關(guān)鍵詞:標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化;SMART標(biāo)準(zhǔn);文獻(xiàn)計量;研究熱點
DOI編碼:10.3969/j.issn.1674-5698.2025.01.004
隨著經(jīng)濟社會數(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[1]。為了形成切實有效的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化解決方案,國際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)于2019年提出SMART(Standards Machine Applicable,Readable andTransferable)標(biāo)準(zhǔn)概念,以機器可讀為方向推動標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化工作[2]。2021年,我國頒布《國家標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展綱要》,提出發(fā)展機器可讀標(biāo)準(zhǔn)和開源標(biāo)準(zhǔn),推動標(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。
近年來國內(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)、研制模式和社會影響等方面分析了其未來發(fā)展趨勢。汪爍等[4]介紹了國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)工作,并重點論述了機器可讀標(biāo)準(zhǔn)分級模型以及語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)字化對引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、強化信息技術(shù)共享、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)效率提升和增強國際競爭力具有重要作用。張亮[6]分析了國際電工委員會(IEC)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的發(fā)展路徑并提出我國標(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)用場景、監(jiān)管治理、政策保障和國際合作等6個方面,提出了對未來標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的建議。張嵩等[8]指出國內(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)容語義識別、知識圖譜和數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)建設(shè)等3方面。
通過分析發(fā)現(xiàn),上述研究大多對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢進(jìn)行分析總結(jié),而對標(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)推動標(biāo)準(zhǔn)化工作生命周期的全過程發(fā)展[9]。為此,本文利用CiteSpace等軟件構(gòu)建我國標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域的可視化知識網(wǎng)絡(luò)圖譜,以識別標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)簇和熱點技術(shù),分析其演變關(guān)系并探索研究趨勢,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”“云計算”“區(qū)塊鏈”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”;在中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫選取發(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 熱點技術(shù)識別與演變分析
2.1 研究方法
文獻(xiàn)計量法是一種以文獻(xiàn)外部特征為研究對象的量化分析方法,它利用統(tǒng)計學(xué)方法對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行描述、評價和預(yù)測,從而概括其統(tǒng)計規(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)計量的系統(tǒng)化建模軟件,從文獻(xiàn)中挖掘具有價值的核心術(shù)語,通過科學(xué)制圖程序?qū)︻I(lǐng)域結(jié)構(gòu)、動態(tài)模式進(jìn)行可視化分析,捕獲研究主題的前沿趨勢[11]。本文基于中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫,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)狀和演變過程。
2.2 熱點技術(shù)識別
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個指標(biāo)分析標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化進(jìn)程中的熱點技術(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個節(jié)點,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[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。
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]。通過對221篇文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類得到7個標(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。同時本文將上述技術(shù)歸納為5個技術(shù)簇,分別是人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和區(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”是通過計算機程序來呈現(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態(tài)知識網(wǎng)絡(luò),通過構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)知識“本體”來實現(xiàn)“人-機”或“機-機”對標(biāo)準(zhǔn)知識的使用與理解[1]。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域,人工智能技術(shù)主要通過自然語言處理(NLP)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、可視化處理等來實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容知識的提取、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,針對標(biāo)準(zhǔn)知識主題發(fā)現(xiàn)、篇章結(jié)構(gòu)識別、用戶智能推薦、學(xué)科交叉融合、中醫(yī)臨床等應(yīng)用場景,大數(shù)據(jù)技術(shù)通過光學(xué)字符識別技術(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)為主要手段實現(xiàn)人、機、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)等實現(xiàn)信息間的有效交互,利用以太網(wǎng)、語義網(wǎng)、爬蟲技術(shù)、DLOUFSI語料庫等實現(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)云計算:“云計算”是面向密集型數(shù)據(jù)、超大容量存儲和超大規(guī)模計算的新型計算模式[17]。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域中,主要經(jīng)過云計算、邊緣計算等方式實現(xiàn)對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集、處理、推理和比對,通過建設(shè)云平臺實現(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”是一個共享數(shù)據(jù)庫,點對點分布式技術(shù)、存儲加密技術(shù)、全文轉(zhuǎn)錄技術(shù)、共識機制、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)域在特定時期內(nèi)的研究熱點[18]。本文利用Burst算法對關(guān)鍵詞進(jìn)行突現(xiàn)分析,得到突現(xiàn)度較高的10個關(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)強度較高,分別為3.59和2.78;“可視化”(2017-2022年)的時間跨度最長;“物聯(lián)網(wǎng)”出現(xiàn)時間最早,而“可視化”“云平臺”“人工智能”“區(qū)塊鏈”和“數(shù)據(jù)共享”的突現(xiàn)時間較近,表明這5個關(guān)鍵詞是標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化領(lǐng)域近年來的研究熱點。
2.3 熱點技術(shù)演變分析
ISO根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與機器的交互程度將“ SMART ”標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展劃分為5 級[ 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)展歷程將國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化技術(shù)演變過程分為3個階段(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,國內(nèi)對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化已有了初步探索,主要通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)形式(如:元數(shù)據(jù)等)對標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行統(tǒng)一編碼,然后錄入數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)檢索。例如:張元胤等[ 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,初步實現(xiàn)全文標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化的自動抽取和指標(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)記語言、自然語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)。通過主流的標(biāo)記語言XML 、超文本標(biāo)記語言(HTML)、JSON等實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化,構(gòu)建通用的標(biāo)準(zhǔn)信息模型解釋各個標(biāo)準(zhǔn)對象間關(guān)系和屬性,再利用自然語義處理技術(shù)抽取結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)文件中的重要概念(第2級)。例如:2016年,丁恒等[4 0 ]用X M L實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的語義再結(jié)構(gòu)化,并采用自然語言處理技術(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)主要通過對標(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,實現(xiàn)對輸入字符的特征信息進(jìn)行儲備知識調(diào)用(第2級)。例如:2015年,計雄飛等[41]利用OCR對標(biāo)準(zhǔn)資源庫中的全部標(biāo)準(zhǔn)影印件進(jìn)行全文識別,組建標(biāo)準(zhǔn)全文數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)字典通過對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)構(gòu)建編碼、名稱、上下級從屬關(guān)系等屬性列表,實現(xiàn)對標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的實時在線查詢、管理和應(yīng)用(第2級);王健等[26]在2018年提出構(gòu)建軍事數(shù)據(jù)字典實現(xiàn)軍事數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。
3)物聯(lián)網(wǎng):Java、Python、語義網(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Java、Python等開發(fā)軟件識別標(biāo)準(zhǔn)文件和搭建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)(第2級)。例如:南京標(biāo)準(zhǔn)研究院通過語義網(wǎng)、以太網(wǎng)等形式,依托爬蟲技術(shù)實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)信息的傳輸,并提出用FTP對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行文檔轉(zhuǎn)存[42]。
4)云計算:云技術(shù)通過使用云計算、邊緣計算等方式對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理(第2級)。通過云存儲、海量數(shù)據(jù)分布存儲技術(shù)將標(biāo)準(zhǔn)語言存儲在數(shù)據(jù)庫(第2級)。例如:盧小賓等[33]于2018年利用云存儲、分布式存儲對智慧圖書館標(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,機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和知識圖譜是人工智能應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的主要技術(shù)。機器學(xué)習(xí)通過對標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)進(jìn)行知識組織和挖掘,利用分類模型對標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行歸類和詞性標(biāo)注以實現(xiàn)機器可讀(第2級)。深度學(xué)習(xí)主要通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法準(zhǔn)確獲取標(biāo)準(zhǔn)文本信息并實現(xiàn)高效篩選和提?。ǖ?級)[8]。例如:2020年上?!?06”系統(tǒng)運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和OCR技術(shù)對證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行機器學(xué)習(xí)與深度挖掘以嵌入公檢法三機關(guān)的刑事辦案系統(tǒng)[43];南京云問網(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]。知識圖譜通過構(gòu)建“實體-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)。例如:王一禾等[44]于2022年利用知識圖譜對標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行機器可讀轉(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)知識圖譜,從而實現(xiàn)系統(tǒng)準(zhǔn)確理解訪問需求、匹配訪問對象并給予回復(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挖掘等對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析,實現(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)。中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院[27]于2018年通過對檔案數(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)以實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)比對。利用大數(shù)據(jù)智能分析,融合自然語言處理和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)完成標(biāo)準(zhǔn)海量數(shù)據(jù)的提取(第4級)。例如:2022年張嵩等[8]結(jié)合智能檢索、可視化等技術(shù),實現(xiàn)航天企業(yè)內(nèi)部卓越標(biāo)準(zhǔn)體系的動態(tài)運營;同年,中國電力科學(xué)研究院結(jié)合大數(shù)據(jù)和自然語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、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)庫可以實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)由“機器閱讀”向“機器理解”轉(zhuǎn)變,按照需求直接快速獲取標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容,并實現(xiàn)對標(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(第3級)。例如:2020年呂美茜[46]提出在民用飛機燃油系統(tǒng)建立標(biāo)準(zhǔn)信息數(shù)據(jù)庫和標(biāo)準(zhǔn)檢索系統(tǒng),實現(xiàn)根據(jù)應(yīng)用場景對標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容的選擇性訪問。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,實現(xiàn)各級各類標(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)。例如:2023年陳心怡等[47 ]基于IOT 協(xié)議、智能傳感技術(shù)(5G)和無線網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議,使用方可通過自動問答或智能推送獲取所需的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容。
4)云計算:云平臺和海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)是此階段云計算應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化主要技術(shù)。一方面,通過搭建云平臺將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)上傳到云端(第3級),例如:南京電子技術(shù)研究所于2020年使用云平臺對氣象雷達(dá)的標(biāo)準(zhǔn)主要條款進(jìn)行場景驗證與評估,并依據(jù)結(jié)果反向修訂[48]。另一方面,通過海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理(第4級)。例如:2022年,中國航空工業(yè)集團(tuán)有限公司依托標(biāo)準(zhǔn)智能化云平臺,實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化智能檢索和主動推送,利用仿真技術(shù)對標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵條款和指標(biāo)進(jìn)行數(shù)字化在線驗證[34]。
5)區(qū)塊鏈:分布式存儲、共識機制、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)。通過上述技術(shù)對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加密、分析、識別和確認(rèn)[28],實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)文本溯源對比分析,從而不斷優(yōu)化內(nèi)容的訪問和處理方式(第4級)。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 未來發(fā)展趨勢
(1)標(biāo)準(zhǔn)知識表達(dá)方式多元化
隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,自然語言技術(shù)將不再是標(biāo)準(zhǔn)知識表達(dá)的唯一方式,未來或使用機器語言表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容,即將標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為計算機可以理解和執(zhí)行的指令代碼,以便計算機更好地驅(qū)動和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。此外,未來標(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)的知識表達(dá)方式會更加多元化。
(2)多技術(shù)融合推動標(biāo)準(zhǔn)運用智能化
未來,多種技術(shù)融合推動標(biāo)準(zhǔn)運用智能化。例如:通過機器學(xué)習(xí)和智能算法,實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的自動化解析、應(yīng)用和更新;物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)的聯(lián)合使用,可以實時收集和監(jiān)測生產(chǎn)過程、環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù),實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)要求的自動檢測、控制和反饋;語義識別、知識圖譜等技術(shù)融合實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的快速檢索、智能推送和機器編譯等。
(3)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化應(yīng)用場景廣泛化
未來,標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的應(yīng)用場景將更加廣泛。例如:通過標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化開展金融智能化交易、自動化理賠等服務(wù);通過標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化實現(xiàn)電力標(biāo)準(zhǔn)的智能問答、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)療機構(gòu)的管理和醫(yī)療設(shè)備的設(shè)計生產(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),運用CiteSpace等軟件進(jìn)行文獻(xiàn)計量分析,得到下述結(jié)論。
(1)通過關(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)”“云計算”“區(qū)塊鏈”。
(2)結(jié)合“SMART”標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展歷程,我國標(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個階段。
(3)未來,標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化的發(fā)展促使標(biāo)準(zhǔn)知識表達(dá)方式更加多元化,標(biāo)準(zhǔn)運用更加智能化以及標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用場景也將更廣泛。