另外一个问题，工业互联网应该实现工业制造和工业企业智能化。单个企业的智能化缺乏海量、完备和多维度的数据来支撑AI算法的运行，并从智能化角度来提升企业的制造或者服务水平。因此，单个企业需要汇集自身之外的其它数据源，或者在产业链上与大家共享数据。
但是，要实现数据共享，首先就需要相应的技术系统保证数据的可靠性。其次需要相应的技术解决方案保护数据隐私。数据可靠性和数据隐私问题若得不到解决，工业制造业的智能化就会存在非常大的缺陷。任何一个企业都希望有更多数据来源，以训练AI算法。但在数据隐私保护、数据可信、数据安全等问题尚未解决的情况下，现有的技术解决方案都难以帮助企业达成收集更多数据训练AI算法的目标。
然而我们看到区块链能为解决数据安全、可信和隐私问题提供一个非常低成本的方案。同时，区块链加上隐私计算、密码学等技术又能提供低成本的在商业上可行的数据保护和数据协同计算的方案。当然，现在也有一些保护数据安全和隐私的机制，但这些现有机制在跨企业、跨产业的场景就不一定是可行的商业方案了。现有中心化机制会要求所有企业将数据集中到中心化的数据库中，企业自然会担心隐私数据被泄露。
区块链应用落地的2.0阶段，并非区块链应用的最终阶段。接下来，随着央行数字货币的发行，随着多边平台越来越活跃，我们会进入区块链应用落地的3.0阶段——也就是资产数字化和数字资产化，所带来的基于区块链的价值分配和价值交换。在这一阶段中，我们会看到数字化、智能化之后，再进行金融化、资产化，重新带来基于利益相关者的经济体制，新的价值评估、价值分配、价值交换的区块链应用被建立起来。
要想达到3.0阶段，还需要一些更加成熟的条件。如在这样一个价值流通的体系里面，我们需要有央行发行的，合规合法的数字货币，需要智能合约，包括刚才赵院长（此处指中国电子技术标准化研究院院长赵波）讲到的，标准化研究院在智能合约领域建立国家标准方面所做的努力。
通过自动化计价来衡量每个人的价值贡献，用智能合约来分配各自创造的价值。这是一个非常重要的变化。从去年、前年开始，全球资本市场也发生了这样的变化，即从股东资本主义走向利益相关者资本主义。利益相关者不一定有股权关系，甚至不一定认识。就像在公链上，我们也不一定认识，加入网络也不需要得到别人的许可。
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