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对于疫苗这个难题 区块链能做什么?-虚拟货币合约基础知识

发布时间:2020-10-01 08:15

对于疫苗这个难题 区块链能做什么?长生生物疫苗案件连日来成为全社会关注的焦点。习近平总书记近日要求,立即调查事实真相,一查到底,严肃问责。李克强总理也提出,必须给全国人民一个明明白白的交代。

疫苗之殇、之痛,撞击着国人的道德良知,也呼唤着企业的责任担当。

OK区块链工程院24日表示,其技术团队已推出一套区块链介入疫苗供应链全流程的技术方案,利用区块链分布式记账、公开透明、不可篡改和可追溯的技术特性,全方位细化对疫苗供应链的整体监控,实现疫苗从原料、生产、销售、冷链储运直到接种的全流程溯源,从而为疫苗的产、销、种建立起一道技术的安全壁垒。

OK区块链工程院一位负责人称,疫苗事件曝光后,我们团队上上下下都很关注,都在为孩子揪着心。OK区块链工程院为此特别组成了一个技术小组,专门讨论疫苗溯源的实现方案,我们愿意无偿提供自己开发的区块链底层技术,并尝试通过一个公开、透明、可溯源的疫苗监督体系,改进目前在疫苗领域屡屡出现的安全问题及追责不易的状况。

OK区块链工程院的疫苗全流程上链方案基于现有以太坊区块链设计,涵盖疫苗原材料供应商、疫苗生产厂商、销售机构、冷链(含运输、存储)、疾控中心或设立疫苗预防接种点的医院、疫苗接种者全流程。全部疫苗相关信息存储于以太坊交易信息的Input Data字段,涉及企业商业机密或个人隐私的内容将使用监管方公钥加密,不涉及具体隐私的信息采用明文方式存储。

一、角色认证

制药公司通过智能合约提交申请,通过超级用户审核(政府监管部门),然后分配权限,完成认证将连接于物联网的标签贴到疫苗成品上,每一批疫苗都分配一个独一无二的标识码。包括其生产场地及存储温度、保质期等参数信息。实时监控审核疫苗身份动态及商品流向。

二、信息录入

在供应链的每个阶段,参与方都需要提交个人认证并使用标识码将疫苗流转信息写入区块链。被授权的节点在与另一节点进行交易时,两节点之间需要达成统

一协议并数字签名。

1、物流上链

为了解产品的物流路线,当有参与者对产品信息录入时,系统会根据参与者的位置信息记录相应的地理位置,有条件的系统可以通过GPS数据提供准确的位置信息。

在区块链系统中,如果药品在运输过程中中断或失踪,存储在分布式账本上的数据可以为各方提供快速追踪渠道,确定药品最后活动位置。区块链溯源系统中会详细记录药品信息,可以具体到某一批次、具体到原材料采购阶段。当药品出现问题时,可以实现精确召回。

2、 信息上链

方案信息存储结构采用类似转账交易的方式进行组织,关系人之间的供应链流程分拆至若干交易存储。

(下文为信息上链的具体流程和区块数据,非专业人士可直接跳过相关图表看最终结果)

2.1 疫苗原材料供应商供货至疫苗生产厂商

疫苗原材料供应商将每一笔供货信息单独以转账交易的方式关联至疫苗生产厂商。假设疫苗原材料供应商的以太坊钱包地址为Addrprovider,疫苗生产厂商的以太坊钱包地址为Addrproducer,2020年7月23日发生2笔供货交易,分别包含原材料一,原材料二。那么上述两笔供货交易将由以下两笔转账交易表示。四、关于溯源

四、关于溯源

OK区块链工程院负责人表示,这个方案主要着眼于疫苗溯源。溯源的商业指向早见于1997年欧盟为应对疯牛病问题而逐步建立并完善起来的食品安全管理制度。发展到现在的阶段,溯源系统已被广泛应用于各个行业。简单讲,溯源就是一种可以对产品进行正向、逆向、不定向追踪的生产控制系统,适用于任何产品。

中国国内市场上,追溯系统更多的应用在一些价格较昂贵的商品上以及食品上,通过追溯系统可以实现商品从原辅料采购环节、产品 生产环节、仓储环节、销售环节和服务环节的周期管理,实现安全可预警、源头可追溯、流向可跟踪、信息可查询、责任可认定、产品可召回的功能。

此次疫苗事件再次把人们的目光引向一些饱受诟病却又难以疗治的行业和社会暗角:关键信息不对称、不透明;制假劣产品风险及成本过低:溯源机制不完整,难追责等。

技术不是万能的,它不能解决所有问题,特别是善与恶、贪与廉这些关乎人性的问题。但哪怕仅只亮起一盏烛光,也能驱散一方黑暗。基于区块链不可篡改、数据完整可追溯,以及时间戳的特征及功能,是完全可以杜绝假冒疫苗问题的。而完整的溯源链,不仅可以大大提高监管机构的监管效能,更能加大制伪制劣者的制伪潜在成本和现实风险。OK区块链工程院负责人如是说。

对于眼下区块链技术尚不能有效遏止伪劣疫苗问题,该方案技术团队工程师表示,在实际操作中,方案是可以根据需求逐步升级的。如对冷链的温度,就可以在冷库和冷藏车内安装传感器,温度不合适,便不生成能上链的数据。再如,生产环节也装上类似物联网应用中的传感装置,当疫苗生产中关键原料的计量或纯度不达标时,也会出现错误数据而引发监管干预。当然,制假者也能在数据上造假,但那就超出了技术层面的范畴,是作恶的问题了,那时这些作恶者面对的会是监管的出手,法律的严惩和民众的唾弃。