万向区块链屠文慧：工业区块链与关键关联技术融合创新
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2021-12-02 02:49
11月30日，万向区块链“区块链+”技术部高级总监屠文慧受邀在由湖南省工业和信息化厅主办，长沙经济技术开发区管理委员会、工业互联网产业联盟承办的“2021国际工业区块链大会-新基建技术融合应用分论坛”上发表演讲。随着数字化转型的需求以及区块链技术的发展，“工业区块链”的概念和技术随之兴起，希望借此赋能工业企业的数字化升级。但在实际应用中，上链前数据的一致性、链上数据隐私保护、跨域共享等难题也随之浮现。万向区块链提出了融合多种技术的“分布式认知工业互联网”来解决上述难题，屠文慧在演讲中详细解析了这一工业数字化解决方案，并以实际案例进一步说明了区块链如何与知识图谱、人工智能、5G等技术融合，从而促进工业企业的数字化发展。
以下为演讲全文，希望能为大家带来启发和思考。
我是万向区块链屠文慧，感谢主办方的邀请，让我有这个机会分享“区块链+”在工业领域的应用。我是信息工程专业出身，以前的职业经历大部分和芯片相关，所以今天我将从“工业区块链与关键关联技术融合创新”的角度进行分享。
在全球数字化浪潮的推动下，工业企业的数字化转型已经不是一个可选题，而是一个必选题。从以机械化、蒸汽化为主的工业1.0时代，到以自动化、电气化的工业3.0时代，再到如今的工业4.0时代，这个进程中有哪些呢？首先是从“流程驱动”变为了“数据驱动”，“数据”在今后的工业企业规划和发展中会起到非常重要的作用。另外，产品的全生命周期管理、平台化公共服务的趋势也逐步加深，值得强调的是“分布式参与”这个变化，现在由多条产线、多个工厂一起协同进行设计和生产制造已经是非常普遍的现象，也带来了计算机的复杂性和协同效率挑战。
基于上述变化，万向区块链提出“分布式认知工业互联网”来赋能工业数字化转型。
分布式认知工业互联网主要有三个关键的技术：首先是区块链，它能够做分布式协同，也就是分布式认知工业互联网里的“分布式”；第二个是知识图谱，能够进行数据价值挖掘，是分布式认知工业互联网里的“认知智能”；第三个是隐私计算，能够在联盟协作中，在保护参与方隐私数据安全的前提下实现数据共享。另外，分布式认知工业互联网采用“生态联盟”的方式运营。
分布式认知工业互联网致力于打造产业间的协同，也就是把与制造产业相关的其他关联方，如金融机构、政府机构等，都加入到这个生态联盟中，构建一个协同生态。
上面这张图显示的一个个技术环相互连接，这就是分布式认知工业互联网的思路，即把各个技术相互融合，打造协同网络。区块链本身就是一种融合性的数字技术，在这个生态里的连接，首先是技术上的连接，把5G、IoT、区块链、AI知识图谱、大数据等技术都整合在一起，然后是将各个相关方进行连接，构建一个新一代的数据交易通道，并实现赋能。
接下来，我将具体讲讲各技术间如何做到相互融合。
1、知识图谱与区块链如何融合？
知识图谱是认知智能的人工智能技术，是可解释智能，举个例子，通过知识图谱，一个公司的上下游供应链关系、市场行情等都可以以图示的方式展示出来。而集成隐私计算的区块链对隐私的保护，是数据采集共享的基础，很多企业在数字化的过程中遇到一个很大的问题是不放心将数据进行共享，但从行业或者产业角度来说，数据共享又是有必要的。区块链可以提供一种技术手段，在保护隐私的前提下，让数据实现有限的或者有授权选择的共享。
基于区块链的可信数据，可以促进建立产业知识图谱，实现企业间的高效协同、资源优化配置。其次，区块链数据具有共同见证、可追溯、不可篡改的属性，知识图谱天然具有可解释性，结合区块链可以提供直观、公正的智能应用。最后，区块链具有激励机制，可以赋能交易和知识的变现，对贡献者，如上传数据的企业，进行合理的奖励，实现知识变现的效果，提升知识贡献者的积极性。
2、人工智能与区块链如何融合？
区块链技术的四大支柱是共识算法、密码学、链式存储和智能合约，它和人工智能的融合包括数据、算力和算法三个层面的融合。在数据方面，两者的融合可以保障算法和结果的准确性和可信度。在算力方面，从集中云算力走向终端分布式算力，可以进行大规模并行计算，并保护数据隐私。在算法方面，由中心封闭到开源化、模块化，有助于构建算法交易平台。接下来，我将以真实案例做进一步解释。
在上面这个案例中，在企业A和企业B的域内各部署一个工作站，工作站起到链接企业内部和外部的作用，工作站还包含区块链账户、AI模型、行业模型、业务模型等。当企业内部数据需要跟外部进行共享和连接的时候，首先会进行预清洗然后传入工作站，进入工作站以后结合本地数据进行加密，之后进入企业B的工作站，与企业B的数据进行安全多方计算，然后出来行业预测的相关数据。
在企业之外有平台侧，上图中右侧部分就是在平台侧发生的。平台侧整合公开数据和外部采购数据，以及企业A和企业B的私域数据，进行联合运算，就可以得出行业景气度指数、行业价格指数等。这些统计数据的输出，可以起到行业预测的作用。在整个环节里，企业的隐私数据没有暴露又达成了和行业内其他企业进行共享的作用。
接下来要分享的这个案例，其思路与第一个类似，基于知识图谱+AI +区块链对企业进行自身健康“体检”。我们会在企业中部署一个工作站，在数据出域时，通过工作站对数据进行同态加密。同态加密是隐私计算的一种，将加密后的数据，以密文的形式在云端进行计算，最终将得出的结果反馈给企业，例如企业在行业中的排名等。
以上是两个AI和区块链结合的案例。接下来，再来看看万向区块链在生物资产领域的案例。这个案例结合了图像的AI算法，把生物资产（牛只）所需的检测技术用AI算法来实现，再通过牛只身上植入区块链模组的物联网数据采集设备——项圈采集的数据构建数字孪生牛。这其实跟工业的数字孪生是类似的，都是利用物联网及图像的数据，构建真实反应物理世界的数字孪生数据，然后通过区块链对它进行协同即可完成资产的可信数字化，从而便于金融机构在这个平台上提供金融服务，让原来不能够做的那些贷款成为可能。从整体来说，这个案例就是基于构建的可信环境，为各方提供数据的共享通道，当然在这里还可以满足监管机构的一些监管需要。
3、5G与区块链如何融合？
接下来，我们来谈一谈区块链与另一个重要的关键关联技术——5G的融合情况。从5G本身的发展来看，5G是比较新的技术，从3GPP制定5G标准开始，它其中的一部分内容就是为工业场景而设计的，具体来说主要还是在于大连接数。可以想象，在工业场景的大量协同中，有无数个节点需要进行数据采集和并发，而5G的大连接数在这个场景中就可以得到应用。5G与4G的根本差距在于5G的每平方公里接入量可以达到百万级，而这是4G和之前蜂窝通讯技术无法实现的。此外，低时延是5G与4G的又一不同，大家都知道，工业场景对响应速度的要求非常高，虽然5G毫秒级的传输处理有可能无法满足所有场景，但跟上一代比已经进化了不少。
那么，5G的大连接数、高速连接以及低时延这些特性跟区块链怎么去结合呢？万向区块链把区块链的技术嵌入到终端和网关，并给每一个设备和需要采集的点都赋予一个DID（数字身份），让每个数据的来源都可以进行追溯，从而使数据从源头到中间传输，到最后的应用，都有可信的链路通道。
当然5G还有很多其他的应用，例如打通物流与上下游的协同，包括安全和隐私等重要内容。区块链与5G结合可以保障数据的安全性，因为只有在源头侧、数据采集侧保证了数据的真实性和可信，才可以保证这个数据的可信。
另外再突出强调一下区块链跟5G结合的安全和隐私这一块。之前我们也有接触一些东南亚的工厂，在他们的实际应用中，曾因为物联网系统受到攻击，即安全问题上没有做到位而导致了停工，停工造成的损失是非常大的，我们接触的这个案例工厂大概停工了2-3周，损失50万-60万美金。因此，5G或者物联网在区块链的应用中，首先应该考虑的是隐私和安全，这也是扎克伯格最近一次在做元宇宙相关的演讲中提到的，即在我们进入元宇宙的第一天，就应该考虑隐私和安全这个问题，所以从这点上来看，5G或者物联网跟区块链的结合是非常必要，也是非常基础的。
接下来，我们再来看一下关于未来工业元宇宙的畅想。在未来，物理世界和数字世界是进行协同的，物理世界的信息会传递到数字世界，数字世界一些运算和交易的结果也会反过来影响物理世界。在工业元宇宙中，或者说我们所说的元宇宙是指工业世界的未来。那么在工业元宇宙方面我们也有看到有先进的像Nvidia的Omniverse已经在宝马的工厂实现了应用。宝马在全球有31家工厂，Omniverse通过构建一个虚拟的工作室，应用数字孪生技术把每个产线以三维的、虚拟化的方式，展示在一个虚拟的房间里面。设计师或各种协同工作人员都可以在这个虚拟的空间里面完成相关任务，包括产品设计、产线构造等，据说是可以将相关过程效率提升30%。
我们认为，区块链主要从两个角度赋能产业数字化，一方面是前面已经提到的数据安全和隐私保护。在元宇宙或数字世界等如此复杂的场景中，安全和隐私的要求将更高，也更重要，这是区块链应该去做，而且可以做到的事情。另一方面是需求与服务的审计与清结算。区块链本身就是一个可以进行审计和结算的网络，区块链底层的密码学技术、智能合约技术可以用来实现审计与清结算的需求，主要来说就是相互之间的一些数据共享，比如说数据传递、数据应用等，或是在交易中使用区块链技术来进行公平公正的计量。
今天我们分享了几个案例，也畅想了工业元宇宙，希望对大家有一定的启发。我的演讲就到这里结束，谢谢。