分布式認知工業互聯網平臺如何賦能企業數字化轉型？_BLU:Profit Blue

前言

由萬向區塊鏈實驗室舉辦的第七屆區塊鏈全球峰會，以“數字化轉型”為主題，將于9月14日-15日在上海外灘W酒店舉行。本屆峰會將進一步探討區塊鏈在與其它數字技術融合創新之后，如何通過打造可信數字底座，保護數據隱私，挖掘數據價值，賦能和加速各行各業的數字化轉型。

在峰會開始前，我們特邀萬向區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉團隊圍繞“區塊鏈如何賦能數字化轉型”這一問題，撰寫系列行業研究報告，深度解讀在新基建和數字化遷徙背景下，區塊鏈如何與其它技術融合發展，發揮信息基礎設施應有的作用。

本文作者：王普玉??校對：鄒傳偉

根據北京國信數字化轉型技術研究院與中關村信息技術和實體經濟融合發展聯盟給出的定義，數字化轉型是順應新一輪科技革命和產業變革趨勢，不斷深化應用云計算、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術，激發數據要素創新驅動潛能，打造提升信息時代生存和發展能力，加速業務優化升級和創新轉型，改造提升傳統動能，培育發展新動能，創造、傳遞并獲取新價值，實現轉型升級和創新發展的過程。圍繞數字化轉型，本文將討論以下三個問題：第一、從企業層面，為什么要數字化轉型？第二、工業互聯網平臺在數字化轉型中有什么作用？第三、分布式認知工業互聯網在企業數字化轉型中能提供什么？

數字化轉型發展

在激烈的市場競爭中，企業需要依靠產品質量、價格、服務以及長期積累的品牌形象來維持市場競爭力，但隨著我國人口紅利消失導致的人力成本上漲，以及國際貿易形勢不明朗及疫情影響導致的市場發展受阻，讓企業原有競爭優勢正在消失，處于價值鏈最底層的工業企業更是雪上加霜。該如何走出困境？目前主要從兩方面破冰，第一種是降低運營成本繼續保持價格優勢；第二種是通過創新商業模式擴大市場銷售來提升利潤。

肖風：未來3至5年將出現基于區塊鏈的分布式商業:8月20日下午，萬向控股副董事長肖風、螞蟻集團副總裁蔣國飛作客《尋找區塊鏈力量》系列節目。肖風表示，相信未來3至5年會有基于分布式商業，新的物種我們稱之為分布式商業，在3—5年可能真的會長出來。區塊鏈不是萬能的，有很多中心化的方法可以做得很好的，如支付寶每秒幾十萬筆的支付，這是區塊鏈永遠無法做到的，中心化有中心化的高效率的地方。但有些東西用中心化的方式無法做到，如陌生的兩個人要建立一個信任關系，它需要別的技術手段來輔助，否則的話這個信任關系的建立非常昂貴，所謂的交易成本高到你最后不稱其為商業，這時區塊鏈可以將交易成本中的一項信任成本大幅下降，下降到商業上可行，因此就出現了分布式商業。（新浪財經）[2020/8/20]

在討論運營成本前，我們引入兩組概念，第一組是供應鏈模式：供給推動式和需求拉動式；第二組是四大利潤源。

1、供應鏈模式

供給推動式是指企業根據市場預測數據進行產品設計、生產及銷售；

而需求拉動式是指企業根據市場訂單，按需進行快速響應，通過高效計劃、組織、協調和控制來滿足產品生產及供應。

2、四大利潤源

市場永遠在追求著更低的價格和更高的質量。在價格控制方面，如表1所示，主要經歷了四個階段：第一階段主要通過控制原材料成本、擴大規模效應獲取利潤。當第一利潤源觸及上限時，開始了第二利潤源，通過精益管理提升企業內工作效率及延長員工的工作時間來降低用工成本。在新的利潤源再次進入上限時，人們發現物流成本占據企業總運營成本的30%，因此，降低物流成本成為第三利潤源。

分布式數據存儲網絡Bluzelle將于8月8日啟動主網:總部位于新加坡的分布式數據存儲網絡Bluzelle周四宣布，該項目將于8月8日啟動其主網。主網啟動的第一階段將允許用戶購買Bluzelle（BLZ）代幣，并通過參與網絡的驗證過程獲得獎勵。參與者需要使用Bluzelle Staking平臺創建一個BluzelleNet地址，以開始賺取BLZ。（CoinDesk）[2020/7/30]

表1四大利潤源對比

前三個利潤源均是圍繞企業內部成本控制來增加收益，但當企業內部運營成本節省達到上限時，人們注意到上游供應商及下游客戶的運營管理問題。一個具備完整功能的產品進入市場前，需要供應鏈上多個公司的共同配合，其中任何一家企業的高運營成本都會導致最終產品的價格上漲，這會使產品在激烈的市場競爭中喪失競爭力。于是圍繞著供應鏈信息集成及信息共享開始了新一輪的降成本浪潮，被稱為第四利潤源。

如表1所示，從第一到第四利潤源，每一階段都有各種系統在信息處理、存儲和管理中的支撐，例如生產執行管理系統MES，企業資源管理ERP，倉儲管理系統WMS，供應鏈管理系統SCM等等。

在經歷了四個利潤源后，未來新的利潤源又在哪里？政府、企業、研究機構都在嘗試尋找答案，例如上海第二工業大學郝皓教授在2015年提出將逆向物流作為第五利潤源，通過逆向物流實現產品再銷售、再利用、再循環和再制造的全生命周期管理。也有企業認為以需求拉動式為導向的個性化定制將成為第五利潤源。以上說法都有道理，但都不準確，本文認為，真正的第五利潤源已經在路上，即企業數字化轉型。在過去十幾年，技術的快速發展衍生出大量新的商業模式，包括新零售、直播帶貨、社區團購等，但上游工業領域卻依然保持著傳統的運作模式，無論是逆向物流發展帶動全生命周期閉環管理，還是C2M定制化商業模式，都需要依賴于各環節的快速響應，對企業數字化管理要求高。因此，無論是企業對新利潤源挖掘的需要，還是市場端的需求，工業企業數字化轉型勢在必行。

孫仁軍：LTG將持續深耕分布式存儲技術領域:4月18日，中幣熱聊大咖秀第四期，LTG礦池開發總監孫仁軍做客中幣萬人熱聊官方直播間，孫仁軍表示，目前，官網所展示的項目進展已全部完成，18年3月啟動項目，19年七月完成研發開始測試，10月吉比特LTG礦池開發成功并測試，今年5月辣條哥( LTG )礦池即將投入使用，將吸引市面上更多的閑置硬盤礦機進來挖LTG。2020年?6月實現LTG公鏈錢包對接萬事達卡，可以在全球消費和資金流通，并持續擴展LTG生態的深度和廣度。[2020/4/20]

不同于前四個利潤源的相互獨立，第五利潤源是應用新技術重新賦予第一、二、三、四利潤源全新的生命，同時由數據驅動的創新商業模式將大量出現。因此，第五利潤源不僅能夠降低運營成本，也能夠提高主動盈利能力。

工業互聯網平臺的價值

1、工業互聯網平臺之第一利潤源

IT與OT的融合，實現人、機、物、料、法、環的數據實時采集及傳輸，能夠做到生產過程的實時監測，再應用AI、大數據分析等技術實現自動化智能巡檢、智能質檢、智能故障預測、智能參數調優、智能耗能優化、智能設備運維、智能盤點等，能提高生產作業效率、降低成本，從單機智能升級為系統智能。

2、工業互聯網平臺之第二利潤源

傳統制造業的管理一直圍繞著人，產品從0到1的過程，依靠人力難以實現或實現效率低的工作，可以使用機械設備替代，而經過工業革命和信息化時代的影響，出現了大量節省人力的機械設備和操作系統，讓生產效率提升、生產成本降低。隨著信息技術的發展，雖然有滯后數據可以作為參考，但其本質依然圍繞人的經驗和人的現場操作。而工業互聯網能夠賦予第二利潤源全新的角色，從運營管理中解放人的執行任務，例如質檢、故障排查等工作通過AI和大數據分析實現運營智能化管理。在執行人員減少后，企業需要更多創新者，讓企業創新發展迭代速度更快。其次，隨著人的經驗積累轉換為知識圖譜，將經驗和知識域可視化，指導人工智能算法迭代和決策制定。

聲音 | 聯合廣場風投分析師：分布式計算平臺的核心競爭力是完整性而非價格:據ChainNews消息，近日，聯合廣場風投（Union Square Ventures）分析師Dani Grant撰寫文章修正去年的一個判斷：她去年曾認為價格是分布式計算項目與中心化云服務提供商競爭時最吸引人的賣點，但她現在認為，想要擊敗中心化的提供商，分布式計算平臺的核心競爭力應該是在為開發人員提供完整性（Integrity）方面。[2019/3/12]

3、工業互聯網之第三利潤源

在工業物聯網領域，物流發展走在比較靠前，經歷了人工物流、機械物流、自動化物流到現在智能物流，物流的管理效率和成本得到了極大改善。例如運輸管理，從早期貨物運輸監控數據需要依賴于運輸工具掛靠點的數據回傳及匯總，到現在能夠通過GPS、RFID、各類傳感器，實時掌握運輸途中貨物的溫濕度、地理位置和件數等信息，能夠根據運輸目的地和實時交通擁堵情況對運輸線路規劃等。受技術、資本等各方面影響，目前智能物流主要在第三方物流企業和電商企業發展迅速，而工業企業物流發展較為緩慢，大多仍處于機械物流和自動化物流階段。工業互聯網平臺能夠幫助工業企業實現快速升級轉型，降低系統開發技術難度和成本，IaaS、PaaS、SaaS等平臺能夠減少系統從0到1開發時間，實現快速低成本數字化轉型升級。

4、工業互聯網之第四利潤源

供應鏈集成在一定程度上提升企業合作、降低供應鏈成本以及庫存牛鞭效應，但無論企業內部供應鏈還是社會供應鏈，遺留了一個對多方協作卡脖子的問題，即數據孤島問題。前面我們介紹第一到第四利潤源，提到了MRP、MRPII、ERP、SAP、MES、SCM等系統，每個系統如同孤立的數據煙囪，對協作效率有著極大影響。主要有兩方面原因：第一、現有EDI數據孤島打通方案成本高，中小企業難以負擔；第二、涉及供需多方協作時，彼此缺乏信任，不愿將企業內部數據共享給外部。工業互聯網平臺提供多種數據采集及處理解決方案，打破數據孤島，實現數據無阻礙流轉。在數據使用中，通過隱私計算保證數據安全，同時合理授權，讓數據可用不可見，解決數據共享的后顧之憂。

動態 | 美國內容分發平臺推出新的分布式內容網關:據cointelegraph消息，美國主要的內容分發平臺 CloudFlare9月17日宣布，其將推出一個新的、基于其星際文件系統(IPFS)的分布式內容網關。[2018/9/18]

5、工業互聯網平臺之第五利潤源

在數字化1.0階段，屬于人適應系統；而進入數字化2.0階段，適應公司現有作業模式的定制化軟件將起著至關重要的作用。

圖1：數字化轉型1.0和2.0階段的對比

因此，從技術角度，平臺如何讓企業快速及高效地完成定制化軟件的開發，這將對工業企業數字化轉型起著非常重要的作用。從市場現有產品看，包括基礎設施即服務IaaS，平臺即服務PaaS和軟件即服務SaaS,能夠讓工業企業方便地利用平臺提供商現成的低代碼、甚至零代碼工具完成系統開發，實現“人人都能做開發者”，即解決“技術人員不懂業務，業務人員不懂技術，開發的系統不好用”問題。未來低代碼開發工具如同word、excel等辦公軟件，平臺把各類接口做成圖形界面，讓不懂代碼開發的人，通過圖標拖拉的方式，開發自己需要的軟件來減少低效率的重復工作。員工從原來被動執行者變為創新者，參與進從上到下的數字化改革中，用工具真正方便業務人員工作。

基于區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網

社會經濟分為生產和流通兩個領域，中心化工業互聯網平臺使用數字化技術替代信息化技術解決的是生產領域問題，而基于區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網，解決的是流通領域的數據信任問題，但流通領域數據又會影響到生產領域的產品研發、產品質量管理等。

1、降低信任成本

商業模式正在從單邊走向雙邊，進入數字化時代后走向多邊平臺。中心化方式似乎也能夠解決信任問題，但中心化模式下的信任主要依靠第三方權威機構的背書，這種方式成本高、效率低。例如，國際貿易買賣雙方不信任的情況下，通過銀行背書使用信用證服務解決付款問題；為滿足銀行要求，雙方需要提供大量的證明來滿足信用證條款，效率非常低下且成本高昂。但如果使用區塊鏈技術，將真實數據從源頭上鏈，保證數據安全、可信以及不可篡改。交易前，買賣雙方擁有彼此過往真實的交易記錄，以及產品的生產信息，這些信息是否會有助于降低交易的撮合成本？在交易過程中，通過智能合約的應用，一旦達成某個約定即可自動完成付款，這將會極大降低交易成本和交易時間。尤其進入多邊平臺，如果仍然使用中心化的信用證明體系，將無法構筑生態建設的護城河——信任。

2、重新定義協作關系

供應鏈多方合作，中心化的共識機制和治理方案更多體現在合同層面，但無法將彼此的利益真正綁定，較難促進生態的良性發展。但在去中心化解決方案中，參與方將資產以token或積分形式置于鏈上，從技術上實現多方利益綁定，一旦任何一方做出有損生態建設的行為，將會影響token或積分價值，這會影響聯盟鏈上所有參與者的利益。在分布式認知工業互聯網平臺中，聯盟中每個參與者都會積極維護生態利益，因為這也等同于維護著自己的利益。

3、可信數據流轉

在產品研發或產品全生命周期管理中，流通數據需要工業企業從下游多個合作商處獲取。而傳統技術下難以保證數據真實性和安全性，在分布認知工業互聯網中，隱私計算能夠做到多方數據可用不可見，保證數據安全及合規。此外，根據數據貢獻量給與合作商token或積分獎勵，鼓勵多方數據共享及流轉。未來數據交易市場可能會出現更多合規的形式，例如基于區塊鏈技術的數據信托、數據銀行等模式。

4、保證數據安全

傳統模式下，工業企業依靠于物理隔離實現廠內數據與外界的隔離，但在OT與IT融合下物理隔離屏障被打破，如何保證數據出本地后的安全則需要依靠多方共同努力。在設備通信中，需要做好設備身份認證管理，防止數據被攻擊，而分布式認知工業互聯網平臺通過設備公私鑰實現匿名管理，有效降低攻擊風險。在數據存儲中，采用分布式存儲技術，即使單點攻擊也無法讓攻擊者獲取完整數據。

5、賦能商業模式創新

可信數據將開啟全新的商業模式創新時代，每個組織的商業角色有可能會發生改變。傳統商業模式下，信息是非常碎片化的，供應鏈上不同參與者都擁有一部分產品相關的碎片數據，用這些不完整的數據去做產品升級、客戶服務，難以達到最佳目的。但技術發展的今天，市場開始根據消費習慣、消費特征等因素挖掘每個消費者的需求，制造方式也從M2C進入C2M時代，這些都需要有更多完整、可信、合規的數據，例如，電動汽車并不是所有人都需要1000km續航的電池，通過區塊鏈技術，用戶授權駕駛數據給電動汽車公司，為其配置最合適、性價比最優的電池。再比如，汽車保險不再以車輛價值、出險次數等作為保險費用收取的單一指標，未來可能會基于可信里程數據進行保險費用收取。除商業模式的變化，每個組織的商業角色也可能會發生變化，電動汽車生產廠商，角色也將從生產商轉變為服務商，以蔚來汽車為例的車電分離模式，以租代售模式，讓汽車生產廠商的業務延展到產品全生命周期的管理中，這些模式創新僅僅是數字化時代的開始。

附注：“牛鞭效應”是經濟學上的一個術語，指供應鏈上的一種需求變異放大現象，使信息流從最終客戶端向原始供應商端傳遞時，無法有效地實現信息共享，使得信息扭曲而逐級放大，導致了需求信息出現越來越大的波動，此信息扭曲的放大作用在圖形上很像一個甩起的牛鞭，因此被形象地稱為牛鞭效應。

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