滁州市定远县气体检测报警器校准机构

新的测量工具通常包含分布式的、部分虚拟化的组件，并使用来自云的服务。然而，在监管领域，当测量设备包含现代通信和信息技术时，在批准和合格评定方面却并不*。过于复杂的测量与合格评定，导致制造商越来越认为这是创新的阻碍，导致长期竞争中的劣势。因此，在数字化的网络经济和工业中，处理测量数据以及将测量仪器数字化连接的一体化方案是十分必要的，且必须满足法律和工业计量的要求。当下，由于受制于不同的法律和组织框架条件，这两个领域在计量工作上基本上是分开的。然而，在数字化转型的过程中，这些严格的边界划分正变得越来越模糊，因为使用了类似的组件，数据在一定程度上是跨两个领域的边界应用的。

因此，理想情况下，在开发过程中应该已经考虑了适当的数据模型，用于测量数据的通信。例如与“计量云”的连接以及关于测量装置的数字信息的有效使用，即“设计计量”。在D-SI、计量云、校准和合格评定的数字证书方面的活动中，德国计量研究已经积极支持这一原则的发展。德国计量研究还与德国机械设备制造业联合（VDMA）合作，在开放平台通信统一架构（OPC-UA）通信标准过程中实现工业4.0应用的智能计量数据通用元数据模型(D-SI)导入，并在化学标准中与国际过程工业自动化用户协会（NAMUR）合作。德国计量研究的其他领域也在有序的展开数字化转型合作。 

计量数字化转型给计量领域带来了诸多挑战，这是计量研究和开发工作必须面对的。在这方面的案例包括使用数字孪生作为虚拟测量仪器，复杂通信系统，使用复杂传感器网络工作和人工智能(AI)方法的使用增加。

计量数字转型领域研发项目的重要特点是学科交叉程度很高。它包括基于*多样化的测量程序的复杂性和网络化技术，这些测量程序必须具有计量特征，以确保可靠。然而，类似自动驾驶和异构传感器网络带来的巨大的数据、通讯问题，使得传统的计量方法正日益达到其极限。多样化的测量原理与复杂的数学模型，令人生畏。

和统计方法甚至与人工智能相结合。从长远来看，只有转变计量的整体思维和工作方式，转变为“整体”或“系统”计量，才能应对所有这些挑战。

人工智能日益发挥着催化剂的作用，极大地加快了数字产品和服务的发展。如何用明确的规则来描述质量基础设施（NQI），推动数字化NQI的落地，这是人工智能应用反向倒逼的一个结果。德国联邦政府调查委员会将人工智能视为数字化推动技术进步的未来。与经典算法相反，人工智能方法的算法是在数据的帮助下训练出新的智能模式识别。另一个因素是人工智能方法的高度适应性。

然而，这也可能导致未识别的训练数据特征在算法中无意中被使用。与其他传统软件不同的是，仅基于源代码检查人工智能算法几乎是不可行的。它跟科学产品、仪器和法律职责都有着密切关系，道德伦理也在其中。德国计量界正在建立相关能力。特别是在医学领域，德国计量研究已经将医学知识、数学*知识和与*的网络*结合。

德国计量研究已经为此制定出了一系列措施，例如：用于评估人工智能的稳健性和人工智能结果的质量。此外，他们还发布了“PTB- XL”数据集等初始参考数据，并通过在柏林工业大学任命教授职位，以加强“不确定性和机器学”的专题研究。在此基础上，一个内部的“人工智能信任度计量”(“Metrology für Vertrauen in KI”)能力中心正在建立之中，该中心将在*知识、方法开发和“*实践”方面向远远出医学领域的进展。

自动驾驶是一个需要迫切回答的挑战。在汽车零部件产品批准的过程中，目前测试程序 (如机械和电气测试、气候测试)大部分是在部件级别上独立进行的。它既不是在车辆的实际装配情况下，也不是在实际传感器系统网络中进行的。然而在汽车大量安装感知传感器的情况下，它与环境的相互作用，对自动驾驶的功能非常重要。这就是为什么在未来有必要测试整个高级驾驶辅助系统 (ADAS)组件网络，除了已经成为标准的组件验证之外，还包括在其实际操作状态下应用的人工智能方法。

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