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| 編輯推薦： |
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区块链技术可以为智能制造奠定坚实的“钢筋混凝土”地基：区块链智能可以将散落在制造体系各个角落的大数据和智能体联结起来，使其可信、可靠、自主地协同工作和运行，将点状的人工智能、大数据技术系统联结成社会化的大智能系统。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍区块链技术的基本原理、区块链技术在智能制造领域的应用优势和特性、区块链与制造流程各个环节的结合点，以及区块链与智能制造相结合之后衍生出的若干新技术和新业态。本书的特色是注重应用实践、注重案例研究，将技术与应用深度融合。
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| 關於作者： |
袁勇，中国人民大学数学学院教授，主要研究计算经济学与区块链技术，发表学术论文150余篇，曾获7项/优秀论文奖和中国自动化学会第四届青年科学家奖。现为中国自动化学会区块链专委会主任，IEEE SMC学会区块链技术委员会共同主席，IFAC经济、商业与金融系统专业委员会副主席。
王飞跃教授是智能制造、智能控制、智能机器人、无人驾驶和智能交通等领域早期开拓者之一。现为中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会监事长、IEEE射频识别理事会主席、IEEE SMC学会副主席。2003年起先后当选IEEE、INCOSE、IFAC、ASME和AAAS等国际学术组织Fellow。
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| 目錄：
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第1章 智能制造概述 001
1.1 智能制造的概念与定义 001
1.1.1 制造与制造业 001
1.1.2 智能制造的定义 003
1.1.3 智能制造与传统制造的异同 006
1.2 智能制造的历史演进 007
1.2.1 制造业与工业革命 007
1.2.2 智能制造大事记 010
1.3 智能制造的发展现状 014
1.3.1 德国“工业4.0”战略 015
1.3.2 美国“再工业化”战略 016
1.3.3 “中国制造2025”战略 018
1.3.4 中国主要城市智能制造发展战略 020
1.3.5 其他国家发展战略 024
1.4 智能制造的特征、模型与技术 025
1.4.1 智能制造的特征 026
1.4.2 智能制造的参考模型 027
1.4.3 智能制造的核心技术 033
参考文献 037
第2章 智能制造的机遇与挑战 038
2.1 智能制造的发展机遇 038
2.2 智能制造的问题与挑战 039
2.2.1 基础薄弱 040
2.2.2 数据安全 041
2.2.3 信任缺失 044
2.2.4 数据公开共享 046
2.2.5 激励与生态缺失 048
2.3 区块链助力智能制造 051
2.3.1 数据安全 052
2.3.2 信任缺失 053
2.3.3 数据公开共享 054
2.3.4 激励与生态 054
参考文献 055
第3章 区块链相关技术与方法 057
3.1 区块链概述 057
3.1.1 区块链的概念与定义 057
3.1.2 区块链与加密货币生态 059
3.1.3 区块链发展历史与大事记 062
3.1.4 区块链发展现状 066
3.2 区块链的基础要素 068
3.2.1 基础架构模型 068
3.2.2 区块链的技术要素与组件 072
3.2.3 区块链的技术特点 076
3.2.4 区块链的分类与适用场景 077
3.3 区块链的技术与方法 078
3.3.1 区块链的运行流程概述 078
3.3.2 数据结构与关键技术 080
3.3.3 分布式组网技术 085
3.3.4 区块链共识算法 088
3.3.5 激励机制与Token 经济 092
3.3.6 智能合约与去中心化应用 094
参考文献 095
第4章 基于区块链的制造业管理 097
4.1 数据管理 098
4.1.1 数据共享 098
4.1.2 数据安全与隐私保护 102
4.2 身份管理 104
4.2.1 身份管理：背景与问题 104
4.2.2 基于区块链的身份管理 105
4.3 访问控制管理 107
4.3.1 智能制造的访问控制管理难点 107
4.3.2 基于区块链的访问控制模型 107
4.4 应用案例 109
4.4.1 物信链 109
4.4.2 MedRec 系统 111
参考文献 113
第5章 基于区块链的分布式制造 114
5.1 区块链 分布式制造 115
5.1.1 分布式制造：定义与现状 115
5.1.2 分布式制造的区块链解决方案 118
5.2 区块链 云制造 122
5.2.1 云制造：定义与现状 122
5.2.2 基于区块链的云制造 129
5.3 应用案例 133
5.3.1 分布式智能生产网络 133
5.3.2 智造链 140
参考文献 142
第6章 基于区块链的社会制造 145
6.1 社会制造：定义与现状 145
6.2 社会制造的区块链解决方案 151
6.3 基于区块链的DAO 组织管理 156
6.3.1 从CMO 到DAO 156
6.3.2 基于智能合约的去中心化自治组织 158
6.3.3 基于Token 经济的员工激励 164
参考文献 166
第7章 区块链 物联网 169
7.1 物联网的问题与挑战 169
7.1.1 物联网的定义与历史 170
7.1.2 物联网的架构模型 172
7.1.3 物联网在制造业中的应用：机遇与挑战 174
7.2 区块链 物联网：技术原理 176
7.2.1 区块链 物联网的机遇与挑战 176
7.2.2 区块链 物联网的基本模型 181
7.3 区块链 物联网典型项目 183
7.3.1 IBM ADEPT 184
7.3.2 IOTA 及其工业应用 185
7.3.3 Filament 186
参考文献 187
第8章 区块链 平行制造 188
8.1 面向CPSS 的智能制造 188
8.1.1 CPSS 与“工业5.0” 188
8.1.2 CPSS 环境下的智能制造 190
8.2 平行智能与平行制造 191
8.2.1 平行智能概述 191
8.2.2 平行制造：概念与框架 194
8.2.3 平行制造与数字孪生的异同 197
8.3 区块链赋能的平行制造 198
8.3.1 平行区块链的背景与需求 199
8.3.2 平行区块链 智能制造：概念与框架 201
8.4 平行制造相关理论与方法 204
8.4.1 平行制造技术体系 204
8.4.2 开源情报与社会计算 206
8.4.3 知识自动化 207
8.4.4 智联网 209
8.4.5 软件机器人 210
参考文献 212
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| 內容試閱：
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人工智能若能真正落地，必须要在实体经济的前沿制造业中发挥作用。为此，人工智能与区块链方法结合，形成区块链智能和相关技术，将是中国制造迈向中国智造的关键。
智能制造的基础是大数据。然而，智能制造如果只是建立在海量、碎片化、非结构、质量良莠不齐的大数据之上，就如同直接在沙基上盖楼，一定盖不高。区块链技术可以为智能制造奠定坚实的“钢筋混凝土”地基：区块链智能可以将散落在制造体系各个角落的大数据和智能体连接起来，使其可信、可靠、自主地协同工作和运行，将点状的人工智能、大数据技术系统连接成社会化的大智能系统。
只有加上区块链的力量，智能制造才算上了真道。何为“真”（TRUE）“道”（DAO）？“ 真” 代表着可信（trustable）、可靠（reliable）、可用（useful）、高效（effective，efficient）；“ 道” 则代表着分布式去中心化（distributed，decentralized）、自主式的自动化（autonomous，automated）、组织化的有序性（organized，ordered）。一旦实现了区块链之真道和此“道”上的知识机器人体系，传统上难以流通和商品化的“信任”和“注意力”将不可避免地成为可以批量化制造的新“商品”，革命性地扩展制造和经济生态的范围，并借助智联网迅速演化形成边际效益递增的新型智能大经济（big economy of intelligence，BEI）。
这么一来，我们就实现了所谓的“合一体”：人机结合，知行合一，虚实一体。我们就能进入新的空间——CPSS（cyber-physical-social systems，社会物理信息系统），其中个S 代表人和社会因素必须结合在一起并加入管理和控制中，只有这样才能实现智能制造从“工业4.0”演进到“工业5.0”。未来的机器，将会是CPSS 的平行机。它能够把社会、物理和信息三个空间打通，把物理形态的牛顿机和数字形态的默顿机合二为一，把云端与边缘端无缝联合，把小数据导成大数据、大数据再炼成深度智能。未来的制造模式将是DT，不只是数字双胞胎（digital twin），而至少是四胞胎(double twin)，是物理、描述、预测、引导四合一的虚实互动之平行制造模式。
正是基于这样的认识，我们综合过去团队发表的论文，组织队伍编写了这本《区块链 智能制造：技术与应用》。本书共分8 章。第1 章全面概述智能制造的概念、历史、现状与技术；第2 章分析智能制造目前面临的机遇与挑战，以及区块链技术在应对这些挑战时的优势与作用；第3 章阐述区块链技术的发展现状、架构模型，以及若干关键技术与方法；第4 章从数据管理、身份管理和访问控制管理三个方面讨论区块链在制造业管理中的重要作用；第5 章探讨区块链技术在分布式制造和云制造领域中的应用现状与典型案例；第6 章重点关注区块链在新兴的社会制造模式中的应用；第7 章给出区块链与物联网技术相结合的问题与挑战，以及二者在智能制造中的关键技术和典型案例；第8 章阐述区块链技术赋能的平行制造及其相关的理论与方法体系。
在两年时间的编写过程中，本书得到了诸多业内专家和学者的大力支持，在此表示衷心的感谢。特别感谢复杂系统管理与控制国家重点实验室平行区块链团队的秦蕊、李娟娟、欧阳丽炜、王帅、曾帅、倪晓春和韩璇在本书素材整理和编写过程中给予的帮助。感谢中国人民大学数学学院的领导和同事在本书成稿过程中的建设性建议和讨论。感谢清华大学出版社在本书出版过程中给予的全方位支持。
后，希望本书能为推动区块链技术在智能制造领域的实际应用做出一点微薄的贡献。
袁 勇 王飞跃
2020 年5 月
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