，德国工业4.0资产管理壳如图2所示。现阶段，德国逐步将标准数字化重点转向数字孪生领域，以适应快速发展的数字孪生研究与应用需求。

图2 德国工业4.0资产管理壳

注：URI 表示统一资源标识符；ID 表示身份标识号；VDMA 表示德国机械设备制造业联合会。

（二）国内发展现状

经过长期的标准化工作实践与态势跟踪研究，我国认识到标准数字化的重大意义，部分机构已逐步开展标准数字化研究。国内研究集中在3个方向：内容的语义化，如国家标准馆基于语义识别技术与丰富的国内外标准数据，研究开发了中外标准内容指标比对系统；知识图谱技术在标准领域的应用，如中国电子技术标准化研究院提出并立项了IEEE标准P2959《面向标准的知识图谱技术要求》；标准数字化数据集，如中国标准化研究院牵头起草了GB/T 22373—2021《标准文献元数据》，部分行业起草了专门的标准数字化标签集。

我国标准数字化相关技术（机器可读、知识图谱等）标准的制定工作主要由全国信息与文献标准化技术委员会（TC4）、全国信息技术标准化技术委员会（TC28）完成。整体来看，现阶段还处于纸质标准结构化、电子化这一标准数字化初级阶段，没有开展针对标准数字化的系统研究，也没有成立具有针对性的全国标准化技术委员会（TC）或分技术委员会（SC）。

三、标准数字化的发展趋势

（一）标准内容回归知识本质，形成标准知识的“本体”

利用语义建模、人工智能、可视化等技术实现标准内容知识的提取、分类与表达，将海量的标准文本转化成可自由使用的动态知识网络，通过构建标准知识“本体”来实现“人 – 机”“机 – 机” 对标准知识的使用与相互理解。相应地，为了与机器进行交互，标准在编制时的内容编排、表达、引用、格式甚至语义逻辑都需要在考虑数字化前提下进行更新，自然语言将不再是标准知识的唯 一载体，可能出现用机器语言表达的“标准”。事实上，开源社区GitHub中已出现相关的数字标准开源项目，国际供应链管理协会（ASCM）也在2020年推出了供应链运作参考模型（SCOR）的框架版本（称为 SCOR 数字标准），这将对现有的标准化概念体系、原理及方法形成冲击。当前对“数字标准”的主要理解是，基于数字环境开发的机器可读、可解释的标准形式，由一组功能相关的数据和指令集合组成；这也意味着未来在某些领域和场景下（如物理信息系统、数字孪生等），可能出现文本标准与数字标准共存的情况。