關(guān)鍵詞：標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化；SMART標(biāo)準(zhǔn)；文獻(xiàn)計(jì)量；研究熱點(diǎn)

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2025.01.004

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為標(biāo)準(zhǔn)化自身發(fā)展的必然趨勢(shì)[1]。為了形成切實(shí)有效的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化解決方案，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）于2019年提出SMART（Standards Machine Applicable，Readable andTransferable）標(biāo)準(zhǔn)概念，以機(jī)器可讀為方向推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化工作[2]。2021年，我國(guó)頒布《國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展綱要》，提出發(fā)展機(jī)器可讀標(biāo)準(zhǔn)和開源標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化工作向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型[3]?！皹?biāo)準(zhǔn)數(shù)字化”已然成為專家學(xué)者關(guān)注的研究焦點(diǎn)。

近年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者圍繞標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化開展了一系列綜述研究，例如：劉曦澤等[1]從標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的表現(xiàn)形態(tài)、研制模式和社會(huì)影響等方面分析了其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。汪爍等[4]介紹了國(guó)內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)工作，并重點(diǎn)論述了機(jī)器可讀標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)模型以及語(yǔ)義互操作和信息模型等重要技術(shù)。徐曉東[5]提出標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化對(duì)引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、強(qiáng)化信息技術(shù)共享、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)效率提升和增強(qiáng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有重要作用。張亮[6]分析了國(guó)際電工委員會(huì)（IEC）標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的發(fā)展路徑并提出我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化發(fā)展的建議。狄矢聰[7]圍繞發(fā)展階段、技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用場(chǎng)景、監(jiān)管治理、政策保障和國(guó)際合作等6個(gè)方面，提出了對(duì)未來(lái)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的建議。張嵩等[8]指出國(guó)內(nèi)關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的研究工作主要集中于標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容語(yǔ)義識(shí)別、知識(shí)圖譜和數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)建設(shè)等3方面。

通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，上述研究大多對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的發(fā)展現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行分析總結(jié)，而對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)的相關(guān)研究較為缺乏。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化不僅在于標(biāo)準(zhǔn)存在形式的“數(shù)字化”，還表現(xiàn)為標(biāo)準(zhǔn)化方法的數(shù)字化，利用數(shù)字化技術(shù)推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化工作生命周期的全過(guò)程發(fā)展[9]。為此，本文利用CiteSpace等軟件構(gòu)建我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域的可視化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖譜，以識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)簇和熱點(diǎn)技術(shù)，分析其演變關(guān)系并探索研究趨勢(shì)，以期為后續(xù)相關(guān)研究提供借鑒和參考。

1 數(shù)據(jù)收集和篩選

本文基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)七大產(chǎn)業(yè)，結(jié)合“ 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化”背景確定檢索關(guān)鍵詞，包括：“標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化”“物聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”“人工智能”“云計(jì)算”“區(qū)塊鏈”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”；在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)選取發(fā)表于2015-2022年的核心期刊論文，共檢索到文獻(xiàn)418篇；剔除與主題不相關(guān)論文后得到221篇文獻(xiàn)，具體檢索流程如圖1所示。

2 熱點(diǎn)技術(shù)識(shí)別與演變分析

2.1 研究方法

文獻(xiàn)計(jì)量法是一種以文獻(xiàn)外部特征為研究對(duì)象的量化分析方法，它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行描述、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)，從而概括其統(tǒng)計(jì)規(guī)律，進(jìn)一步解釋文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)特征和變化規(guī)律并分析其原因[10]。CiteSpace是一款基于文獻(xiàn)計(jì)量的系統(tǒng)化建模軟件，從文獻(xiàn)中挖掘具有價(jià)值的核心術(shù)語(yǔ)，通過(guò)科學(xué)制圖程序?qū)︻I(lǐng)域結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)模式進(jìn)行可視化分析，捕獲研究主題的前沿趨勢(shì)[11]。本文基于中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)，選取2015-2022年標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域的核心文獻(xiàn)，利用CiteSpace的聚類分析及Burst算法等提取及梳理領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)，并基于“SMART”標(biāo)準(zhǔn)揭示標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和演變過(guò)程。

2.2 熱點(diǎn)技術(shù)識(shí)別

關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)思想與內(nèi)容的精準(zhǔn)概括，其頻次、中介中心性、聚類及突現(xiàn)度是4個(gè)重要分析指標(biāo)[12]。本文基于檢索文獻(xiàn)的相關(guān)信息，從上述4個(gè)指標(biāo)分析標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化進(jìn)程中的熱點(diǎn)技術(shù)及其應(yīng)用。

2.2.1 關(guān)鍵詞頻次及中介中心性分析

關(guān)鍵詞頻次表征領(lǐng)域的受關(guān)注度，而中介中心性體現(xiàn)內(nèi)容的重要程度[13]?；跈z索到的221篇文獻(xiàn)，本文利用CiteSpace軟件繪制出關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖2A所示。該圖譜共包括319個(gè)節(jié)點(diǎn)，358條連線。其中，頻次較高的關(guān)鍵詞包括：元數(shù)據(jù)（42次）、區(qū)塊鏈（34次）、人工智能（28次）、大數(shù)據(jù)（24次）、標(biāo)準(zhǔn)（20次）、物聯(lián)網(wǎng)（17次）、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)（13次）、數(shù)據(jù)治理（10次）、云計(jì)算（10次）。另一方面，中介中心性反映關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中的連接作用，中介中心性數(shù)值越大說(shuō)明其連接的關(guān)鍵詞信息越多，在網(wǎng)絡(luò)中的樞紐作用也越強(qiáng)[14]。如圖2A所示，元數(shù)據(jù)（0.43）、區(qū)塊鏈（0.30）、標(biāo)準(zhǔn)（0.29）、大數(shù)據(jù)（0.27）、人工智能（0.16）、物聯(lián)網(wǎng)（0.11）有較高的中介中心性，這表明上述關(guān)鍵詞在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化研究領(lǐng)域中起到橋梁中介的作用，是該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。

2.2.2 聚類分析

關(guān)鍵詞聚類揭示了領(lǐng)域的主要研究方向[10]。通過(guò)對(duì)221篇文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類得到7個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)類別，如圖2B所示，分別為“元數(shù)據(jù)”“大數(shù)據(jù)”“人工智能”“區(qū)塊鏈”“物聯(lián)網(wǎng)”“云計(jì)算”和“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)”，其中聚類模塊值Q為0.7655gt;0.5，聚類平均輪廓值S為0.9394gt;0.7，表明聚類結(jié)果具有較高可信度。同時(shí)本文將上述技術(shù)歸納為5個(gè)技術(shù)簇，分別是人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈（元數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)均屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)），具體分析如下。

（1）人工智能：“人工智能”是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。人工智能技術(shù)將海量的標(biāo)準(zhǔn)文本轉(zhuǎn)化成可自由使用的動(dòng)態(tài)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)“本體”來(lái)實(shí)現(xiàn)“人-機(jī)”或“機(jī)-機(jī)”對(duì)標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)的使用與理解[1]。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域，人工智能技術(shù)主要通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、可視化處理等來(lái)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容知識(shí)的提取、分類與表達(dá)[15]。

（2）大數(shù)據(jù)：“大數(shù)據(jù)技術(shù)”指的是用于處理、分析和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的技術(shù)和工具。大數(shù)據(jù)技術(shù)主要包括大數(shù)據(jù)深度挖掘和大數(shù)據(jù)智能分析。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域，針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)主題發(fā)現(xiàn)、篇章結(jié)構(gòu)識(shí)別、用戶智能推薦、學(xué)科交叉融合、中醫(yī)臨床等應(yīng)用場(chǎng)景，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)（OCR）、數(shù)據(jù)字典、映射技術(shù)、信息抽取、數(shù)據(jù)挖掘等形式，為用戶提供用標(biāo)分析服務(wù)，解決標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分散等問(wèn)題。

（3）物聯(lián)網(wǎng)：“物聯(lián)網(wǎng)”是提供信息感知、信息傳輸、信息處理等服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，以感知技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)為主要手段實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物的泛在連接[16]。目前，在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要結(jié)合大數(shù)據(jù)對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，經(jīng)定位感應(yīng)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、通信技術(shù)等實(shí)現(xiàn)信息間的有效交互，利用以太網(wǎng)、語(yǔ)義網(wǎng)、爬蟲技術(shù)、DLOUFSI語(yǔ)料庫(kù)等實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源分析和共享，從而完成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的智能化管理。

（4）云計(jì)算：“云計(jì)算”是面向密集型數(shù)據(jù)、超大容量存儲(chǔ)和超大規(guī)模計(jì)算的新型計(jì)算模式[17]。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域中，主要經(jīng)過(guò)云計(jì)算、邊緣計(jì)算等方式實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集、處理、推理和比對(duì)，通過(guò)建設(shè)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用及反饋等。

（5）區(qū)塊鏈：“區(qū)塊鏈”是一個(gè)共享數(shù)據(jù)庫(kù)，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)分布式技術(shù)、存儲(chǔ)加密技術(shù)、全文轉(zhuǎn)錄技術(shù)、共識(shí)機(jī)制、智能合約等是其主要技術(shù)。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域，區(qū)塊鏈技術(shù)利用數(shù)據(jù)匯聚和交換實(shí)現(xiàn)快速高效地傳輸數(shù)據(jù)，解決標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一、共享以及可追溯等問(wèn)題。五大技術(shù)簇在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域的應(yīng)用見表1。

2.2.3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

突現(xiàn)詞表示在某段時(shí)期內(nèi)詞頻顯著增加的關(guān)鍵詞，反映了該領(lǐng)域在特定時(shí)期內(nèi)的研究熱點(diǎn)[18]。本文利用Burst算法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行突現(xiàn)分析，得到突現(xiàn)度較高的10個(gè)關(guān)鍵詞（如圖3所示）。由圖3可知，“物聯(lián)網(wǎng)”“人工智能”的突現(xiàn)強(qiáng)度較高，分別為3.59和2.78；“可視化”（2017-2022年）的時(shí)間跨度最長(zhǎng)；“物聯(lián)網(wǎng)”出現(xiàn)時(shí)間最早，而“可視化”“云平臺(tái)”“人工智能”“區(qū)塊鏈”和“數(shù)據(jù)共享”的突現(xiàn)時(shí)間較近，表明這5個(gè)關(guān)鍵詞是標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。

2.3 熱點(diǎn)技術(shù)演變分析

ISO根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與機(jī)器的交互程度將“ SMART ”標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展劃分為5 級(jí)[ 36，37 ]（如圖4 所示）。本文根據(jù)檢索到的文獻(xiàn)信息，結(jié)合“SMART”標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展歷程將國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)演變過(guò)程分為3個(gè)階段（如圖5所示）：探索階段（2015年前）、萌芽階段（2015-2018年）和發(fā)展階段（2019年至今）。具體分析如下。

（1）探索階段（2015年前）

2015年前，國(guó)內(nèi)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化已有了初步探索，主要通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)形式（如：元數(shù)據(jù)等）對(duì)標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行統(tǒng)一編碼，然后錄入數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)檢索。例如：張?jiān)返萚 38 ]于2001年采用Servlet+JDBC技術(shù)建立中文汽車數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)Web數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)；2013年，河北省標(biāo)準(zhǔn)化研究院開發(fā)了標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化加工工具，初步實(shí)現(xiàn)全文標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化的自動(dòng)抽取和指標(biāo)結(jié)構(gòu)化人工標(biāo)準(zhǔn)抽取[39]。

（2）萌芽階段（2015-2018年）

1）人工智能：在該階段，標(biāo)記語(yǔ)言、自然語(yǔ)言處理等是人工智能應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的主要技術(shù)。通過(guò)主流的標(biāo)記語(yǔ)言XML 、超文本標(biāo)記語(yǔ)言（HTML）、JSON等實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化，構(gòu)建通用的標(biāo)準(zhǔn)信息模型解釋各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)象間關(guān)系和屬性，再利用自然語(yǔ)義處理技術(shù)抽取結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)文件中的重要概念（第2級(jí)）。例如：2016年，丁恒等[4 0 ]用X M L實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義再結(jié)構(gòu)化，并采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)抽取標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)中的內(nèi)容。

2）大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)主要通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)文本的結(jié)構(gòu)化處理，在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，其中OCR技術(shù)、數(shù)據(jù)字典被廣泛應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域。OCR 技術(shù)將標(biāo)準(zhǔn)電子文本轉(zhuǎn)換為可編輯的數(shù)字化文本，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入字符的特征信息進(jìn)行儲(chǔ)備知識(shí)調(diào)用（第2級(jí)）。例如：2015年，計(jì)雄飛等[41]利用OCR對(duì)標(biāo)準(zhǔn)資源庫(kù)中的全部標(biāo)準(zhǔn)影印件進(jìn)行全文識(shí)別，組建標(biāo)準(zhǔn)全文數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)字典通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)構(gòu)建編碼、名稱、上下級(jí)從屬關(guān)系等屬性列表，實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的實(shí)時(shí)在線查詢、管理和應(yīng)用（第2級(jí)）；王健等[26]在2018年提出構(gòu)建軍事數(shù)據(jù)字典實(shí)現(xiàn)軍事數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

3）物聯(lián)網(wǎng)：Java、Python、語(yǔ)義網(wǎng)、以太網(wǎng)和爬蟲技術(shù)等是該階段物聯(lián)網(wǎng)在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域的主要應(yīng)用，主要通過(guò)Java、Python等開發(fā)軟件識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)文件和搭建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)（第2級(jí)）。例如：南京標(biāo)準(zhǔn)研究院通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)、以太網(wǎng)等形式，依托爬蟲技術(shù)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)信息的傳輸，并提出用FTP對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行文檔轉(zhuǎn)存[42]。

4）云計(jì)算：云技術(shù)通過(guò)使用云計(jì)算、邊緣計(jì)算等方式對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理（第2級(jí)）。通過(guò)云存儲(chǔ)、海量數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)技術(shù)將標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)（第2級(jí)）。例如：盧小賓等[33]于2018年利用云存儲(chǔ)、分布式存儲(chǔ)對(duì)智慧圖書館標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。

（3）發(fā)展階段（2019年至今）

1）人工智能：在此階段，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜是人工智能應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的主要技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)進(jìn)行知識(shí)組織和挖掘，利用分類模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行歸類和詞性標(biāo)注以實(shí)現(xiàn)機(jī)器可讀（第2級(jí)）。深度學(xué)習(xí)主要通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法準(zhǔn)確獲取標(biāo)準(zhǔn)文本信息并實(shí)現(xiàn)高效篩選和提取（第3級(jí)）[8]。例如：2020年上?！?06”系統(tǒng)運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和OCR技術(shù)對(duì)證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)與深度挖掘以嵌入公檢法三機(jī)關(guān)的刑事辦案系統(tǒng)[43]；南京云問(wèn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司于2022年采用CNN-BILSTM-CRF模型完成標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)條款的抽取[21]。知識(shí)圖譜通過(guò)構(gòu)建“實(shí)體-關(guān)系-屬性”三元組關(guān)系，直觀表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)條款間的內(nèi)在關(guān)系（第4級(jí)）。例如：王一禾等[44]于2022年利用知識(shí)圖譜對(duì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行機(jī)器可讀轉(zhuǎn)換以解釋標(biāo)準(zhǔn)條款間內(nèi)在關(guān)系；同年航空行業(yè)[22]構(gòu)建了航空領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)圖譜，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)準(zhǔn)確理解訪問(wèn)需求、匹配訪問(wèn)對(duì)象并給予回復(fù)。

2）大數(shù)據(jù)：在此階段，深度挖掘、關(guān)聯(lián)分析和大數(shù)據(jù)智能分析是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的主要技術(shù)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、分類分析、特異群組挖掘和孤立點(diǎn)挖掘等對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)的融合和共享（第3級(jí)）。中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化研究院[27]于2018年通過(guò)對(duì)檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和關(guān)聯(lián)分析，獲取標(biāo)準(zhǔn)檔案數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)比對(duì)。利用大數(shù)據(jù)智能分析，融合自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)完成標(biāo)準(zhǔn)海量數(shù)據(jù)的提?。ǖ?級(jí)）。例如：2022年張嵩等[8]結(jié)合智能檢索、可視化等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)航天企業(yè)內(nèi)部卓越標(biāo)準(zhǔn)體系的動(dòng)態(tài)運(yùn)營(yíng)；同年，中國(guó)電力科學(xué)研究院結(jié)合大數(shù)據(jù)和自然語(yǔ)言處理提出電力智能推薦和電力標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)檢索系統(tǒng)[45]。

3）物聯(lián)網(wǎng)：在此階段，數(shù)據(jù)庫(kù)、通信技術(shù)、感應(yīng)技術(shù)和智能傳感是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的主要技術(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)由“機(jī)器閱讀”向“機(jī)器理解”轉(zhuǎn)變，按照需求直接快速獲取標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，并實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵指標(biāo)的深度揭示、技術(shù)指標(biāo)的提取和比對(duì)（第3級(jí)）。例如：2020年呂美茜[46]提出在民用飛機(jī)燃油系統(tǒng)建立標(biāo)準(zhǔn)信息數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)檢索系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的選擇性訪問(wèn)。2022年張嵩等[8]構(gòu)建航天企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)資源數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)各級(jí)各類標(biāo)準(zhǔn)智能檢索。此外，利用通信技術(shù)和感應(yīng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的不間斷傳輸和不同系統(tǒng)間的互聯(lián)互通（第4級(jí)）。例如：2023年陳心怡等[47 ]基于IOT 協(xié)議、智能傳感技術(shù)（5G）和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，使用方可通過(guò)自動(dòng)問(wèn)答或智能推送獲取所需的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容。

4）云計(jì)算：云平臺(tái)和海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)是此階段云計(jì)算應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化主要技術(shù)。一方面，通過(guò)搭建云平臺(tái)將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)上傳到云端（第3級(jí)），例如：南京電子技術(shù)研究所于2020年使用云平臺(tái)對(duì)氣象雷達(dá)的標(biāo)準(zhǔn)主要條款進(jìn)行場(chǎng)景驗(yàn)證與評(píng)估，并依據(jù)結(jié)果反向修訂[48]。另一方面，通過(guò)海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理（第4級(jí)）。例如：2022年，中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)有限公司依托標(biāo)準(zhǔn)智能化云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化智能檢索和主動(dòng)推送，利用仿真技術(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵條款和指標(biāo)進(jìn)行數(shù)字化在線驗(yàn)證[34]。

5）區(qū)塊鏈：分布式存儲(chǔ)、共識(shí)機(jī)制、智能合約是區(qū)塊鏈在此階段應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的主要技術(shù)。通過(guò)上述技術(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加密、分析、識(shí)別和確認(rèn)[28]，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)文本溯源對(duì)比分析，從而不斷優(yōu)化內(nèi)容的訪問(wèn)和處理方式（第4級(jí)）。例如：陳勇等[35]于2021年建議基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建電子文件管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)體系。

3 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

（1）標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)表達(dá)方式多元化

隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，自然語(yǔ)言技術(shù)將不再是標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)表達(dá)的唯一方式，未來(lái)或使用機(jī)器語(yǔ)言表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，即將標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解和執(zhí)行的指令代碼，以便計(jì)算機(jī)更好地驅(qū)動(dòng)和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。此外，未來(lái)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容也將以文本和數(shù)據(jù)共存的形式出現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)的知識(shí)表達(dá)方式會(huì)更加多元化。

（2）多技術(shù)融合推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)用智能化

未來(lái)，多種技術(shù)融合推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)用智能化。例如：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和智能算法，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)化解析、應(yīng)用和更新；物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)的聯(lián)合使用，可以實(shí)時(shí)收集和監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程、環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)要求的自動(dòng)檢測(cè)、控制和反饋；語(yǔ)義識(shí)別、知識(shí)圖譜等技術(shù)融合實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的快速檢索、智能推送和機(jī)器編譯等。

（3）標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景廣泛化

未來(lái)，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的應(yīng)用場(chǎng)景將更加廣泛。例如：通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化開展金融智能化交易、自動(dòng)化理賠等服務(wù)；通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)電力標(biāo)準(zhǔn)的智能問(wèn)答、智能推薦以及智能決策等；標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化用于智慧醫(yī)療機(jī)構(gòu)的管理和醫(yī)療設(shè)備的設(shè)計(jì)生產(chǎn)，提高信息管理和醫(yī)療器械等的安全性。

4結(jié)論

本文基于2015-2022年發(fā)表的“標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化”技術(shù)相關(guān)的研究文獻(xiàn)，運(yùn)用CiteSpace等軟件進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析，得到下述結(jié)論。

（1）通過(guò)關(guān)鍵詞頻次、中介中心性、聚類及突現(xiàn)分析，揭示標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的五大關(guān)鍵技術(shù)簇為：“人工智能”“大數(shù)據(jù)”“物聯(lián)網(wǎng)”“云計(jì)算”“區(qū)塊鏈”。

（2）結(jié)合“SMART”標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展歷程，我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化關(guān)鍵技術(shù)的演變可分為探索期（2015年前）、萌芽期（2015-2018年）和發(fā)展期（2019年至今）3個(gè)階段。

（3）未來(lái)，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的發(fā)展促使標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)表達(dá)方式更加多元化，標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)用更加智能化以及標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用場(chǎng)景也將更廣泛。