數字金融:深度 | 區塊鏈技術如何賦能智能制造？_CHA

本文來源：人人都是產品經理，作者：黃銳

在2019年10月24日中央局第十八次集體學習中，習總書記指出：區塊鏈技術應用已延伸到數字金融、物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易等多個領域，要加快推動區塊鏈技術和產業創新發展，積極推進區塊鏈和經濟社會融合發展。

2020年4月20日國家發改委也正式將區塊鏈技術納入新基建范疇。

同時最近半年，筆者正在參與《2020年工信部工業互聯網招標項目》中涉及區塊鏈的協同創新類項目申請和《區塊鏈工業互聯網和智能制造應用》內參讀物的編寫。

筆者對于區塊鏈在智能制造方面的應用有一些深刻體會，借此機會與讀者分享。

目前在金融行業和供應鏈管理領域，區塊鏈技術利用資產透明化、鏈式數據結構、數據防篡改等特性，在行業推廣中走在了前沿，上線了不少供應鏈金融、供應鏈溯源等區塊鏈平臺。

雖然目前具體商業價值還未徹底挖掘出來，但人們相信區塊鏈技術對于金融和供應鏈管理有原生的資產模型支撐優勢。

而在非資產類管理的工業智能制造領域，如何利用區塊鏈技術優勢賦能，估計大部分人還停留在純粹的概念層面，并無具體思路，還有部分人士認為區塊鏈技術用在智能制造等其他非金融領域過于牽強。

本文結合筆者的實際研究給出一些參考方向。

一、首先我們來看看什么是智能制造

1.國際智能制造發展動態

目前世界上主要發達國家政府，高度重視工業智能制造發展，積極出臺相關戰略政策，促進人工智能在生產制造及工業領域的應用發展。

美國于2016年10月和2018年10月陸續發布了《國家人工智能研究和發展戰略規劃》和《美國先進制造領導力的戰略報告》，其中重點提及了產品全生命周期優化、先進機器人發展、大數據挖掘、制造系統網絡安全等內容。

黃奇帆：數字金融公司要對大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等都有深度研究:11月16日，在第三屆十字門金融周藍迪國際智庫專題報告會上，原重慶市市長、藍迪國際智庫專家委員會聯合主席、復旦大學特聘教授黃奇帆表示，產業互聯網和金融結合形成的數字金融，才是真正的普惠金融。產業互聯網和金融相結合形成的數字金融，要遵循以下五個原則。

第一，數字金融公司要對大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等都有深度研究，并將研究成果應用在數字化平臺、數字金融系統中。

第二，數字金融公司要有金融的基因、性質，要按照金融的規則、金融防風險的宗旨來辦事，遵循金融業的基本制度。比如遵照巴塞爾協議，資本充足率要達標，要有風險準備金，風險撥備要到位，控制好信用杠桿風險。

第三，在產業互聯網基礎上發展起來的數字金融，既要解決融資難，也要解決融資貴難題。通過產業鏈上的“五全”信息，實現低成本高效獲客，就能降低貸款利息，這也是數字金融公司應該遵循的原則。第四，數字金融公司應利用好“五全”信息實現全社會的資源優化配置。

第五，數字金融平臺需要與專業銀行等金融機構強強聯合，實現資源優化配置，這是更合理的發展模式。（新華財經）[2020/11/16 20:58:54]

日本從2015年起，發布了4份與工業智能相關的政策文件，包括《新機器人戰略》《2015?年制造業白皮書》《日本高級綜合智能平臺計劃(AIP)》《人工智能產業化路線圖》，聚焦先進機器人及大數據挖掘領域，推動設備故障智能預測系統的發展。

歐盟在2016?年5月發布了《數字化工業戰略》，重點關注先進機器人和工業自治系統的研發。

2.國內智能制造進展情況

中共中央：推動數字經濟和實體經濟深度融合 打造具有國際競爭力的數字產業集群:11月3日，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》提出，加快數字化發展。發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化，推動數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。加強數字社會、數字政府建設，提升公共服務、社會治理等數字化智能化水平。建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用。擴大基礎公共信息數據有序開放，建設國家數據統一共享開放平臺。保障國家數據安全，加強個人信息保護。提升全民數字技能，實現信息服務全覆蓋。積極參與數字領域國際規則和標準制定。(財聯社)[2020/11/3 11:33:28]

從政策上看，2015年5月，國務院出臺了《中國制造2025》，提出了五大重點工程，其中智能制造工程就是其中重點實施工程之一。

2016年4月，工信部、發改委、科技部和財政部四部委聯合印發了智能制造工程實施指南，提出“攻克五類關鍵技術裝備，夯實智能制造三大基礎，培育推廣五種智能制造新模式，推進十大重點領域智能制造成套裝備集成應用”。加快智能制造裝備的創新發展和產業化進程，推動制造業轉型升級。

從效果上看，近年來智能制造在工業系統各層級各環節展開了廣泛的應用嘗試，分別在生產現場優化、生產管理優化、?經營管理優化、產品全生命周期和供應鏈優化等五個方面聚焦了數十種細化場景。

3.國內智能制造在取得一定成果的同時，也發現了不少問題

特別是：

還未成功構建智能制造產業生態圈，大部分企業還在單打獨斗；

ChainUP與小蜜蜂交易平臺達成深度合作:據官方消息，近日ChainUP與小蜜蜂交易平臺達成技術與安全方面的深度合作，ChainUP將提供技術咨詢、7*24小時運維、風控監測等服務，為小蜜蜂平臺提供技術與安全雙重保障，并于今日正式上線。

小蜜蜂總部位于新加坡，是完善生態閉環的數字資產交易綜合服務平臺，堅守“用戶利益第一”原則。小蜜蜂平臺旨在推動區塊鏈技術真正全面地落地應用，向專業機構投資者和高凈值客戶提供交易、清算、ETF、杠桿、OTC、資產管理等一站式綜合數字貨幣金融服務。

ChainUP區塊鏈技術服務商，目前已為全球500多家客戶提供了區塊鏈技術服務，覆蓋美國、英國、加拿大、澳大利亞、日本、新加坡、馬來西亞、泰國等30多個國家和地區。[2020/9/26]

制造業商業模式創新尚未成功；

制造企業在資源利用方面的兩極分化嚴重；

工業互聯和信息共享方面發展遲緩等方面。要推動我國制造業向數字化、柔性化、定制化和智能化的發展還需要繼續探索新模式。

二、區塊鏈技術給智能制造帶來新商業模式

區塊鏈技術基于分布式的可信交易網絡和數據真實防篡改的特性，為傳統制造行業帶來的更多是模式創業和資源整合作用。區塊鏈雖然不是解決數據傳遞和匯聚效率問題的最優方式，但卻是建立新型自主、共享、協作型商業模式的有效技術路徑。

新模式一：區塊鏈技術助力制造業服務化

制造業服務化通常有兩個層面的理解，一個是制造中間投入的服務化，一個是制造業產出的服務化。但無論在OECD的制造投入產出樣本數據中顯示，制造業中間投入出現服務化趨勢，還是像IBM和GE這樣的全球巨頭的產出服務性收入占比已經超過一半，都預示全球制造業的服務化是已是大勢所趨。

黃奇帆：區塊鏈可以通過新的信任機制拓展人類協作的廣度和深度:中國國際經濟交流中心副理事長黃奇帆今日在北京日報刊文《數字化為何具有顛覆性？》。文章指出，數字化主要包含大數據、云計算、人工智能以及區塊鏈技術。通常稱為ABCD：A——人工智能（Artificial Intelligence)，B——區塊鏈（Block Chain），C——云計算（Cloud），D——大數據（Big Data）。區塊鏈是一種特殊的互聯網技術，是對“共識人群的一種管理方式”。如果說云計算、人工智能帶來了生產力的提升，大數據讓生產資料分發更高效，那么區塊鏈就是對生產關系的變革。在此基礎上，區塊鏈技術也可以通過新的信任機制大幅拓展人類協作的廣度和深度。[2020/3/1]

區塊鏈技術可以在分布式的數據環境下建立可信交易網絡，這一優勢在金融服務化已經充分體現。

制造業相比金融行業具備更分散的產業鏈，例如：一輛汽車大約有三萬多個零部件，至少由幾百家供應商構成。

區塊鏈公開透明的記賬模式在分散的不同經營實體間，建立可信的服務化收費模式，提供了基礎環境。

新模式二：區塊鏈技術助力構建智能制造產業生態圈

利用區塊鏈技術在聯盟內的數據透明，交易可信、數據安全方面的優勢。

通過分布式節點，聯合裝備制造企業、通信設備制造商、電子信息制造商，軟件服務企業、工業自動化公司、系統集成企業、科研院所，ICT運營商，金融和保險服務機構等，建立跨行業的涵蓋技術研發、產品制造、技術服務、系統集成和金融服務等功能在內的智能制造產業生態圈，避免企業陷入單打獨斗的困境，為我國智能制造產業升級，提供安全可信的營商環境。

動態 | 數據科學家使用深度學習來實時預測BTC價格:印度韋洛爾技術大學的一名數據科學家提出了一種方法，據稱可以利用長短時記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）神經網絡實時預測加密貨幣價格。在12月2日發表的一篇博客文章中，研究者Abinhav Sagar展示了一個四步過程，即如何使用機器學習技術預測一個“與傳統市場相比相對不可預測”的行業的價格。 Sagar提出的四步方法包括：1）收集實時加密貨幣數據；2）準備用于神經網絡訓練的數據；3）使用LSTM神經網絡測試預測；4）可視化預測結果。（Cointelegraph）[2019/12/2]

新模式三：區塊鏈技術助力構建協同協作型生產環境

就目前工業自動化生產線來講，已經可以通過生產線和廠區的邊緣計算中心實現生產線內的設備協同。

但在生產線之間、廠區之間、上下游企業之間的實時協同就需要更靈活和低成本的協同網絡。

通過在區塊鏈應用層構建供應鏈、生產線、質檢、售后、運維等環節的業務流程和數據模型，利用分布式任務協同節點，將業務流程和數據模型的狀態在全網實時更新和同步，從而實現跨生產線、廠區和上下游企業的生產協同。

三、區塊鏈技術在智能制造領域的應用方向

1.區塊鏈+生產線智能租賃

生產線智能租賃本質上是制造業服務化的一個案例。

美國PearsonElectronics是一家高精度寬帶電流互感器的鼻祖和領先制造商，長期以來一直被認為是用高精度寬帶電流互感器設計和制造的市場領導者，目前正在嘗試一種新的技術，利用物聯網和區塊鏈的技術訪問機器內部的數據，記錄機器輸出并計算交易和付款。

工廠企業可以任意使用各種立箱機、封口機和碼垛機等，而不需要花大筆資金購買這些設備，只需要為產品的制造服務付費即可。

在國內，工廠生產線升級都是從設備商那里購買設備，然后進行組裝、調試和應用，工廠企業必須承擔設備投資的所有風險。

但對于急需生產線機器又沒有獲得資金的公司來說，直接購買設備無疑有很大的困難，而即使成功購買設備完成了對生產線的升級，也不能保證機器時刻有生產任務，一旦機器處于閑置，必然造成了廠家的生產力浪費。所以，如何在需要使用設備時，能方便快速地獲取生產力，在設備空閑時又能將設備提供給其他工廠使用，成了提高工廠企業生產效率的一個重要問題。

而使用基于區塊鏈的生產線租賃是一種理想的解決方式，區塊鏈是一種安全且防篡改的分布式記賬技術，在租賃設備記賬方面可以產生重要的意義，機器廠商將可以依此實現生產線的智能租賃。

它消除了機器的前期費用，制造商可以將資金投入其它可以改善運營的地方，例如新產品開發等，使得其業務更加靈活，在行業中創造更大的競爭優勢。

利用區塊鏈技術解決制造業資產配置重，生產線不靈活等問題，降低生產成本的同時提升利潤率。

它還能幫助制造業建立安全完整的數據庫以及有效的產品信息追溯鏈。

區塊鏈技術可以有效推進解決制造業服務化，加快制造業的轉型升級。

2.區塊鏈+生產線品控

目前區塊鏈技術在供應鏈溯源等方面的運用已經比較成熟，利用區塊鏈數據防篡改的特性，建立商品的生產、流通和消費的真實性驗證網絡，有效提高了商品的品牌價值。

而區塊鏈技術運用在制造業產業鏈內的質檢協作效率優化、產品質量控制和降低故障率等方面也都有很強的內在需求，特別是在工廠分布式的生產和質檢環境中有效建立質量可信評估網絡是一件非常困難的事情。

通過工廠邊緣計算中心嵌入區塊鏈分布式計算節點，可不用在對生產數據全量上傳的前提下，實現各項運維，品控指標的分布式競選，為多生產線、多廠區和多企業的最優質量優化提供實時、動態的數據支撐。

通過區塊鏈技術數據防篡改特性，提供產品質量故障、事故等數據無隱瞞、透明化的生產告警，建立責任界定和定損索賠的自動化機制。

一條生產線的品控問題可通過區塊鏈節點自動化，防篡改的向產業鏈上下游企業和監管節點實時同步，同時可按照需求向其他生產線廣播告警。基于區塊鏈的品控告警機制，可實現低延遲，自動化，低成本和防篡改生產安全運維網絡。

當然工業領域的零配件和產品質量溯源要比供應鏈的商品溯源復雜很多，目前區塊鏈技術在工業產品質量溯源方面還處于初步探索階段，有部分大型制造企業正在局部工廠或生產線試點和探索類似方案。

3.區塊鏈+制造業供應鏈協同

例如在建材制造供應鏈中，可利用區塊鏈技術的交易對等、數據可信和數據分布式一致性的特點，依托核心建材制造企業、將上游供應商、物流平臺、高速公路管理、加油站、交通運輸和稅務平臺等分布式的交易參與方，通過區塊鏈共識網絡整合在一起，實現建材產品從原材料加工、成品制造、采購和銷售、物流和稅務等全生命周期的分布式協同機制。

實現商業合同、貨物物流、資金、發票數據的四流合一，為產品制造的品控、運輸、稅收征管提供便捷、真實、一致、透明、合規的協作基礎網絡。

就目前區塊鏈技術發展而言1.0和2.0階段都還停留在金融資金處理的賬務模型構建上，而在區塊鏈應用層構建生產運維、供應鏈管理的領域模型才是未來行業應用3.0的發展趨勢。

通過生產運維、供應鏈流程的發布、維護、跟蹤來實現分布式的P2P產業協同鏈。

部署在邊緣計算中心的區塊鏈協同節點，可實時自動化完成生產協同工作。制造業生產協同通過區塊鏈技術的引入將從單一生產線協同、單一廠區協同、單一企業協同，進化到產業鏈的協同。

四、區塊鏈技術在智能制造領域應用的主要問題

1.區塊鏈技術在智能制造方面的應用還處于早期探索階段

目前國內區塊鏈技術和智能制造應用都還處于技術初期階段，從技術發展趨勢上看，區塊鏈確實在智能制造產業結構優化，服務化轉型，工業生態圈融合方面具備多種優勢。

但由于工業制造行業的特殊性，生產流程和生產要素行業間差異巨大；大型工業企業和中小型工業企業的工業化、信息化和工業互聯網化的基礎設施建設參差不齊，都嚴重制約了區塊鏈技術進一步的應用。

區塊鏈技術在智能制造的大規模應用還有待時日。

2.制造行業從產品化到服務化的觀念轉變問題

制造業由產品化思維向服務化思維的演進，并不是說不需要生產線這類重資產的配置，而是通過服務化，有效提高產品生產線和設備的利用率。制造服務化代表著更開放的生態結構，通過提供或者引入創新服務實現資產價值增值。

智能制造要充分利用區塊鏈技術在分布式記賬和多方協作方面的優勢，實現產業鏈垂直和跨行業橫向的服務協作整合，形成體系化的產品+服務的綜合應用。

3.解決核心制造數據共享和企業商業機密保護問題

目前制約智能制造接入工業互聯網平臺因素之一就是數據安全和商業機密保護問題，特別是在公有云平臺，工業企業普遍擔心核心數據的泄露。

由于傳統區塊鏈技術采用在分布式節點間的數據一致性同步機制，更加重了企業在這方面的擔憂。

所以，如果直接通用區塊鏈技術，實現企業協同和數據共享，首先要解決數據隱私和機密保護問題，目前基于區塊鏈技術的密文計算和驗證功能已經在一些領域運用，工業領域還需進一步探索。

4.利用區塊鏈技術實現智能制造的商業利益回報問題

目前區塊鏈還是處于技術萌芽期，很多企業的探索和嘗試還只是出于對未來價值的展望，還談不上直接經濟回報。要想真正發揮區塊鏈在智能制造領域的價值，首先還得回到解決企業實際問題上來，先從新業務、新模式上探索經濟模型，區塊鏈的大規模商業，一定是建立在良性的經濟模型基礎之上的。

五、總結

目前基于區塊鏈技術的特性和應用場景的理解，存在一些認知偏差，忌：只看重區塊鏈數據防篡改優勢，而忽略分布式資源整合和協作優勢。

相當一部分人把區塊鏈技術定義為一種具有“不可偽造”“全程留痕”“可以追溯”“公開透明”“集體維護”等特征的共享數據庫。

而在行業應用中，如果我們把區塊鏈弱化為一套防篡改的共享數據庫，我相信有太多可以替代的低成本、高效率方案。

因為本身在一個平臺上構建一套具備準入限制、安全認證、操作日志審計、高可用、高性能、可擴展的數據庫系統，并不需要用到區塊鏈技術。

所以我相信區塊鏈技術在行業應用中，需要構建的是產業整合型協作網絡，特別是在跨多協作實體的創新業務上的應用是未來的價值所在。

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