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学术圈丨黄锐：工业互联网真的需要区块链技术吗？
本文转载自公众号第五智库
作者：黄锐
本文作者黄锐专家作为本次大会“链向未来 创新融合”--区块链赋能工业创新发展分论坛演讲嘉宾参与其中的分享和研讨。以下为分享全文。
虽说该评估指标只是Gartner 单方评价标准，不过可以对工业互联角度下的工业互联网平台发展趋势窥见一斑，值得我们思考。据统计，我国目前各类型平台数量总计已有数百家之多，具有一定区域、行业影响力的平台数量超过了50多家。而这50多家平台主要由传统工业技术解决方案企业转型和大型制造企业内部孵化而来。它们都有共同的优劣势，即：依托原有工业制造两化领域方面的系统沉淀，可快速导入已有客户资源和应用；但也由于这些平台缺乏互联网基因，在产业链生态搭建，形成垂直产业链和跨行业企业协作方面乏善可陈。
目前工业互联网平台推广最大阻力其实简单说是三方面，即：“互而不连”、“连而不互”、“互联不网”。“互而不连”方面是指由于我国工业企业，信息化建设水平参差不齐，目前还主要是依靠加快工业企业信息化基础设施建设的政策扶持，这是工业互联网的基础。而“连而不互”和“互联不网”则是形容在工业产业链中，缺少垂直和横向产业的信息共享和交互，工业互联网平台的建设很容易成为各个平台企业独自为战的“信息孤岛”。[2][3]
而造成类似“信息孤岛”的根本性原因，并不是工业互联网平台在集约化和平台化的程度还不够，而是数据平台的集中控制和工业生产产业链分散的天然矛盾。工业互联网或产业互联网与消费互联网最大的不同是，产业结构复杂，以实体企业为主，资产规模巨大，产业链上下游牵涉范围广，任何单一企业都不能完成对某个行业全产业链的完全、绝对的控制。但这些产业的价值所在，又必须要求这些企业建立商业联盟关系，保证价值的流动性。所以工业行业乃至工业互联网建设急需一种跨平台的分布式协作机制---关于分布式协作可以参看作者另外的文章：《我们真的了解什么是区块链吗？重新理解区块链商业价值》。
区块链技术的优势在于没有第三方证明和担保的前提下，实现工业信息的协作，这和工业互联网目前急需解决的“连而不互”、“互联不网”的问题形成优势互补效应，利用区块链技术实现工业互联网平台内部企业之间、平台与平台之间的信息互联和商业协作是一种比较低成本的技术路径。
应用重点将是创新、融合和可信
区块链产业应用不应该是简单加法，不是技术的直接嵌入，而是要做乘法，要做商业模式升级；区块链的产业应用重点应该是产业创新、融合和营造可信商业协作环境。
产业创新层面：区块链技术的应用赛道不应该是在和工业集约化、中心化和平台化系统PK效率和速度上，而是应该着眼于通过区块链分布式可信协作机制，实现市场供给侧和消费侧、垂直和横向产业链间的新商业模式、新产品（新服务）、新业态的创新上。例如：制造业模块化和服务化；制造业定制化等。
产业融合层面：在进入互联网时代后，特别是最近10年的移动互联网的蓬勃发展，呈现产业或同一产业不同行业相互渗透、相互交叉、相互融合的趋势。形成以第五产业知识产业为主导，第一产业农业为基础，第二产业工业为中介，第三产业服务业为核心，第四产业信息业为配套的产业融合新局面。例如：摩拜和ofo等共享单车服务，直接渗透到自行车设计和制造；消费品质量溯源可追溯到原材料的制造或种植等。利用区块链技术天然的融合性优势可在异构、标准不统一、核心分散的多产业间形成商业融合环境。
可信商业协作环境层面：目前在工业领域依然是以订单驱动为主的被动制造模式（可信依据是合同和订单），而要实现需求驱动的主动制造模式（可信依据是渠道、客户和需求），要求工业企业具备面向客户的前置需求感知能力，而建立可信的商业协作至关重要。利用区块链技术分布式交易真实性验证机制，可在分散的商业协作网络中，保障交易数据的前后一致性和防篡改，营造可信真实商业协作基础，从而保障实现需求驱动的制造业新模式。
“制造企业独立建设电商平台的失败案例远远大于成功案例，说明：分布式商业协作优于中心化控制”。
区块链与工业互联网平台技术融合
区块链技术从诞生起，就是分布式、去中心化的应用代表。而工业互联网平台则是云计算、大数据、AI、IoT等互联网技术，与工业信息化技术的一种中心化集成体系。区块链和其他互联网技术最大的不同是，自身并不是一种单一技术，区块链本质上已经是一种由多技术集成的分布式应用平台。所以两者的技术融合，更像两种不同集成平台的兼容和调和。
通过下图我们可以了解工业互联网平台的四层架构情况，区块链与工业互联网平台的集成也不是简单的区块链嵌入工业互联网的某个分层，而是需要充分理解区块链分布式集成框架的技术组成属性，将区块链的分层技术与工业互联网平台的四层架构充分融合。
工业互联网平台边缘层融合：通过基于工业互联网边缘层设备的接入，可以高效、便捷地解决区块链入链设备数据的协议适配难和数据实时性问题。在工业智能物联设备、传感器、DCS、PLC等设备中，通过集成区块链的SDK、API，实现物联设备的轻节点，应该支持设备直接接入和边缘服务器轻节点接入两种边缘层融合模式。
工业互联网平台IaaS层融合：利用工业互联网云平台主机虚拟化、弹性伸缩、高可用、负载均衡、资源利用率高、易维护的优势，将区块链底层网络、存储和计算需求部署到IaaS层，稳定、高效地实现区块链的底层技术需求。例如：区块链的虚拟机、数据库、P2P网络传输、多链交互和跨链都可以基于IaaS层的基础设施进行融合性集成。
工业互联网平台层融合：利用工业互联网平台层服务化优势，将加密算法、共识算法、区块管理、节点管理、数据安全处理、智能合约、数字身份、交易、存证、分布式账本应用和分布式CA、运维和监控等区块链基础应用能力封装为平台PaaS服务，低成本地实现BaaS化的区块链应用，提供给产业链上下游企业快速集成。
工业互联网应用层融合：利用工业互联网平台应用层能力开放优势，提供标识防伪、产品溯源、生产品控、质检管理、采购、质量信用、物流、售后、保险、金融和行业监管等分布式的区块链行业应用，除了提供一套完整的原生消费端、生产流通端、平台管理端和行业监管端工业APP以外，还通过集成开放环境，SDK和API将区块链业务能力服务开放，让更多的开发者和企业实现更加广泛的应用场景。
以上技术集成方式，并不限于完整的工业互联网四层架构融合，而是根据行业和应用场景实际情况选择。
工业互联网平台内企业间的互联：工业互联网平台内的相关企业可以在平台内申请加入核心工业数据安全可信共享网络，平台为每家企业分配虚拟节点，虚拟节点可采用平台的IaaS层管理方式实现扩容和横向扩展。企业之间的点对点的数据交易和共享，由平台内的区块链网络实现。
这种方式改造难度低，节点由云平台统一管理，维护成本低，平台主动性强，但数据互联只在平台内有效。见下图：
平台内、企业间集成互联
工业互联网平台之间的互联：工业互联网平台之间可采用各自部署区块链节点，组建跨平台的工业数据互联联盟，利用区块链技术充分打通平台壁垒，形成跨界商业合作新模式。各平台自行管理区块链共识节点，准入和退出由联盟平台投票决策。该模式适合解决平台与平台的“数据孤岛”的场景，但组网的难度较大，各平台有各自的业务诉求，短时间内很难达成共识，需要有新商业模式的诞生，激发企业和平台的主动性。见下图：
工业互联网平台间集成互联
边缘计算节点之间的互联： 大型工业企业集团、产业链联盟企业可以通过在边缘计算节点部署本地的区块链节点，灵活搭建基于生产设备操作层面的生产协作的可信区块链网络，形成跨企业、厂区、生产线自动化协作融合能力。该方式适合拥有多子公司、多厂区和生产线的大型工业集团内部开展生产设备数据的直接共享和流程协作，但该模式要重视数据和设备的安全控制。见下图：
边缘计算节点间集成互联
区块链技术在分布式环境下具有的数据安全协作，可信协作环境搭建和应用层灵活部署的优势，对工业互联网的推广和发展都有积极促进和优势互补的作用。特别是为工业企业的跨企业、跨平台和跨产业链的合作提供了信任集成框架，为工业企业创造和发现新商业模式提供了契机。
区块链如何解决具体的工业领域的问题，产生具有实际商业价值的应用案例，是目前众多从业者共同研究的方向，这里我仅提供一些本人的研究领域供大家参考。
区块链+机理模型共享：
工业互联网平台层的机理模型、数据模型、业务模型，如：资产管理模型、产品研发设计模型、过程管控模型、运维模型、工艺模型、资源配置模型等的建立需要大范围采集多家企业、多个生产线和大量生产设备基础数据才能积累和沉淀。一方面，出于企业核心生产数据上传平台的安全性、机密敏感性的考虑，目前在通用工业互联网平台（单一企业私有工业互联网平台除外）中，大多数企业并不希望将核心数据上传到平台层；而另一方面，大家也看到机理模型、数据模型、业务模型的沉淀和运用，对优化工业制造、物流、工艺改进、资源配置、品控等方面有极大优势和必要性。这就要求工业互联网架构中需要一种可以实现分布式模型计算和机器学习的网络结构，再以模型数据共享计费和激励体系，鼓励多方参与者共同构建工业机理模型。
区块链+安全认证：
在美国《2016-2045年新兴科技趋势报告》中指出，到2045年，最保守的预测认为，将会有超过1000亿的设备连接在互联网上，这些设备包括了移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、汽车，以及服装等。目前随着国内工业互联网进一步发展和演进，大量工业智能化设备，如：传感器、DCS/PLC、网关、I/O模块、边缘服务器、微数据中心都需要接入工业互联网平台。但同时也带来生产设备双向安全保障的问题，特别是基于DCS/PLC的生产线控制器一旦出现网络安全问题，将给企业带来不可估量的损失。
采用基于区块链技术的分布式数字身份认证体系，将边缘计算中心作为企业、人和设备接入的认证和安全校验节点，可实现人与设备、设备与设备、服务器与服务器之间的双向身份验证，大大降低边缘层接口数据泄露和设备控制的安全隐患，同时还可以实现基于工业互联网PaaS层工业数据加密存储需求，实现数据私有化访问。
区块链+工业产品流通数据融通：
利用区块链技术的交易透明性、数据防篡改、信息分布式一致的特性和智能合约在网内自证自恰的应用优势，依托于工业互联网平台构建平台内制造企业、物流企业、税务部门、交通部门、银行、渠道商和客户等产业链参与方分布式的产、销、用的数据融通应用。实现产品品控证明、资金支付证明、票据真实性证明、供应链流转证明、渠道销售证明、客户使用证明等安全可信的价值链传递网络，是目前核心制造企业应用区块链技术的主要应用方向之一。
区块链+生产线品控：
目前区块链技术在农产品溯源，供应链溯源等方面的运用已经比较成熟，利用区块链数据防篡改的特性，建立商品的生产、流通和消费的真实性验证网络，有效提高商品的品牌价值。而区块链技术运用在制造业的质检协作效率优化、产品质量控制和降低故障率等方面也都有很强的内在需求，特别是在工厂分布式的生产和质检环境中有效建立质量可信评估网络是一件非常困难的事情。
通过工厂边缘计算中心嵌入区块链分布式计算节点，可不用对生产数据全量上传的前提下，实现各项运维、品控指标的分布式竞选，为多生产线、多厂区和多企业的最优质量优化提供实时、动态的数据支撑。通过区块链技术数据防篡改特性，提供产品质量故障、事故等数据无隐瞒、透明化的生产告警，建立责任界定和定损索赔的自动化机制。一条生产线的品控问题可通过区块链节点自动化、防篡改地向产业链上下游企业和监管节点实时同步，同时可按照需求向其他生产线广播告警。基于区块链的品控告警机制，可实现低延迟、自动化、低成本和防篡改的高质量生产和安全运维。
当然工业领域的零配件和产品质量溯源要比供应链的商品溯源复杂很多，目前区块链技术在工业产品质量溯源方面还处于初步探索阶段，有部分大型制造企业正在局部工厂和生产线试点类似方案。
区块链+制造业服务化：
美国Pearson Electronics是高精度宽带电流互感器的鼻祖和领先制造商，长期以来一直被认为是高精度宽带电流互感器设计和制造的市场领导者，目前正在尝试一种新的技术，利用物联网和区块链的技术访问机器内部的数据，记录机器输出并计算交易和付款。工厂企业可以任意使用各种立箱机、封口机和码垛机等，而不需要花大笔资金购买这些设备，只需要为产品的制造服务付费即可。
在国内，工厂生产线升级大部分是从设备商那里购买设备，然后进行组装、调试和应用，工厂企业必须承担设备投资的所有风险。但对于急需生产线机器又没有获得资金的公司来说，直接购买设备无疑有很大的困难，而且即使成功购买设备完成了对生产线的升级，也不能保证机器时刻有生产任务，一旦机器处于闲置，必然造成了厂家的生产力浪费。所以，如何在需要使用设备时能方便快速地获取生产力，在设备空闲时又能将设备提供给其他工厂使用，成了提高工厂企业生产效率的一个重要问题。而使用基于区块链的生产线租赁是一种理想的解决方式，区块链是一种安全且防篡改的分布式记账技术，在租赁设备记账方面可以产生重要的意义，机器厂商将可以依此实现生产线的智能租赁。它消除了机器的前期费用，制造商可以将资金投入其它可以改善运营的地方，例如新产品开发等，使得其业务更加灵活，在行业中创造更大的竞争优势。
目前区块链作为一项新兴技术，在国家产业规划层面得到高度重视，我也有幸参与其中，特别是我参与的《2020 年工业互联网创新发展工程——基于区块链的工业产品防伪溯源平台》项目也得到工信部专项扶持。可以说，区块链技术在工业领域的应用方兴未艾，还需要更多的人员投入、领域研究和应用。希望区块链彻底摆脱“高级黑、低级红”的困局，任何过度夸大区块链价值，且不解决行业具体问题的现象，无疑都是区块链健康发展的最大阻碍，谈区块链不谈行业问题，则是“空中楼阁”。希望本文能为区块链的行业应用提供一点思路。
参考文献：
[1]Gartner 2019年工业互联网平台魔力象限
[2]李燕.工业互联网平台发展的制约因素与推进策略 REFORM 1003-7543(2019)10-0035-10.
[3]熊鸿儒.我国数字经济发展中的平台垄断及其治理策略 REFORM 1003-7543(2019)07-0052-10.
[4]工业互联网产业联盟 工业互联网平台白皮书（2019）
作者简介：第五智库技术委员会区块链、工业互联网专家委员、区块链行业解决方案专家、高级系统架构设计师、《金色财经》《人人都是产品经理》专栏作家、西华大学客座副教授、国家社科课题《应用区块链技术优化我国传染病监测预警研究》项目发起人和技术负责人、国家级区块链平台《基于区块链的工业产品防伪溯源平台》项目技术方案负责人。先后参与20余个国内外大型电信、金融和区块链行业应用项目。目前主要聚焦区块链技术在实体行业应用和方案设计，在工业互联网和金融领域开展过多个应用项目的方案设计。
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