描述：：原標題：區塊鏈+標識+溯源 是標識解析技術最能發揮價值的應用場景 編者：筆者2016年起與田野博士開始在食品藥品安全大數據創新應用，尤其是物聯網標識在食品追溯及信用信息歸集評價方面的研究合作，一同入選了中國互聯網協會首批青年專家、國家藥監局“藥品信息化追溯標準技術專家”成員。本文是2019年11月田野博士發表在"標識解析思維”公眾號的文章。 最近學術圈最火的一個技術名詞非區塊鏈莫屬了，原因我也不多說了。區塊鏈技術的科普我這里也不細說了，大家感興趣可以在網上搜索。我對區塊鏈的粗淺理解就是它的多中心、不可篡改性和可追溯等特性。標識與區塊鏈的結合，其實也不是因為區塊鏈的大火，我們才“趕時髦”、“趁熱度”。早在區塊鏈剛逐步和比特幣“分開”，得到越來越多的關注時候，我就帶著一個小團隊開始探索區塊鏈+標識+產品溯源的方向，也提出了基于區塊鏈的標識溯源方案。后來針對DNS的根問題，方院士提出聯盟鏈解決共管共治的方案，我們也跟著CNNIC探索了類似的解決方案。 回到工業互聯網，標識解析體系是否需要區塊鏈，怎么用好區塊鏈，這里也談談我個人的一點想法，不準確的地方希望大家指出、探討。 這就需要從工業互聯網標識解析體系面臨的問題入手討論，有什么是恰恰用到區塊鏈的一個或多個特性能很好解決的呢？ 1. 工業互聯網標識解析體系是一個兼容的多標識共存體系，多種標識編碼體系間如何平等互通？ 在互聯網DNS體系中，它是一個中心（分布式13個根），根之下的各國頂級節點都必須受制于這13個根的解析指向才能展開工作。一旦根節點對某個頂級節點不支持（或者刪除映射記錄），該頂級節點及其往下的子節點將從互聯網中“消失”。根節點的權限過大，且只掌握在極少數人（機構）手里，所以各頂級節點就不希望有這個中心化的根，希望改變。而區塊鏈的去中心化特性恰能滿足上述需求。因此，在DNS體系中引入聯盟根，去中心化13個根節點，由一堆頂級節點組建一個聯盟共管共治，就成為了新型域名解析系統的主要研究方向（該方向也得到了國家重點研發專項的項目經費支持）。 而工業互聯網標識解析體系是一個兼容的多標識共存體系，可以有Handle、OID、Ecode，等等。甚至還可以不斷擴展新的標識編碼體系。在這樣的現狀下，任何一種標識編碼體系來統領其他標識編碼體系都是不現實的（像DNS中的13個根），標識編碼體系之間不可能是從屬關系，而是天然的對等關系。這就非常適合應用聯盟鏈的思想來構建不同標識編碼體系間的平等互通。如下圖所示。 圖1 基于聯盟鏈的標識編碼體系對等互通架構 上圖就展示了一種基于聯盟鏈來構建對等互通，共管共治的工業互聯網全球根體系思想，用各種標識編碼體系的有效識別符（例如Handle:、OID:、Ecode:，等等）來進行標識編碼體系間的區分。而不是像現在的一些做法，例如：一個OID標識OID:1.2.156.1.111.12345，為了在Handle標識體系中兼容，轉變成了Handle:86.101.1.2.156.1.111.12345，或者Handle:86.101/1.2.156.1.111.12345。在OID標識前面加上Handle的頭，那這個標識是OID標識還是Handle標識？ 至于具體如何加入聯盟鏈？能否退出？鏈上放什么內容？共識什么東西？每個標識編碼體系下標識注冊流程如何設計？標識解析流程如何設計？這些技術細節就不再這里展開了。有興趣的歡迎大家一起探討。 所以，利用區塊鏈（聯盟鏈）是能很好解決工業互聯網不同標識編碼體系間的平等互通問題的。 2. 工業互聯網標識解析體系在企業應用過程中還存在諸多顧慮。 隨著國家工業互聯網標識解析體系建設進程的不斷推進，“五大國家頂級節點功能逐步完備，25個二級節點已完成部署上線，接入企業超過500家。工業互聯網標識注冊量已突破4億，日均解析量超過100萬次。”（摘抄自2019中國工業互聯網標識大會上的發布）（這里還是要再次更正一下，根據我個人理解，應該是標識分配量突破4億，而不是標識注冊量4億。標識注冊量和標識分配量兩個名詞解釋可參考我之前的文章---名詞解釋：標識分配量/注冊量/解析量/QPS/SLA）對比互聯網DNS，截至2019年6月底，.CN域名總數為2185萬（完成注冊的域名應該少于這個數字，很多人申請了大量域名并沒在互聯網上使用），每天日均解析應該超過了30億次（甚至40億次）。工業互聯網4億的標識分配量，100萬次的日均解析量，解析次數太少太少，解析生態還沒有真正形成。對于國家工業互聯網標識解析體系來說，標識解析價值遠大于標識分配價值，毫不夸張的說，1億標識分配量的價值遠不及1萬標識解析量價值。因為只有解析過程的發生，才可能真正發揮標識解析體系的核心價值：支撐跨行業、跨領域、跨平臺互聯互通的核心基礎設施。 那么，在實際的工廠環境中，標識和標識解析都怎么用呢？以某大型家電企業為例，已經成功實現了利用標識技術管理供應鏈體系；在生產體系，也可以看到很多核心環節標識掃碼動作時有發生。在這些環節中，標識的核心作用就是對物體的識別。不同來源的原材料都按要求進行了貼碼，編碼規則是企業自定義的標準（設計的是企業段規則，整個標識編碼體系還是采用的某種國際主流標識體系），在編碼規則中就加入了企業信息、材質信息、型號信息等內容。 在進行原材料入庫管理環節，就可以通過掃碼，解讀編碼規則，從而完成對原材料的分類管理。整個過程大量應用到了標識、掃碼，但沒有標識解析，不需要找到原材料供貨商獲取原材料的詳細信息。 在生產過程管理環節，某些主關件安裝到產品中時，需要對主關件進行掃碼，將主關件和產品進行綁定，方便對產品進行管理和維修。但主關件的信息也就是原材料入口環節錄入的基本信息（例如企業信息、材質信息、型號信息、入庫時間信息等等），主關件詳細的生產信息并沒能和原材料供貨商進行打通。 在這些過程中，掃碼的目的就僅僅只是讀取獲得原材料的“身份證”，并根據身份證編寫規則解讀出一定信息，并將相關信息存儲到后臺事先指定的位置方便后繼的管理維護。這和標識解析完全沒有關系。但這些場景中，標識解析是否可以，甚至應該用到呢？ 回答是肯定的。在原材料供應鏈管理環節，掃碼獲得原材料標識后，就可以通過標識解析，“尋址定位”到原材料供應商，并獲取該原材料更詳細的生產信息；在生產環節，將成品和主關件進行了關聯，企業就可以為用戶提供個性化定制服務下的產品追溯服務，讓用戶能有效的查看到他定制化的產品零部件的確是按他的需求進行的組裝生產，詳細信息一目了然。而要提供這樣的服務給用戶，就需要標識解析技術的支撐。 但是，出于種種原因，工業互聯網標識解析很少發生，跨行業、跨領域、跨平臺互聯互通成為“理想”。拋開其他的種種因素不談，標識解析的樹狀架構設計是否也是其中的原因之一呢？ 再次回到互聯網DNS，一個標準的樹狀結構，具有強大的健壯性和可擴展性，所有訪問第一跳都必須找13個根詢問。但工業互聯網標識解析體系，面向的是大量工廠內部場景和環節，工廠上下游的相關環節，所有訪問第一跳都必須訪問到“根節點”，合理嗎？不合理嗎？ 這個問題可能討論不出一個答案來。因為從不同角度看待這個問題，會得出不同的答案。 如果說既可以使用標識解析技術帶來的好處，又能打消查詢根節點帶來的顧慮，企業是否就更愿意使用標識解析呢？相信企業深刻了解標識解析的價值后，會做出正確的選擇。在之前，我們也設計了一種本地解析的思想，讓解析不出內網，在本地實現對局部范圍內標識的有效管理，這的確是一種解決思路。 今天我提另一種思路。利用區塊鏈（聯盟鏈）的思想，構建起聯盟二級節點，或者聯盟企業節點，讓有意愿在一定可控范圍內實現互聯互通的企業們建立聯盟鏈，共同管理和維護他們的標識“子樹”，既達到標識解析支撐互聯互通的目的，又達到標識解析請求包在一定范圍內流動的需求。示意圖如下所示。 圖2 基于聯盟鏈的行業/企業聯盟節點共治架構 也許通過這種方式，能讓企業更放心的使用標識解析，真正發揮出標識解析的價值。詳細的技術方案我們也可以下來具體探討。 3. 基于標識解析的創新應用面臨的數據問題。 產品追溯、供應鏈管理、產品全生命周期管理這一大類應用，是標識解析技術最能發揮價值的應用場景。以產品追溯為例，過去的產品追溯解決方案，大多是集中管理溯源數據的方式。這種方式的優點就是管理簡單，溯源數據一旦產生，修改困難。但問題也很明顯，所有企業的數據集中在第三方，企業的所有秘密都暴露在外，風險太大。中國藥品電子監管碼就是對中國的藥品溯源最成功也最失敗的案例。藥品溯源的經典案例，花了近10年的時間，完成了對國內所有藥品生產企業、藥品流通企業的藥品溯源數據集中管理。就在這個平臺走向最終勝利的時刻，它的集中式管理模式的弊端也就徹底爆發，直接導致該平臺被廢除。隨后，企業可以自建追溯系統、企業可以委托第三方建設追溯系統的方式成為標準。在這樣的要求下，如何實現對各種企業、若干追溯系統的溯源數據統一管理，標識解析技術成為了首選。企業自主管理溯源數據，按需開放接口被查得到大家的認可。但是，數據自主管理帶來的數據可隨意修改問題立馬凸顯。當食品安全事故發生時，企業為了最小化自身責任，修改溯源數據將是他們的首選。因此，區塊鏈+標識+溯源，三者天然的走到了一起。下圖就是一個簡單的示意圖，我也不詳細展開了。有興趣可以具體探討。 圖3 區塊鏈+標識+溯源方案 4. 數據方面問題的進一步思考。 前面講到利用標識解析，實現分布式數據的整合與應用，利用區塊鏈保障數據的不可篡改。其實，利用區塊鏈+標識+數據，還能做的更多更多。由于種種原因，這里就暫不細說了。以后有機會，再和大家詳談。 綜上，標識和區塊鏈，無論是本身體系架構的完善，還是應用領域的支撐，兩者有著很多互補的地方。今天的討論只是一個引子，激發大家在這個方向的進一步思考和探討，甚至進一步的摸索和實現。有不正之處，敬請指導。 原創： 工信部工業互聯網研究院副總工程師 田野 標識解析思維 昨天