. 未
来智能合约将不仅局限于“if-then”式的规则, 而是通过结合特定任务的离散动作与语言描述, 实现在大规模语言模
型中融合推理与执行的能力, 例如 ChainGPT 结合 AI 和区块链技术, 使智能合约能够通过自然语言解析与逻辑推
理自动优化代码, 并适应不断变化的业务需求, 这为智能合约的自动优化提供新的可能性. 因此如何结合大规模语
言模型形成更为复杂的多智能体-合约系统是未来的研究方向之一.
4) 跨链兼容性
为确保合约在不同区块链上的逻辑和数据一致性, 去中心化跨链治理协议通过统一的升级规则进行协作和治
理. 例如, XCM、IBC 跨链协议允许不同的区块链通过共享的中继链进行安全通信, 实现智能合约的跨链升级. 链
下存储或 Layer2 扩展将状态存储从合约中完全分离的架构, 提高系统可扩展性. 未来可以结合 UUPS、透明代理
和信标代理等模式的优点, 设计适用于多场景的混合升级架构, 确保合约在多链之间的逻辑和数据一致性情况下,
兼顾灵活性、安全性和性能.
上述研究方向不仅将推动区块链技术的发展, 还将为各行各业带来更高效、更智能的解决方案. 随着升级技
术的不断成熟, 可升级智能合约将在未来的数字经济中扮演至关重要的角色.

References
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