分布式认知工业互联网如何赋能工业企业数字化转型？

Posted 2021-06-26 CECBC

分布式认知工业互联网及其应用案例，进一步阐述了分布式认知工业互联网如何为工业企业数字化转型进行赋能。

今天的分享主要包括三块内容：一是数字化转型；二是分布式认知工业互联网；三是案例。

第一，工业互联网的数字化进展。我们都知道，过往的工业革命经历了三个阶段，从以蒸汽机为代表的工业1.0，到电力代替蒸汽机的工业2.0，再到以信息技术驱动的工业3.0。随着物联网、AI、5G、大数据、区块链等新一代信息技术能力持续发展，数字经济正在快速向实体经济融合，我们走到了以数字化、智能化为特征的工业4.0。这些数字技术正在下沉渗透到工业制造业的各个领域，切实驱动着数量庞大的制造企业进行数字化转型，以工业互联网为导向，从流程驱动转变为数据驱动，从制造、生产过程管理转变为全生命周期管理，重要的是，从中心化、垄断式、机械式的模式正在转变为以分布式、平台化、认知智能、共享和服务新模式。我们相信数字化将进一步重构工业互联网，将工业互联网带入到分布式认知工业互联网。

那什么是分布式认知工业互联网呢？分布式认知工业互联网依托于现在的工业互联网，并融合了三大核心技术：区块链、隐私计算、知识图谱。区块链是对生产关系的改进；隐私计算代表了数据隐私，解决了企业数据不肯、不愿上链的数据安全顾虑；知识图谱则通过基于AI的数据分析，赋予制造企业新的生产力。

这三个核心技术有机地结合在一起，又以分层解耦的方式融入到了现在的工业互联网的技术体系里，从分布式数据存储、分布式组织、分布式计算、分布式经济、全产业要素链接、可信数字底座等价值维度，赋能工业企业数字化转型。我们相信，企业要不断发展，就需要互相连接，只有互相连接才能改善生产关系，才能进一步提高生产力，才能创造新的价值。我们也相信，制造企业和产业的数字化转型需要一个不断成熟、逐渐强大、角色丰富的生态联盟互相支持。产业联盟包含很多参与者，如制造企业、金融机构、政府机构、工业合作平台、基础运营平台、技术服务和解决供应商，甚至还有其它的产业联盟。分布式认知工业互联网基于三大核心能力，努力构建互联世界，将各个参与和关联方链接在一起，以区块链技术为可信数字底座构建各产业、企业之间的联盟链，以跨链的方式链接区域为整体。与各方共建各种创新型成果。

在三个核心技术中，区块链有一个重要特点是“可信”，但真正的可信数字底座，应该具备对真实物理世界信息的可信链接能力，特别是在工业领域，存在大量的物理设备、物理场景、物理信息，这些产生出的数据和信息需要真实、可信、高效的方式链接到数字世界。万向和摩联倡导并组织成立了区块链模组联盟，链接主流模组厂商，提供基于蜂窝无线模组平台的区块链应用框架BoAT，从终端和芯片层面赋能数据直接上链的能力，保证了真实物理世界与可信数字世界的链接。

那另一方面，通联数据的知识图谱能力可以构建企业、行业、产业的图谱，赋能新的生产力。利用区块链技术和隐私计算技术，结合市场数据、政务数据、企业公开和隐私数据，其涵盖所有垂直产业和不同种类数据，高效构建一个关系网络，映射现实事物关系，从而实现算法加数据思考推理能力。

图中，我们可以看见实体和关系的网络定义，通过AI进行预测和分析，比如企业侧相关指数和指标、政府侧相关指数和指标，并且可以可视化的分析其中的思考推理过程，是一个可解释智能白盒。我们可以从行业、产品大类、细分产品三个纬度，获得产业链上下游的全景认知。同时知识图谱具备人机交互的操作过程，因此可以面向政府、面向区域、面向特定的行业和特定的需求做一些适配的改造来优化知识图谱的模型。另外，除了产业链里的产品和行业节点以外，还有一个“时序指数”。基于这些指标和业务规则，通过对供需关系、指标时序变化的分析，可以监控链条上各节点的数据变动，起到对产业链的监测和预警作用，帮助政府及时捕捉市场动向，洞察风险，统筹产业布局等。

最后一块是隐私计算，我们意识到如何保证数据共享中的隐私安全也是工业数字化发展的一个重要问题。因此，分布式认知工业互联网中也加入了隐私计算技术。矩阵元提供商用目的的Rosetta隐私计算框架，以面向AI工程师为主，提供基于tensorflow的隐私计算能力。Rosetta支持多种密码学算法，如安全多方计算，全同态加密等。一个企业在数据隐私不被泄漏的情况下，连接所有相关数据完成模型训练，给关联企业进行赋能，是分布式认知工业互联网的愿景。

接下来我将分享几个分布式认知工业互联网的应用案例。

第一个是汽车零部件质量追溯。汽车供应链庞大而复杂，质量溯源涉及从原材料到零部件到整车的组装完整的整个加工制造过程。在整个供应链上，有些供应商的信息化和数字化能力很弱，甚至包含线下纸质管理模式。因零部件质量问题而发生的产品召回事件会对上下游企业造成很大的成本等问题，我们希望通过区块链技术，打通零部件质量数量联通，实现质量的精准溯源，降低企业在事件处理成本并合理的规避风险。我们现在已经和一些比较大的零部件生产商进行合作，效果比较好，未来我们会持续深化、推广，去扩展它的应用领域。

第二个是大宗商品领域。钢铁制造，从源头到成品，中间经过了炼铁、炼钢等程序，每个过程中都会有质量信息需要管理，包括成分检测、表面检测等。在这其中，因为缺少信息的联通和数据的可信，会出现同一个质量检测项需要在上下游两方执行两次、确认两次的情况。我们希望能把这个过程的效率提高。因此，基于区块链能力，我们把整个过程抽象成三个维度，一个是检测数据的可信，二是检测过程的可信，三是服务质量的可信。现在这个项目已经正式上线了，也取得了不错的进展，未来我们会在产业链里融入更多的上下游企业，真正在大质量的互信体系里打通我们的业务线。

另外一个案例是生物资产，这也是很热的一个话题。万向区块链的生物资产解决方案是将区块链和物联网进行融合，打造了“生物资产可信监管和金融服务平台”。以肉牛这个生物资产为例，通过将实体肉牛进行数字化，形成可量化评估的数字资产。在业务层面，平台连接了养殖方、金融机构、政府监管机构等，基于平台，可以拓展金融服务、政府监管等。在这里比较特殊的是，每头肉牛都戴有一个物联网项圈，这个物联网设备植入了区块链模组，因此采集到的肉牛生物信息可以直接上链，通过项圈等物联网设备，物理世界与数字化世界就紧密联系起来了。然后通过单头肉牛数据这样的单点数据形成一个牧场的整体可信数据，我们就可以很好地去了解牧场的经营状态，甚至进一步了解产业的变化，用数字世界的信息反哺物理世界。