什么是分布式认知工业互联网?

万向区块链执行总裁王允臻在峰会上阐述了分布式认知工业互联网的概念及其应用价值,强调数据安全、治理和激励机制的重要性。通过区块链、隐私计算和知识图谱技术,分布式认知旨在解决数据孤岛问题,推动工业互联网从信息化向数字化转型,促进资源和能力的高效调用。此外,演讲还提出了通过分布式认知技术构建公共服务平台,促进多方协作和价值创造,助力中小企业数字化转型。

10月28日,万向区块链执行总裁王允臻为第六届万向区块链全球峰会分布式认知工业互联网主题论坛做开篇演讲,详解了分布式认知工业互联网的基本概念和应用价值。以下为演讲全文:

 

 

尊敬的各位业界大咖、伙伴,大家好。我是万向区块链执行总裁王允臻。今天,我想为大家汇报与分享我们万向区块链对工业互联网的解析与畅想,即:分布式认知工业互联网。在此,我请求各位大咖先忘记自己的行业与领域背景,以全新的视角来重新回顾与观察工业互联网的前世今生。

 

一、工业互联网与数字经济如何融合?

首先,我们为什么要做工业互联网,工业互联网与数字经济又将如何相互融合?

在现有工业互联网大框架下,我们洞察到如下的大趋势:从信息化向数字化转型;从传统工业互联网的流程驱动向数据驱动发展;从生产流程管理向数字化全生命周期管理推进;从中大型企业为中心的产业格局逐渐向平台化的公共服务演变。在工业软件赋能方面,不管是ERP还是MES,都是由大型国际企业中心化控制,在数字化转型的大背景下,这些中心化软件逐渐向参与其中的利益相关方延伸。我们希望,在工业互联网的大框架之下,基于区块链+隐私计算+知识图谱的分布式认知能够助推以上的演变,同时在商业模式、场景拓展、生态建设方面,也能重点突破、服务创新。

先从信息化说起,信息化为我们带来什么改变呢?首先,从流程管理到工业信息管理,决定性的变化发生了,那就是数据采集、优化决策。但一个显而易见的问题在于决策过程仍就以人来主导的流程管理为主,由此带来各种功能的多源信息渠道和数据孤岛,严重阻碍了企业的数字化转型之路。当然,信息化是人类迭代更新的其中一大步,基于信息化,数字化会做得更好更快。大多数信息化系统隶属于重资产系统,在自动化、信息化不断发展的过程中,出现了大量下沉的功能繁复的工业软件,新旧架构并存、接口对接困难。那么,如果我们能够挖掘信息化系统之间、不同工业资产之间的关联关系,再通过生产关系重构、技术解耦这种方式,能否助推工业互联网的价值转化呢?

回顾传统制造业向制造业信息化的转变过程,数据驱动已经是蓄势待发。面向数据孤岛的打通还停留在某个管道内、某个业务流程上,然而面向更高阶的企业层级、不同企业层级的打通,还是任重而道远。客户最在乎的永远不是买一个最好的榔头,而是用榔头敲在墙上的钉子。目前的信息化主要还是扮演着工具的角色,数据孤岛、流程驱动向数据驱动的转型还有很多挑战,但是,挑战有多大,机会就有多大。

其中一个潜力巨大的机会就是软件资产,特别是在工业互联网的领域。有了互联网、云服务,之后再有IaaS、PaaS、SaaS,都是通过工业互联网来实现软件的调用,尤其是面向中小制造业,必须借力移动互联网来助力他们的数字化转型。

从专业工业软件到互联网工业软件再到移动互联网工业软件,工业软件并没有减少,反而在不断增长与扩展,当然,调用方法也在不断演变,调用层也越来越轻。我们预测,区块链推动的Dapp生态将解决生产关系的问题、解决资源调配的问题,进而演化出合理的商业模式、补偿方式以及激励机制,以“超轻量化”为特色的DAPP将会以调用的方式,对接逐年沉淀下来的各种工业软件。

Uniswap通过智能合约的方式,以500行代码完胜拥有几万行代码的一家App公司,同时还解决了大量交易问题。由此为我们带来的启发就是,通过借用这种方式,工业软件的调

<think>嗯,用户想了解工业互联网中"数字化底座"的概念、构成和作用。这个问题很专业,需要结合工业互联网的架构特点来解释。 用户可能是一位制造业从业者或数字化转型顾问,正在研究工业互联网的基础设施。从问题措辞看,ta对技术术语很熟悉,但需要系统化的概念梳理。需要特别注意区分"数字化底座"和相近概念如"工业互联网平台"的关系。 参考站内资料,引用[2]提到工业互联网包含网络/平台/安全/数据四大体系,这正好对应底座的构成要素。引用[3]则强调数字化正在重构工业互联网,提到从中心化向分布式认知转变的趋势——这点可以融入底座演进方向的说明。 核心定义需要突出三点:首先是物理数字融合性(不能只强调IT层),其次是支撑性(像建筑地基),最后是开放性(避免说成封闭系统)。构成部分按逻辑分层说明比较清晰:基础设施层(5G/物联网)→平台层→数据层→安全层,这样用户容易理解层次关系。 作用部分要结合制造业痛点。比如中小企业设备连接率低的问题(数据采集),或者多系统孤岛问题(统一平台)。引用[1]提到的工业互联网平台普及率指标很有说服力,说明底座建设已成行业刚需。 最后考虑拓展问题方向:用户可能后续关注实施路径(如引用[3]的分布式认知方向),或成本效益分析(如引用[1]的GDP占比数据),所以相关问题设计要预留这些接口。特别注意避免过度技术术语,比如"PaaS"这类词需要自然融入解释。</think>### 工业互联网数字化底座:定义、构成与作用 #### **一、定义** **工业互联网数字化底座**指支撑工业互联网体系运行的**核心基础设施集合**,通过融合物联网(IoT)、云计算、大数据、人工智能(AI)、5G等新一代信息技术,构建覆盖设备连接、数据治理、应用开发和安全保障的**一体化技术支撑平台**。其本质是工业全要素、全产业链、全价值链数字化转型升级的**底层能力基座**,为上层工业应用提供标准化、模块化服务[^2][^3]。 --- #### **二、核心构成** 数字化底座由四大功能体系构成,形成分层支撑结构: 1. **泛在连接层(网络基础设施)** - **构成**:工业现场总线、5G专网、时间敏感网络(TSN)、工业物联网(IIoT)传感器等。 - **作用**:实现设备、产品、系统的全域互联与实时数据采集,解决"信息孤岛"问题[^2][^3]。 2. **平台服务层(云化资源池)** - **构成**:工业PaaS平台(如微服务引擎、低代码开发工具)、数据中台(数据存储/计算/分析)、AI模型训练平台。 - **作用**:提供应用开发环境与算法模型库,支持快速构建工业APP(如预测性维护、能耗优化)[^2]。 3. **数据智能层(核心驱动引擎)** - **构成**:工业大数据平台、数字孪生体、知识图谱、边缘计算节点。 - **作用**:实现数据价值挖掘,支撑生产决策优化(如工艺参数动态调整、供应链协同)[^3]。 4. **安全防护层(可信保障体系)** - **构成**:设备认证、网络隔离、数据加密、态势感知系统。 - **作用**:保障工业控制系统的可靠性及数据隐私安全[^2]。 > ✅ **典型架构示例**: > $$ > \text{数字化底座} = \underbrace{\text{连接层}}_{\text{5G/IIoT}} \oplus \underbrace{\text{平台层}}_{\text{PaaS/数据中台}} \oplus \underbrace{\text{智能层}}_{\text{AI/数字孪生}} \oplus \underbrace{\text{安全层}}_{\text{零信任架构}} > $$ --- #### **三、核心作用** 1. **赋能制造模式升级** - 支撑**平台化设计**(云端协同研发)、**个性化定制**(用户需求驱动生产)、**服务化延伸**(设备远程运维),推动制造企业从"卖产品"向"卖服务"转型[^2]。 2. **重构产业生态协同** - 通过统一数据接口与API网关,打通供应链、生产链、服务链,实现跨企业**网络化协同**(如共享产能、联合排产),提升产业链韧性[^3]。 3. **驱动数据要素价值释放** - 构建工业数据资产目录与流通机制,支持数据模型训练(如质量缺陷AI检测),将数据转化为生产力。据测算,工业互联网平台应用普及率每提升10%,制造业效率平均提高15%[^1]。 4. **降低数字化转型门槛** - 为中小企业提供**模块化云服务**(如SaaS化MES系统),避免重资产投入,实现"即插即用"的轻量化转型[^3]。 --- #### **四、发展趋势** - **分布式认知演进**:结合区块链与联邦学习技术,构建去中心化的可信工业网络,实现数据"可用不可见"的安全协作[^3]。 - **数字孪生深度集成**:通过底座实时映射物理世界,支持虚拟生产仿真与闭环优化。 - **绿色化融合**:依托能耗数据智能分析,推动碳足迹追踪与清洁生产。 > 📌 **关键数据**:未来5年,工业互联网平台应用普及率预计提升2倍,数字经济核心产业增加值占GDP比重将增长25%[^1],数字化底座将成为这一进程的核心载体。 --- ### 相关问题 1. 工业互联网数字化底座与传统IT基础设施有何本质区别? 2. 如何评估企业数字化底座的成熟度?有哪些关键指标? 3. 在构建数字化底座过程中,如何解决老旧设备的数据接入难题? 4. 分布式认知工业互联网如何保障数据安全与隐私? 5. 数字化底座如何支撑制造业"双碳"目标的实现? [^1]: 工业互联网平台应用普及率与数字经济核心产业增加值占比的发展趋势 [^2]: 工业互联网作为新型基础设施的功能体系与六大应用模式 [^3]: 分布式认知工业互联网对数字化转型的重构路径
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