AI摘要：4月28日，第九屆數字中國建設峰會“數據基礎設施和數據標準化分論壇”上，劉賢剛闡釋了數據標準語義規則統一的重要性，指出當前挑戰并給出破解路徑，分論壇發布的平臺是相關實踐，他呼吁各方推動數據價值轉化。

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海峽網訊（記者 王挺）4月28日下午，第九屆數字中國建設峰會“數據基礎設施和數據標準化分論壇”在福州海峽國際會展中心舉行。會上，中國電子技術標準化研究院黨委書記、副院長劉賢剛，以“關于數據標準語義規則統一的思考與探索”為題，系統闡釋了數據標準語義規則統一的重要意義、現實挑戰與實踐路徑。

劉賢剛指出，數據標準語義規則，是承載著數據概念內涵、邏輯關系、格式與取值范圍的“底座”。它回答了“數據到底來自哪個層次、如何定義、彼此之間邏輯是什么”這些基礎問題，是推進數據治理、促進數據共享、支撐本體構建、構建高質量系統、深化人工智能應用和釋放數據要素價值的六重關鍵所在。目前全國已制定數據相關國家標準、行業標準和地方標準500余項，全國數標委也在加緊推進標準研制與工具建設。

“這是一項正確但很難且非常繁重的基礎性工作。”劉賢剛表示，當前數據標準面臨四大挑戰：標準多以靜態文檔形式存在，機器可讀、可執行能力不足；缺乏統一管理，各自定義、各自使用的現象非常普遍，同一數據項在不同標準、不同行業間定義千差萬別，甚至同一單位內部對“標準”一詞的理解也有多重含義，給“一網通辦”等數據共享帶來很大障礙；數據標準更新與業務應用脫節，不少信息系統仍沿用已廢止的標準。

針對上述挑戰，劉賢剛提出“語義轉化、協同管理、應用落地”三維一體的破解思路和三大具體路徑。一是推動標準內容語義化，從分散的標準文本中提取數據元、代碼集等核心規則，構建統一的規則庫和關聯庫，實現規則間的取值綁定、數源關聯與匹配校驗，讓標準真正“機器可讀、可調用、可執行”。二是構建協同管理體系，將各層級數據語義規則串聯起來，形成上下聯動、橫向協同、動態同步的交互關系，實現數據標準的統一管理和集約運行。三是實現一體化的公共服務調用，基于統一的數據標識和規則庫，提供數據標準化檢測、質量評估、多元格式轉換等應用，為數據全生命周期治理注入智能支撐。

當天分論壇成果發布環節亮相的“數據標準內容語義化服務平臺”，正是這一思路的落地實踐。劉賢剛介紹，平臺目前已匯聚2萬余條數據源、700余項數據元、1000余個代碼集和300余個數據模型，形成了一張不斷生長的“數據標準語義知識圖譜”。

“數據之間的邏輯關系和存儲關系‌需要非常科學的定義，這是一項重要的基礎工作。”劉賢剛呼吁產學研用各方共同參與，持續深化平臺建設、完善標準體系、拓展應用場景，推動數據從分散、低價值狀態邁向可共享、可計算、可深度加工和智能應用的高質量形態，真正讓海量數據從存量的“資源”轉化為價值的“增量”。