原标题《工业制造业在数字化时代的三大发展方向》
各行各业都在进行数字化转型，工业制造业也不例外。万向区块链提出了“分布式认知工业互联网”的概念，以区块链为核心，融合隐私计算和知识图谱的技术优势，全面赋能制造业企业的数字化转型。
那么，基于分布式认知工业互联网，工业制造业的数字化转型发展方向是什么样的呢？
1、从产品全生命周期管理到价值全生命周期的管理
分布式工业互联网实现的是企业各层级要素全面互联，对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，助力企业生产效率、产品质量和运营管理的提升，对价值全生命周期的管理，全产业链的协同，并加快市场需求响应与交付速度，优化资源要素配置，强化商业模式创新，实现各类生产经营活动目标的提升优化。
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。但同时，仅在供应链管理上的就突破必须运用认知智能，有分析、决策及判断，才能够管理好一个产品的生命周期。产品出厂后数据收集，必须是一个开放的平台，接入不同组件，了解终端产品去向，由此找到运用区块链技术、密码学、AI重构的工业互联网。
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节点，实现节点之间的相互赋能。例如，当企业将整条供应链上的供应商和客户信息与数字化工厂进行整合时，可以利用实时的短期客户需求调整规划和生产情况，灵活地根据客户的要求做出调整，以最小的成本换取最大的客户满意度。因此，这种利用追踪技术的实现不仅能让企业优化规划流程和生产执行，更能深化企业与具有战略意义的供应商和客户之间的纽带。
通过在分布式智能生产网络下对价值全生命周期的管理，重构了企业价值流转和信息流转方式，可以实现为工业相关的金融征信、产业分析、经济研究和教育培训等提供多样化支持。
2、全生产链系统的协同升级
我国的制造业自动化和数字化发展历程相对较短，即使是在同一行业内，企业的自动化程度和技术路线也大相径庭。因此数据分布较为发散，难以获得数字化工厂所需要的产品全生命周期的系统性数据。企业上链后以区块链技术重构供应链系统，并在此基础上构建共享工厂、去中心化电商平台、价值生命周期管理系统等应用，可促进企业在全生产链技术的全盘统筹规划。
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，比如使得原本不可能实现的生产能力进行灵活共享分配，也可使得订单业务层面的供需方之间灵活撮合、调配，使得整体全产业链协同智能化。
以工业能源为例；传统能源系统中电力、热力、燃气等能源系统均处于各自分立运行的状态，在未来以区块链为基础的能源工业互联网中，各能源系统在生产、转换、储备、运输、调度、控制、管理、使用等环节紧密融合与协同优化，形成有机的整体，使得各种能源能够通过能量转换设备实现在不同物理系统中的灵活流动，实现能量的灵活存储与梯级利用，能够显著提高能源的转化与利用效率。
具体而言，采用区块链记录不同能源系统的实时生产信息及其成本，存在跨能源类型的市场时，可记录多个能源系统之间的交易及其价格信息，在此基础上实时生成各地区各类能源的边际价格(例如节点电价、节点气价、节点热价)；不同能源系统可以通过区块链中的边际价格信息对自身系统的运行进行优化，或通过签署智能合约，根据边际价格信息执行自动调度指令，并且根据边际价格信息进行能量费用结算。
3、数据基础设施：开放、开源地保障企业数据安全
围绕着互联网的更新迭代，Web1.0时代建立在由互联网社区控制的开放协议之上，以门户网站为主导，基于点击量来获取收益。Web2.0时代到来，改变了用户的交互模式，用户不在仅仅是互联网信息的读取者，同时也是信息的创造者，随着智能手机的普及为移动互联网奠定坚实的基础，手机应用成为互联网流量入口，出现了大量以盈利为目的科技公司。在资本的驱动下，应用层服务得到爆发性增长，网民以极低甚至免费的价格享受互联网浪潮带来的方便、快捷、人性化的极致体验。
随着互联网巨头的进一步扩张，Web2.0的弊端开始暴露。极少数的应用占据着用户绝大多数时间，头部效应明显，各个科技巨头公司，依靠其积累的海量数据即可建立垄断机制，行业垄断的建立极大的压缩了中小企业的生存空间，互联网开放精神遭到破坏，创新与活力日益丧失。与此同时，集中式平台频繁曝出数据安全漏洞，如数据的泄露、篡改、丢失，权限控制异常等问题。
对着用户对于自身数据的主权意识逐渐复苏，web3.0的呼声也越来越高。在Web3.0时代，用户的数据以分布式的方式存储在用户手中，用户具有个人数据的完全控制权。在数据分散式存储的同时，头部企业无法再通过数据的累积而照成行业垄断，渐渐消解Web2.0“赢者通吃”的格局，中小企业迎来了新的机遇，为互联网注入了新鲜血液。
数据主权的变更，同时也分散数据的价值。如何在满足数据主权、隐私保护和符合监管要求的情况之下，让数据依然能高效的利用，挖掘更多的数据价值，这是目前亟待解决的问题。在数据分布式存储的基础之上，通过技术手段保留数据价值。一是数据可信来源：基于区块链预言机系统，在分散式网络之中，能够可信收集工业运行过程中流转的相关数据，为数据后续分析、建模带来可信保障。二是隐私保护：在联邦学习的体系之下，各参与方在自有数据不离开本地，通过加密机制下的参数交换，能够共建数据的虚拟模型。多方数据可以进行高效利用以及训练，从而不断挖掘数据价值。在建立虚拟模型过程中，数据本身无需移动，保障了数据的隐私以及安全。通过区块链激励治理技术的引进，能够更好的激励多个参与方共同学习，提高模型训练质量，同时可信地、不可篡改地纪录各参与方贡献值，更加公开透明的进行价值分配。
通过融合区块链预言机、联邦学习和多方安全计算等技术，可以为工业互联网中不同的企业，建立一个数据打通，保护数据隐私，保证数据可信的数据基础设施平台。在解决Web2.0时代的科技寡头垄断问题、释放创新活力的同时，保障数据主权和可持续的价值创造。
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