编者：笔者2016年起与田野博士开始在食品药品安全大数据创新应用，尤其是物联网标识在食品追溯及信用信息归集评价方面的研究合作，一同入选了中国互联网协会首批青年专家、国家药监局“药品信息化追溯标准技术专家”成员。本文是2019年11月田野博士发表在"标识解析思维”公众号的文章。

最近学术圈最火的一个技术名词非区块链莫属了，原因我也不多说了。区块链技术的科普我这里也不细说了，大家感兴趣可以在网上搜索。我对区块链的粗浅理解就是它的多中心、不可篡改性和可追溯等特性。标识与区块链的结合，其实也不是因为区块链的大火，我们才“赶时髦”、“趁热度”。早在区块链刚逐步和比特币“分开”，得到越来越多的关注时候，我就带着一个小团队开始探索区块链+标识+产品溯源的方向，也提出了基于区块链的标识溯源方案。后来针对DNS的根问题，方院士提出联盟链解决共管共治的方案，我们也跟着CNNIC探索了类似的解决方案。

回到工业互联网，标识解析体系是否需要区块链，怎么用好区块链，这里也谈谈我个人的一点想法，不准确的地方希望大家指出、探讨。

这就需要从工业互联网标识解析体系面临的问题入手讨论，有什么是恰恰用到区块链的一个或多个特性能很好解决的呢？

1. 工业互联网标识解析体系是一个兼容的多标识共存体系，多种标识编码体系间如何平等互通？

在互联网DNS体系中，它是一个中心（分布式13个根），根之下的各国顶级节点都必须受制于这13个根的解析指向才能展开工作。一旦根节点对某个顶级节点不支持（或者删除映射记录），该顶级节点及其往下的子节点将从互联网中“消失”。根节点的权限过大，且只掌握在极少数人（机构）手里，所以各顶级节点就不希望有这个中心化的根，希望改变。而区块链的去中心化特性恰能满足上述需求。因此，在DNS体系中引入联盟根，去中心化13个根节点，由一堆顶级节点组建一个联盟共管共治，就成为了新型域名解析系统的主要研究方向（该方向也得到了国家重点研发专项的项目经费支持）。

而工业互联网标识解析体系是一个兼容的多标识共存体系，可以有Handle、OID、Ecode，等等。甚至还可以不断扩展新的标识编码体系。在这样的现状下，任何一种标识编码体系来统领其他标识编码体系都是不现实的（像DNS中的13个根），标识编码体系之间不可能是从属关系，而是天然的对等关系。这就非常适合应用联盟链的思想来构建不同标识编码体系间的平等互通。如下图所示。

图1 基于联盟链的标识编码体系对等互通架构

上图就展示了一种基于联盟链来构建对等互通，共管共治的工业互联网全球根体系思想，用各种标识编码体系的有效识别符（例如Handle:、OID:、Ecode:，等等）来进行标识编码体系间的区分。而不是像现在的一些做法，例如：一个OID标识OID:1.2.156.1.111.12345，为了在Handle标识体系中兼容，转变成了Handle:86.101.1.2.156.1.111.12345，或者Handle:86.101/1.2.156.1.111.12345。在OID标识前面加上Handle的头，那这个标识是OID标识还是Handle标识？

至于具体如何加入联盟链？能否退出？链上放什么内容？共识什么东西？每个标识编码体系下标识注册流程如何设计？标识解析流程如何设计？这些技术细节就不再这里展开了。有兴趣的欢迎大家一起探讨。

所以，利用区块链（联盟链）是能很好解决工业互联网不同标识编码体系间的平等互通问题的。

2. 工业互联网标识解析体系在企业应用过程中还存在诸多顾虑。

随着国家工业互联网标识解析体系建设进程的不断推进，“五大国家顶级节点功能逐步完备，25个二级节点已完成部署上线，接入企业超过500家。工业互联网标识注册量已突破4亿，日均解析量超过100万次。”（摘抄自2019中国工业互联网标识大会上的发布）（这里还是要再次更正一下，根据我个人理解，应该是标识分配量突破4亿，而不是标识注册量4亿。标识注册量和标识分配量两个名词解释可参考我之前的文章---名词解释：标识分配量/注册量/解析量/QPS/SLA）对比互联网DNS，截至2019年6月底，.CN域名总数为2185万（完成注册的域名应该少于这个数字，很多人申请了大量域名并没在互联网上使用），每天日均解析应该超过了30亿次（甚至40亿次）。工业互联网4亿的标识分配量，100万次的日均解析量，解析次数太少太少，解析生态还没有真正形成。对于国家工业互联网标识解析体系来说，标识解析价值远大于标识分配价值，毫不夸张的说，1亿标识分配量的价值远不及1万标识解析量价值。因为只有解析过程的发生，才可能真正发挥标识解析体系的核心价值：支撑跨行业、跨领域、跨平台互联互通的核心基础设施。

那么，在实际的工厂环境中，标识和标识解析都怎么用呢？以某大型家电企业为例，已经成功实现了利用标识技术管理供应链体系；在生产体系，也可以看到很多核心环节标识扫码动作时有发生。在这些环节中，标识的核心作用就是对物体的识别。不同来源的原材料都按要求进行了贴码，编码规则是企业自定义的标准（设计的是企业段规则，整个标识编码体系还是采用的某种国际主流标识体系），在编码规则中就加入了企业信息、材质信息、型号信息等内容。

在进行原材料入库管理环节，就可以通过扫码，解读编码规则，从而完成对原材料的分类管理。整个过程大量应用到了标识、扫码，但没有标识解析，不需要找到原材料供货商获取原材料的详细信息。

在生产过程管理环节，某些主关件安装到产品中时，需要对主关件进行扫码，将主关件和产品进行绑定，方便对产品进行管理和维修。但主关件的信息也就是原材料入口环节录入的基本信息（例如企业信息、材质信息、型号信息、入库时间信息等等），主关件详细的生产信息并没能和原材料供货商进行打通。

在这些过程中，扫码的目的就仅仅只是读取获得原材料的“身份证”，并根据身份证编写规则解读出一定信息，并将相关信息存储到后台事先指定的位置方便后继的管理维护。这和标识解析完全没有关系。但这些场景中，标识解析是否可以，甚至应该用到呢？

回答是肯定的。在原材料供应链管理环节，扫码获得原材料标识后，就可以通过标识解析，“寻址定位”到原材料供应商，并获取该原材料更详细的生产信息；在生产环节，将成品和主关件进行了关联，企业就可以为用户提供个性化定制服务下的产品追溯服务，让用户能有效的查看到他定制化的产品零部件的确是按他的需求进行的组装生产，详细信息一目了然。而要提供这样的服务给用户，就需要标识解析技术的支撑。

但是，出于种种原因，工业互联网标识解析很少发生，跨行业、跨领域、跨平台互联互通成为“理想”。抛开其他的种种因素不谈，标识解析的树状架构设计是否也是其中的原因之一呢？

再次回到互联网DNS，一个标准的树状结构，具有强大的健壮性和可扩展性，所有访问第一跳都必须找13个根询问。但工业互联网标识解析体系，面向的是大量工厂内部场景和环节，工厂上下游的相关环节，所有访问第一跳都必须访问到“根节点”，合理吗？不合理吗？

这个问题可能讨论不出一个答案来。因为从不同角度看待这个问题，会得出不同的答案。

如果说既可以使用标识解析技术带来的好处，又能打消查询根节点带来的顾虑，企业是否就更愿意使用标识解析呢？相信企业深刻了解标识解析的价值后，会做出正确的选择。在之前，我们也设计了一种本地解析的思想，让解析不出内网，在本地实现对局部范围内标识的有效管理，这的确是一种解决思路。

今天我提另一种思路。利用区块链（联盟链）的思想，构建起联盟二级节点，或者联盟企业节点，让有意愿在一定可控范围内实现互联互通的企业们建立联盟链，共同管理和维护他们的标识“子树”，既达到标识解析支撑互联互通的目的，又达到标识解析请求包在一定范围内流动的需求。示意图如下所示。

图2 基于联盟链的行业/企业联盟节点共治架构

也许通过这种方式，能让企业更放心的使用标识解析，真正发挥出标识解析的价值。详细的技术方案我们也可以下来具体探讨。

3. 基于标识解析的创新应用面临的数据问题。

产品追溯、供应链管理、产品全生命周期管理这一大类应用，是标识解析技术最能发挥价值的应用场景。以产品追溯为例，过去的产品追溯解决方案，大多是集中管理溯源数据的方式。这种方式的优点就是管理简单，溯源数据一旦产生，修改困难。但问题也很明显，所有企业的数据集中在第三方，企业的所有秘密都暴露在外，风险太大。中国药品电子监管码就是对中国的药品溯源最成功也最失败的案例。药品溯源的经典案例，花了近10年的时间，完成了对国内所有药品生产企业、药品流通企业的药品溯源数据集中管理。就在这个平台走向最终胜利的时刻，它的集中式管理模式的弊端也就彻底爆发，直接导致该平台被废除。随后，企业可以自建追溯系统、企业可以委托第三方建设追溯系统的方式成为标准。在这样的要求下，如何实现对各种企业、若干追溯系统的溯源数据统一管理，标识解析技术成为了首选。企业自主管理溯源数据，按需开放接口被查得到大家的认可。但是，数据自主管理带来的数据可随意修改问题立马凸显。当食品安全事故发生时，企业为了最小化自身责任，修改溯源数据将是他们的首选。因此，区块链+标识+溯源，三者天然的走到了一起。下图就是一个简单的示意图，我也不详细展开了。有兴趣可以具体探讨。

图3 区块链+标识+溯源方案

4. 数据方面问题的进一步思考。

前面讲到利用标识解析，实现分布式数据的整合与应用，利用区块链保障数据的不可篡改。其实，利用区块链+标识+数据，还能做的更多更多。由于种种原因，这里就暂不细说了。以后有机会，再和大家详谈。

综上，标识和区块链，无论是本身体系架构的完善，还是应用领域的支撑，两者有着很多互补的地方。今天的讨论只是一个引子，激发大家在这个方向的进一步思考和探讨，甚至进一步的摸索和实现。有不正之处，敬请指导。

原创： 工信部工业互联网研究院副总工程师 田野 标识解析思维 昨天