宝马区块链负责人：我们如何让区块链技术与汽车产业结合？

不知不觉区块链已经发展了近10年，但哪怕到现在也还会有人质疑区块链当前并没有什么实际应用，但恰恰相反，凭借过去几年的技术积累和行业探索，区块链已经悄悄在一些行业生根发芽……

本文是德国宝马集团区块链技术负责人Andre博士，以宝马汽车目前的实际使用为例，分析区块链技术在汽车行业的应用，其与亚马逊合作的区块链框架为我们揭示了分类账技术真正的妙用，或许看后会有意想不到的收获，以下Enjoy：

作为全球领先的汽车创新者之一，宝马集团正努力将区块链技术从概念验证转变为生产解决方案。我们的目标是使技术成熟到足以在业务方面与客户和合作伙伴使用，而不仅仅是在内部。从某种意义上说，这也意味着我们承担了技术传道者的角色，以此识别有前景的用例，并帮助人们发现技术在炒作周期之外的潜力。

在本文中，我们将讨论一些我们认为区块链和相关分类账技术对于实现下一代汽车价值链至关重要的原因，以及我们为实现这一目标而采取的若干举措。

宝马集团正利用区块链提高供应链透明度:宝马集团正在使用基于区块链技术的“PartChain”进行采购，以确保多阶段国际供应链中零部件和原材料的可追溯性。（Automotiveworld）[2020/3/31]

不可变的，可验证的和可信赖的数据是业务生态系统的重要组成部分，分类帐技术提供了跨组织的基本信任，包括对流程，产品和服务的信任。通过使用诸如AmazonWebServices提供的云技术，业务生态系统中的合作伙伴可以轻松协作并快速建立可扩展的基础架构。

对于生态系统而言，特别重要的是拥有诸如AmazonQuantumLedger数据库之类的服务所提供的可信且安全数据，该数据可确保关键数据是可验证的和防篡改的。与我们自己管理基础分类账技术相比，AmazonQLDB的无服务器性质使我们能够更快地进行创新和扩展，存储在AmazonQLDB中的数据可以进一步与去中心化分类账系统集成。

分类帐技术可实现令人兴奋的新业务模型，尤其是在汽车行业等复杂的价值链中。在这里，有许多不同的团队一起工作，所有团队都需要对信息进行有信任的访问。从端到端的数据管道中，加密分类帐技术可以在每个阶段建立信任。它们还确保即使涉及多个组织和合作伙伴，也可以对数据进行验证和审核。

动态 | 宝马、英特尔等与Tribe Accelerator合作推动区块链:据cryptobriefing报道，新加坡政府支持的首个区块链加速器Tribe Accelerator刚刚宣布与宝马、尼尔森和英特尔公司建立战略合作伙伴关系。Tribe Accelerator希望利用三大公司的资金、能力和资源来帮助小型技术创新公司的发展。[2019/3/25]

跟踪复杂供应链中的零件

供应链是我们应用区块链技术应对可信数据交换挑战的关键领域之一。我们的核心竞争力是围绕汽车制造组织起来的，这需要与供应商和中间商的复杂网络合作。不幸的是，国际贸易还没有完全跟上数字时代的步伐，手工和纸张处理仍然相当普遍，Excel电子表格和电子邮件更是如此。和我们一样，这些方法在与70多个国家的12,000家供应商打交道时是低效的。

我们的希望是使用分类帐技术来自动化跨组织流程，最终减少纸张和电子邮件的使用，并提高信任度。

动态 | Tribe与宝马集团（亚洲） 、英特尔和尼尔森合作:据THESTRAITSTIMES报道，3月22日，新加坡区块链加速器项目Tribe表示与宝马集团（亚洲）、英特尔公司和尼尔森建立战略合作关系。[2019/3/22]

我们使用区块链不仅解决信息流，还可以解决产品流。例如，在我们的PartChain解决方案中，我们为汽车零件分配了唯一的标识，我们可以更有效地跟踪和管理。在多层供应链中，所有供应商在制造时都会上载零部件数据，然后将其汇总到车辆管理中。如果以后发生问题，则可以根据共同的数据集识别受影响的零件，并由所有相关方进行验证和达成共识。

尽管宝马集团有着世界上最复杂的供应链之一，但大的知名度总是有价值的，尤其是在涉及生产问题时。通过PartChain，甚至在零件到达宝马集团之前，我们就可以看到一部分信息被创建在区块链中。这为我们提供了一层保障，使我们能够精确地跟踪具有不可变的和可验证数据的零件来源，比我们在某人的电子邮件帐户或文件共享中搜索它要快得多，即使出现质量问题，也可以帮助我们更快地响应。

金色财经现场报道 VeChain CEO陆扬：正与宝马合作 为每辆车提供区块链上的ID:金色财经现场报道，今日在Coindesk 2018共识会议上，VeChain CEO陆扬表示他们正在与宝马合作开发PoC，为每辆车提供区块链上的唯一ID，让每个供应商的车辆数据生成保持“1 + 1>2”的效果。品牌是来自消费者的看法，一般来讲就是信任，这正是区块链可以提供的。[2018/5/16]

随着软件定义的车辆成为汽车行业的日常现实，这些功能将变得更加重要。跟踪软件版本和更改将是必要的，因为每个新的软件版本都将构成汽车的新版本。这种复杂性要求能够在流程的每个步骤中信任和验证数据，并实现高水平的自动化，因为将不可能在电子表格中跟踪每个车辆的当前状态。

今天，PartChain是使用HyperledgerFabric的简易跟踪系统，将来，灵活的数据模型将使我们能够合并更复杂的信息。最终，我们设想了使物流、海关、进出口和贸易流程自动化的能力。实现这些目标需要我们具有将关键内部运营数据与其他生态系统整合的能力，我们正在努力鼓励整个行业采用标准，这些标准将有助于这种类型的高级自动化和启用隐私的数据共享。

OVU和宝马创建试点项目追踪里程数据:据ethnews，DOVU和宝马创建了一个试点项目，以追踪里程数据，并保持租赁和车队使用加密货币的转售价值，以此激励消费者。在完成为期10周的项目后，DOVU写道:我们为宝马(BMW)生产了一个定制的钱包，并与Alphabet的视觉品牌合作。这款应用是通过我们的企业账户在内部发布的，iOS和安卓用户可以使用不同版本，而且试点还在继续运行，这样我们就可以继续测量如何让人们执行某些任务以及影响他们的行为。[2018/5/9]

我们的PartChain解决方案包括搭建区块链环境所需的企业特性，该解决方案以与云无关的方式设计，为我们的合作伙伴提供了选择首选云提供商的灵活性。我们有自己的ID管理系统，它集成了基于AmazonSimpleStorageService(AmazonS3)的AWS本地数据库。

跨行业合作

宝马集团领导并参与了一些标准化计划，例如与移动开放性区块链计划相关的供应链工作组。MOBI是一个非营利性财团，与企业、政府和NGO合作，以促进移动行业中的标准构建并加速采用区块链、分布式分类帐等相关技术。

我们还与MOBI合作，以提高数据安全性和隐私性。我们希望通过使用分布式的、自治的身份等技术来克服隐私挑战。通过实现对数据的更多控制和所有权，我们将能够更有效地使用该数据，同时仍保留隐私并满足合规性要求。

我们在这一领域的最大重点之一是使用自我主权身份以更加有效和私密的方式管理数据。我们预见了未来，地球上的每辆车都将能够使用自主技术进行交互，从而使车主能够无缝参与并使用服务。

利用可信赖的车辆数据增强应用

另一个重要的应用领域是可信车辆数据，它确保以可验证的、抗篡改的方式存储和处理与车辆相关的关键数据。在这种情况下，没有必要使用纯区块链技术，从而导致潜在的可扩展性问题。

虽然可验证性和不可变性是必需的，但我们不需要传统区块链提供的去中心化方式，AmazonQLDB非常适合这个场景，它允许我们构建可生产和可扩展的原型，而不用担心管理分布式数据库的复杂性。

在内部试点中，我们开发了基于AmazonQLDB的车辆数据记录系统。在此记录中，数据是通过移动的连接模块捕获的，该模块通过蜂窝服务与BMW集团后端进行通信。借助AmazonQLDB，该应用程序可以安全地发布可验证的凭证，从而为应用程序提供基础信息，例如认证数据，车辆注册等。

使用防篡改和可验证的数据进行索赔的能力使我们与其他车辆数据系统不同，特别是，我们能确保车辆的原始数据不会丢失，或被更改删除。任何潜在的数据转换都会记录在档案中，此后在任何时候都可以通过密码验证查看。

一个开放的标准对于支持广泛采用和价值呈现至关重要，这就是为什么我们设计解决方案能够与MOBIVehicleID互操作的原因。

AWS与云计算分类账

早期，我们认识到基于云的分类账技术，在简化许多以前需要许可区块链的用例中的潜力。我们已经知道建立一个去中心化的系统将是多么艰巨的挑战，并且希望能够快速交付价值而无需关注底层基础架构细节的能力。我们参加了AmazonQLDBbeta计划，并迅速与Amazon产品团队联系，这种紧密的关系促使我们参与了AmazonQLDB的内部试点。

我们使用区块链技术和AWS服务的目标不仅是要加速跨组织流程，而且还要生成高质量的数据分析。我们的区块链基础架构与云计算分类账紧密集成，云计算分类账基于不同的AWS服务，使我们能够支持更广泛的应用程序。我们将与AWS合作，继续推动在汽车生态系统中使用云技术，特别是在数据分析和人工智能领域。

当今世界，数据是创新工具，也是服务体验和业务决策的基础。将分类账技术与跨组织数据分析相结合的能力开辟了新的可能性领域，宝马集团对此感到兴奋，并将继续探索下去。

作者系德国慕尼黑宝马集团的区块链技术负责人，在美国和德国宝马集团的IT创新与研究中心担任过多个职位。来源：《InnovatingTheAutomotiveValueChainAtTheBMWGroupUsingLedgerTechnologies》

标签：区块链AMAMAZAIN区块链局曝光局AMANAMazzumaDSK Chain

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