综述：人工智能和区块链在产品溯源与法医鉴定中的应用：以集成电路、药品、电动汽车、无人机及机器人领域为例的综述

《Computer Standards & Interfaces》：Applications of AI and Blockchain in Origin Traceability and Forensics: A Review of ICs, Pharmaceuticals, EVs, UAVs, and Robotics

人工智能与区块链在供应链溯源与法证技术中的整合应用研究 摘要： 本研究针对全球供应链安全与信任危机，系统综述了人工智能（AI）与区块链技术在集成电路、制药、电动汽车、无人机及机器人五大高敏感行业的应用。通过分析116篇同行文献，构建三维分类框架（应用领域-核心技术-功能目标），揭示区块链确保数据溯源可信性，AI增强风险预测与异常检测的协同机制。重点探讨了硬件防篡改（如PUF技术）、药品防伪（区块链+QR追踪）、电池溯源（数字电池护照）、UAV反制（区块链+联邦学习）等关键技术，总结出技术整合需突破数据隐私、跨链互操作性及法律效力的三重挑战。最终提出构建国际协同的信任基础设施的政策建议。

　　在全球供应链管理领域，人工智能（AI）和区块链技术的融合正在成为应对产品来源欺诈和信息安全隐患的关键工具。随着国际贸易紧张局势和地缘政治冲突的加剧，各国对供应链透明度和安全性提出了更高的要求，特别是在集成电路（ICs）、制药业、电动汽车（EVs）、无人机（UAVs）和机器人（robotics）等高敏感度和战略重要性的行业中。这些行业的复杂性和全球分布特性，使得供应链中的产品来源追溯变得尤为重要，同时也对防止欺诈行为提出了挑战。本文系统性地回顾了这些领域中AI和区块链技术的应用现状，探讨了它们在提高透明度、增强反欺诈能力和提升法律取证效率方面的潜力，并识别了当前研究中的技术挑战和政策影响，旨在为未来的学术研究、工业应用和监管框架的制定提供理论基础和实践指导。

### 1. 引言

20世纪末，随着自由贸易和经济全球化的推进，美国企业为了追求“最大利润和最小成本”，将关键职能如采购、制造和研发外包给具有价格竞争力的跨国供应商。这一趋势催生了全球价值链，并形成了跨越多个国家和生产阶段的复杂国际劳动分工体系。然而，这种全球化的供应链也带来了显著的经济后果，例如美国贸易赤字、国内工业空心化和大规模失业，进而引发了贸易摩擦。同时，随着商品流动的地理范围和复杂性的扩大，供应链过程的不透明性问题日益突出。近年来，俄乌战争中无人机和星链卫星系统的应用，重塑了军事行动方式，显著提升了相关技术的需求，并突显了在地缘政治冲突中确保关键供应链安全的紧迫性。关键行业，如制药、电动汽车、无人机、机器人和集成电路，已经成为技术发展的重要领域，并预计在未来获得战略影响力。然而，这些行业在生产过程中对进口原材料的高度依赖，也带来了国家安全风险。因此，美国政府已采取措施将这些行业重新本土化，并在信息安全性问题日益突出的背景下，加强了对非法行为如来源欺诈的打击力度。这些努力包括提升组件可追溯性并强化法律和法律保障措施。

### 2. 背景

#### 2.1 区块链与供应链

区块链是一种去中心化的分布式账本技术，最初由中本聪在2008年提出，旨在解决比特币交易中的信任和反伪造问题。通过加密机制和共识算法，区块链确保了数据的准确性和完整性，并利用智能合约实现了自动化操作，减少了中介成本和人为干预。区块链在多个领域得到了应用，包括金融技术、供应链管理、医疗信息系统和智能制造。在供应链应用中，区块链提供了增强透明度、可追溯性和不可否认性的关键优势。例如，IBM Food Trust和沃尔玛的区块链供应链追踪系统利用区块链技术实现了公司间的数据整合和来源验证。实际应用包括物流追踪、数字认证、关键产品的来源验证（如钻石、可可和药品）以及法律取证。此外，区块链可以与物联网（IoT）和分布式存储系统（如星际文件系统IPFS）结合，以增强保存的法律证据的完整性和可信度。

#### 2.2 人工智能与供应链

人工智能，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV），在供应链管理中得到了广泛应用，涵盖了需求预测、智能调度、路线优化、仓储管理和异常检测等功能。通过历史数据进行预测建模，人工智能使企业能够评估供应链风险，分析供需动态，并预测未来趋势，从而支持库存水平和资源分配的动态调整。在提升供应链透明度方面，人工智能可以与传感器数据和边缘计算结合，支持生产过程和物流操作的实时监控。人工智能驱动的分析还可以识别异常供应商行为，检测欺诈活动或信息混淆，并协助制定风险缓解策略。此外，近年来的研究引入了可解释人工智能（XAI），以增强人工智能驱动决策的可解释性和可信度，特别是在医疗和金融等高度监管的环境中。

#### 2.3 集成电路与法律取证

集成电路是现代电子系统和关键基础设施的基础组件，其在设计和制造过程中嵌入恶意代码可能在关键时刻接管系统，从而对广泛的电子系统构成严重安全风险。这种风险在地缘政治紧张局势下尤为突出。例如，西班牙网络安全公司Tarlogic Security发现，中国制造的ESP32芯片中存在隐藏的指令，可能作为后门，允许远程控制数百万物联网设备。为了应对这些风险，学术界和工业界投入了大量资源开发各种对策，包括物理不可克隆函数（PUF）、芯片指纹识别、基于区块链的来源追踪和人工智能辅助的法律取证。这些方法旨在建立一个安全、可信和具有法律责任的集成电路供应链基础设施，确保可验证性、韧性和法律证据的可追溯性。

#### 2.4 制药行业

制药供应链本质上是复杂的，涵盖原材料采购、制造、存储、运输和分销等多个阶段。每个阶段都受到严格的监管和质量要求。当前行业面临的主要挑战包括：假冒药品、冷链物流管理、供应链中断和药品短缺。根据世界卫生组织（WHO）的数据，全球范围内超过10%的药品是假冒或不合格的，而在发展中国家，这一比例甚至更高。2023年，仅在美国，假冒药品就导致了超过11万例死亡。全球范围内，假冒药品每年导致约100万人死亡。在非洲、亚洲和拉丁美洲等地区，多达30%的药品未能满足监管标准。此外，重大灾难和流行病爆发常常导致药品短缺，加剧社会焦虑和不安。因此，许多政府已经引入药品来源追踪法规，以增强供应链透明度。这些法规要求在药品分销系统中实现全面的电子追踪能力，从而为区块链和人工智能在制药供应链管理中的应用提供了有利的环境。

#### 2.5 电动汽车

电动汽车行业近年来经历了快速增长。根据国际能源署（IEA）的预测，全球电动汽车销量预计将在2025年达到1700万辆，占新车销量的20%以上。推动这一增长的关键趋势包括：持续的市场需求增长、技术进步和成本降低、以及政策支持和基础设施发展。技术进步和规模经济正在降低电动汽车的生产成本，提高其可负担性。同时，续航里程、充电速度和智能功能的提升正在扩大消费者基础。政策支持和基础设施发展，如补贴、税收优惠和充电基础设施投资，进一步加速了市场增长。这一快速行业转型正在重塑汽车行业，并对能源系统、环境保护和城市规划产生深远影响。

#### 2.6 无人机

无人机在多个领域得到了广泛应用，展示了其灵活性和操作效率。这些包括农业管理、基础设施检查、灾难响应、环境保护和物流配送。例如，无人机在农业中用于作物健康监测、农药/肥料施用和精准农业，有助于提高产量和优化资源使用。在基础设施检查中，无人机定期检查关键基础设施，如输电线路、桥梁和风力涡轮机，提供高分辨率图像，同时减少人力需求并提高安全性。在灾难响应中，无人机能够在地震和洪水等自然灾害发生时迅速对受影响地区进行勘测，协助搜救行动并提高态势感知能力。在环境保护方面，无人机支持空气质量监测、野生动物种群调查和森林火灾的早期检测，提供准确和实时的环境数据。此外，无人机在物流配送中的应用也在增加，尤其是在偏远或难以到达的地区进行医疗用品、电子商务包裹等小载荷的运输。

#### 2.7 机器人

机器人技术正在迅速发展，并在制造业、物流和医疗等多个行业得到广泛应用，成为工业4.0和自动化努力的重要组成部分。协作机器人（Cobots）设计用于与人类共同工作，提高生产效率和灵活性，特别是在具有多样化任务需求的制造环境中。人形机器人则因其类似人类的形态和动作，在需要适应性和细致交互的应用中表现出色，如护理和服务业。专用机器人则用于特定功能，包括安全、灭火、卫生和巡逻。在市场增长和投资方面，2025年第一季度，全球机器人行业吸引了超过22.6亿美元的投资，显示出市场兴趣和对创新的高度期望。随着人工智能、传感器技术和材料科学的持续发展，机器人将在多个领域发挥越来越重要的作用，最终成为未来智能和自主社会的核心支柱。

### 3. 调查方法和分类

本研究采用系统文献综述（SLR）方法，调查AI和区块链在制药、电动汽车、无人机和机器人等高敏感行业中的应用。该方法包括数据来源、关键词/布尔逻辑、包含/排除标准和分类方法。

#### 3.1 数据来源

本调查的数据来源包括：IEEE Xplore、ScienceDirect、SpringerLink、ACM Digital Library、Web of Science和arXiv等六个主要数据库。这些数据库涵盖了广泛的学术研究和应用案例，为本研究提供了丰富的数据支持。

#### 3.2 关键词和布尔逻辑

为了全面映射与AI和区块链在制药、电动汽车、无人机和机器人供应链中的应用相关的学术研究，本研究采用了复合布尔搜索查询。搜索策略针对关键主题，如供应链可追溯性、来源认证、来源可信度、风险检测和智能管理，通过组合关键词逻辑（见图5）来确保全面覆盖。

#### 3.3 包含和排除标准

本研究的文献包含和排除标准如下：包含标准为2016年及以后发表的同行评审期刊文章、国际会议论文、书籍章节和综述/回顾研究。此外，这些研究必须涉及AI和/或区块链在供应链管理和法律取证中的应用，并聚焦于集成电路、制药、电动汽车、无人机或机器人。排除标准为与AI、区块链、指定工业部门（集成电路、制药、电动汽车、无人机和机器人）、供应链过程或法律取证无关的文献。

#### 3.4 数据处理和分类方法

本研究采用了以主题为导向的文献综述方法，调查AI和区块链在制药、电动汽车、无人机和机器人供应链中的应用。文献从六个主要数据库中获取，使用复合布尔关键词搜索。检索到的记录随后通过四步筛选过程（见图6）进行筛选：初步检索、标题筛选、摘要筛选和全文分析。

### 4. 区块链和人工智能在供应链可追溯性中的应用

#### 4.1 区块链、人工智能和供应链

区块链和人工智能在供应链管理中的应用，特别是在制药、电动汽车、无人机和机器人等高敏感行业，已经取得了显著进展。区块链的去中心化和不可篡改特性使其成为确保供应链透明度和反伪造能力的关键技术。人工智能则通过预测分析、异常检测和决策支持等功能，提升了供应链的效率和智能化水平。例如，Ref. [51]引入了一种基于Takagi-Sugeno模糊认知图和人工智能网络的可追溯性链算法，显著加快了可追溯性决策过程。此外，Ref. [52]和[53]表明，采用区块链关系证明算法作为神经网络模型的激活函数，能够有效增强人工智能检测恶意篡改供应链信息的能力。Ref. [54]则利用机器学习优化基于云计算的供应链框架中的库存分配，实验结果表明其分配准确性比传统方法提高了13%至16%。除了上述例子，进一步的学术研究和应用研究支持了区块链和人工智能在供应链管理中的协同潜力。

#### 4.2 集成电路可追溯性和法律取证

集成电路是所有电子设备的基本组件，但如果嵌入了能够在他国制造过程中触发的恶意代码，就可能成为国家安全和经济竞争力的重要隐患。例如，西班牙网络安全公司Tarlogic Security报告称，中国制造的ESP32芯片中存在隐藏的指令，这些指令可能作为后门，允许远程控制数百万物联网设备。为了应对这些风险，集成电路的可追溯性和法律取证技术已经成为重要的研究领域，旨在追踪芯片的来源和分布，并防止非法活动如来源篡改和税收欺诈，从而增强供应链的完整性并支持国家安全努力。区块链的不可篡改、去中心化和透明性使其成为提升集成电路可追溯性和法律证据保存的关键技术。同时，人工智能则通过提升供应链效率和追踪碳足迹等方式，增强了供应链的透明度和可追溯性。

#### 4.3 制药行业

全球每年因假冒药品死亡的人数超过100万，而非洲、亚洲和拉丁美洲等地区的药品中，高达30%未能满足监管标准。这一广泛问题主要归因于制药供应链的复杂性和碎片化，其中非法行为如来源篡改阻碍了透明度和可追溯性。因此，需要一个集成区块链不可篡改性和人工智能分析和预测能力的智能制药供应链系统，以确保可验证性、透明度和可追溯性。此外，药品短缺也可能引发社会动荡，促使许多政府实施药品来源追踪法规，要求在供应链中实现全面的电子可追溯性。

#### 4.4 电动汽车

随着电动汽车的快速发展，相关的供应链挑战也引起了越来越多的关注。组件供应的中断可能停止车辆的生产，而电动汽车可能被用于监控或攻击。同时，电池原材料的采购涉及人权问题和环境污染，促使主要国家立法要求对电动汽车组件和原材料进行来源追踪和严格监管，以防止来源篡改和虚假来源等非法行为。因此，新兴技术如区块链和人工智能被应用于电动汽车供应链，以提高透明度、防止伪造、减少环境影响、支持可持续发展目标并确保国际法规的合规性。例如，Ref. [111]强调了区块链在电动汽车充电和能源管理中的不可篡改性、透明性和可追溯性，这些特性能够提升电动汽车相关数据的安全性和可信度。

#### 4.5 无人机

尽管区块链和人工智能技术在农业、食品、制药和电动汽车等领域被广泛用于组件和原材料的可追溯性，但数据记录的准确性仍存在担忧。世界经合组织（WTO）在其区块链工具包中指出：“如果原始数据不准确，将其存储在区块链上并不意味着数据正确。”同时，麻省理工学院（MIT）运输与物流中心在其供应链管理圆桌会议报告中强调了验证区块链系统中数据完整性的挑战。由于出口国对来源标签法规的执行不力，来源篡改问题仍然存在，这削弱了这些信息作为法律证据的可靠性。因此，Ref. [52]和[53]提出了一个概念、方法和实证验证，以利用另一种关系验证数据独立性，这为进一步研究提供了有希望的方向。

#### 4.6 机器人

机器人技术在制造业和供应链中的应用，显著提高了生产过程的灵活性和效率。然而，这些技术在地缘政治冲突中也可能被利用，如果其控制系统被攻击或劫持，可能会对民用设施造成严重破坏。因此，需要在机器人制造中建立透明的组件来源系统，以防止来源篡改和非法流通。区块链技术能够提供去中心化的数据存储和验证机制，从而提升机器人供应链的透明度和可追溯性。此外，人工智能则通过实时监控和数据分析，增强供应链的安全性和效率。

### 5. 未解决的问题、挑战和未来方向

尽管AI和区块链在供应链透明度、可追溯性和认证应用方面取得了显著进展，但在实际部署和跨学科整合中仍然存在一些挑战和局限性。本研究识别了关键的开放问题，并提出了未来研究的方向如下：

#### 5.1 跨行业互操作性和整合挑战

本研究涉及的五个行业——集成电路、制药、电动汽车、无人机和机器人——共享一个共同的脆弱性：来源不透明，这可能导致国家安全威胁和伪造风险。例如，制药行业中的假药或集成电路、电动汽车、无人机和机器人中的敌对组件。尽管本研究强调了供应链透明度和来源取证的重要性，但在跨行业互操作性和整合方面仍面临挑战。首先，不同行业在数据格式、标准和监管要求方面存在显著差异。制药可追溯性通常集中在批次编号和分销节点，而电动汽车电池供应链则越来越多地依赖“电池护照”和性能指标。无人机可追溯性则强调组件认证和飞行控制数据。将这些异构数据整合到统一的区块链或跨链系统中，提出了重大的技术和组织挑战。其次，不同行业可能采用不同的区块链框架。例如，制药供应链通常依赖Hyperledger Fabric，而电动汽车电池护照则在欧洲平台中进行探索。在没有稳健的跨链协议的情况下，实现有意义的数据共享将变得困难。此外，这种整合通常只在实际需求出现时才被推动。第三，每个行业都受到不同监管机构（如FDA、NHTSA、EASA、ISO、IEC）的管辖，其在来源证据方面的法律要求各不相同。同时满足多种且有时相互冲突的监管标准，进一步增加了互操作性的复杂性。

#### 5.2 行业优先的未来研究方向

基于第4节中对各行业的跨行业综合分析，未来研究应优先考虑各行业的具体需求，以解决行业特定的空白和政策需求。例如，集成电路行业需要轻量级和可验证的取证机制，以增强大规模芯片认证。制药行业应强调可解释人工智能模型与区块链的整合，以增加对伪造检测和监管合规的信任。电动汽车供应链应采用基于联邦学习的框架，以提高地理上分布的参与者之间的协作智能，同时保护数据隐私。无人机供应链应优先考虑跨链互操作性和联邦学习方法，以提高异构无人机舰队之间的协作决策能力。机器人行业则应关注机器人组件的供应链来源，其中基于区块链的RobotChain系统可能确保组件的真伪和操作透明度。此外，机器人集群与区块链共识机制的融合，为在关键基础设施环境中实现去中心化、有弹性和防篡改的协调提供了机会。

### 6. 结论

本研究系统性地回顾了AI和区块链在高敏感行业供应链中的应用，特别是在集成电路、制药、电动汽车、无人机和机器人等关键行业中。鉴于地缘政治紧张局势的加剧、供应链中断风险的上升以及非法活动如伪造和来源篡改的普遍性，建立可靠且具有法律取证能力的可追溯性系统已成为政策制定者和行业利益相关者的紧迫任务。本研究成功实现了第1节中提出的两个目标：系统性地整合和分类AI和区块链在供应链可追溯性中的当前应用，并评估其在检测来源篡改方面的潜力和挑战。通过综合现有研究，本研究探讨了AI和区块链如何用于来源验证、法律取证、数据透明度、反伪造和决策优化。本研究的主要贡献在于其对AI、区块链和法律取证技术的创新整合，为具有国家安全和高风险特征的供应链提供了一个跨行业的研究框架和技术路线图。此外，本研究还提出了未来研究的方向，包括轻量级和可部署的系统架构设计、跨司法管辖区AI决策与区块链证据链的法律适用性研究、多方验证平台和跨行业智能合约模板的开发、以及开放数据集和模拟环境的建立，以支持学术界和工业界在可追溯性和标准制定方面的实证研究。希望本研究能够为推进透明治理、技术创新和政策制定提供基础，并为建立可靠和可问责的全球供应链基础设施做出贡献。