實體經濟，指一個國家生產的商品價值總量，包括物質的、精神的產品和服務的生產、流通等經濟活動。實體經濟的範疇既包括農業、工業、交通通信業、商業服務業、建築業、文化產業等物質生產和服務部門，也包括教育、文化、知識、信息、藝術、體育等精神產品的生產和服務部門。實體經濟始終是人類社會賴以生存和發展的基礎，區塊鏈在落地過程中，也必然繞不開與實體經濟的結合。
鏈塔BlockData對區塊鏈在實體經濟領域的項目進行了梳理，具體研究分析了區塊鏈在防偽溯源、物聯網、交通運輸、房地產、電子票據、版權保護、醫療等多個領域的落地情況，並收錄於《2018-2019中國區塊鏈產業年鑑》。
本文是鏈塔《2018-2019中國區塊鏈產業年鑑》精選第七篇《交通運輸、房地產——區塊鏈在住行方面的獨特應用》。
01
交通運輸
| 行業現狀
現代化交通運輸方式主要有鐵路運輸、公路運輸、水路運輸、航空運輸和管道運輸。五種運輸方式在技術上、經濟上各有長短，都有其適宜的使用範圍。
20世紀50年代，美國開始研究汽車智能化，80年代中後期，美、歐、日等國家在電子信息產業的帶動下加速智能交通系統產業的發展力度。經過多年發展，目前歐美日等國已經大規模應用智能交通系統。
與發達國家相比，中國的智能交通整體發展水平還比較落後。例如ETC系統，歐美髮達國家均達到了很高的普及程度，日本的ETC用戶規模在7,200萬戶以上。以ETC在停車場領域的應用為例，新加坡的停車場ETC普及率已經達到了90%以上，而我國停車場ETC才剛剛起步。
相關報告顯示，預計中國智能交通系統建設將在未來二十年至三十年的時間裡達到發達國家的智能交通投資水平，整體市場將持續快速發展。
近年來共享出行成為了交通運輸行業的新常態。有數據顯示，到2018年，中國汽車共享出行年市場容量有望由660億元增長至3800億元，此外，共享單車出行還有上百億元的市場規模。網約車及共享單車選中了適宜的細分應用場景，切中了行業需求，發展尤為迅猛。
共享單車由於解決了“最後一公里”的出行難題，發展迅猛。據相關報告顯示，目前ofo小黃車、摩拜單車已經以絕對優勢的覆蓋率佔據行業龍頭地位，但隨著摩拜、小藍車均被收購以及ofo小黃車面臨的鉅額押金退還消息的出現，整個共享單車行業的痛點表露無遺。
| 區塊鏈助力交通運輸行業發展
區塊鏈技術獨特的數據加密、可追溯性、信息難以篡改等特點，能夠將司機身份認證、車輛、服務的歷史記錄、司機服務評價等數據記錄在區塊鏈上，為交通運輸領域提供解決行業痛點的可能。
目前，區塊鏈技術在交通運輸行業應用的案例較少，鏈塔智庫團隊通過調研分析發現，區塊鏈與交通運輸領域結合的項目主要分為三類，一是企業資產上鍊，實現可信化；二是構建出行生態，給予參與者返利 ；三是獲取行駛相關數據，接入徵信系統或進行精準營銷。
| 區塊鏈交通運輸項目
區塊鏈技術獨特的數據加密、可追溯性、信息難以篡改等特點，能夠將司機身份認證、車輛、服務的歷史記錄、司機服務評價等數據記錄在區塊鏈上，為交通運輸領域提供解決行業痛點的可能。
截止到12月14日，鏈塔數據庫共收錄了155項區塊鏈交通運輸行業項目。以下是部分區塊鏈交通運輸項目展示以及重點案例介紹。
02
房地產
| 行業現狀
房地產行業是國民經濟體系不可或缺的組成部分，區塊鏈與房地產的結合主要應用在房地產交易環節。現有的房地產交易中，購房者與開發商或房產中介之間存在明顯的信息不對稱，由此帶來較高的溝通成本。應用區塊鏈技術後，房源、購房者需求都可以上傳到區塊鏈上，減少因信息過時、不準而造成無效匹配的情況，同時也減少因中介主觀因素影響購房者判斷的情況。
從租房場景來看，2017年中國住房租賃市場交易總額約1.2萬億元，租房人口1.94億人，佔全部人口的13.9%。預計到2025年，租金總額將首次超過3萬億元，租房人口增至2.52億人。到2030年，租金總額將達到4.6萬億元，接近3億人有租房需求。
如此龐大的一個市場，中介的存在加速了信息之間的撮合流動，簡化了租房手續，為租客和房東提供了便利。房屋中介掌握著大量房源，同時也提供“管家”的服務。除此之外，還可以幫助租客和房東規避一些風險，是一個典型的服務行業。
| 區塊鏈助力房地產行業發展
區塊鏈技術核心特點是解決信用問題。從這個角度出發，在房地產領域可以從以下幾個方面利用區塊鏈技術：第一是讓房屋產品變得可信，第二是讓房主和買、租方雙方變得可信，第三是讓整個買/租用流程變得可信、高效。
（1）房屋信息上鍊，降低信用風險
作為購房者或租客，很難了解所買或所租房屋的具體質量狀況。看房只能看到表層情況，深層問題比如房屋漏水等就很難被發現。如果在一開始就知道房屋的具體質量狀況，買房者和租戶就可以提前做出合理恰當的選擇。
如果各房企通過區塊鏈技術將房屋基礎信息全部記錄上鍊，從土地規劃開始，到施工建造、合規銷售直至物業交付，發揮區塊鏈的去中心化、安全透明、不可篡改等特點，就可以有效減少購買者在買房、租客在租房時遇到虛假房源情況，減少糾紛和交易成本。
（2）建立買用雙方的信任關係
買房、租房過程中最常見的就是假房東，他們或假冒委託人或偽造房產證、產權人身份證，騙取買房者的定金或租戶的租金，而區塊鏈技術可以避免這一情形發生。
區塊鏈可通過身份認證信息系統校驗各方的真實身份，並且一經認證，信息不可篡改。若發現身份造假事件，信息將同步到全網，未來將不會有人會跟此人進行任何交易。區塊鏈技術記錄信息的不可更改性，使得造假會面臨高昂的成本和巨大的風險，從而降低不法分子的破壞率。
（3）智能合約技術提高交易效率
傳統的房屋買賣或租賃流程繁瑣，一般是中介帶著看房，滿意後，雙方簽訂合同，並且互相出示相關證件及說明。這些行為大多是為了降低雙方的風險。
區塊鏈時代，雙方基於鏈上的信任，直接可在鏈上進行交易，相關的合同協議均可以通過智能合約完成，從最開始的合同簽署以及訂金或租金的繳納、後期的續約等都可以基於智能合約自動完成，雙方無需進行反覆溝通。
| 區塊鏈在租房場景的應用
以租房場景為例，區塊鏈技術和房租租賃行業的結合早有團隊在嘗試，基於信用機制，目前存在租房公鏈和租房DApp兩種模式。
（1） 租房公鏈
在區塊鏈領域，最直接的一種方式是開發自己的公鏈，這要求技術開發團隊擁有一定的大數據獲取能力。技術團隊依託自有數據庫，搭建專屬底層公鏈。
a. 智能合約
該情況下的智能合約並非公鏈技術團隊給出，而是由公鏈社區內多個用戶共同參與制定、編碼完成。智能合約會被上傳到區塊鏈網絡上，即全網驗證節點都會接收到房東和房客的租房合約。
b. 租賃數據信息
租賃數據信息依靠社區用戶提供。租客和房東要想使用公鏈上的租賃服務，必須要加入該公鏈的社區。通常公鏈前期為了獲取更多的租賃數據，對於租客和房東上傳相關的租賃信息行為會給予一定的Token獎勵。
中介在公鏈生態社區中，承擔和房東一樣的角色。和傳統行業的信息採集做法類似，社區成員在收集到多方房源信息後，上傳到鏈上獲得Token獎勵。生態社區的成員，將自己的個人信用相關信息上傳到公鏈上也會獲得Token獎勵。公鏈利用激勵機制，促使生態社區成員自發地信息上鍊，為公鏈整合資源服務。
c. 交易過程
公鏈提供不同信息方間的撮合交易，自動在鏈上搜尋相關事件和觸發事件，並推送到待驗證隊列。此過程在公鏈上完全自發，用戶不需要支付任何費用。
（2） 租房DApp
建立一個租房DApp，房源提供者可以把自己的信息、房屋的信息和照片上傳到DApp上，可以結合虛擬現實和人工智能等先進技術，最大程度地還原房屋的實際情況，讓租戶在不用實地看房的情況下，瞭解真實信息。同時，租戶可以把自己的信息和需求上傳上去。
a. 和現實世界的身份一對一映射
在這個系統中，雙方都需要確認對方的身份。區塊鏈可以使用一個身份驗證的智能合約來完成這個確認的過程，首次確認後，信息不可更改。對於初次註冊信息的用戶，需要保證信息的正確性，如果造假，就要花費無數的精力和代價來圓第一次編造的“謊言”。
b. 雙向匿名機制
若租戶想租房屋，租房DApp會自動搜索所有滿足該用戶需求的房源，用戶可以瀏覽房屋的戶型、面積、位置、價格等信息，也可以和房主進行在線溝通，但是在真正的交易達成之前，雙方都只是以代號的形式存在。
這個過程，看似和傳統租房App一樣，但實際上，雙方是通過加密過的、並用密碼學簽名的信息在一個點對點的網絡上進行溝通，這些信息並不存儲在DApp裡面。雙方真正達成協議之前，都無法確認對方在現實世界中對應的真實身份，並且雙方每一步要了解更具體的信息，都需要支付一定的費用（一般是Token）以及獲得對方的授權允許，信息的每一步被傳播，信息所有者都會得到相應的回報。在此過程中，因為信息獲取成本高，杜絕了一些不法分子隨意竊取私人信息的風險。
c. 構建信用交易體系
所有交易都會被記錄在分佈式存儲的數據賬本中，用戶的積極評價都會提高其相應的信用度，而負面評價則會帶來風險，這會最大程度讓每一方都保持誠信，因為所有的評價都不可更改不可刪除。進一步，信譽度較高的人甚至可以使用相同的身份在其他DApp中進行其他方面的交易，這就是高誠信形成的高效率的社會運作體系。
d. 支付安全高效
在DApp中，一旦交易確認，用戶可以在幾秒內將款項發送給房產所有者，也可以通過智能合約委託交易賬號逐步支付款項，若出現了涉及智能合約的糾紛，各方可以申請仲裁。
e. Token激勵方案
使用DApp的用戶可以通過完成社區任務來獲得流通於DApp中的Token，社群裡的誠信行為是用戶獲得Token的最主要方式。誠信行為主要包括社區內的房源信息發佈、拍照攝影、房屋帶看、房源資料上傳維護、點評管理、法律諮詢等，完成一個或多個誠信行為都可以獲得來自業主的Token獎勵。此外，完成租客的代理找房、代理看房、搬家等服務，也可以獲得來自租客的Token獎勵。
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交通運輸+房地產精選案例
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