基于区块链技术的智能建造数据协同研究*

李俊亭 梁立立 李颖涵 董艺佳

(1.西安石油大学土木工程学院 西安 710065；2.西安石油大学经济管理学院 西安 710065)

当前，数据已成为推动全国各个行业经济发展新的生产要素，数据协同是实现数据价值最大化的必要手段[1]。虽然各行各业在数智化转型进程中已取得显著成效，但因数据的开放与共享程度偏低，导致协同效果不理想、颠覆性转型瓶颈难以突破等问题出现。就智能建造而言，由于参与方(单位)众多、各类数据信息庞杂，参与方内部上链信息与参与方之间的上链信息存在很大差异，由此产生数据存证、数据交易、数据协同，以及业务数据耦合、人员互信等机理问题[2]。基于区块链技术，智能建造中各参与者节点因处于去中心化网络中，使各节点所接收数据能够保持一致性，从而实现了数据的公开透明性，而数据区块构成的链条又使得数据可追溯，且公有链、私有链以及联盟链等满足了各节点对数据隐私的不同需求，最终减少各组织的分散性，改善信任关系，提高整体效率[3]。但在智能建造特定场景下，针对区块链技术如何与业务整合，实现技术功能匹配业务需求，数据交易真实透明[4-5]以及数据协同安全等问题的研究较少[6]。本文旨在通过分析引入区块链技术后智能建造数据协同所面临的问题和困境，从系统视角剖析区块链技术下数据协同的机理，构建基于区块链技术的智能建造数据协同框架，提出数据上链机制、集成与共享、安全与隐私保护方式以及协同策略等，为区块链技术下的智能建造数据协同研究提供一定的借鉴。

1 问题解构：区块链技术下智能建造数据协同的困境

以区块链技术为代表的新一代信息技术为建造业的精细化管理、集约式发展、数字化转型提供了强有力的技术支撑[7]，多种技术的集成为消除信息壁垒、重构组织模式、建立数智化新型产业生态及实现可持续发展提供了一个路径[8-10]。但是，如何重构区块链技术(共识机制、智能合约、分布式账本)以适应智能建造特定场景下的应用？数据协同如何支撑业务的开展？区块链智能建造平台一旦构建起来，会延伸出哪些组织管理“触角”？这些问题使区块链技术下的智能建造实现数据协同面临诸多困境。

1.1 缺乏区块链系统与数据协同业务的耦合设计

现有研究只将区块链作为安全性保障手段，以确保数据协同共享的安全性，并未涉及数据协同业务的耦合策略问题。在具体进行区块链系统设计时，应探析共识算法、智能合约、账本结构等区块链技术与智慧建造数据协同业务之间的作用关系，对二者进行协同优化，实现系统之间的耦合设计，从而提升数据协同效率。正如Steven Graham指出：“目前，还没有一个真正汇集工程项目各参与方的区块链数据信息共享平台”[11]。

1.2 缺乏特定场景下数据协同的“交易协议”研究

智能建造应用智能合约可以将设计、调试、施工、运输和资产管理等任务自动化执行，从而减少支付时间，降低交易及管理成本[12-14]。智能合约的本质是将数据存储在区块链上可以自动运行的脚本，它被定义为一种通过代码程序自动执行的交易协议[15]，其立足于完全契约的理想情境[16]。但是，智能建造中的各参与方不是完全的“合同”关系，参与方之间大量的数据交互需要依赖“契约”来维系，也需要分析有关数据的社会契约关系[17]。但目前学者们对基于契约关系的智能合约构建及其应用机理的研究比较匮乏[18-19]。因此，设计特定场景下的区块链智能合约将是解决社会契约条件下数据协同的关键。

1.3 缺乏特定场景下数据协同的系统研究

在智能建造中各组织内部以及各组织间都会进行数据交互，涉及“链下”与“链上”数据甄选、上链机制设计和工程数据可信存储等问题[20]。要实现数据协同，不仅要对数据进行全生命周期管理以实现数据开放与共享以及历史数据完整可追溯[21]，而且要对数据进行风险管理以实现数据的安全和隐私保护等[22]。将区块链技术引入智能建造特定场景下的系统机理分析和数据协同框架思路，将有助于智能建造中形成完整的数据流，从而提升建造过程数据协同质量和整体效率。

2 机理分析：区块链技术下智能建造数据协同机理

在智能建造应用场景中引入区块链技术，不仅需要考虑区块链技术本身的技术支持问题，还需要探讨区块链技术与智能建造数据交互的融合问题。本文采用系统工程“物理-事理-人理(WSR)”方法论，研究区块链引入智能建造领域的数据协同机理[23]，并借鉴朱晓武等人[24]提出的研究范式，构建基于区块链技术的智能建造数据协同的WSR方法分析框架，如图1所示。

图1 智能建造数据协同的WSR分析框架

2.1 区块链技术下智能建造数据协同的“物理”分析

2.2 区块链技术下智能建造数据协同的“事理”分析

在WSR方法论中“事理”是指做事(数据处理)的机理。在智能建造中，由于参与方节点记录员汇报的信息不一定是真实准确的，因此最终达成的共识也并非一定反映真实情况。所以，提出两种思路以解决数据共识质量问题：一是可以借鉴信息经济学模型，重点分析参与方节点记录员误报的情况，通过构建谎报代理人效用函数分析参与方契约机会成本的方法，分析其谎报的概率，构建信息不确定条件(谎报概率条件)下的pk·ωk共识权重；二是借鉴通证经济学(Token economy)原理，分析各参与方“数字资产”(即参与方规模、资产和证书等形成数据信用背书)，把分散的、投机的、不平等的各参与方串联起来(通证身份)，从而形成良好的数据共识质量机制。

在高质量数据共识形成的过程中，还需要考虑数据协同的组织模式和数据的社会契约关系。首先基于区块链共识过程，分析各参与方数据类型要素，构建信息网络联盟；通过信息交互过程推演，分析网络节点设置和组织信息交流；其次基于链节点存储过程，确定信息节点数据结构；最后通过信息交流的加密算法形成数据的发布和共享。数据的社会契约关系依赖于具体的应用场景，可以依据各类合同或示范文本的条款分析各参与方合作所隐含的“契约”关系，通过提取各参与关方、活动事项、触发等关键信息，实现对合同条款的数据表示，并以智能合约形式使数据协同合约化，从而形成高质量的数据协同机制。

2.3 区块链技术下智能建造数据协同的“人理”分析

在WSR方法论中“人理”是指做人(数据应用)的机理。因数据的共识、传递等过程均离不开人的参与，而有人的参与必然会引起一些社会问题，所以在智能建造中，如果参与方“上链”信息存在虚假报告且概率较高，或者参与方“链下”信息存在共谋等情况，势必会产生“柠檬市场问题”“组织节点间共谋”等问题。

由于人的参与使数据协同问题变得广泛而复杂，所以本文采用博弈论的思想将构建演化博弈模型作为一种解决方式。例如采用双方博弈，将博弈方分为数据上传者(Pi)和数据监管者(Pj)，双方的策略分别为{规范，共谋}和{监管，不监管}。设数据上传者采取规范行为的概率为x,数据监管者进行监管的概率为y。数据协同基础收益为Rk，协同效果系数为βk，惩罚系数为θk(k=i,j;0<θk<1<βk)。进而可构建如图2所示的效用矩阵。

图2 效用矩阵

由图2可得Pi的期望效用函数为：

ui(x,y)=xyβiRi+x(1-y)βiRi-(1-x)yθiRi-(1-x)(1-y)θiRi=xβiRi-(1-x)θiRi

Pj的期望效用函数为：

uj(x,y)=xyβjRj+(1-x)yβjRj-x(1-y)θjRj-(1-x)(1-y)θjRj=yβjRj-(1-y)θjRj

由该模型可见，{规范，监管}为最优策略集，此策略有助于最大限度改善数据协同中的“人理”问题，实现真正意义上的数据协同机制。

3 框架构建：基于区块链技术的智能建造数据协同

3.1 区块链技术下智能建造数据协同的框架模型

本文基于区块链核心技术，依托智能建造的应用场景构建数据协同逻辑模型。首先进行区块链选型，目前根据技术及应用场景将区块链主要分为私有链、联盟链和公有链三大类型，因公有链没有监管方限制节点的出入，私有链设置了准入规则，适合参与方内部的区块链系统，联盟链主要为利益相关的不同主体构成的业务联盟服务，依据智能建造特定场景中各参与方之间的平等合作关系，在本架构中以联盟链作为基础区块链。其次考虑基于分布式账本(DLTs)的数据存储、交互框架，构建各参与方数据信息列表、交互、记账、查询的逻辑层、交互层、存储层的多维数据框架模型。因此，本文提出基于区块链的智能建造数据协同平台框架(如图3所示)，该协同框架模型主要由参与主体、数据层、区块链层及数据协同层构成[25]。

图3 智能建造数据协同的框架模型

依据上述智能建造数据协同的机理分析可知，数据协同与业务开展二者不可分割，这种可信数据协同的网络系统很适合数字资产的联合使用及数据交易、多方联合的追征溯源、业务协作及风险把控等工作。a.参与主体(数据源)。各参与主体作为智能建造数据的产出者及利用者，是协同平台的重要组成部分。各参与主体除了上传自身产出的数据外，还要申请查看并使用其他方的数据。在协同系统中，各方不需要承担维护网络及系统的工作，但需要确保上传数据的准确性、及时性与标准性。b.数据层。该层是数据协同平台的基础。数据层主要包括智能建造中产生的数据，涵盖了智能建造整个生命周期中的数据。数据记录通过网络传输方式对不同渠道的数据进行采集，并对原始数据进行清洗、融合、封装等加工之后，将其转化为标准数据存储于分布式数据系统中。数据在存储过程中高可用、可扩展及可通过数据备份的方式，减少数据灾难，断点不可续、不能负载均衡的问题是值得关注的。c.区块链层。该层是系统架构的核心部分。区块链层包括共识机制、智能合约、分布式数据存储、点对点传输、非对称加密技术等计算机基础设施及网络管理等服务。在区块链层中，采用块链式结构将经过哈希函数加密的数据信息按照时间顺序进行存储，并利用分布式节点共识机制更新数据，这样既能保证数据的安全可靠，又能追根溯源。此外，智能合约自动操作应用数据，还可以保证操作的便捷有效。区块链层读取并存储经过标准化处理的参与主体生成的数据，并为各主体之间共享数据提供服务。d.数据协同层。数据协同就是由数据共享加多方计算而生成的数据协同网络，可以解决各参与方的业务问题。该层主要实现数据在智能建造业务中的安全共享，其核心是根据智能建造流程将可信数据进行存储、交互和安全计算，进而实现其在业务流程之间的协同，使各方主体在协作中实现业务数据共享。

3.2 区块链技术下数据协同的上链机制

数据的上链机制是可信数据存储的关键，一般包括身份认证、数据上传、数据交易和监督管理四个主要业务部分。用户在身份认证模块通过提交注册信息成为正式用户，并在注册成功之后可以查看本人信息并进行信息监管等。用户在智能建造过程中会产生一系列资料并将相关数据提交协同平台。数据在区块链平台的上传流程如图4所示。

图4 数据协同平台上传数据业务流程

用户在完成注册后向平台发出上传标准数据的请求，并向根据共识机制产生的审核节点提交相关建造数据。审核节点将通过非对称加密算法得到的哈希值、时间戳及数字签名打包成区块，再上传至原区块链，然后向全网广播。所有节点验证结果并更新区块链。这样的数据上传方式即链上存储方式，数据直接存储在区块中，数据资源也汇集在区块链中。但并不是所有的数据资源都适合链上存储方式，因为区块链有限的存储性与交易的处理性同时会限制数据的上链。比如在智能建造中，制造过程中产生的钢筋质量数据及施工过程中产生的检测等数据，对这些需要开放共享的信息不需要上链，而有关设计图纸、BIM、合同等涉及机密的数据则需要通过加密处理后再上链存证，从而保证数据的安全、不可篡改及可溯源。由此数据协同平台参考标准定义了不同类型协同数据的上链方式，如表1所示。

表1 智能建造协同数据上链方式

根据数据开放程度和数据存储量来确定智能建造数据协同平台的上链方式，其中，数据开放程度可分为完全开放、半开放和不开放三种类型，数据存储量分为大、中、小三个值。上链方式分别为：不上链、哈希上链和加密上链。加密上链是指如组织资源配置等涉及机密的私有数据不能直接上链，需要通过加密技术进行加密处理，在数据协同平台上传加密处理后的数据，只有获得访问权限的用户才能通过密钥访问数据。

3.3 区块链技术下数据协同的集成与共享

智能建造数据协同是消除系统孤岛，让数据信息有效联动的过程。首先需要梳理智能建造数据协同业务，形成业务数据协同需求，其次根据数据协同需求构建数据仓库，并进行数据同步。在数据同步完成后提交数据集成请求，区块链平台管理员对数据集成请求进行审核，包括对数据上传方进行资质评估及数据的有效性验证，审核通过则随时触发上链事件，根据上链规则执行上链任务。最后通过集成关系型数据库对链上数据进行持久化处理，实现链上链下数据同步。具体如图5所示。

图5 数据协同平台数据协同集成过程

智能建造数据协同共享主要包括两种共享模式：a.直接共享模式。数据拥有者提前对数据授权方式进行设置，对某申请者授权直接访问数据权限，被授权者可直接进行数据访问。b.申请审核模式。数据使用者向数据拥有者提交数据访问申请，经过数据拥有者的审核批准或拒绝之后，数据使用者可以进一步获得数据或者被拒绝无法访问数据。数据共享过程如图6所示。

图6 数据协同共享模式：直接共享模式(左)申请审核模式(右)

3.4 区块链技术下数据协同的隐私保护

智能建造的基础区块链类型使得跨链技术的加持成为必然趋势，然而参与方在进行跨链数据交互时往往面临数据隐私泄露的问题。目前有公证人机制、哈希时间锁定和侧链/中继链三种主流跨链技术[26]。在公证人机制中，中间人(即公证人)的选择对于数据的成功交互起到决定性作用，因为恶意的中间人会对数据安全造成威胁；在哈希时间锁定中，黑客有可能通过窃取处于联网状态的用户钱包私钥的方式破坏资金的安全性；因侧链/中继链既不能对主链数据进行追溯，又无法保证侧链所有节点的可信度，所以系统安全及数据隐私则会面临一定风险。

“区块链+隐私计算”应成为数据协同隐私保护的一种重要方案。隐私计算以安全多方计算(Multi-Party Computation，MPC)、联邦学习(Federated Learning，FL)以及可信执行环境(Trusted Execution Environment，TEE)为主要技术体系[27]，区块链与其具有天然互补性。区块链技术实现了链上数据的公开透明以及不可篡改，但数据的安全及隐私性难以保证。MPC可在存在不可信参与方的情况下，完成对数据的隐私处理从而实现个体间的数据协同。尽管FL不仅实现了数据的协同，而且在其数据不出域的核心思想下实现了数据隐私的保护，但却面临着被恶意攻击的风险，而区块链技术的可追溯性等可帮助系统找出恶意节点并及时止损。TEE不仅帮助区块链实现链下复杂数据的安全处理，维护特定数据的安全性和隐私性，同时也提高整个系统的运行效率。因此，区块链与隐私计算的结合是提高原区块链及跨链系统中节点间的数据安全性及隐私性，促进各方数据协同的关键。

4 协同策略：区块链技术下智能建造数据协同应用

通过上述关于区块链技术下智能建造数据协同的问题解构及机理分析，可绘制如图7所示的解决方案逻辑图，其自上而下展示了基于WSR方法论的数据协同“问题-原因-方案”的对应逻辑。针对图中的事理解析(焦点：怎么做)，结合区块链的技术特征，以及智能建造数据协同的客观需求，本文提出了区块链技术下的“数据存证-可信共享-数据协同”智能建造数据协同策略。

图7 基于WSR的智能建造数据协同解决方案逻辑图

a.借助区块链技术去中心化、不可篡改、可追溯的特点，构建“智能建造下数据协同自组织”运作机制。这就避免了传统建造中因各参与方因信息不对称而造成的各种质量问题。要求各参与主体对建造服务基础数据进行哈希运算，并在区块链中予以记录，以实现去中心化。智能建造的总承包商负责数据协同平台的维护、运营和监管工作。利用区块链技术使每个数据集的被访问信息和被利用信息都被纪录和“封存”，从而实现数据的不可篡改，这样不仅可以确保数据的安全性和隐私保护，同时也为各参与主体追溯数据提供了便利，实现了数据的可追溯。这种典型的不依赖外部指令的区块链数据协同平台按照默认的规则构建的，是能让各参与方各尽其责而又协调的自组织。这种机制中，数据存证是数据协同的基础。

b.借助区块链分布式账本数据存储技术，构建“智能建造下的多元异构节点的数据集成”管理机制。区块链技术使各参与方有必要维护自身数据的隐私性和开放性(链下与链上数据)，但各参与方之间相互业务协作又产生了大量数据交互与数据逻辑存储：一方面是各参与方本身的数据管理。在数据协同平台框架下制定配置策略，通过限制数据任务执行过程中对数据节点的访问、操作动作范围及规则、指定语义映射、多节点降级顺序等数据协同策略；另一方面是区块链数据管理，即链下与链上数据的协同治理。区块链技术可以保障“链上”数据的真实性、准确性和一致性，但对于“链下”数据，则无法保证其质量。而高质量的链下数据是高质量链上数据的前提。因此，各参与方应采取有效的技术和管理手段，对数据的采集、获取、存储、维护、应用等方面进行全面的识别、度量和改进。

c.借助区块链共识机制、智能合约、密码学等技术，构建“智能建造下高质量数据协同”管理机制。基于区块链技术，可将智能建造的各参与方联合起来搭建一个基于联盟链的数据协同平台，通过协调各方数据上链，以数据信息分布式记账、集体维护、互相效验的方法保证数据信息真实有效且形成不被篡改的记录。但是数据是为业务服务的，需要通过特定区块链应用场景的共识机制、智能合约的机理分析(数据协同的WSR机理分析)，从而形成有效的数据协同。依托区块链共识机制解决智能建造特定场景节点应用问题，进一步设计有效的共识算法；依托智能合约解决智能建造中各参与方之间的社会契约关系，进一步定义区块链自动执行的脚本程序；而依托密码学技术，并结合安全多方计算、同态加密、零知识证明等隐私保护技术，提升数据的可信执行环境。

5 结 语

区块链技术是数字时代的新智慧，能够实现智能建造中各参与主体间的高效协作及数据协同，从而形成有序结构的数据自组织新模式，满足行业数字化转型升级和国家战略布局的迫切需求。建造业本身存在着组织间的信任关系薄弱、数据安全监管困难、信息不对称等问题，区块链技术能够解决其数据协同中的诸多难题。然而，智能建造领域引入区块链技术后既涉及特定场景下的技术应用问题，又涉及与智能建造业务融合的问题。本文基于技术与业务融合的视角，从机理分析、框架构建、协调策略层面，通过对关键链节点把控、协调耦合实现、互信机制形成等方面进行深入研究，为基于区块链技术的智能建造数据协同提供了一个可行方案。在未来工作中，将进一步以区块链技术为切入点，以智能建造场景为背景，深入完善区块链技术在智能建造特定场景下的数据协同应用,同时通过采用实证研究等方法来测试并验证相应方案的有效性。