制造业企业数字化转型的核心技术与工具

泓域咨询/专注“制造业企业数字化转型”规划设计及可行性研究制造业企业数字化转型的核心技术与工具说明数字化转型不仅仅是技术的更新，更是企业内部管理和文化的深刻变革。很多传统制造业企业的管理模式较为封闭，决策流程冗长，缺乏灵活的响应机制。数字化转型要求企业具备更加敏捷和扁平化的组织结构，以便更快地适应市场变化。这种结构上的调整往往面临阻力，尤其是来自高层管理人员的传统思维和习惯。数字化转型为企业提供了实现可持续发展的新途径。通过技术的引入，企业可以提高资源的利用效率，减少生产过程中的能源消耗和废料排放，降低环境污染。数字化转型还能够推动企业在新兴产业领域的布局，开辟新的收入来源和增长点，进而增强企业的市场适应能力和可持续发展能力。在全球制造业中，数据驱动的决策已成为不可逆转的趋势。通过传感器、物联网设备等技术，制造企业能够实时获取生产过程中各个环节的数据，并利用大数据分析技术对这些数据进行深入分析。通过对设备状态、生产进度、能耗等关键指标的实时监控，企业能够及时发现生产中的潜在问题，并通过数据支持做出精准决策。这种基于数据的决策方式，避免了传统管理模式中依赖经验和直觉的弊端，使决策更加科学、高效。企业文化的转变也是一项艰巨的任务。传统制造业企业往往重视生产效率和成本控制，较少关注创新和技术驱动的企业文化。在数字化转型过程中，企业需要建立一种鼓励创新、支持数据驱动决策的文化，促进员工对于新技术的接受和学习。这种文化转变的速度往往难以与技术更新的步伐同步，从而导致企业在实施转型战略时的进展滞后。随着市场环境的快速变化，传统的生产模式往往无法迅速做出反应。而数字化转型使得制造业企业能够在动态变化的市场环境中保持灵活应对的能力。通过数字化技术，企业能够实现实时数据采集和分析，对市场变化作出迅速反应。例如，通过大数据和人工智能分析，企业可以预测市场趋势，及时调整生产计划和产品定位，确保在市场竞争中占据有利位置。数字化转型还使得企业能够通过电子商务平台直接与消费者对接，提高了市场的响应速度和灵活性，进一步提升了企业的市场适应能力。声明：本文相关内容基于泛数据库（包括但不限于公开资料、产业模型等）创作，对其真实性、准确性、完整性不作实质性判断和保证，仅供参考、学习、交流，不构成相关领域的任何建议及依据。

目录TOC\o"1-4"\z\u一、工业互联网与物联网 4二、大数据分析与人工智能 7三、云计算与边缘计算 11四、智能制造与自动化技术 15五、区块链技术在制造业中的应用 18六、结语总结 23

工业互联网与物联网（一）工业互联网的定义与核心技术1、工业互联网的定义工业互联网是通过先进的网络技术、云计算、大数据、人工智能等技术的结合，连接生产设备、传感器、系统与人员，从而实现对生产流程、设备运行和供应链管理的实时监控、分析和优化。它不仅仅是传统互联网的简单应用，而是将互联网、物联网与工业制造深度融合，推动制造业向智能化、数字化和网络化转型。通过工业互联网，企业可以实现产品全生命周期管理、生产精益化管理以及全球化协同作业，提升企业的运营效率和市场竞争力。2、工业互联网的核心技术工业互联网的核心技术主要包括以下几个方面：物联网（IoT）：通过传感器、嵌入式设备、无线网络等技术，将工业设备和产品连接到网络，实现数据的采集、传输和远程监控。物联网技术是工业互联网的基础，它使得设备、生产线、仓储、物流等环节的实时数据能够传输至云平台进行分析和处理。云计算：工业互联网依赖强大的计算能力，云计算提供了海量的数据存储和高效的数据处理能力。通过云计算，企业可以快速处理来自全球各地的庞大数据集，实现实时分析和决策支持。大数据与数据分析：工业互联网产生的数据量巨大，通过大数据技术，企业能够从这些海量数据中提取有价值的信息，进行预测性维护、生产优化、故障诊断等，提高生产效率，降低运营成本。人工智能与机器学习：在工业互联网中，人工智能被应用于设备故障预判、智能调度和优化决策等领域。通过机器学习算法，工业系统能够通过分析历史数据，自主学习并逐步优化操作，减少人为干预，提高自动化水平。（二）物联网的定义与发展1、物联网的定义物联网（IoT）是指通过传感器、无线通讯技术和计算设备，实现在物理世界中所有物品（设备、传感器、控制系统等）与网络的连接，从而形成一个信息互通、智能响应的网络。通过这种连接，物品能够感知、传输并交换信息，形成智能化的操作模式，从而推动各个行业领域的技术进步与创新。在工业制造领域，物联网使得每一台设备、每一条生产线都能够实时监控，并通过传感器反馈运行状态，确保生产过程的高效与精确。2、物联网在制造业中的应用在制造业中，物联网的应用使得生产环境变得更加智能化和高效化。首先，物联网能够通过对生产设备、工具、工艺流程的实时监控，提高生产过程中的透明度，使得管理者能够准确把握生产情况。通过在设备上安装传感器，能够实时获取设备的温度、湿度、振动、压力等状态参数，提前发现设备故障或潜在风险，避免生产中断和设备损坏，从而实现预测性维护，降低维修成本。其次，物联网可以实现生产线的智能化调度与管理。通过数据的传输与实时分析，企业能够精确调度生产资源，减少生产过程中的资源浪费。通过智能化的物料管理，生产线可以根据需求自动调整生产节奏和流程，优化生产效率。与此同时，物联网还能够提高供应链的可视化程度，帮助企业实时掌握库存情况与供应链状态，优化库存管理，减少库存积压。（三）工业互联网与物联网的协同作用1、工业互联网与物联网的结合工业互联网与物联网在现代制造业中相辅相成、相互促进。物联网作为工业互联网的核心组成部分，通过设备感知和数据采集，提供了支撑工业互联网运行的基础数据。物联网提供的数据源经过工业互联网平台的汇聚、处理与分析，最终生成有价值的洞察和决策支持，推动企业智能化决策和高效生产。通过物联网技术的广泛应用，制造业企业可以实现设备之间的协作，工厂与工厂之间的协同，甚至跨企业的产业链合作。2、协同带来的效益工业互联网与物联网的协同作用，不仅能够提升生产过程的自动化与智能化水平，还能够促进制造业的转型升级。一方面，物联网能够实时监控生产现场的各类设备和产品，帮助管理者及时获取反馈信息，做出快速反应；另一方面，工业互联网提供的云计算、大数据与人工智能技术，可以实现生产过程的深度分析和优化，提高生产效率，降低成本，提升产品质量。通过两者的协同工作，企业能够实现跨区域、跨时空的资源整合与调度，提升整个供应链的响应速度与柔性。最终，企业能够在全球竞争中脱颖而出，推动制造业向更加智能、灵活、绿色的方向发展。大数据分析与人工智能（一）大数据分析在制造业中的应用1、数据采集与整合大数据分析在制造业企业中的应用，首先要解决的是数据的采集与整合问题。制造业企业通常涉及到大量的生产设备、工艺流程以及供应链管理等多个方面，数据来源广泛且种类繁多。通过传感器、智能设备、ERP系统等渠道收集实时数据，企业可以获得生产线上的详细数据，包括设备的运行状态、生产质量、供应链状况等。这些数据往往是非结构化的，需要经过处理和整合，以便为后续的数据分析和决策提供支持。数据的整合不仅仅是技术问题，还涉及到企业内部不同部门之间的协作与信息共享。制造业企业需要构建一个有效的数据集成平台，将分散的数据进行统一管理，以便更好地支持数据分析和智能决策。在这一过程中，数据的准确性和完整性尤为重要，任何数据丢失或错误都可能导致分析结果的不准确，从而影响企业的运营效率。2、数据分析与优化决策数据分析技术是大数据在制造业中应用的核心。通过对收集到的大量数据进行深度挖掘，制造企业可以识别出潜在的生产瓶颈、资源浪费、设备故障等问题，为管理层提供有价值的决策依据。例如，通过分析生产数据，企业可以发现哪些环节存在产能过剩或效率低下的问题，从而优化生产流程，提高整体生产效率。此外，基于数据分析的预测功能，可以帮助企业实现更加精准的需求预测、库存管理和生产调度。通过对历史数据进行分析，结合市场趋势，制造企业能够预测未来的需求变化，提前做好生产准备，减少库存压力，并避免过度生产带来的资源浪费。数据分析不仅能够提高生产效率，还能够帮助企业提高产品质量，降低成本，从而增强企业的市场竞争力。（二）人工智能在制造业中的应用1、智能制造与自动化生产人工智能（AI）在制造业中的应用，主要体现在智能制造与自动化生产上。通过机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，制造企业可以实现自动化生产流程，提高生产效率，减少人工干预。智能化设备能够自主进行生产任务，根据实时数据动态调整生产策略，最大化生产效益。例如，AI驱动的机器人可以在生产线上进行自动化操作，如装配、焊接、喷涂等，不仅提升了生产效率，还能保证生产的一致性和高质量。AI技术还能实时监控生产过程，识别潜在的故障风险，并及时发出预警，从而有效减少设备停机时间，提升设备利用率。此外，结合AI技术的生产管理系统，能够自动优化生产调度，依据实时需求动态调整生产计划，避免人力不足或生产过剩的情况发生。2、质量检测与预测性维护人工智能的另一个重要应用领域是质量检测与预测性维护。制造业中的质量控制是至关重要的，任何质量问题都会直接影响到产品的市场竞争力。传统的质量检测往往依赖人工检查，不仅效率低，而且容易受人为因素影响。通过计算机视觉与图像识别技术，AI可以实时检测生产过程中每一件产品的外观和性能，识别出潜在的缺陷或不符合标准的产品，从而提高检测效率和准确性。同时，AI也在预测性维护方面展现出巨大潜力。通过对设备的运行数据进行实时监控和分析，AI可以预测设备可能出现的故障，提前发出警报，避免突发故障造成的生产中断。这种预测性维护大大提高了设备的可靠性，减少了设备维修成本和停机时间，确保生产线的平稳运行。（三）大数据与人工智能的深度融合1、智能决策与生产优化大数据与人工智能的深度融合，为制造业企业带来了前所未有的智能决策能力。在传统生产模式中，决策往往依赖于经验和手动分析，且决策过程较为滞后，难以应对快速变化的市场需求。而通过将大数据分析与人工智能技术结合，企业能够实时监控生产数据，利用AI算法进行智能分析，提供更精确的决策支持。例如，企业可以基于历史生产数据与市场需求趋势，借助机器学习算法预测未来的生产需求，并自动调整生产计划。同时，AI可以帮助企业进行生产优化，从而减少资源浪费，提高生产效率。智能化的决策系统不仅提升了生产线的运行效率，还能够通过优化供应链管理，减少库存和物流成本，从而提高企业的整体运营效益。2、个性化定制与智能服务随着消费者需求的多样化和个性化趋势，制造业企业面临着越来越大的挑战。在这种背景下，大数据和人工智能的融合为企业提供了个性化定制的解决方案。通过对客户需求、市场趋势以及生产能力的综合分析，AI可以帮助企业实现精准的产品定制。生产系统能够根据个别客户的需求，进行快速的调整和生产，提供符合消费者要求的个性化产品。此外，基于大数据和AI技术，制造企业还可以为客户提供更加智能化的服务。例如，通过预测客户的维护需求、提供远程诊断等服务，企业能够提高客户满意度，增强客户粘性。这种个性化定制与智能服务不仅能够提升产品的市场竞争力，还能够帮助企业拓展新市场，创造新的收入来源。云计算与边缘计算（一）云计算概述1、云计算的定义与特点云计算是一种基于互联网的计算模式，借助网络提供按需自助、可伸缩、可弹性扩展的计算资源和服务。通过云计算，企业能够不再依赖传统的本地数据中心，转而将资源和数据存储、管理与计算交由云平台处理，从而降低了基础设施建设的高昂成本。云计算的主要特点包括灵活性、可扩展性、按需付费和高效性等，这些优势使得云计算成为制造业数字化转型过程中不可或缺的关键技术之一。2、云计算的部署模式云计算的部署模式主要分为公有云、私有云和混合云三种。公有云是由第三方服务提供商建设和管理，企业可以通过互联网按需获取资源；私有云则是为某一特定企业建立的云环境，数据和资源完全由企业自己管理，安全性较高；混合云则是公有云和私有云的结合体，企业可以根据不同的需求灵活选择资源配置方式。对于制造业企业而言，云计算的部署模式选择需根据其数据安全性、处理能力和预算等因素综合考虑。3、云计算在制造业中的应用在制造业数字化转型的过程中，云计算技术能够提供强大的数据存储和计算能力，支持大数据分析、人工智能应用等，进而优化生产管理、提升生产效率。通过云平台，制造业企业能够实现设备联网、实时监控、供应链协同等功能。此外，云计算还可支持企业的企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统集成，提升企业管理效率和决策水平。（二）边缘计算概述1、边缘计算的定义与特点边缘计算是一种分布式计算模式，将数据处理和存储从云端迁移到数据产生的边缘位置，通常指的是接近数据源的设备或本地服务器。与云计算相比，边缘计算的核心优势在于能够减少数据传输的延迟，提升实时处理能力。这对于制造业中那些要求低延迟和高实时性的应用场景尤为重要，如智能制造、物联网设备监控等。边缘计算通过本地处理数据，能够有效减少带宽压力，优化响应时间，增强系统的可靠性。2、边缘计算的关键技术边缘计算的核心技术包括分布式计算、物联网（IoT）、人工智能（AI）以及5G通信技术等。分布式计算使得数据可以在本地进行初步处理，减少对中央服务器的依赖；物联网技术则为边缘计算提供了广泛的数据采集能力，使得各类传感器和设备能够实时将数据传输至本地计算节点；AI技术则可以在边缘设备上进行智能分析和处理，实现智能决策；5G技术为边缘计算提供了高速、低延迟的网络环境，进一步提升边缘计算的效率与可靠性。3、边缘计算在制造业中的应用边缘计算在制造业中的应用具有广泛的前景，尤其在生产线自动化、设备状态监控、实时质量控制等方面。通过边缘计算，制造业企业可以在设备现场就进行数据分析，从而及时发现潜在问题并作出响应，避免因数据传输延迟而导致的生产停滞。例如，在智能工厂中，传感器采集到的数据可以在边缘节点实时分析，进而进行故障预警、设备维护等操作，大幅提升生产效率和安全性。边缘计算的实时性还能够帮助企业快速响应市场需求变化，灵活调整生产计划，提高供应链的敏捷性。（三）云计算与边缘计算的协同作用1、协同工作机制云计算与边缘计算并非彼此独立，而是可以协同工作，共同推动制造业的数字化转型。在这种协同工作机制中，边缘计算主要负责处理和分析实时产生的数据，而云计算则处理和存储大规模、长期积累的数据。边缘计算能够将数据在本地处理后，仅将必要的结果上传至云平台进行进一步分析，这种合作方式既保证了数据处理的实时性，又充分发挥了云计算在大数据分析和存储方面的优势。2、提升制造业效率与灵活性云计算与边缘计算的协同作用可以帮助制造业企业提升生产效率与灵活性。在生产现场，边缘计算可以进行实时的数据采集与分析，快速响应设备状态变化和生产需求。而云计算则可以对大量的历史数据进行集中分析，支持长远的决策与策略制定。通过这种协同方式，企业不仅能够在短期内优化生产线的实时运作，还能在长期内根据数据驱动的洞察，提升整体运营效率和生产灵活性。3、增强企业的智能化水平云计算与边缘计算的结合为制造业企业提供了强大的智能化支持。在生产现场，边缘计算能够基于实时数据实现自动化控制、故障检测与维护预测等功能。而云计算则能够通过深度学习、机器学习等技术，对大规模数据进行分析，提供更为精准的预测和优化建议。两者的协同作用使得企业能够实现更加智能化的生产过程，不仅提升了生产效率，也增强了应对复杂变化的能力。智能制造与自动化技术（一）智能制造的概念与发展趋势1、智能制造的定义与核心要素智能制造是利用先进的信息技术、人工智能、大数据、云计算等技术手段，结合现代制造业的需求，实现生产过程的智能化、柔性化和高效化。它不仅是设备和生产流程的自动化改造，更是通过集成各种智能化技术，提升生产系统的自主决策、问题解决和自我优化能力。智能制造的核心要素包括智能设备、传感器技术、网络化制造系统、信息化管理平台、人工智能算法及数据分析系统。2、智能制造的发展趋势随着人工智能技术和工业互联网的逐步成熟，智能制造正呈现出几个明显的趋势。首先，生产设备的智能化程度不断提高，机器人和自动化设备逐渐替代人工操作，能够完成更复杂的任务并进行自我优化。其次，制造过程中的数据驱动模式逐渐替代传统的经验管理，实时数据采集和分析能有效提高生产效率和产品质量。最后，智能制造的普及推动了柔性制造系统的兴起，企业可以根据市场需求灵活调整生产计划，提高生产线的响应速度和资源利用效率。（二）自动化技术在智能制造中的应用1、自动化技术的基本概念自动化技术是通过利用控制理论、计算机技术、传感技术以及执行机构来实现生产过程的自动控制和操作。其目标是减少人为干预，提升生产效率与质量。自动化技术在制造业中的应用范围广泛，包括自动化装配、智能仓储、机器人搬运、自动化检测等多个领域。2、自动化技术的创新与发展自动化技术的不断创新推动了制造业的转型。现代自动化不仅仅是实现生产线上的物料搬运与组装，还通过集成传感器和大数据分析，实现对生产过程的精确控制。例如，在生产线上，通过视觉识别技术和机器学习，设备可以识别生产中的缺陷并进行自动调整，避免了传统生产方式中因人工干预带来的误差。同时，随着工业机器人技术的进步，自动化系统能够实现更加复杂且精密的操作，提升了制造业的整体生产能力。（三）智能制造与自动化技术的融合发展1、智能制造与自动化的协同效应智能制造与自动化技术之间是密不可分的，它们的融合发展将是未来制造业竞争力提升的关键。智能制造以数据和信息流为核心，通过大数据分析、云计算以及人工智能等技术进行生产调度和管理。而自动化技术则为智能制造提供了执行平台，确保生产过程中每个环节都能根据智能决策进行实时调整。通过将自动化控制与智能决策系统相结合，制造企业能够在降低成本、提高生产效率的同时，提升产品的个性化定制能力和质量控制水平。2、智能制造与自动化技术的融合路径实现智能制造与自动化技术的深度融合，需要从多个方面入手。首先，企业应推动数字化转型，建立智能化的生产环境和数据采集系统，将传统生产线升级为数字化智能化生产线。其次，企业应构建一个统一的制造执行系统（MES），以实时监控、优化和调度生产过程。同时，通过引入人工智能算法，进一步提升生产过程的智能化水平，实现对生产线的自主学习与优化。最后，企业要加强与上下游供应链的合作，利用自动化技术和智能信息系统的优势，提高整个供应链的协同效率和响应速度。3、智能制造与自动化技术的挑战与前景尽管智能制造与自动化技术具有广泛的应用前景，但在实际实施过程中也面临一些挑战。例如，自动化设备的高成本、技术集成的复杂性以及传统生产方式的转型障碍，都可能成为企业在实施智能制造过程中需要克服的问题。为了应对这些挑战，企业可以选择分阶段实施，从小规模试点开始逐步推进智能化改造，积累经验并不断优化。此外，随着技术的不断成熟和标准化的推进，智能制造与自动化技术的成本有望进一步下降，未来将为更多制造业企业提供可行的实施路径。区块链技术在制造业中的应用（一）区块链技术概述与应用背景1、区块链技术的定义与特点区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，通过加密算法确保信息的安全性和不可篡改性，具有去中心化、透明性、数据安全、可追溯等显著特点。区块链通过将交易数据按时间顺序打包成区块，并通过共识机制与前一个区块相连接，形成一条不可更改的链条。每个区块包含着一系列交易记录，一旦数据被确认并加入链中，便无法被篡改或删除，从而保证了数据的可靠性。区块链技术能够通过去中心化的方式提供高度信任的系统，不依赖第三方中介机构，这为各行各业的数字化转型提供了全新的技术支撑，特别是在制造业中，区块链通过提高透明度和降低数据篡改风险，促进了供应链管理、产品追溯等多项业务流程的优化。2、制造业的数字化转型需求随着全球制造业的快速发展，市场竞争日益激烈，制造企业迫切需要通过数字化转型提升效率、降低成本、增强市场响应能力。传统制造业面临着供应链不透明、数据分散、信息不对称等一系列问题，这些问题不仅影响了企业的运营效率，也使得企业难以对产品质量、生产过程等环节进行有效追踪与管理。区块链技术通过其去中心化、透明、不可篡改等特性，能够有效解决制造业中数据传递的信任问题，提升数据管理效率，确保各方数据的准确性与一致性，因此，越来越多的制造业企业开始探索和实施区块链技术，推动数字化转型进程。（二）区块链技术在制造业中的主要应用领域1、供应链管理与溯源系统区块链技术的去中心化特性，使得各个环节的数据可以在区块链上进行公开透明的记录和共享。在制造业的供应链中，各类原材料、部件和成品的流动信息通常需要经过多个环节，而传统系统往往由于信息不对称或技术瓶颈，难以有效整合和管理。区块链能够为供应链各环节提供不可篡改的数据记录，确保交易的透明和可追溯。在这一背景下，利用区块链构建供应链管理系统，能够让所有参与方实时查看和核实供应链信息，确保供应商、制造商、分销商等环节信息的真实性，从而有效降低供应链中的欺诈风险。比如，区块链可以记录产品从原材料采购、生产加工到销售的每一个环节，实现完整的溯源功能，提升消费者对产品质量的信任感。2、智能合约在生产流程中的应用智能合约是一种通过区块链技术自动执行合约条款的协议，具有自动化执行、去中心化和不可篡改的特点。在制造业中，智能合约可以应用于供应商与企业之间的交易，自动化处理订单、付款、交付等环节。例如，制造企业可以与供应商签订基于区块链的智能合约，合约条款中约定了交货时间、数量、质量标准等要求，一旦符合约定条件，系统便自动执行付款或发货等操作。通过智能合约，制造企业不仅可以减少人为干预，提高交易效率，降低管理成本，还能实现对整个生产流程的实时监控，确保生产过程中每个环节按期进行，防止出现拖延、偷工减料等问题。3、产品质量管理与防伪随着消费者对产品质量和安全的关注日益增加，制造企业亟需通过技术手段保障产品的质量可追溯性，防止假冒伪劣产品的流入市场。区块链技术为产品质量管理提供了新的解决方案。通过区块链记录每一批产品的生产信息，包括原材料来源、生产工艺、检测报告等，可以确保产品质量的真实可靠。例如，在食品、药品等对质量安全要求极高的行业，制造商可以通过区块链技术对每一项生产环节进行详细记录，使得消费者能够追溯到每一个产品的生产全过程，增强消费者对品牌的信任。同时，区块链还能有效防止假冒伪劣产品的流通，提升整个产业链的公信力。（三）区块链技术在制造业应用面临的挑战与发展前景1、技术标准与规范的统一问题尽管区块链技术具有巨大的潜力，但在制造业中大规模应用仍面临技术标准与规范不统一的问题。目前，区块链技术尚处于快速发展的阶段，市场上存在不同类型的区块链平台和技术架构，缺乏统一的标准，这给跨企业、跨行业的区块链应用带来了困难。尤其是在供应链管理中，不同企业之间的数据格式、存储方式、隐私保护要求等差异，使得区块链的跨平台应用变得复杂。为解决这一问题，相关行业组织和政府机构需要加大对区块链技术标准的研究和制定，推动跨企业、跨行业的技术协同合作，以实现区块链技术的广泛应用。2、数据隐私与安全问题区块链的去中心化与透明性为数据共享和协作提供了便利，但这也带来了数据隐私保护的挑战。制造业企业需要确保敏感信息在区块链上的存储和传输不被泄露或滥用。特别是在涉及商业机密、个人数据等方面，如何在保证透明度的同时保护数据隐私，是区块链应用面临的一大难题。对此，可以通过加密技术、隐私保护协议等手段在区块链上对敏感数据进行加密存储和访问控制，同时确保相关方的隐私得到充分保护。此外，还需要法律法规的支持，明确区块链数据隐私保护的合规要求。3、实施成本与技术门槛区块链技术的部署和运营需要较高的技术投入和资金支持，这对许多中小型制造企业来说是一项不小的挑战。区块链系统的开发、运维以及相关技术人员的培养都需要大量的资源投入，尤其是在初期阶段，企业可能面临较高的实施成本。然而，随着区块链技术的成熟与普及，技术成本有望逐步下降，同时，越来越多的第三方