万向区块链王允臻：可信数据底座和分布式认知工业互联网愿景

11月25日下午，万向区块链执行总裁王允臻受邀在“2022全球数商大会-数据流通与区块链技术论坛”发表演讲。在演讲中，王允臻深入介绍了“可信数字底座”和“分布式认知工业互联网”是如何解决目前工业互联网中存在的“数据不敢交出”、“数据无法流转”、“数据不能创造价值”等问题。并以万向区块链的实践案例为基础，解析了数据可信流转将会创造出什么样的价值。下文根据活动速记整理，略有不影响原意的删改。

万向区块链执行总裁王允臻在2022全球数商大会

诸位专家，诸位同行，大家下午好。今天，我很荣幸能有这样的机会，与大家分享万向区块链对可信数据流转的一些看法和实践积累。

中国万向控股有限公司主要从事金融科技、金融服务与能源资源环境相关业务的经营管理，也是目前较大的民营金融集团之一。万向区块链和通联数据是万向控股下面的两家金融科技公司，因此我们对数据可信流转有很浓厚的兴趣，也有良好的实践基础。

万向控股自2015年起就对区块链行业进行多元化、全生态的部署，万向区块链实验室从2015年开始，每年秋天都会举办区块链国际周暨区块链全球峰会，到现在已经连续举办了八届，同时万向区块链结合投资、技术研发、标准制定和应用开发等多个维度进行区块链技术探索。

万向区块链自主研发了开源的高性能联盟链——万纳链，并在链上形成了一系列不断创新、迭代、积累、扩充的产品体系。万纳链的英文是VenaChain，Vena在拉丁文中是血管的意思，而区块链网络就像数据的供血体系。万纳链有如下几个特色：

1.数据共同记录共同见证是万纳链在共识和网络合作方面的特点。

2.智能合约自动化执行是对执行效率和生产关系的重新构想。

3.激励与治理是万向区块链的独特优势，无论是在投资行为、技术研发或场景建设中，我们都非常善于在区块链的基础上进行经济机制设计、治理和激励。治理不单纯是控制，控制也不是治理，中心化比较善于控制，但它并不善于治理，因此治理最好不要是中心化的治理。控制并非治理，需要强调的是激励机制和治理机制将会是区块链价值最终落地的两个基本方向。

4.生态联盟链构建新型合作模式是我们一开始就比较重视的点，之后我会在介绍数字底座和分布式认知工业互联网的时候再进一步介绍。

万向区块链从架构上来讲是开放的，我们不会重复重造轮子，而是倾向于用来自第三方的技术进行组合再创新。作为一家区块链公司，做好区块链的价值流转层是我们的核心竞争力和创造力所在，要实现这一点就必须要让自己的价值层能够适配各种各样的、多元化的、丰富的、不同技术思路的产品形态和数字化转型供应商。接下来，简单分享一下我们对可信数字底座的看法。数据的“三权分立”是指所有权、使用权和验证权，一个介绍可信数字底座的PPT或白皮书，是否对三权分立的价值模式做出清晰的解释是数据流转或者数据交易的试金石。

可能大家都想知道“什么样的数据可以交易”，我们在实践中不断探索，并相信最终将逐渐形成一个让监管、供应商、用户等各方都比较能接受的共识。数据交易并非任何拿到手的、杂七杂八的数据堆在一起就可以交易，而是必须要提炼总结到一定程度才可以交易。“原始数据可以交易”这个观点就像“用原油给自己的车加油”一样天真。

那么，数据要按照原来中心化的结构进行结构化吗？还是在分布式网络中可以重新看待数据的结构化集成等问题？只有清晰回答了这个问题，所有权和使用权才能真正有一个交代，否则仅仅是理论上的所有权、使用权和验证权是没有意义的。因此，试金石就是当我们在陈述自己对数据交易的看法时，是否能在应用场景中对“三权分立”和“三权交织”做出一个清楚的交代。

目前，我们无法知道可信数字底座技术框架和核心未来的发展，但作为一家心态开放、关心区块链行业健康成长的公司，我们的姿态应该是做好赋能的准备，要把自身以及生态的技术能力发展得比较全面。需要特别指出的是，技术从硬件层到端感知层，再到数据通信层、资源层、赋能层等。“当前生态的发展程度如何”是大家在提出数字底座时，考验整体技术堆栈完整性的最好的试金石。

有一点十分值得一提，芯片是非常重要的，目前我们和我们的生态合作伙伴摩联科技已经在这方面做了很长时间的努力，通过在物联网终端结合区块链技术，从节点保证数据的安全性和可靠性。但我们的最终目的不是在应用层，而是从架构层解决这个问题，这就要求我们必须从芯片着手，即我们希望未来的芯片架构自带可信的区块链能力，使得原生数据从产生的那一刻开始就在芯片硬件上，从而杜绝心怀不轨的人在应用层伪造数据，或通过算法来过滤原生数据的可能性。如果大家有芯片行业背景的话，或许听说过RISC-V，它是一个开源的芯片架构。

万向区块链和RISC-V基金会很早就开始了密切合作，并发起成立了RISC-V区块链行业工作组，旨在让开源的芯片架构和开源的区块链能够在架构层面进行融合，从而降低应用门槛。此外，这两者的融合也能够使芯片设计在实现具有区块链能力的物联网终端时，无需再写应用层，而是唤起硬件层本身自带的能力即可。

如果可信数据交换的框架只解决了交换而没有交换机制或激励机制，是不完整的，且几乎无法形成商业模式，因为技术能力和商业模式是两回事。特别是在联盟链环境中，若其经济模式与供应链有一定的差别，那么在建立合适的商业模式时就更加倚重于机制设计。如果大家仔细思考一下机制设计，就会发现各种各样的问题，例如什么样的数据才有交易价值等。

其次，交易是如何进行的？在石油交易中，很容易实现钱货两讫，但在数据交易中却不一定是这样。消费者购买的可能只是当下时间段在数据仓内进行一次或多次的数据查询机会，若下次再要调用数据，可能就需要再进行一次交易。因此，数据交易并非是数据所有权的交易，而是使用权的交易。此外，正如人无法两次踏入同一条河流，一个数据仓内的数据是实时变动的，当用户下一次调用数据时，数据可能已经不一样了。

大家如果觉得数据仓的说法有些玄妙的话，我再打一个比方：个人数据仓就像一块玛瑙，玛瑙内部的图形是非常复杂和精微的，你无法看清所有细节，但可以在任一角度进行切片。也就是说，在调用用户个人数据的时候，通过某种附带条件的算法许可，可以对数据仓进行“切片”观察。经过多次“切片”后，这块玛瑙本身的花纹可能已经不一样了，因为我们无法保证切片的角度是完全相同的，但这些切片在那个时间点、以那种方式、对于那样的需求是合理且完整的。

万向区块链重点发力的领域是“区块链+物联网”，我们正在向架构方面努力，目前正处于模块层面，能够在芯片终端层形成清晰的区块链标识，包括设备ID等。大家通常会认为DID以及数据所有权的主体是个人，但事实上，诸如工厂数据可能是由一系列设备或生产线产生的。

所以，我们认为可信数字底座是一种技术融合，涉及可交易的数据、交易形式等。可信数字底座重点投入的领域之一就是工业互联网，通过生态合作的方式解决真实问题。据统计，国内已经有800多个不同的工业互联网，这其实已经失去了互联网的意义，因为互联网的意义就是共同使用。在已经存在的800多张工业互联网基础上，我们认为没有必要再去造第801张。我们会通过技术融合提供一个分布式认知层，接到各种各样的工业互联网上来解决真实的问题。

大家都在谈传统工业制造业的数字化转型，那么数字化转型到底是什么意思？数字化和信息化有哪些差别？在数字化时代，“数”包括了数据仓的形成，在所有权和产权受到保护的基础上，通过各方数据的融合形成一个合理的数据交换经济模式，这样才是一个数字化的工业互联网。

有了数字化的工业互联网，我们可以做什么？分布式企业可以相互协同，数据可以实现分布式存储。以供电问题为例，我国作为世界工厂，工业制造业的用电如何得到保障？这要求地方政府获取到能源配置方面的数据，要求企业有自己生产性用电的数据，还要求国家电网利用这些数据制定总体以及区域供电的优先级和定价模型。但这些数据为不同主体所拥有，不可能集中到一起。因为企业生产线的用电量相当程度地反映了企业的经营情况，企业不可能仅仅为了优化能源结构就交出这些数据。这时就需要在保障各自主权的情况下形成一个融合的数据仓，并对其进行加密计算，就像切片一样，根据各方的某种共识，以一种特定的方式查看别人的数据，而明文数据的持有方则不会有任何更改。

工业数据安全上平台、指标多方隐私计算能解决哪些问题、创造什么样的价值呢？最近，多个地方政府都在优化本地产业格局，致力于将有限的激励资源最大化，用以改善地区竞争力或行业竞争力。而企业的工业数据如果不能上平台，无法形成价值链上下游数据化的协同和分析，那么就无法形成一个行业的知识图谱供政府参考。

我们的分布式认知工业互联网要回答长期以来工业互联网领域中没有完全得到正视的两个问题：一是企业数据怎么敢交给平台；二是即使数据安全有所保障，企业能获得哪些好处。这里的“好处”指的不仅仅是降本增效，而是除了简单化的降本增效之外的其他好处。

首先，通过区块链和隐私计算保证明文数据不被泄露，并确保他人的调用并非“一劳永逸”、而是需要反复进行的，这就回答了企业通常有所保留的第一个问题。

第二，上平台交易的好处。企业可以在此过程中发挥重要作用，证明其能够为本地的产业发展带来更进一步的效益，从而将自身置于更加有利的位置，获得更多的政府支持。

但这只是一个起步，我们认为更大的机会存在于煤炭行业的双碳进程中。双碳目标要求产业链上下游必须协同，地方政府、供电体系、新能源/新基建运营商、金融机构等需要融合互通，形成一个复杂的数据仓，使绿色资产能够快速得到确认，并使绿色资产交易真正融入企业的ERP体系，成为企业运营逻辑的一部分。而实现这一切的前提就是分布式认知工业互联网需要“3+1”个关键技术，即知识图谱、隐私计算、区块链以及物联网，从源头保证数据的可靠性。而要创造落地价值，需要在激励治理层上做文章。

目前，我们已经落地的项目包括全产业链的碳足迹跟踪，通过分布式认知工业互联网的可信基座来进行生产线上的碳排计量、原料碳排计量、流通过程中的碳排计量等，并根据碳排数据形成一个知识图谱，使企业能够了解改进点以及下一个价值获取点。

第二个案例是新能源电池，这是个证明数据协同必要性的很好的范例。首先，动力电池的生产方拥有自己的数据栈，进入汽车的OEM后，汽车生产商又拥有一个数据栈，而两个数据栈分属于不同的企业甚至行业，彼此之间是很难交流和互换；再然后，当汽车去充电时，又会与充电站进行交互，而充电站的运营方又是一个资产拥有方；两三年后电池老化并被回收去做储能，这时储能的运营方又是一个数据运营方；进入最后一个环节，电池寿终正寝被回收时，回收方又是一个数据方。在这样一个生命周期中，一共有5-6个不同的数据拥有方，在没有可信数据流转的情况下，无法形成自然的数据流转闭环。一旦出了问题，例如在能储环节失火，我们需要第一时间分析出是哪一批次的电池有问题，而这就涉及到生产环境、生产条件、在汽车里的使用情况等多个环节，需要各方数据的可信流转。而我们是无法将所有数据都汇聚在一起的，这时就需要用到分布式认知工业互联网。

新能源电池是分布式工业互联网一个特别有意义的例子。在整个周期中如果出了问题需要召回，那么成本是巨大的，动辄几亿甚至几十亿。而应用了分布式工业互联网后，只需要在里面捕捉1%-2%的价值，就能省下巨大成本，这就是对于企业的价值所在。此外，金融机构也能够加入，例如提供保险、提供融资服务等。可以说，数据流转的商业模式是妙用无穷的。

最后一个案例是食品安全应用。对于食品行业，需要利用数据流转环节真正敦促不负责任的生产企业。逻辑也与之前一样，在不同的数据方之间形成一个复杂的数据栈体系，并在该体系中进行查询。

讲到这里，希望能够给大家一个满意的回答，一是如何解决数据可信流转的问题，二是如何共同创造价值。谢谢大家。