来源：BIPM新闻

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数字化的核心是数据。但是，为了使测量数据在互联世界中发挥作用，它必须遵守FAIR原则——可查找性、可访问性、互操作性和可重用性。论坛专家强调，结构化、机器可读的格式对于确保无缝集成到人工智能驱动的系统、国际监管框架和工业流程中至关重要。

这一转变需要全球公认的数字标识符和标准化格式，以实现测量结果的跨境可比性。没有这些保障措施，数字生态系统面临着分裂的风险——从精密制造到医疗技术，一切都将受到威胁。

从传统的纸质校准证书到数字校准证书（DCC）的过渡是最重要的发展之一。

DCC提供安全、防篡改和机器可读的记录，确保校准数据保持准确，并无缝集成到数字基础设施中。通过消除人工转录错误和增强可追溯性，dcc为全自动实时测量系统铺平了道路。

然而，随着人工智能驱动的工具成为测量科学的核心，论坛专家强调了强有力的数据质量标准的重要性。人工智能模型的可靠性取决于它们所训练的数据，这意味着测量数据中的任何错误、偏差或不一致都可能产生深远的影响。计量学对于支持人工智能的国际协议以及确保人工智能应用的信任和准确性至关重要。

随着计量学进入数字时代，有一件事是明确的：协作是关键。向全数字化测量生态系统的转变需要国家计量机构、政策制定者、行业领导者和人工智能专家之间的合作。在2025计量数字论坛上的讨论强调了需要一种统一的数字测量标准方法——一种确保跨行业互操作性、促进全球贸易和支持新兴技术的方法。