話題3：標準數字化的重點突破口（核心難點或問題）

標準數字化概念最早是從德國的工業4.0引出并 不斷演化延伸而來，在2018年形成了ISO SMART 的概念，這一概念是集成性的概念。從ISO SMART 的5層概念圖可知，從0到3層主要描述標準形態和處 理，第4層開始轉向描述標準內容怎么用，面向應用 來展開。標準數字化的目的是讓標準更好地給人和機 器使用，因此要兼顧人和機器兩個角度。目前，標 準數字化還有很多技術問題需要解決，一方面是自然 語言的復雜性、內容多樣性導致標準處理難；另一方 面是標準應用難，應用場景復雜，標準中定性的內容 （如原則要求等）也很難自動化應用。

目前我國國家標準數量很多，對企業、行業來 講，執行的不僅包括國家標準，還有大量的行標、地 標、企標，也有各級管理機構發布的規范、指南等文 件，這些都是標準數字化所要處理的對象。

標準數字化技術總體而言可分為兩個層次：第一 個是共性技術層面，解決通用、共性問題，并給出一 般性解決方案，如自動解析處理、智能編寫、全過程 管理、結構化表示、智能應用等；第二個是個性技術 層面，要結合具體領域特點，進行改造和優化，比如 電力領域標準數字化就要考慮電力專業特點、場景和 管理要求，需要具體問題具體分析。

標準解析、編寫、管理方面，主要涉及自然語 言處理、知識圖譜、本體論、機器學習、大語言模 型、數理邏輯等理論和技術。目前，這些技術都有比 較廣泛的研究和應用。特別是近兩年，大語言模型 （LLM）發展迅猛。大語言模型從通用性、處理效率 及智能化程度上，確實有很大的優勢，但在應用大語 言模型的時候，要特別注意數據和算法傾向性、安全 性、可靠性問題。無論是大語言模型還是其他技術， 在標準化領域應用時，未必能直接使用，直接使用的效果未必很好，需要再訓練、改造、優化或者適配。

其次，也要解決結構化表示問題，涉及存儲、 共享、處理、標注等一系列技術問題。對于內容的 結構化形式和要求，有一些成果是可以參考。比如 國際標準化組織語言與術語技術委員會（ISO/TC 37）下面有兩個分委會，其中術語資源管理分委會 （ISO/TC 37/SC 3）提出了術語結構化的標準，目 前已經納入ISO標準數字化基本的標注框架。標準術 語部分的結構化標注，就采用了ISO/TC 37發布的 ISO 30042：2019《術語資源管理 術語數據庫交換 （TBX）》。另外，ISO/TC 37下還設有語言資源 管理分委會（ISO/TC 37/SC 4），專門制定發布了 一系列關于語言標注、內容標注、語義標注的國際標 準，如針對時間、事件、角色、空間位置關系、數量 信息等相關語義要素的標注，給出了標注基本要求、 流程、方法、框架等。這些標準可以用來作為標準結 構化的參考。結合具體的結構化要求，還需要設計專 用的結構化表示方法。

另外還有標準應用相關的技術問題。標準數字 化最終的目的都是為了讓標準更好用。這更好用一方 面是服務人，一方面是服務設備。要分析標準應用場 景，將數字化手段與應用場景深度融合。舉一個例 子，醫院的自動血壓計是一個數字化的場景，血壓計 對血壓有預設的指標，這些預設指標在醫學里是標 準指標。如果超過或者低于這個值都是不健康的。 2022年，《中國高血壓臨床實踐指南》對高血壓判 斷標準進行了更新，我們可以把它視為標準的修訂。 修訂之后，怎么讓原有的血壓設備或者機器能隨之以 最簡單、人工干預最少的方式更新指標數據？例如： 如何自動“通知”所有血壓設備更新判斷指標、設備 如何自動獲取并使用新的指標等。所以對于標準數字 化應用場景已經不是簡單的查詢、瀏覽、檢索，而是 要與實際的行業、產業，甚至具體的設備進行密切的 融合、整合。這也就是為什么第4層（level 4）特別 提出通過自學習、分析、驗證改進內容處理和訪問能 力，實現價值鏈中無干擾數據流，實現自動問答或預測性內容服務。

此外，商業模式、產業鏈、價值鏈的創新也是標 準數字化的一個難點。由技術的變化、融合的需求， 引發出商業模式的變化，同時市場格局、產業鏈、價 值鏈也發生了變化。一方面是產業鏈各方在應用標準 時，對自身價值鏈會產生影響，同時相互間在標準理 解、應用方面將比較容易達成一致，提高市場共識和 開放性，減少信息差所導致的糾紛。另一方面，信息 技術公司將以標準數字化為切入點更加深度參與各行 業數字化轉型，這對信息技術公司的技術能力有了更 高的要求，如必須要有機器學習、人工智能等相關積 累，不再是簡單實現查詢檢索和網頁開發，從而提高 了行業準入門檻。

針對技術方案、應用和商業模式的難點，國際 上也是達成了共識。ISO/IEC SMART項目組也劃分 為三個子項目：技術方案、商業模式以及用戶用例。 用戶用例是為技術方案研究、商業模式創新提需求。 ISO/IEC最早開展工作的時候，不是做技術研究，是 先做用戶用例的調研，在所有的成員國和TC里調研相 關的用戶用例，去了解大家在行業里想怎么用，或者 已經用了什么，然后再基于這些去設計技術方案，設 計新的商業模式。可見，標準數字化不是一個簡單的 技術問題，是和產業行業深度融合、實現數字化轉型 的解決方案。

最后需要補充的是，以上這些都離不開基礎性工 作的支撐，如基礎術語、基礎資源等。例如，德國最 早提出類似的概念叫做機器可執行標準，后來演變成 了機器可用可讀可遷移標準，就是SMART標準。在 這個過程中，大家對術語的內涵的理解，其實是不斷 細化深入的。同時基礎的數據資源也是不可或缺的。 基礎數據資源（如知識庫、數據庫等）是標準數字化 所有處理、應用以及深度融合的重要支撐基礎，尤其 是涉及具體行業和產業層面的，更離不開專業領域的 數據資源。

點評：于欣麗

王海濤對SMART定義做了一些他的分享。實際上我理解就是標準數字化既要兼顧人，還要兼顧 機器，是給人和機器兩個方面使用的。另外在標準數字化過程中要兼顧到共性技術層面和個性技術層 面的內容。他還介紹了ISO/TC 37的工作，關于語言和術語，我理解所有的標準都是語言，自然語言 處理做了大概有30多項的國際標準，這些標準我們可以借鑒、可以用、可以轉化，語言進入到了專業

領域就是術語。在這方面，也充分發揮一些作用。 在國內，多個機構開展標準數字化研究，不能說哪個機構的路線就是正確的、科學的，同樣也不 能過于武斷地說哪個機構做的是偏頗的、錯誤的，需要在不斷碰撞中找出共識性的路徑來。