标准对话：标准数字化的阶段性目标与实践（二）

标准数字化包括两个方面：一是标准表现形式的数字化，通过标准数字化推动标准更快更好地应用；二是标准化过程的数字化，通过数字化技术来推动标准制修订的快捷高效。

第一、国际国外标准组织进展情况

ISO和IEC都建立了相应的标准化技术组织，积极推动标准数字化和机器可读国际标准研制、白皮书发布、在线标准编制（OSD）平台开发等工作。

ISO联合IEC共同发起了“ISO-IEC SMART 标准项目”，即无需人员参与可实现标准机器可读、可用、可理解、可解析，这应该是标准数字化发展的工作指南。从过去单纯的文字表达方式转变到现在的机器可读以及未来的SMART。

IEC持续推进标准数字化工作。IEC MSB 成立智能标准特别工作组SWG 14（市场和行业视角），该工作组主要任务是评估SMART标准对业界的价值主张，评估SMART标准可能面临的行业挑战，并找出解决方案，分析专家和用户的技能和能力，评估SMART标准的版权和许可模式。

此外，ISO和IEC合作开发了在线标准编制（OSD）平台，支持标准编制全过程的在线协同，允许多个作者同步处理同一文档。OSD采用基于XML的标准标签组件（STS）模式进行文件编写，注重以数字化技术提升标准编写的内容、质量和效率。平台为标准工作者创建高效、便捷的在线工作环境，并为未来增值产品和服务奠定基础。

另外，DIN、DKE区域标准化组织也在积极推动区域国际标准研制，并将“机器可执行标准”视为实现工业4.0的重要基础。

DIN和DKE在机器可读标准四级分级模型基础上，增加了“机器可控内容”的第五级内容。在“机器可控内容”中，标准的内容可以由独立工作的机器修改，也可以由自动化（分布式）决策过程采用，以这种方式采用的内容将通过标准化组织的发布渠道自动审查和发布。这部分内容是人工智能在前几级中不断增长的影响力的持续延伸，最终将机器可读标准发展跃升到通用人工智能阶段。通用人工智能具有认知能力，能够进行跨过程、跨阶段的优化和决策。除了机器可解释性之外，还允许机器根据机器所掌握的知识控制标准化过程，甚至可能不需要人工干预，实现机器对标准的全智能的控制与操作。

第二、国内标准数字化情况

我国的标准数字化工作基本与国际同步开展，工作模式以“行业需求牵引，政策措施保障，产业带动推广”为特点。与国际国外标准组织通过标准自身的形式变革推动标准数字化发展相比，我国标准数字化发展是在领域数字化探索过程中，发现并梳理传统标准管理与应用方式的不足，进而通过技术手段解决各种问题。近年来，随着国内各部委的研发投入与先行领域的探索，我国不仅在智能制造、航空、电力、建筑工程等先行领域获得了标准数字化的应用实践，还依托各标准化技术委员会、工作组从机器可读标准路线、机器可读等级模型、标准标签集、数据字典等各个方向布局了系列国家标准，有力推动了标准化工作向数字化、智能化转型。

国内已建立了国内国际同步开展工作的标准数字化组织架构。由中国标准化研究院承担秘书处工作的全国标准数字化标准化工作组（SAC/SWG29），负责组织标准数字化基础通用、建模与实现共性技术、应用技术等标准数字化基础共性技术国家标准制修订工作，重点开展“标准数字化”标准体系建设工作。由机械工业仪器仪表综合技术经济研究所担任秘书处的机器可读标准国际合作组，负责组织各方面积极参与ISO、IEC机器可读标准国际标准化活动，开展机器可读标准双/多边合作和技术交流，研究国际国外机器可读标准最新进展和工作成果，收集典型用例，编写IEC白皮书，研制机器可读相关国际标准，促进机器可读标准与应用领域深度融合等工作。

国内正在开展“基础通用+行业应用”标准数字化核心技术攻关和应用实践工作。2020年国标委组织在智能制造（机械工业仪器仪表综合技术经济研究所牵头）和航空航天（航空301所牵头）领域开展了机器可读标准试点等相关工作，正是由于机器可读标准是由应用场景，特别是生产现场的装备按标准自动执行流程提出的需求，所以对于智能制造相关的标准数字化和装备数字化，构建企业标准信息服务平台、装备数据字典等技术路径已取得了诸多成果。但在标准智能应用方面，理论研究还未能与行业需求紧密结合，企业对机器可读标准的应用前景认识尚不充分，且各领域对标准数字化的理解及等级划分不同，尚未形成统一的标准数字化应用、推进路线与技术方案。

第一、承担国际国内标准化技术组织，支撑各部委相关工作

机械工业仪器仪表综合技术经济研究所（以下简称仪综所）是市场监管总局机器可读标准国际合作组组长单位和秘书处单位，深入参与了机器可读国际标准化各项工作，提出我国机器可读标准政策建议及实施指南等。高质量完成了标准创新司与标准技术司委托的“标准数字化转型对策与建议”和“机器可读标准试点”等研究任务。组织推进我国机器可读标准体系建设，同步开展了机器可读标准的标准研制、试点示范、应用实施、宣贯培训等工作，立项了国内首项标准数字化国家标准《机器可读标准  能力等级模型》（标准计划号：20220904-T-604）。

仪综所作为IEC/MSB/SWG 14（ISO SMART标准工作组）的发起单位，组织各国专家开展IEC/SMB/SG 12数字化转型与系统方法战略组工作。2023年10月由仪综所专家汪烁联合华为牵头发布了《Smart标准社会与技术趋势报告》。报告从市场及经济视角下调研分析了机器可适用、可读和可转换的SMART标准的趋势，并详细给出了能源、航空、质量基础设施等典型行业应用实例，试图从多维度、宽产业深度提炼SMART标准的实施成果。

仪综所作为中德SMART标准工作组秘书处单位，通过中德月度会议沟通机制，组织各方面积极参与ISO、IEC机器可读标准国际标准化活动，开展机器可读标准双多边合作和技术交流。仪综所作为IEC/TC 65（工业测控和自动化）国内技术对口单位，积极跟踪智能制造领域标准数字化和机器可读工作的最新进展，参与CDD（公共数据字典）、管理壳、信息模型等相关工作，并适时将我国的理念、技术融入国际标准。

第二、承担相关国家科研项目，组织开展核心技术攻关和标准研制

仪综所牵头承担国家重点研发计划NQI专项项目“机器可读标准共性技术及重点领域国际标准研究”、市场监管总局重点项目“标准数字化转型对策与建议”和“机器可读标准试点”、工信部智能制造综合标准化项目“智能制造测控装备语义化描述和数据字典标准研究与验证平台建设”，参加国家重点研发计划NQI专项项目“标准数字化演进关键技术与标准研究（一期）”等。

基于上述科研项目，仪综所深入开展标准数字化和机器可读核心技术攻关，提出机器可读标准参考架构、标准标签集、公共数据字典、标准管理壳、语义互操作模型等关键技术及应用方法；从制造装备数据字典与数据描述、系统集成与互联互通等方面，全面开展制造业数字化转型关键基础性标准研究和验证平台建设，形成装备数字化标准体系、国家工业通用数据平台和智能装备基础数据平台等重要成果。

第三、联合重点企业开展标准数字化软件和平台研发，推动企业应用示范

与北京奔驰联合建立工信部中德汽车制造装备智能运维与标准数字化创新中心，与重庆川仪联合建立仪器仪表行业数据字典公共服务平台，为国家管网集团开发油气管道机器可读标准辅助工具，为企业全业务流程实现数据集成和机器可读提供了有力支撑。

第四、下一步拟开展的标准数字化和机器可读相关工作

标准数字化关键技术和标准化方面，目前无论是理论水平还是现实技术条件我们都还处于起步阶段，要真正制定出适合我国实际情况的标准数字化转型发展技术路线图和工作指南，在优先领域探索机器可读标准的实现方式，提升我国在标准数字化转型过程中的国际影响力还有很长的路要走。下一步我们将从几个方面入手：

首先，充分发挥总局机器可读标准国际合作组的作用，进一步推进我国机器可读标准化工作顶层设计，有效整合国内有关标委会及研究机构的力量，拟定推进机器可读标准体系建设、关键技术标准建议、实施路径和政策建议，推动国内国际标准研制。

其次，依托现有的标准数字化和机器可读科研项目，继续开展机器可读标准参考架构、标准标签集、公共数据字典、标准管理壳、语义互操作模型等关键技术及应用方法研究，开展行业应用，并积极转化先进科研成果为技术标准。

最后，加强国际标准化合作，积极参与、有力推进IEC/SMB/SG 12、中德SMART工作组等标准数字化相关国际技术组织的工作，将标准数字化、机器可读标准纳入双多边合作的重要议题，共同探讨如何在国家标准层面推进标准数字化转型，在行业和企业层面实质性推进机器可读标准的应用落地。

在标准数字化实践方面，国家电网公司不仅面对单点技术的突破，更需要做标准数字化的行业落地，坚定认为标准数字化是标准化的数字化，取得了一些显著的成果和经验，主要包括“六个注重”。

一是注重战略布局，整体规划标准数字化。明确标准数字化转型战略，制定覆盖战略、支撑、指引、实施企业级四层政策文件，包括长期和短期的目标，涵盖了优化业务流程、提高运营效率、创新标准数字化平台建设和服务等方面。通过设计制度体系，我们能够将公司的各个部门和团队紧密地联系在一起，共同朝着目标努力。

二是注重技术突破，业务技术协同攻关难题。开展调研、座谈和研究，通过探索引入新的技术工具和平台优化现有的标准数字化业务流程。在“双碳”目标下，构建新型电力系统是能源革命的路径，整个过程都是通过电网的数字化转型推动的。国家电网公司提出构建电网的数字空间，将80%的分析监控电网的能力，20%以上的调度控制电网的能力调整至电力数字空间，通过标准数字化，建立数字空间电网的业务规则和逻辑。对此我们设立了《新型电力系统数字赋能标准化关键技术研究框架》，构建标准数字化统一的标准源——国家电网公司数字标准馆，统一规划服务能力，研发统一的模型覆盖80%以上标准智能服务的场景应用。同时，我们还建立了电网标准数字化的标准体系，制定统一的接口规范，推动相关标准实用化用例不断扩展。

三是注重跨部门协作，专业与管理统筹布局。国家电网公司非常重视标准数字化工作，从2017年开始，国网公司的调度、企业管理部、设备部、物资部等业务部门先后开展了电力行业/领域标准结构化、数字化服务的探索。如何复用业务领域的研究成果，推动标准数字化产业化发展是摆在我们面前的难题。目前，电网发展、调控、基建、设备、物资等业务主管部门根据本身业务发展，构建专业级的标准数字化应用；科技管理部门建立跨部门的标准数字化团队，建立协同管控机制，打造试点示范工程，有效地协调各个部门之间的资源，共同解决问题，推动标准数字化在电网转型发展中的实用化进程。

四是注重创新思维，畅想标准数字化未来生态。目前我们使用的标准还是以文本为主，所以提起标准的存量结构化，可以很快被理解。但是在标准数字化建设过程中，我们鼓励员工具备创新思维，不断探索新标准形式和标准应用场景。比如针对标准未来存在的形态，通过关键基础设施网络安全防护过程中形成的红蓝对抗数据库探索数据库标准的制定，通过低碳绿色的电能使用推动低碳码的标准形式等。我们现在与产学研用等产业链、创新链上下游合作伙伴共同开展创新项目，不断拓展可能想象到的标准空间。

五是注重持续改进与风险管理，确保企业级统一建设。在标准数字化实践过程中，注重持续改进。我们认为标准化是一系列标准体系化发挥作用产生的价值，而标准数字化使这种价值更容易被度量、被评估，因此建立了指标体系，包括机器可读标准的电网能力等级模型和电网企业标准评估模型。

例如，通过研究大模型的标准知识辅助生成技术，将生成式模型与标准知识实现语义逻辑融合，解决专业知识生成偏差，形成面向标准标签分类、标准知识辅助生成等下游任务的基座模型，参数规模不低于100亿，标签分类模型准确率不低于80%，查全率不低于70%；通过研究知识迁移和增强学习的标准判别模型关键技术，建立了知识抽取模型，平均抽取准确率不低于90%，平均判别准确率不低于85%，构建自主可控“百亿级参数规模、多业务应用共享”的认知预训练模型，向业务应用迁移适配的样本标注量平均降低80%，精度平均提升5%；通过应用技术研究，提出了标准知识与数字化建模推荐映射方法、标准数字化与系统作业流程融合技术，进行典型场景应用示范研究，以增强标准与新型电力系统业务场景融合度。

六是注重员工培训与文化变革，培养新的生产者。标准数字化转型不仅是技术变革，更是文化变革。在整个标准数字化战略的落地过程中，我们注重形成一批基础研究成果，推出一批标准数字化示范项目，培养一批标准数字化人才。

总之，无论标准化或数字化，还是标准数字化，“化”都是一个动态的概念。未来，我们将继续努力健全完善标准数字化实践工作，在国际标准数字化建设中发声并掌握更多的话语权。

近些年来，中国电子技术标准化研究院一直在研究标准数字化。我从三个方面进行说明，一是在研究的过程中对标准数字化的理解；二是作为电子信息领域标准化的比较权威的机构，在该领域进行的标准数字化实践；三是在这项工作中遇到的一些困难和瓶颈。

首先是对标准数字化的理解。标准数字化本身是标准化工作数字化转型，这是一个不断迭代的过程，需要在工作中不断地摸索。通过探索标准数字化如何转型、转向什么程度、分几个阶段，大家的思路一直在不断地迭代。在研究标准数字化转型的过程中，我们发现标准数字化和机器可读标准之间的关系还不能完全地画等号。有些标准可能天生就是可读的，比如接口标准、数据字典标准等。这些标准天然具有机器可读的属性，比如在写标准的时候就写成伪代码，或是代码的形式，通过现有的新技术的加持，就可以实现机器可读。但有些标准离机器可读的目标还需要很大的努力，实践的可行性还需要探索，比如管理体系的标准如何做到机器可读仍需进行研究。

2023年年初，我院在工信部科技司的指导下也开展了主题为“标准数字化，助推新型工业化”的系列调研活动，走访了中电标协等标准化协会，以及一些工业集团和高技术企业，收集了关于标准数字化的需求。通过调研发现，大家对标准数字化的理解及数字化程度和共识方面还存在着一些差距，对标准数据的价值挖掘还不够充分。比如，大型工业企业所开展的标准数字化方面的研究以及应用工作，由于技术、数据资源上的限制，对数据价值的挖掘还不够充分。另一方面是标准数字化应用模式多样化，各方都在探索，因此产生了各种各样的应用模式。

因此，我们在基于标准数字化需求调研的基础上，把标准数字化实践分成以下几个方面来开展工作。一是公共服务平台的搭建。我们把4000多项国家标准、3000多项电子行业标准做了全文结构化拆解，并应用知识图谱、大语言模型、自然语言处理、大数据技术等，实现了智能检索、智能问答和标准体系的可视化。二是数据资源的积累。我们认为公共服务平台最大的价值，就是在收集的数据上，所以标准数字化最核心的工作是数据资源的积累。

此外，我们与WPS合作开发了智能编写工具，与大数据公共服务平台相结合，除了把国家标准、行业标准、地方标准、团体标准的格式集成到WPS以外，还把数据和编写工具直接关联起来。比如，在写标准的时候，编写工具的右侧栏可以显示相关的标准及图片、表格、公式、术语和条款等；另外还有查新查重工具，可以通过对比大数据平台的数据资源，对这个标准的原创性进行打分。这两个工具很快会在工信领域的标准化工作中进行推广和应用。

在开展标准数字化工作中，我们也遇到了一些困难。一是标准数字化理论方面的研究，这一领域的理论研究非常困难，形成路线方面也尚不明确。现在的国际标准对标准数字化0~4级的分级仍然存在争议，国内各个行业也未达成对标准数字化的共识。二是数据资源的确权问题，包括知识产权问题如何解决。比如是否可以免费向公众提供碎片化的数据服务、会不会侵权、数据资源如何确权等问题尚未形成较好的解决方案。三是生成式人工智能在生成标准的过程中的应用，我们认为标准数字化本身要紧紧跟上技术潮流，并把新的技术应用在标准数字化的工作中。我们希望和各位同仁一起，把标准数字化工作向前推进！

我所是航空领域从事标准化研究和应用的专业化机构。由于航空制造业对数字化的旺盛需求，我所是国内较早开展标准数字化研究的单位。从2011年开始，我所专门成立了“标准创新研发攻关团队”，目前已经发展为“标准数字化技术研究部”和“装备标准数字化实验室”。这些年我所一直在不断地探索标准数字化转型之路。总的来说，我们的实践大致可以划分为两个阶段。

第一个阶段是标准数字化改造阶段（2011—2015年）。这个阶段是把海量文本标准电子化、结构化和碎片化，让用户能够检索得到颗粒度更细的标准内容。这个阶段我们主要提出和实现了两种结构化模式：XML-OUT模式、XML-IN模式。

（1）XML-OUT模式，主要针对存量标准，它是一种事后结构化模式，即标准发布后再进行结构化加工，将标准转换成额外的XML数据包，也就是说XML在标准外面，所以我们称其为“XML-OUT”。针对这种模式我们开发了“标准自动化加工工具（智标加工）”，该工具一直在改进，目前可以“一键”自动提取标准的所有结构化内容，包括图表、公式和术语等，准确率在90%以上。

（2）XML-IN模式，主要针对增量标准（未来标准），它是一种事前结构化模式，即标准编写时采用XML表达的，也就是说XML在标准里面，所以我们称其为“XML-IN”。针对这种模式我们开发了“标准结构化编制工具（智标编制）”，该工具采取内容和格式分离模式设计的，可以实现标准的填空式编写、自动化校验和交互式出版。

第二个阶段是标准智能化应用阶段（2016—2023年）。这个阶段我们主要考虑标准如何在航空产品数字化研制体系下更好地发挥作用，不能为了数字化而数字化，必须要考虑用户（航空产品研制单位）的需求，根据具体的应用场景，来决定改造哪些标准、改造到什么程度。这个阶段我们主要开展了两方面的工作。

（1）将标准融入研制流程。我们行业很多产品研制单位，尤其是主机厂所，都在开展集成研发平台（精益研发平台）建设，其核心工作就是业务流程梳理。业务流程活动一般包括输入、输出、资源、约束等要素，其中约束和资源与标准相关度非常高。我们标准化部门要做的工作就是将标准知识（结构化、非结构化）关联到业务流程活动中，形成“流程伴随知识”。这样就可以将标准知识自动推送到设计员的桌面，实现“人找标准”向“标准找人”的转变。

（2）将标准嵌入研制环境。我们发现仅仅给工程技术人推送结构化的标准知识不能满足产品数字化研制的需要，尤其是在目前MBSE和数字孪生广泛应用的背景下。因为大多数时候，我们的工程师需要的不是文本知识，而是可以直接被软件系统调用的数据库、数字模型和软件服务。数字化环境下，用户（人或机器）最希望的还是数字化程度更高的“即插即用”服务，也就是我们常说的“服务即标准”“使用即标准”。因此这一阶段我们尝试开发了一系列APP工具，将标准知识封装为工业软件，例如以下2款典型APP：

1）装备需求定义标准化工具：该工具集成了1000余项航空装备相关的要求类标准，包含了近3万条标准条目，覆盖了航空装备常用的整机级和系统级的标准技术指标要求。该工具与装备需求定义软件（如DOORS）进行了无缝集成，基于标准数据实现了需求定义阶段的标准智能应用、标准引用溯源、需求符合性检查、标准应用跟踪以及型号专用规范自动生成等功能，有效保证装备产品需求定义完整性、规范性和敏捷性。

2）三维模型检查标准化工具（数字标审员）：该工具集成了20余项航空产品建模和基于模型的定义（MBD）相关的标准要求，提炼形成了200余条建模规则，覆盖了通用检查、环境检查、特征检查、拓扑检查、装配检查、标注检查、注释检查、属性8方面的标准符合性检查内容。该工具与三维建模软件（如CATIA、UG等）进行了无缝集成，基于建模规则库实现了三维模型质量智能检查、错误自动优化等功能，大幅度减轻图样/模型标审工作量，帮助设计人员提前发现错误，从而减少设计更改，降低设计成本，缩短设计周期。

我们所还在标准与人工知识智能结合（标准知识图谱系统）、标准与数字孪生结合（标准数字样机系统）、标准与云计算结合（标准云资源和云应用平台）方面做了一些实践探索工作。

此外我还有两点思考：一是如何实现数字标准便携式的出版和发布，能否制定一种国产化的交互式电子文档出版格式，从而方便数字标准的阅读和传递，实现对大众的普及。该文档格式可以实现交互式操作，如热点跳转、VR动画播放、三维模型操作、表格数据导出等。二是将标准知识封装为软件后，为保证其正确性、一致性、持续性，需要建立标准符合性认证。

中兴作为综合通信与信息技术解决方案提供商，对于标准数字化的理解与制造行业可能存在少许差异。数字化的行业属性和行业需求是千差万别的，应当结合行业实际考虑问题。

以移动通信标准为例，目前使用的移动通信标准大多是3GPP制定的。在3GPP标准的制定过程当中，已经实现了标准文档乃至整个标准制定过程的数字化，也初步构建了数字化工作平台。在该领域，标准数字化案例主要是体现在某些标准文本方面，例如在描述业务逻辑、接口对应关系时，会采用类似于伪代码等机器半可读的形式来呈现。从通信行业的角度理解标准的数字化，更多的是能让开发人员、产品实现人员更好、更便捷地理解标准逻辑，从而指导产品设计。

在音视频编解码领域有一种参考软件辅助标准化的验证机制，可以帮助参与标准制定的研究人员建立并测试标准技术一致性和互操作性，也可以为标准使用者展示标准中特定算法模块的性能，帮助其学习并熟悉标准。在标准推进过程中，每份标准提案都需要在参考软件上进行仿真测试，以验证提案方案的可行性及效率。仅当通过参考软件测试的方案性能达到标准组织基本要求时，相应提案才会在标准会议上进行讨论。同时，在每次标准会议后，标准组织都会将所接收提案的算法模块融合到参考软件中，以实现标准迭代与规范发展。

同时，开源与标准数字化之间的联系也值得进行探讨。开源与标准及数字化都具有相关性：开源代码经广泛采用可以被认为是事实标准（如安卓），从而纳入泛标准领域的讨论；同时，开放的源代码完全以数字化、机器可读的形式呈现，甚至部分直接成为产品。但从目前标准和开源的关系以及标准数字化的定义来看，尚无法定论开源是否是标准数字化一种表现形式，仍需要今后不断的实践和摸索。

此外，信息通信行业也在摸索如何更好地利用数字化的便利，尤其是利用AI大模型等新兴数字技术的能力，通过标准化提升整个行业的数字化水平。生成式人工智能或许可以称得上是近十年来ICT领域最大的技术进步。在ChatGPT 4.0刚发布时，很多人认为这是一项颠覆性技术，可以协助完成很多工作。从标准数字化的角度出发，我们做了一个实验，验证ChatGPT是否可以协助标准代表写出一篇标准提案。然而，从实际表现来看，AI撰写的提案只是简单地重复了已有的一些技术进展，还远无法达到自主生成一个完整的、完备的、可供讨论的技术解决方案的程度。

当然，技术在不断发展，如果未来能把语义大模型、行业大模型、标准大模型都结合起来，那么AI以及AI赋能的机器就更有可能被引入标准的数字化开发过程，减轻标准人员在制定标准方面的负担，从而更好地投入到研究，更快地推进标准的制定和实施，这对于未来的发展是很有帮助的。某种程度上，标准数字化水平的提升也可以理解为机器在标准全生命周期中参与度的提升。在追寻标准数字化的过程中，人与机器的配合不可或缺，二者的有机结合才能真正实现数字化愿景。

标准数字化是全社会数字化转型的基础，如何真正释放标准数字化的红利仍值得全行业长期思考并付诸实践。中兴愿与各方继续探讨在该领域的实践经验，探寻标准数字化的可达路径。