掌中宝配资APP下载从沃尔玛货架到 AI 数据库：波卡生态如何用「可验证」技术重塑全球信任体系？

涨中宝配资APP下载来源：京融配资网站：诚利和日期：2026-03-22 15:25:30 查看：176

在全球供应链数字化与人工智能爆发的时代，数据的真实性与可验证性正成为新一代信任基础。传统的中心化系统难以确保数据在多方流通中的完整与可信，这一缺陷在食品溯源、ESG 报告乃至 AI 模型训练中都愈发突出。

来自波卡（Polkadot）生态的 OriginTrail 正在提供一种解决方案：通过「去中心化知识图谱（DKG）」技术，为每条数据建立“数字身份证”，让信息可追溯、可验证、可共享。从沃尔玛供应链到 AI 数据库，从 BSI 标准到甲骨文 ERP 集成，一个新的全球信任体系正在成形，而波卡则成为这一体系的底层技术骨架。

一、从沃尔玛货架上的一包牛肉说起

在沃尔玛的供应链体系中，一包牛肉从牧场到超市货架，平均需要经过 20 多个环节、10 多个主体的协作。从养殖、屠宰、冷链、运输到上架，每一步都可能出现数据缺失或造假。传统中心化数据库难以做到全流程的可追踪与可验证，使得“来源可信”在实际执行中成为难题。

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自 2020 年起，沃尔玛在欧洲市场的部分供应链环节引入了 OriginTrail 去中心化知识图谱（DKG, Decentralized Knowledge Graph），将供应链每个节点的数据上链存证。企业、监管机构乃至消费者都可以通过可视化接口追踪产品的真实来源和流转过程。这一举措不仅显著提升了供应链透明度，也将信息验证的成本从几天降到几秒。

二、传统供应链与 AI 数据的共同困境

无论是商品溯源还是人工智能训练，数据都面临相似的痛点：

1.黑箱问题：数据来源不可追溯，导致错误信息或假数据被长期使用；

2.造假与篡改风险：中心化数据库可被内部人员修改，缺乏公信力；

3.信息孤岛：不同组织的数据无法互通，形成割裂的知识体系。

对于 AI 而言，这种问题更为致命。大型语言模型的训练依赖庞大的数据集，而一旦训练样本中存在偏见、侵权或虚假信息，模型的输出也将被系统性污染。

三、为数据建立「身份证」

OriginTrail 提出的去中心化知识图谱（DKG），本质上是一种“数据信任层”。它通过区块链和图数据库结合的方式，为每条数据建立一个唯一的“数字身份证”，并以图谱形式记录数据之间的关系和验证路径。

简而言之：

1.区块链提供不可篡改的共识层；

2.知识图谱提供语义关联与机器可读的结构化关系。

这样，企业可以在不暴露隐私或商业机密的前提下，验证数据的真实性与来源。例如，沃尔玛的供应链节点不需上传全部数据，只需上传加密指纹和验证路径即可完成溯源。这种机制也被用于医疗设备认证、药品追踪、以及 ESG 报告的真实性验证。

四、从标准到共识

要让去中心化的系统被广泛接受，必须获得传统行业的认可。

OriginTrail 与英国标准协会 BSI（British Standards Institution）合作，将 DKG 框架纳入供应链认证标准，为企业提供区块链可验证的合规路径。同时，它还与甲骨文（Oracle）联手，将企业 ERP 系统与 DKG 打通，让传统企业能够无缝接入去中心化数据网络，而无需重新部署基础设施。

这些合作不仅带来了更多落地场景，也意味着 OriginTrail 的“去中心化信任体系”正从实验走向主流。

五、让数据可验证，让智能可信

随着 AI 技术的爆发，数据的“可验证性”正成为新一轮竞争的核心。 OriginTrail 将去中心化知识图谱拓展到 AI 数据治理领域，用来标记、验证、追踪 AI 训练数据的来源与版权归属。

这意味着：

1.模型训练数据可追溯：可验证数据是否来自合法来源；

2.知识产权可保护：原创内容可通过 DKG 证明其所有权；

3.AI 输出可审计：为生成式 AI 提供可验证的引用链。

这套机制正在被欧洲的多家 AI 实验室与高校采用，用于构建“可信 AI 数据集（Trusted AI Dataset）”，并符合欧盟《AI 法案》的合规要求。

六、为什么选择波卡？

OriginTrail 最初部署在以太坊上，但随着数据量与验证需求的增长，其面临 Gas 费高昂、吞吐量有限的问题。

迁移到波卡（Polkadot）后，OriginTrail 成为波卡生态中的核心平行链之一，原因在于：

1.主权性：可根据行业需求定制专用链逻辑；