人工智能的技术发展都可以通过语义理解把中文变英文 ， 英文变中文 ， 那机器可读有什么困难呢？首先标准是专业的 ， 人工智能的模型和算法是要根据处理的任务经过大量的数据训练才能优化 ， 这种训练不可能覆盖所有专业 ， 何况人来阅读标准都有专业门槛问题 。 其次标准里面包含公式、图表、曲线等非结构化数据 ， 计算机一般比较难理解非结构化的内容 ， 在这些方面的标准可视化和可读化并不简单 ， 还要做不少工作 。
如何做到机器可读 ， 可以先从标准的描述语言入手 。 现在有人用XML的语言来描述标准 ， XML是可扩展的标记语言 ， 是一种可以描述数据对象的计算机的语言 ， 而且它比一般的数据语言多了一个包含对这个数据对象的解释 ， 这就降低了计算机对数据的理解难度 。
要做到机器可读还可以引入程序来描述标准 ， 比如说有些算法可以直接成为标准 ， 这就引入到标准数字化表现形式的另外一方面——开源软件和开源软件的应用 。 《国家标准化发展纲要》提到的标准数字化 ， 涉及机器可读、开源软件两大方面 。 开源软件现在在开源社区里用的比较多 ， 它是一种软件 ， 或者说它是把一个技术规范以一种算法来描述 ， 计算机就便于执行 ， 显然开源也是标准数字化的一种表现形式 。 不过符合以开源软件方式表达的标准还是很有限的 。
标准数字化不仅在于标准的表现形式 ， 还表现为标准化方法的数字化 ， 让数字化贯穿标准化的全生命周期 ， 便于标准的制定、实施和推广应用 。 首先通过开源众包加快标准制定和修订的过程 。 过去我们制定标准习惯用会议和函审的方式 ， 现在我们可以用开源众包的方式即建立一个“在线协作写作”平台让更多人参与标准制定的过程 ， 在数字化环境中进行标准协作开发 ， 能够在数周时间内形成可交付成果 ， 显著缩短标准制定周期 。 标准按照常规的办法 ， 几年才修订一次 ， 而开源可以快速迭代 ， 动态更新 ， 加快标准的制修订 。 这里会涉及到一些管理体制的问题 ， 未来国家标准能否允许这样做还需要研究 ， 但团体标准可以探索 ， 大家可以快速地参与到开源平台上 ， 只要同意了就能更新 ， 这适用于新兴或快速演进技术领域的标准 。
第二 ， 易于发现标准制定的背景及与知识产权等的关联 。 我们可以通过人工智能和大数据的技术 ， 很好地将国际标准、国家标准、团体标准快速进行对照 ， 找出标准间的引用关系 ， 发现哪些内容是一致的 ， 哪些是不一致的 ， 国际标准的采标率到多少 ， 适用范围有什么区别？还可以在术语、技术体制、规范、测试方法、产品要求等系列的技术标准中发现有无矛盾或需要改进以便表述更严谨之处 。 标准数字化还方便将标准与知识产权关联 ， 包括易于检索到在标准制定过程中相关方对知识产权的声明 ， 以及专利持有人是否承诺遵守FRAND（公平、合理、无歧视）原则对专利实施人许可 ， 或有关知识产权机构对该专利是否授权等 ， 既可知道某一标准涉及多少标准必要专利（SEP） ， 也可识别某一专利是否SEP 。 总之 ， 标准数字化结合新一代信息技术可以很好地把标准的一些细节搞清楚 。
【本文转自：中国消费品质量安全导 读《国家标准化发展纲要》提出|中国工程院院士邬贺铨：标准数字化是大势所趋】第三 ， 助力对标准实施的监管 。 因为标准是数字化的 ， 监管部门能从实施标准的行为数据上发现它是否符合标准 ， 容易对这种标准实施的合规性进行检查 。 过去让政府主管部门去读那么多标准是有困难的 ， 但是如果我们做的事情有数据留痕 ， 根据这些可以跟标准来比对 ， 就能发现这些工作是否符合标准 ， 就可以更好地进行社会的治理 ， 这也是标准数字化希望能够实现的一个好处 。

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