万向区块链小课堂｜分布式认知工业互联网核心技术解析

　　工信部在《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》明确提出推动边缘计算、数字孪生、区块链等与工业互联网的融合技术研究，加强融合产品及其解决方案的测试验证和商业化推广。

　　分布式认知工业互联网正是利用区块链、隐私计算和知识图谱三大技术与工业互联网进行融合创新，帮助传统工业制造业应对数字化转型过程中面临的挑战。

　　区块链、隐私计算和知识图谱当属分布式认知工业互联网中的“三剑客”，其中的“分布式认知”指的就是这三个核心技术的集成。为什么偏偏是这三个“剑客”被选中呢？它们在工业互联网中能发挥什么作用？且听万向区块链小课堂下面的分解。

　　区块链是“盟主”

　　一方面，区块链与物联网等数字化技术结合使用，能够将线下资产映射到线上，即能够将物理世界的实物资产进行线上“数字化”，也就是所谓的“数字孪生”。比如，在汽车整车组装之前，零部件供应商就给汽车零部件绑定植入区块链模组的物联网采集设备，实时采集零部件状态数据并记录于链上。当汽车出现质量问题时，能够帮助整车厂进行精准质量溯源。

　　另一方面，区块链技术集合了密码学、点对点网络、共识机制、智能合约等技术，形成了分布式的数据记录、传递、存储，用技术实现了“信任”，使得产业链中的博弈多方能够互信协作。过去，人们将数据记录、存储的工作交给中间机构来完成，而区块链则让系统中的参与者都可以参与数据的记录、存储。因此，基于区块链，企业数据以分布式的方式存储在各自手中，企业具有数据的完全控制权。我的数据只有我同意，别人才能获取。同时，通过机验证制，区块链数据库能够保持完整性、连续性和一致性，即使部分参与者作假也无法改变区块链的完整性，更无法篡改区块链中的数据。

　　其次，传统制造业往往更注重单体设备的自动化率，忽略了产品的价值是由一系列可靠的工业流程来产生的，局部最优并不等于全局最优，因此往往忽略工业各环节的管理流程及其数字化系统之间的打通，能实现供应链级数据互联的更是凤毛麟角。以区块链技术为基础，在分布式智能生产网络所形成的分布式制造模式下，产业上下游的生态伙伴转变为区块链上的节点，节点与节点之间能够相互赋能。在生产过程和订单系统数字化的基础上，通过区块链技术可实现跨主体之间的协同。

　　隐私计算是“保护者”

　　区块链技术和隐私计算的结合，为多方协作的隐私数据计算提供了新思路。隐私计算不仅能够实现隐私保护下的数据共享，确保敏感数据授权可使用，还能防止恶意窃听者或第三方访问原始数据或者数据的计算结果。同时相关方案能够确保合规性，具备审计和可追溯功能。

　　隐私计算在实际应用场景中，它的功能主要包括：

　　安全的数据共享：使用带有隐私保护机制的数据共享方案，确保敏感数据授权可使用。传统的公钥加密、PRE、ABE、同态加密等技术能够实现不同应用场景下的数据安全共享和使用。安全的数据计算：数据计算任务在一方或者多方之间的分发、执行、验证与追溯而不影响数据的隐私性。针对不同的应用场景，隐私计算服务通常会与多种密码学技术融合使用，如安全多方计算（MPC）、同态(ElGamal、Paillier、FHE)、PSI、零知识证明、TEE、门限签名等。在工业互联网中，其核心的数据依然是保存在企业内部。隐私计算服务的出现，使得在满足数据隐私、安全和监管需求的前提下，企业能够更加高效、准确地共同使用海量工业数据，解决数据孤岛问题，在主权自有、权益共享中进一步提升数据的价值，实现各个企业的双向赋能。

　　知识图谱是“军师”

　　为什么说知识图谱是分布式认知工业互联网的“军师”呢？

　　首先，在企业分布式数据架构上，知识图谱能够盘活企业信息化形成的积累数据。

　　在分布式数字化工业互联网的框架下，企业引入知识图谱可以在产品全生命周期能发挥重要作用，盘活数据主线全链条的企业信息化形成的数据积累。具体体现在以下三个方面：围绕工业产品迅速感应相关产品的发展趋势，为产品的市场定位和客户需求提供决策支持；同时，通过提供已有的相似产品、相关产品、相关技术、领域专家和信息化工具软件等信息，更加精准地进行资源评估和竞品分析。

　　通过将原材料、制造流程等信息上链，知识图谱进行知识结构化管理，基于数据智能实时诊断和监控工业流程的质量和效率，为研发更加高效可靠的生产和保障系统设计提供信息支撑，促进供应链上下游的企业精准对接。

　　其次，在行业的分布式数据架构上，知识图谱提升产业链优化。

　　在行业的分布式数据架构上，行业中引入知识图谱可以使用知识图谱整合行业内的典型业务逻辑和大量异构非结构化数据，从中沉淀并发现知识，从而帮助行业实现业务智能化，提升供应链效率。

　　比如，在供应链领域，各种流程和问题都可以依赖知识图谱进行优化。通过知识图谱可以有效分析如何在行业层面集中采购，如何找到物美价廉的供应商，如何及时了解供应商的情况，借助人工智能技术可以做到自动搜集和比对每一种原料辅料在各个电商和渠道中的价格和销量，自动搜集和比对招投标文档找到产业中某款产品服务中标最多或价格最优的供应商，甚至将不同工厂不同ERP中的原料辅料类别体系合并以进行集中采购，或对接工厂数字化系统全面监控其产品的质量与可靠性保障流程。这将整体提升区域性产业结构和中国制造业的竞争力。

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