萬向區塊鏈旗下的“分佈式認知工業互聯網”近日成功入選城域區塊鏈應用生態工作組編寫的《區塊鏈50大應用場景》，將充分發揮區塊鏈在賦能實體經濟、提升公共服務能力、建設可信體系中的作用，其他入選案例一同形成雄安最佳實踐，打造全國樣板。

以下為“分佈認知工業互聯網”案例介紹：

案例相關單位：

萬向區塊鏈、中國電信、摩聯科技、通聯數據

背景描述

隨著工業3.0時代下同種或同類軟硬件自動化程度的不斷提高，不同種或者不同類的IT/OT系統、自動化設備、裝備演變成了一個個數據孤島，相互無法真正有效地協同與兼容，一旦整個流程鏈上的某個環節有了變更，由於數據無法根據業務自動流動，相應地，與其業務相關的其它業務環節無法及時獲取更新信息，進而無法快速反應，這種低效臃腫的複雜性阻礙了企業在運營、生產及產品研發等環節的靈活變通，從效率、成本、質量三個維度來看，逐漸與千變萬化的市場需求產生越來越嚴重地脫節。在這種情況下，流程驅動為主的企業運營及生產模式愈來愈暴露出其局限性，因此，依托工業互聯網平台、以數據驅動業務的新型模式成為大勢所趨。

目前，面向工業企業的互聯網平台應用大部分建立在大型企業的工業知識積累上，在過去幾年中極大地推動了工業的信息化發展，在降本增效、優化製造流程等方面將工業製造的優化推到了極致。然而，工業互聯網平台的規模化部署也面臨諸多挑戰。首先，最突出的挑戰即為企業對自身數據隱私洩漏的顧慮；本地存儲、不願意明文數據出工廠是普遍訴求；然而在現有的基於雲平台的工業互聯網技術和體系下，很難兼顧數據主權和數據協同效用的最大化，因此極大地阻礙了工業互聯網平台的推廣；其次，中小企業由於缺乏技術能力和資金，先進卻龐大的系統常常令他們望而卻步；最後，看不到近期商業回報也是阻礙企業應用工業互聯網平台的重要因素。因此，能解決數據隱私洩露、更靈活、更方便部署的平台方案，將有很大的發展空間。

應用方案

分佈式認知工業互聯網在工業互聯網技術的基礎上，集成了區塊鏈、知識圖譜、隱私技術等分佈式認知智能技術，以幫助傳統工業製造業應對數字化轉型過程中面臨的挑戰。分佈式認知工業互聯網平台在已存在的工業互聯網平台的基礎上，覆蓋整個區域產業生態，同時保障與解決了數據隱私、數據主權與數據有效利用等問題。

分佈式認知工業互聯網的技術樞紐是區塊鏈、隱私計算和知識圖譜。區塊鏈提供數據映射和管理能力和一套可信的多方協同機制，同時可幫助實現數據基礎上的價值流轉。隱私計算保障在數據互聯互通和價值挖掘中的企業數據主權。而知識圖譜這一認知智能技術，則在數據挖掘中尋找企業和價值鏈上下游、地方產業佈局的定位和關聯關係，尋求從運營到產業鏈部署的優化戰略。分佈式認知工業互聯網的三層級平台設計，具備重構產業生態和商業模式、形成新型的、面向未來的開放協作機制的潛力。

在整個系統框架下，分佈式認知工業互聯網採用分層解耦的架構，將工業環節物理實體與數字空間的全面聯結、精準映射與協同優化，並明確這一架構作用於從設備到產業等各層級，覆蓋各生產流程和業務環節。其中，物理資源池主要是根據物理設備的特性等進行分類、池化，而邏輯資源池則是根據網絡、用途（提供的服務）的不同將設備進行池化。這樣，在不同的工業環節，在邏輯資源池中分配資源，而邏輯資源池在擴容時在物理資源池中分配資源。這樣，就可以將服務的運維、資源的運維、物理硬件的運維進行解耦。

同時，該結構在設備、車間、企業、人之間，從設備端產生數據、邊緣側計算、數據連接、雲端儲存分析、設計生產運營的全過程中，進行可信的工業數據採集，工業大數據的存儲，觸發上層的可信工業互聯網應用、可信數據交換、合規監管等。

分佈式認知工業互聯網還有利於建設公共服務平台。其通過新技術重構工業數據基礎設施，獲取整個產業鏈不同節點上有價值的數據，將原有分散的數據集合起來，然後在公共服務平台提供全產業不同價值鏈的數據模型和決策支撐。

應用價值

打通企業內網與外網，打通能力與商業。基於工業領域從裝備、產線、工廠、企業、供應鏈再到產業的內外部視角的全維度認知，分佈式認知工業互聯網助力打通企業內部的信息化數字化網絡與企業外部的數字化能力及產品的供應網絡，進而把工業互聯網的軟能力變現為能產生商業價值的硬實力。從具體的業務實現上，具備分佈式認知的工業互聯網能夠提供三個層面的核心價值：

1、借助知識圖譜提供企業、供應鍊及產業畫像；

2、借助區塊鏈的DID數字安全可信身份，助力企業在安全可信的環境下從外部快速獲取定制化解決方案或者產品，並將能力或產品快速推送到外部企業，從而形成有效的良性循環；

3、借助區塊鏈與數據安全隱私計算，實現從數字化能力到商業的價值轉化。

助力實現全生命週期管理與全產業鏈優化升級。分佈式工業互聯網實現的是企業各層級要素全面互聯，對各類數據進行採集、傳輸、分析並形成智能反饋，助力企業生產效率、產品質量和運營管理的提升，對價值全生命週期的管理，全產業鏈的協同，並加快市場需求響應與交付速度，優化資源要素配置，強化商業模式創新，實現各類生產經營活動目標的提升優化。以區塊鏈技術為基礎，在分佈式智能生產網絡所形成的分佈式製造模式下，產業上下游的生態夥伴轉變為區塊鏈上節點，實現節點之間的相互賦能；同時，在生產過程和訂單系統數字化的基礎上，通過區塊鏈技術可實現跨主體之間的協同，比如使得原本不可能實現的生產能力進行靈活共享分配，也可使得訂單業務層面的供需方之間靈活撮合、調配，使得整體全產業鏈協同智能化。

開放、開源地保障企業數據安全。在數據分佈式存儲的基礎之上，能夠通過技術手段保留數據價值。一是數據可信來源：基於區塊鏈預言機系統，在分散式網絡之中，能夠可信收集工業運行過程中流轉的相關數據，為數據後續分析、建模帶來可信保障。二是隱私保護：在聯邦學習的體系之下，各參與方在自有數據不離開本地，通過加密機制下的參數交換，能夠共建數據的虛擬模型。多方數據可以進行高效利用以及訓練，從而不斷挖掘數據價值。

數據安全基礎上的數字資產金融化、資產化及質量追溯。產品鏈、價值鏈、資產鍊是工業企業最為關注的三個核心業務鏈條。分佈式工業互聯網賦能於三大鍊條的創新優化變革，推動企業業務層面數字化發展。通過對產品全生命週期的連接與貫通，強化產品設計、流程規劃到生產工程的數據集成與智能分析，實現產品鏈的整體優化與深度協同。同時，區塊鏈技術的去中心化、安全性、匿名性等優勢，讓傳統製造企業通過基於區塊鏈技術重構企業價值流轉和信息流轉方式。通過將企業業務流抽象為智能合約範式，幫助製造商輕鬆的進入區塊鍊網絡，實現業務流的通證化，加速企業資源、信息流轉，終完成工業資產的數字化，幫助重資產的製造企業實現輕資產擴張。

最佳實踐

萬向區塊鏈基於分佈式認知工業互聯網構建的產品可審計的質量追溯體系，將製造企業的原材料採購、生產、物流運輸、客戶、售後的整個流程中產生的信息上鍊，實現產品的來源可查、去向可追、責任可究，做到信息流與商流相統一，從而每一件產品都可以在區塊鏈上認證，有一份透明且合格的商品全信息記錄。

① 分佈式認知工業互聯網在汽車零部件行業的試點應用

汽車零部件行業生產製造過程存在如下痛點問題：

a.產業上下游廠商間數據互不相通，無法實現上下游生產和質檢數據的連接與共享；

b.由於關聯方眾多、數據可信度低、數據覆蓋缺失等問題，供應鏈層面高效而精確的質量溯源目標無法實現；

c.各參與方數據低可信、弱互聯和非全流程管理等問題，增加了供應鏈協同管理成本，約束未來業務能力的拓展；

基於分佈式認知工業互聯網技術，利用產線上的物聯網設備，為州某汽車零部件製造企業打造了汽車行業零部件質量追溯系統，對汽車零部件生產過程中的關鍵環節質量參數進行採集並記錄上鍊，並與零部件標識號唯一綁定，下游製造商可以通過掃描零部件的標識號查看該零部件的鏈上信息，從而確定該零部件是否滿足設計要求，減少了汽車製造產業鏈的重複檢測成本，實現問題產品的精準追溯和精準召回。

基於分佈式認知工業互聯網技術打造的汽車零部件行業質量追溯系統，實現的社會效益如下：

a.各主體將相關加工質檢數據上鍊管理，實現上下游生產和質檢數據的連接與共享，主機廠可實現問題產品的精準追溯和精準召回；

b.政府監管部門根據加密後的質量數據，實現柔性監管，進行產業佈局升級和優化；

c.消費者可查看產品的全生命週期數據，從而提高企業的品牌價值增加對企業的信任和黏性

② 分佈式認知工業互聯網在石油化工行業的試點應用

石油化工行業由於自身特性，存在如下問題亟待解決：

a.石化行業大宗商品價格走勢難以預測；

b.行業服務標準不規範導致實物與倉單不匹配，存在“一貨多賣”的現象；

c.企業徵信數據不完備導致質押風險大、融資難；

d.融資機構因缺乏價格對沖機制及處置條件而難以落實動產融資業務，貸款業務規模擴張有限；

e.倉儲企業數字化管理水平較低，倉單公信力不足、流通性差；

f.貿易主體匯款賬期長、資金佔用大而採購融資難、成本高，從而導致發展受限。

基於分佈式認知工業互聯網的石化行業解決方案，將涉及安全監管和金融監管的物聯網設備進行區塊鏈模組改造，使得物聯網設備採集的數據從源頭可上鍊，保證數據的真實性和可信度。區塊鍊和隱私計算的結合，確保了數據在隱私保護的前提下，可以安全的在多方之間進行共享。知識圖譜則為企業畫像及決策提供了支撐，從而實現自適應與自優化的資源調度和產業優化。

End

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