独特的区位优势与资源禀赋，推动区块链和经济社会各领域深度 融合，加快广西区块链产业与应用发展。近年来，广西区块链应 用生态逐步拓展至多个行业领域，打造形成一批“区块链+供应链 管理”“区块链+金融”“区块链+农产品溯源”等一批典型应用 案例，为建设具有广西特色的区块链产业生态，推动数字经济高 质量发展，提供重要基础支撑。 本白皮书结合区块链发展环境，梳理国内区块链政策、技术、 市场、产业、标准等情况，总结广西区块链发展现状，分析广西 等可信流通技术研发和应用 推广。 2025 年 1 月 国 家 发 展 改 革委等 6 部门 《关于完善数据流通 安全治理 更好促进 数据要素市场化价值 化的实施方案》 探索建立数据流通安全审计 和溯源机制，融合应用数字 水印、数据指纹、区块链等 技术手段，高效支撑数据流 通过程中的取证和定责。 2025 年 2 月 工 业 和 信 息 化等 7 部门 《新型储能制造业高 质量发展行动方案》 区块链+司法、区块链+制造等场景。 河南链—— 河南省 采用“1+1+N”总体架构，建设 1 张云链融合网络、1 条数 据共享链、N 个区块链应用，覆盖电子证照、金融服务、司 法存证、不动产交易登记、农产品溯源等场景。 浦江数链—— 上海市 采用“1+1+1+X”架构，即 1 个算力平台设施、1 个公共基 础服务平台、1 个政务区块链应用系统及 X 个标杆应用，覆 盖政务公共服务、数据流通、跨境贸易、工业互联网等。

安全成为关注的重点，即必须确保信息和网络的绝 对安全，甚至为了保障数据安全，往往采取分级保护、等级保护、认证保护、密码保护、隔离保护等技术手段，限制数据 流动，以实现“进不来、看不懂、拿不走、可溯源”等数据静态安全。在数据要素化发展新阶段，数据成为新型生产要素， 不仅对数据提出大规模、高通量、快速率的流通要求，充分发挥数据的要素价值作用，同时对数据安全也提出了新的、更 严格的要求，即要确保 化、数据安全、信任建立等方面具有显著特色： 1、去中心化架构。 2、数据不可篡改。 3、共识机制。 可信数据空间构建三大能力体系： 1.可信管控（隐私计算/智能合约+沙箱防护/区块 链DID身份认证与存证溯源）； 2.资源交互（统一数据标识/联邦目录/边缘计算 架构）；3.价值共创（知识图谱/AI分析/API工具 链/算力调度/智能合约动态分账）。通过区块 链、隐私计算等技术融合，形成“安全管控-高效 医疗：多医院联合研究、疾病预测、新药研发及患者隐 私保护； 政务：跨部门数据共享、人口统计； 广告：用户行为分析、精准营销。 区块链在数据流通已近落地应用的场景： 政务数据共享； 金融跨境支付清算； 供应链溯源共享； 医疗患者数据协作； 制造设备微支付； 数字身份自主控制； 知识产权NFT确权； 广告注意力激励； 能源分布式交易； 数据交易去中心化定价。 可信数据空间在八大领域深度赋能：

下午-2023 年 10 月 17 日上午 1 天 调研主要内容：企业设备管理、生产管控、质量溯源、仓储物流、产品研发等方 面的业务需求 2. 调研小组成员 2.1. XXX 序号 姓名 电话 岗位 分工 1 解决方案经理 整体技术把控 4 XXX XXX 解决方案经理 负责生产管控、设备数采、产品溯源、质量 管控、产品研发、仓储等方面业务调研 2.2. 客户集团(给客户填写) 序号

风险较高，对风控要求极高。 农业：作为基础产业，农业供应链金融正处于快速发展的突破期。传统农业 因其经营主体分散、缺乏合格抵押物、受自然风险影响大等问题，融资极为困难。 近年来，结合物联网、区块链等技术的农产品溯源融资、订单农业融资、活体资 产抵押融资等新模式，正逐步破解这些难题，为农业现代化注入金融活水。 二、商业模式创新 15 （一）核心企业主导的“1+N”模式演进 “1+N”模式是我国供应链金 融机构申请融资。整个流转过程在链上记录，真实透明，不可篡改，使得核心企 业的信用得以向供应链末端传递。 二是交易溯源与反欺诈。将订单、合同、仓单、运单等关键贸易单据上链存 证，可以有效确保单据的真实性和唯一性，防止一单多用、重复质押等欺诈行为。 结合物联网，可以实现对商品从生产到消费者手中的全流程溯源，为基于真实交 易的融资提供可信依据。 三是智能合约自动执行。通过预设条件的智能合约，可以实现融资、还款等 能力，大幅降低了金融机构遭遇的 信用风险以及操作风险。像平台实时监控功能，能够及时察觉异常交易动态，精 准防范欺诈风险。 （二）蚂蚁链农产品溯源融资方案 1.案例背景 蚂蚁链是中国领先的区块链技术提供商，近年来通过区块链技术推动农产品 溯源和供应链金融的创新。蚂蚁集团早在 2018 年便前瞻性地推出了“双链通” 平台，这是一个基于区块链技术的供应链协作网络系统，旨在重构传统供应链金

MaaS）帮助客户解决“使用中”的数据保护问题， 打造 AI 隐私保护信任新范式。 2.2 负责任的 AI：安全、合规、向善、透明 在负责任的 AI 发展框架下，通义大模型紧密围绕 “合规遵循、安全可靠、伦理向善、 可解释可溯源” 四大核心，结合国内法规要求与国际主流 AI 治理倡议，构建覆盖大 模型全生命周期的服务治理体系，推动AI技术朝着更加可信、可控、可持续的方向发展。 ● 合规遵循：严格遵循法规和国标，对训练数据执行信息化筛选与过滤，并通过技 靠结果。 ● 伦理向善：通过安全训练实现价值观对齐，并在生成内容中主动开展正向引导， 在开放可控的环境中助力生产力提升与价值创造。 ● 可解释可溯源：采用 Thinking 模式增强推理过程透明化，提升模型可解释性，同 时支持内容标识和溯源，建立明确的责任追溯机制。 2.3 云原生安全保障：打造可靠 AI 基础设施 阿里云百炼以云原生安全设计、多层纵深防御为核心理念，构建起一套覆盖 AI 显著提示”和“后端 隐蔽溯源”的双重保障机制。一方面，在图片、视频、虚拟场景等模态，在生成内容 的显著位置添加 "AI 合成 " 显式标识，告知相关内容由人工智能生成，避免公众混淆 和误认；另一方面，通过添加文件元数据隐式标识，将生成者信息等结构化数据写入 文件属性，以定位和溯源生成合成内容的恶意使用行为。此外，阿里云提供商业化标 识能力，帮助用户实现提示及溯源等定制化需求。 3.2.3

车辆管理 进场管理 √ 41 车辆定位 √ 42 清洗状态 ○ 43 出场管理 √ 44 物料管理 入库管理 √ 45 统计管理 √ 46 存储管理 √ 47 出库管理 √ 48 溯源管理 √ 49 驻地管理 智慧项目部 智能门禁系统 √ 50 智能监控系统 √ 51 智慧试验室 样品流转 √ 52 视频监控 √ 8 基本规定 序号 功能名称 功能需求 53 环境监控 歇尔 试验仪等试验检测设备应具备数据自动采集功能；支持数据防篡改、断点续传； 支持自动出具标准格式的检测报告，并支持检测报告加盖电子签名 3 试验样品应粘贴二维码或 RFID 标签，具备样品流转、溯源管理的功能 4 标养室应具备温湿度自动监测与控制的功能 5 化学室、药品室等重点管控室应加装智能门禁，具备授权登记、生物识别、出入 记录等功能 表 7 智慧拌和厂设备和系统性能要求 序号 性能要求 7.4.4.3 宜对车辆出场前清洗状况进行监控，对未清洗干净的车辆进行预警提醒。 7.5 物料管理 7.5.1 物料管理内容 25 建设功能 物料管理应包含主要物料的入库、统计、存储、出库、溯源的智慧化管理。 7.5.2 功能要求 7.5.2.1 应配备智能地磅、图像识别设备等对物料进出场进行智能统计，记录物料名 称、物料规格、产品批号、重量、进场时间等信息，自动生成物料编号、入库出库

同地点的文印设备每天印量的数据监控和可视化，并支持所有文印内容的溯源。云管理平台实 现对多地文印设备的监控，结合惠普提供的A�速享服务快速响应和上门维修服务，确保服务响 应及时，为员工带来更优质的文印体验。 定制安全软件结合物理隔离、分权设计的方式确保安全。对于设计部门的关键图纸，只允许在 特定的管控范围内进行打印，且文档信息不与平台共享，需要实现文档的可管理。此外管理平 台支持文档溯源，结合定制的安全软件和物理隔离手段，公司能确保核心文档的数据安全。采

保 护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 其二，人工智能决策的“黑箱”特性带来了新风险的责任划分问 题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 面临挑战，并对司法机关的技术事实查明能力提出了要求。其三， 智能制造催生的平台用工、共享制造等新业态，在一定程度上模 糊了传统法律关系的边界，引发发展与规制方面的讨论。司法裁 因果 12 关系梳理难度大。当人工智能决策出现偏差并导致损害时，其原 因可能源于模型层的固有缺陷，也可能源于应用层的二次训练数 据偏差或参数设置不当。决策过程的不透明性，使得企业事后技 术溯源、在模型提供方与使用者之间划分责任的难度增大，常规 的“谁主张、谁举证”原则面临适用难题。二是技术优化目标与 法律价值规范存在差异性。人工智能以提升效率、降低成本等为 主要优化目标，其技术导向的决策路径，可能与法律所要求的安

供应链碳管理。面向上游供应商，依据供应链场地数据采集 标准和规则，采集材料用量、能源消费等数据。面向下游用户， 结合应用场景的实际需求，提供产品碳足迹核算过程、结果等。 碳核查支撑。支持碳排放核算的过程数据和原始凭证追踪和 溯源，实现碳排放报告在线自动生成，完成碳核查相关材料汇集 和导出。 碳资产管理。实现对各类碳资产（如碳配额、国家核证温室 气体自愿减排交易等）的分析展示，支持对某一履约周期的碳配 额录入，对新一

借阅/转化等环节均可在线进行；同时，实现专 利、论文、软著、商标等科研成果的合规性评 审和归档在线化管理。 AI科研助手：支持私有知识库与主流大模型 （如DeepSeek、通义千问）无缝切换，提供 多轮问答、知识溯源、智能摘要等功能，快速 响应科研信息查询与问答需求。 ▲科研管理架构 智慧医院数智化管理典型应用 2025中国智慧医院白皮书 China Smart Hospital White Paper 智能搜索：可通过自然语言理解精准解析用户 的意图，并基于搜索内容主动推荐关联问题； 同时打通医院各类异构系统数据源，实现跨平 台知识资产的统一检索与价值激活。 智能问答：支持多类大模型自由切换，提供知 识溯源、多模态输入、问答互动、多轮会话等 服务，满足不同场景需求。 ▲知识中心 智慧医院数智化管理典型应用 2025中国智慧医院白皮书 China Smart Hospital White Paper