今天分享的是：工业互联网产业联盟：工业互联网标准数字化蓝皮书（2025年）

报告共计：51页

《工业互联网标准数字化蓝皮书（2025年）》由工业互联网产业联盟组织编写，聚焦工业互联网标准数字化转型，深入探讨其需求、场景、技术及发展路径，旨在推动工业互联网标准新生态构建。以下是核心内容总结：

一、标准数字化的内涵与变革

标准数字化是全球数字化发展的必然趋势，其核心是利用数字技术（如云计算、人工智能等）赋能标准全生命周期，使标准可被机器读取、执行与决策。传统标准化模式存在研制周期长（平均36个月）、体系静态化、应用依赖人工解读等痛点，难以适应数字经济需求。

国际上已涌现机器可读标准（MRS）、SMART标准（机器可用、可读、可迁移）、数字标准等概念，ISO/IEC与DIN/DKE分别提出分级模型，最高等级为“机器可控内容”。标准数字化不仅是形式转变（如从纸质到代码），更引发协作模式变革——从“人主导”转向“机器间协同”，并推动标准化流程向开放、敏捷转型，例如在线协同编辑平台缩短制定周期。

二、工业互联网标准化现状与痛点

工业互联网作为数字经济新基座，其标准化已成为国际竞争焦点。国内已发布107项国家标准、84项行业标准，但存在三大痛点：

1. 供需不匹配：技术迭代快与标准周期长的矛盾突出，关键技术标准滞后于市场需求。

2. 跨行业协同难：传统标准体系呈行业“竖井式”封闭结构，数据互通与业务协同受阻。

3. 应用模式滞后：标准依赖人工“翻译”给机器，效率低且易出错，亟需向“机器直接执行”转型。

三、标准数字化的应用场景

工业互联网标准数字化在六大场景中展现价值：

- 平台化设计：系统自动匹配标准参数，嵌入设计软件，减少人工误判，如中国机械总院开发的CAD模型质检工具。

- 智能化制造：机器读取标准数据包自动调整生产参数，波音公司通过数字化标准平台实现全流程贯通。

- 网络化协同：跨企业数据互通依赖统一标准，如供应链运作参考模型（SCOR DS）推动动态协作。

- 个性化定制：前端采集需求后，标准数据库自动生成模型，后端柔性生产响应定制订单。

- 服务化延伸：融合多行业标准，如远程运维涉及数据安全与金融标准，通过知识图谱动态推送。

- 数字化管理：规范数据采集、分析与建模，如搭建产销协同模型与碳排放计算模型。

四、支撑体系与发展路径

工业互联网标准数字化依托“实体层-基础设施层-应用层”总体框架，关键技术包括标准标签集（XML结构化解析）、公共数据字典（统一语义）、管理壳（物理资产与数字孪生桥梁）、知识图谱（跨领域知识融合）等。发展路径分三阶段：

1. 结构化：将标准转换为XML格式，构建数字基座。

2. 知识化：拆解标准为语义颗粒，实现场景化访问与API调用。

3. 智能化：基于AI实现标准自动生成与决策，如预测性维护标准。

五、发展建议与展望

报告提出三方面建议：

- 宏观层面：加强国际协作，推动机器可读标准等新型标准供给，完善数字化服务设施。

- 产业层面：促进技术融合与产业链协同，强化数据安全与隐私保护。

- 企业层面：开发兼容系统的标准模块，建设统一数据库与智能应用工具，如自动提取标准关键信息的插件。

未来，工业互联网标准数字化将深化行业渗透，推动“标准即服务”模式普及，成为全球产业竞争的核心赛道。

以下为报告节选内容