刘贤刚：以语义规则统一破题，推动数据从“资源”迈向“增量”

AI摘要：4月28日，第九届数字中国建设峰会“数据基础设施和数据标准化分论坛”上，刘贤刚阐释了数据标准语义规则统一的重要性，指出当前挑战并给出破解路径，分论坛发布的平台是相关实践，他呼吁各方推动数据价值转化。

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海峡网讯（记者 王挺）4月28日下午，第九届数字中国建设峰会“数据基础设施和数据标准化分论坛”在福州海峡国际会展中心举行。会上，中国电子技术标准化研究院党委书记、副院长刘贤刚，以“关于数据标准语义规则统一的思考与探索”为题，系统阐释了数据标准语义规则统一的重要意义、现实挑战与实践路径。

刘贤刚指出，数据标准语义规则，是承载着数据概念内涵、逻辑关系、格式与取值范围的“底座”。它回答了“数据到底来自哪个层次、如何定义、彼此之间逻辑是什么”这些基础问题，是推进数据治理、促进数据共享、支撑本体构建、构建高质量系统、深化人工智能应用和释放数据要素价值的六重关键所在。目前全国已制定数据相关国家标准、行业标准和地方标准500余项，全国数标委也在加紧推进标准研制与工具建设。

“这是一项正确但很难且非常繁重的基础性工作。”刘贤刚表示，当前数据标准面临四大挑战：标准多以静态文档形式存在，机器可读、可执行能力不足；缺乏统一管理，各自定义、各自使用的现象非常普遍，同一数据项在不同标准、不同行业间定义千差万别，甚至同一单位内部对“标准”一词的理解也有多重含义，给“一网通办”等数据共享带来很大障碍；数据标准更新与业务应用脱节，不少信息系统仍沿用已废止的标准。

针对上述挑战，刘贤刚提出“语义转化、协同管理、应用落地”三维一体的破解思路和三大具体路径。一是推动标准内容语义化，从分散的标准文本中提取数据元、代码集等核心规则，构建统一的规则库和关联库，实现规则间的取值绑定、数源关联与匹配校验，让标准真正“机器可读、可调用、可执行”。二是构建协同管理体系，将各层级数据语义规则串联起来，形成上下联动、横向协同、动态同步的交互关系，实现数据标准的统一管理和集约运行。三是实现一体化的公共服务调用，基于统一的数据标识和规则库，提供数据标准化检测、质量评估、多元格式转换等应用，为数据全生命周期治理注入智能支撑。

当天分论坛成果发布环节亮相的“数据标准内容语义化服务平台”，正是这一思路的落地实践。刘贤刚介绍，平台目前已汇聚2万余条数据源、700余项数据元、1000余个代码集和300余个数据模型，形成了一张不断生长的“数据标准语义知识图谱”。

“数据之间的逻辑关系和存储关系‌需要非常科学的定义，这是一项重要的基础工作。”刘贤刚呼吁产学研用各方共同参与，持续深化平台建设、完善标准体系、拓展应用场景，推动数据从分散、低价值状态迈向可共享、可计算、可深度加工和智能应用的高质量形态，真正让海量数据从存量的“资源”转化为价值的“增量”。