世界的進步就是一個顛覆與在創新的過程，當下區塊鏈技術浪潮席捲全球。數字經濟生態系統已經被多個國家認為是下一個重要經濟體系。

1971年，英特爾製造了第一臺微處理器4004。Don Tapscott在1995年稱之為“ 數字經濟 ” 的誕生，它不可逆轉地改變了世界。而區塊鏈恰是數字經濟生態系統的又一新基礎設施，是除現有網際網路、物聯網、大資料、人工智慧之外的關鍵基礎設施。區塊鏈讓我們看到數字經濟走向一個新的方向，這個方向可能比之前的任何方面都更具變革性。

什麼是數字生態系統？

我們將“數字生態系統”定義為虛擬環境，不同實體出於同一目的進行互動。數字經濟生態系統是由網際網路驅動，包含一系列基於標準，規模可變的硬體、軟體、數字裝置和服務，可系統地實現企業資訊數字化，資料流通，以幫助企業提高運營效率。

如今，全球54.4％的人口線上，42％使用至少一個社交網路，68％使用移動裝置。數字經濟生態系統提供無限的知識和大量裝置，彙集成了一個龐大的社群。在消費者與企業之間實現更大的連線性，已經使許多傳統產業消亡，取而代之的是現在不可或缺的新產業。

在這些情況下，用數字表示了不同實體之間的互動，現在可以將幾個重要的技術構件放在一起，使這些數字生態系統成為可能。

構建數字生態系統系統的模組

1、分散識別符號（DID）

分散識別符號（DID）是唯一的識別符號，可以解析為描述實體的標準資源-DID文件，也稱為DDO。則DID將是表示物件的唯一識別符號（即資料集，演算法，藝術品，技能組等），相應的DDO包含描述此物件的元資料資訊。DID記錄在鏈上，由建立者擁有（但所有權可以轉讓）。有效地耦合後，鏈上DID可以解析為DDO形式的鏈外元資料。

例如，在藥品運輸用例中，每個處理人員可以透過DID / DDO對釋出其裝運的每個溫度資料的引用，然後供供應鏈中的其他貨運代理商發現。根據對此溫度資料的訪問限制，上，下游貨運代理和/或製造商可以請求在整個裝運供應鏈生命週期中訪問資料。

2、完整性證明

作為在鏈上或鏈下注冊資訊的過程的一部分，需要提供和記錄一些完整性資訊。諸如檔案校驗和和加密簽名之類的東西。這意味著當您註冊與一堆檔案關聯的資產時，將記錄該檔案的md5校驗和。當某人正在使用網路資產時，例如獲得訪問許可權，觸發計算等，使用者的簽名和動作也會記錄在鏈上。這意味著如果之後修改了檔案，並且檔案的校驗和不同，或者有人說他們從未訪問過資產，則可以使用完整性機制來證明實際發生的情況。

例如，在貨物運輸用例中，如果製造商記錄了貨運的溫度資料，並使該資料可供貨運代理訪問，則該資產在鏈上將具有唯一的識別符號。如果製造商隨後出於某種原因修改了該資料資產，則新資料資產的校驗和將不同於原始釋出的資產，並且可能被標記為異常行為，需要進一步調查。

3、分散式訪問控制

通常使用者之間的大多數互動都需要管理對數字資產的訪問控制。簡而言之，這意味著對於我所擁有的東西，我想授予您在某些情況下執行某項操作的許可權。這些都是我控制的引數。從概念上講，這是抽象的，但同時又非常靈活。這意味著，根據我要表達和管理的問題，可以在任何用例中支援不同的訪問控制可能性，包括以下內容：

我有資料，並且我想允許任何向我付款X的人訪問我的資料。

我是一名藝術家，對於所有購買我的藝術品的客戶，我將發行一個不可替代的令牌或NFT，使他們能夠訪問新的專有內容。

4、身份管理

公司環境透過域控制器（即Active Directory，LDAP等）利用複雜的身份管理和訪問控制機制。這些解決方案對特定域或網路的公司使用者進行身份驗證和授權。像Active Directory這樣的實現可以透過分配安全策略來管理組織內的個人或組許可權。

5、不可替代令牌（NFT）

數字表示某些物理物品的去中心化識別符號（DID）與不可替代令牌（NFT）的概念非常吻合。這意味著，如果您是資料所有者或註冊藝術作品的藝術家，則可以建立與DID相關聯的NFT（即藝術作品的數字代理），並將其分配給客戶或使用者。作為對此的擴充套件，NFT所有者可以使用其NFT來獲取用於交易目的的訪問許可權，或獲取對其他專有商品的訪問許可權。

例如，在商品運輸用例中，商品的擁有將被表示為NFT，在運輸過程的每個階段都需要交接。這導致了高保真度的擁有跟蹤，可以清晰地描繪出參與者之間（如地面和航空託運商）的交接。

6、來源

來源使我們能夠了解建立“事物”的上下文，它是如何使用的以及由誰使用的，以及所有權是如何轉移或委派的。W3C來源規範以與用例無關的方式定義瞭如何註冊和使用來源。這與區塊鏈網路的利用相結合，為資料生態系統提供了透明而獨特的真理來源。

7、增強隱私的計算

當由於隱私限制而不能共享資料時，允許演算法對您看不到的資料集進行計算是一種合理的選擇。取決於正在執行的計算，有許多不同的可能性和技術解決方案，例如使用Spark或類似工具進行的簡單聚合或成熟的分析過程，以及資料的隱私約束。

提供此類複雜解決方案涉及計算技術，聯合學習和鏈上計算的編排，利用哪種模式完全取決於應用領域。重要的是要了解應用領域，隱含了哪些限制或要求以及如何以無摩擦的方式啟用計算。

實際應用知多少

假設在銀行的支付部門工作，透過設定一個檢測到使用銀行的信用卡交易發生的欺詐行為的50％的模型。如果我可以在其他銀行的信用卡交易基礎上以隱私保護的方式訓練我的模型，那麼可以提高模型的準確性，檢測更多的欺詐交易並節省一大筆錢；還可以將模型出售給共享資料的銀行。

假設在配送中心工作，在那裡您需要在本地分發COVID疫苗。想對運輸工具的溫度感測器進行查詢，以檢查溫度是否始終在適當的溫度範圍內，並標記任何未透過驗收標準的貨物以進行進一步分析。

或者在食品運輸中，能夠在眾多提供商的資料集中協調溫度區間的計算，可以幫助在問題出現之前先確定問題所在。但是，知道哪個資料集提供了標記資訊，可以透過聚合技術等將其保密。此類功能可能會限制供應鏈中任何給定資料提供者的風險敞口。

去中心化的碎片

所有的應用都需要獨立實體（即使他們是競爭對手）之間相互聯絡，相互合作才能實現共同的目標。透過對於以上各個部分進行研究，有助於以去中心化的方式組成這些複雜的方案並提供解決方案。

在開發過程中，將構建上述模組成為設計原則，使我們能夠解決更復雜問題的基礎，而不僅僅是基於經典資料中心的問題，更是允許資料共享和隱私保護計算。