这次的新基建，让工业互联网的发展，搭载在具有周密计划、覆盖全国重点区域、超大规模的集体决策智慧之上。

区块链和人工智能，同样被列入新基建的范畴。

在4月底由国资委和发改委同时召开经济运行例行发布会上，首次明确划定了新基建的范围。物联网作为通信网络基础设施的代表，区块链、人工智能作为新技术基础设施的代表，共同属于信息基础设施这一层面。

就像自行车、手表和缝纫机是工业时代的“三大件”。人工智能、区块链与物联网，正在成为智能时代的“新三大件”。加之新基建和新冠疫情的不期而遇，成为了人类社会数字化迁徙的助推剂，让新三大件之间的耦合越来越紧密，落地越来越加速。

从物理世界到数字世界跨越的分水岭已经出现。

你肯定知道，近期非常重要的一个事件是石油价格的暴跌。这是一次金融市场发生的踩踏事件，也是一次新旧能源转换的标志性事件。工业文明，石油是能源；智能文明，数据取代石油，成为“新能源”。石油价格的下降在意料之中，却没有想到如此极端。

万向区块链董事长肖风的评论一语中的：“石器时代的结束，并不是由于石头没有了。石油时代的结束，也并不是由于石油没有了。数字时代的开始和信息时代的开始，替换掉了这些东西。”

在新旧能源转换的过程中，很多时候发生的并不是连续性变化，而是阶跃式的变。这种阶跃式跳变的背后，蕴含着多重因素到达临界点，从而触发整体性跳转的必然性。

举个例子，恰如当年iPhone的惊艳亮相和快速普及，看似是乔布斯创造了“现实扭曲场”，带动了智能手机的阶跃式普及，而其背后实则蕴含着偶然当中的必然。

当时，经过各种研究机构和顶尖企业的分析，都认为智能手机要想开花结果，必须满足三项条件，缺一不可。

第一，是手机的中央处理器的处理能力要大幅度提高，这个能力从2001年到2008年成长了24倍。第二，是通信速度要加快，同样该能力这在8年间成长了375倍。第三，是屏幕分辨率，也就是画面精细度的提升，其也成长了24倍。

各项数据都共同指向，这三个条件将在2008年左右成熟。因此，乔布斯以2008年为目标开发出iPhone手机，并非偶然。与苹果同步做好了暗中技术储备的还有谷歌和微软。硅谷天使投资人保罗·拉汉姆曾说：“当你看到有人利用新技术为人们带来某种以前不可能存在的东西时，他们很可能就是未来的赢家。而那些仅仅是对新技术做出‘反应’，以期保护现有的收入来源的人，则很可能是输家。”

区块链与物联网的结合是否已经到达了临界点？

这篇文章将为你全面展示各种研究报告中的数据和内容，帮助你对技术发展的现状作出恰当的评估。

01 能源石化行业率先吹响号角

在以数据作为“新能源”的阶段，每一家企业都会成为数据资产公司。

区块链与物联网相结合的落地，需要在整个行业范围内取得广泛的共识和应用，才能跨越转折点（TurningPoint），迈入良性发展阶段。

5月15日，一份名为《能源石化交易行业区块链应用白皮书》的发布，带来了明确的信号。

这份白皮书汇聚了众多头部企业，由中化能源科技有限公司、中国石油国际事业有限公司、麦格理集团大宗商品及全球市场、中远海运能源运输股份有限公司、中国银行股份有限公司、中国建设银行股份有限公司、招商局能源运输股份有限公司，以及上海万向区块链股份公司联合发布。

有别于简单的共同发布，这份白皮书还得到了上述企业管理层的联袂力荐，在区块链应用史上可谓首屈一指。

能源石化行业具有自身的特殊性，但也包含跨越行业的发展共性。

“重、重、高”三个词可用来描述能源石化行业的关键特征，即重运营、重资金、高风险。

■重运营是指，能源石化市场交易执行环节繁杂，较多纸面工作，十分耗费人力

■重资金是指，单笔交易金额大，是很典型的资本密集型行业

■高风险是指，执行过程繁琐、周期长、规模大，加上竞争加剧，风险高而毛利薄

那么区块链与物联网、人工智能等技术的融合，到底解决了行业中的什么问题？这就涉及到区块链应用与行业融合的本质。

任何技术能够被普遍接受的前提是，它是否有助于突破产业链瓶颈，是否能够创造独特的价值，甚至改写原有的体系和制度。

以石油为主的能源石化产业链，从上游的勘探开发、到中游炼油化工、再到下游终端市场销售，主要特点为链条长、周期长、参与方众多，同时涉及庞大且复杂的跨境交易和国际结算。

与很多行业的产业链形态类似，分工协作的细化有利有弊。现阶段能源石化行业的主要矛盾是产业链众多参与方之间摩擦不断，产业链整体运作效率无法提高。

能源石化交易的信息流、实物流、资金流，自上游至下游贯穿整个产业链，传统交易模式下以“重、重、高”为关键特征的背后是三流的不通畅和割裂。

信息流、实物流和资金流的瓶颈限制了产业链上价值的高效传递和整体产业链的边际收益，利润空间正逐渐被压缩，产业链瓶颈亟待解决。

利用传统的IT技术，产业链的企业之间，通过约定等形式，在信息沟通、流程优化、契约形式优化等方面进行努力尝试，以期提高运营效率，平滑交易流程。

然而，随着中国能源市场的逐步放开，众多中小企业，特别是非国营中小企业在产业链中开始扮演更加重要的角色，更多的市场参与者和更高的市场活跃度增加了交易的复杂性和信任壁垒，行业效率问题进一步凸显。

根据白皮书的分析，区块链通过逐步实现能源石化交易行业的信息流、实物流和资金流的数字化，解决三流割裂的问题，完成产业链数字化基础设施的建设，促进产业价值传递。

基于三流合一，为产业带来业务创新、模式创新和价值创造的机遇，实现能源石化交易行业数字化生态1.0阶段。

随着三流上链合一，行业数字生态中积累和流通的数据量将剧增，这是区块链+物联网+人工智能等多种技术的融合，将释放行业数据的价值潜力，数据的市场价值将通过数据资产化体现。数字化货币、资产、数据的边界将逐渐模糊、互相融合，能源石化交易行业数字化生态将迈向2.0时代。

任何行业都脱离不了时间、空间、形式、权属的四类转换，其核心是控制物流、仓储、生产及终端销售网络等。白皮书对能源石化行业进行了相关的抽象化，并且提出了数字智能应用的生态体系。

该体系采用分层结构，主要包括：数据采集及底层机制层、数据分析层（算法/传统）、运行执行层（智能/传统）、行业应用/服务层（生态）。

在智能时代，我们一直强调C2M模式（Customer-to-Manufacturer，消费者直连制造，实现个性化定制）或者C2B模式（Consumer-to-Business，消费者到企业，实现定制化商业）的重要性。

白皮书对于在能源石化行业推进C2B模式，进行了合理的预判。

以数据为新能源贯穿整个能源石化行业的产业链，可以连接从能源石化产业链最上游的勘探开发、到中游炼化和精细化工、一直到下游零售。

在能源石化交易行业数字化生态2.0的基础上，依托数字货币的支付体系，可以实现能源石化贸易与零售的金融打通，即在进行贸易之初，即可锁定与之对应的市场的零售端，产业链上每一层的价值传导和金融结算被“长在区块链上”的智能合约驱动的可编程数字货币锁定，可以实现终极的交易对手信用风险可控，实现跨层级的B2B2C。

一旦打通跨层机制和C端与B端的数据，能源石化交易行业从传统的B2B2C模式到C2B的模式创新便成为可能，真正的以市场化逻辑实现以销定产的计算经济就会到来。

02 75%的物联网用户投身区块链

在文章《区块链大军浩浩涌入物联网赛场》中，我曾经提到一份Gartner发布的最新报告，《调研分析：物联网用户拥抱区块链》，Survey Analysis:IoT Adopters Embrace Blockchain。

其中预判区块链的采用情况因行业而异，能源和物流等领域，将成为区块链的“先行军”。《能源石化交易行业区块链应用白皮书》的发布，恰与这一判断形成呼应。

作为智能时代的“新能源”，数据可以被分成三类：第一类是个人的数据；第二类是机构间的数据，包括由政府、社区、商业组织产生的数据；第三类是机器数据。

如今我们已经跨越了拐点，机器数据量全面超越个人数据量。

Juniper Research的分析显示，到2020年底，物联网连接设备的数量将从2015年的134亿增长到385亿，增长超过285%。

5月初，工信部印发关于深入推进移动物联网全面发展的通知。通知指出，到2020年底，窄带物联网NB-IoT实现县级以上城市主城区普遍覆盖，连接数将达到12亿，移动物联网的市场规模将突破2万亿。

思科统计，当下的每一秒，就有127台新增设备连接到物联网。IBM的互联网白皮书预测，到2025年全球将有超过1000亿台机器联网，到那时全球大概有100亿人口，也就是将对应100亿个人的数据和1000亿台机器的数据。

欧盟的一份白皮书也洞察了“区块链正在与物联网、人工智能等技术加速融合”这一趋势。报告名为《区块链、人工智能与物联网的相互融合》，Convergence of Blockchain,AI and IoT，来自欧盟区块链观察站和论坛（The European Union Blockchain Observatory and Forum）。

除了探讨技术融合的发展趋势之外，白皮书中还列举了多个实际案例。此处不再赘述，感兴趣的朋友可以按照文末提示，下载本文提到的多份完整报告。

同样是在《区块链大军浩浩涌入物联网赛场》中提到的报告，根据Gartner对北美地区500多家企业的调查，物联网和区块链的集成，成为了数字化转型和创新的最佳选择，而且前进的速度比我们预想的要快得多。

北美有75%的物联网技术采用者，已经或计划在2020年底使用区块链。而在区块链的用户中，有86%已在各种项目中同时实施了区块链和物联网这两种技术。这些比例远高于Gartner的原本预期。

在接受调查的受访者中，有63%的人表示，物联网与区块链相结合的最大好处是增强了多方交易和共享数据的安全性和可信度；56%的人认为两者结合将带来业务效率的提高和成本的降低；43%的人认为这种做法有利于增加收入和创造商业机会。

03 机器网络的经济学表述

阿里巴巴达摩院在《2020十大科技趋势》中将“机器间大规模协作成为可能”列为第4大趋势。

达摩院认为，物联网、5G等技术的发展将实现多个智能体之间的协同，机器彼此合作、相互竞争共同完成任务，而多个智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值。

也就是机器越来越接近人的行为，产生大规模协作。

薛定谔在著作《生命是什么？》中，用热力学、量子力学和化学理论来解释生命的本性。生物摄取负熵为食的说法就源于这本书。这本书是把人当作机器研究。

那么反过来，在未来的通讯网络、物联网和智能设备网络中，能否有可能通过区块链，让机器像人一样实现大规模协作？

为了回答这个问题，万向区块链与PlatON首席经济学家邹传伟认为，需要考虑三个重要的经济学层面。

层面1：机器如何成为可考核的经济主体。

因为经济激励的前提是准确计量机器的贡献。准确衡量贡献包括以下3个方面：

• “我”只有一个：每个机器必须具备唯一身份标识，不能被伪造或修改；

• “我”做什么都有记录：机器的行为过程具备可追溯性，不可抵赖；

• “我”是我的证明：机器身份和行为的真实性，可以通过算法实现自证，不需要人工或者机构参与验证。

• 
  

只有具备以上特征的机器网络中的机器，其做出的行为和产生的贡献才具备衡量意义，才能作为可考核的经济主体，或者称为“机器经济人”。

为此，需要做好4项的工作：

• 一是通过模组、芯片等技术，对机器引入唯一ID，即机器的数字身份，在硬件底层实现，不可篡改。

• 二是机器网络引入新的寻址机制，实现地址和标识的唯一性。

• 三是自我证明，机器的任何活动行为，都将带有该机器身份的签名，实现机器身份和行为的自证，而不需要人工和中心化机构的参与。

• 四是交互即记账，机器网络不再是以无特征的信息包作为主体，任何行为都是交易和参与经济活动的一部分，通过区块链实现交易记账，为后续的交叉验证、行为追溯和贡献统计提供基础。

层面2：机器间采用什么支付工具。

机器间支付可以通过金融账户，也可以通过区块链内的通证（Token）。在机器网络中节点数量很大时，通过金融账户支付的效率，可能赶不上机器间交互的效率。

从经济机制设计的角度，应该给机器以价值稳定的激励，使机器网络中的经济活动不受支付工具价值波动的干扰。

层面3：如何设计机器网络的经济学模型。

尽管单个机器有控制者或所有者，但机器网络作为一个网络，没有所有者，有很强的公共产品属性。任何网络在发展早期，都是小规模，网络效应很小，新加入者切换过来需要付出成本并承担早期风险。

如何激励新加入者，让它们与网络的进一步发展是激励相容的？这方面要引入分布式经济模型和价值浮动的通证，通过可编程性设计，确保通证能有效地从机器网络中的经济活动捕获价值。只有这样，机器网络才会有内生的增长力量。

在这个基础上，机器间大规模协作并非空想。

邹传伟提出通过在机器网络中引入市场机制，可以实现一个去中心化的、以价值交换为基础的机器间大规模协作机制，促进机器像人那样，产生大规模协作。

不少物联网公司正在围绕推进机器间的大规模协作，解决相关问题。

典型事件包括：国内主流的九家蜂窝无线模组厂商（广和通、移远、有方、芯讯通、美格、高新兴、移柯、利尔达和域格）与物联网+区块链技术融合的技术初创公司摩联科技一起，在去年年底共同发起的区块链+物联网模组联盟。

他们致力于携手赋能物联网设备厂商，助力其快速实现可信数据上链，挖掘应用和数据的价值。

据第三方统计，2019年全球蜂窝物联网模组出货量超过3亿片，中国是其中的重要市场，而上述九大中国厂商的总市场份额在65%~70%，起到关键性作用。

----写在最后----

在海面没有风的时候，水手很难展示自己的技能。

在出现危机与产业变革的时候，综合分析与制定战略的技能才显得越发可贵。

新基建作为应对危机的有效办法，其效果正在逐步显现。从多项经济数据来看，4月份延续了3月以来的恢复势头，经济加快回暖。

4月工业增加值同比3.9%，较3月回升5.0个百分点；固定资产投资（不含农户）同比0.8%，较3月回升10.3个百分点；房地产投资同比7.0%，较3月回升5.8个百分点；制造业投资同比-6.7%，降幅较3月收窄13.9个百分点；基建投资（含水电燃气）同比4.8%，较3月回升12.8个百分点；社会消费品零售总额同比-7.5%，降幅较3月收窄8.3个百分点。

随着人类社会向数字化迁徙的加速，区块链与物联网的融合将会更加深入。合理的判断当下的情况，有助于我们做好每次抉择。而现在的每一个选择，都有可能决定我们2-3年之后的处境。

当然，想要识别出正在发生的重要变革，还需要深入分析更多零零碎碎的细节。让我们秉持动态的视角，一起持续追踪市场的变化。

本文来源：物联网智库

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