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人工智能、區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng),正在成為智能時代的“三大件”!

5月15日,一份名為《能源石化交易行業(yè)區(qū)塊鏈應用白皮書》的發(fā)布,帶來了明確的信號。

這份白皮書匯聚了眾多頭部企業(yè),由中化能源科技有限公司、中國石油國際事業(yè)有限公司、麥格理集團大宗商品及全球市場、中遠海運能源運輸股份有限公司、中國銀行股份有限公司、中國建設銀行股份有限公司、招商局能源運輸股份有限公司,以及上海萬向區(qū)塊鏈股份公司聯(lián)合發(fā)布。

有別于簡單的共同發(fā)布,這份白皮書還得到了上述企業(yè)管理層的聯(lián)袂力薦,在區(qū)塊鏈應用史上可謂首屈一指。

能源石化行業(yè)具有自身的特殊性,但也包含跨越行業(yè)的發(fā)展共性。

“重、重、高”三個詞可用來描述能源石化行業(yè)的關鍵特征,即重運營、重資金、高風險。

重運營是指,能源石化市場交易執(zhí)行環(huán)節(jié)繁雜,較多紙面工作,十分耗費人力。

重資金是指,單筆交易金額大,是很典型的資本密集型行業(yè)。

高風險是指,執(zhí)行過程繁瑣、周期長、規(guī)模大,加上競爭加劇,風險高而毛利薄。

那么區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術的融合,到底解決了行業(yè)中的什么問題?這就涉及到區(qū)塊鏈應用與行業(yè)融合的本質。

任何技術能夠被普遍接受的前提是,它是否有助于突破產(chǎn)業(yè)鏈瓶頸,是否能夠創(chuàng)造獨特的價值,甚至改寫原有的體系和制度。

以石油為主的能源石化產(chǎn)業(yè)鏈,從上游的勘探開發(fā)、到中游煉油化工、再到下游終端市場銷售,主要特點為鏈條長、周期長、參與方眾多,同時涉及龐大且復雜的跨境交易和國際結算。

人工智能、區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng),正在成為智能時代的“三大件”!

與很多行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈形態(tài)類似,分工協(xié)作的細化有利有弊,F(xiàn)階段能源石化行業(yè)的主要矛盾是產(chǎn)業(yè)鏈眾多參與方之間摩擦不斷,產(chǎn)業(yè)鏈整體運作效率無法提高。

能源石化交易的信息流、實物流、資金流,自上游至下游貫穿整個產(chǎn)業(yè)鏈,傳統(tǒng)交易模式下以“重、重、高”為關鍵特征的背后是三流的不通暢和割裂。

信息流、實物流和資金流的瓶頸限制了產(chǎn)業(yè)鏈上價值的高效傳遞和整體產(chǎn)業(yè)鏈的邊際收益,利潤空間正逐漸被壓縮,產(chǎn)業(yè)鏈瓶頸亟待解決。

利用傳統(tǒng)的IT技術,產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)之間,通過約定等形式,在信息溝通、流程優(yōu)化、契約形式優(yōu)化等方面進行努力嘗試,以期提高運營效率,平滑交易流程。

然而,隨著中國能源市場的逐步放開,眾多中小企業(yè),特別是非國營中小企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中開始扮演更加重要的角色,更多的市場參與者和更高的市場活躍度增加了交易的復雜性和信任壁壘,行業(yè)效率問題進一步凸顯。

根據(jù)白皮書的分析,區(qū)塊鏈通過逐步實現(xiàn)能源石化交易行業(yè)的信息流、實物流和資金流的數(shù)字化,解決三流割裂的問題,完成產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化基礎設施的建設,促進產(chǎn)業(yè)價值傳遞。

基于三流合一,為產(chǎn)業(yè)帶來業(yè)務創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和價值創(chuàng)造的機遇,實現(xiàn)能源石化交易行業(yè)數(shù)字化生態(tài)1.0階段。

隨著三流上鏈合一,行業(yè)數(shù)字生態(tài)中積累和流通的數(shù)據(jù)量將劇增,這是區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)+人工智能等多種技術的融合,將釋放行業(yè)數(shù)據(jù)的價值潛力,數(shù)據(jù)的市場價值將通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)化體現(xiàn)。數(shù)字化貨幣、資產(chǎn)、數(shù)據(jù)的邊界將逐漸模糊、互相融合,能源石化交易行業(yè)數(shù)字化生態(tài)將邁向2.0時代。

人工智能、區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng),正在成為智能時代的“三大件”!

任何行業(yè)都脫離不了時間、空間、形式、權屬的四類轉換,其核心是控制物流、倉儲、生產(chǎn)及終端銷售網(wǎng)絡等。白皮書對能源石化行業(yè)進行了相關的抽象化,并且提出了數(shù)字智能應用的生態(tài)體系。

該體系采用分層結構,主要包括:數(shù)據(jù)采集及底層機制層、數(shù)據(jù)分析層(算法/傳統(tǒng))、運行執(zhí)行層(智能/傳統(tǒng))、行業(yè)應用/服務層(生態(tài))。

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