物联网数据治理标准化研究报告

标准化研究报告 物联网数据治理标准化研究报告 全国信标委物联网与数字李生分技术委员会物联网标准与应用工业和信息化部重点实验室2025年11月 专家指导委员会刘海涛卓兰 范科峰孔令军 参编单位及人员（排名不分先后） 中认感知技术（无锡）有限公司刘钢冯旭升王刚中国电子技术标准化研究院杨宏刘洋苏静茹孙旭中国质量认证中心有限公司王培勋李明薛长辉贾伟无锡物联网产业研究院钱维林吴中骅感知数链（无锡）科技有限公司吴明娟陈书义上海逸迅信息科技有限公司刘影徐纯电子科技大学付根利李晓瑜中建科技集团有限公司樊则森曾涛江南大学附属医院刘丽祝梦婷中移物联网有限公司刘晓邓文祥 国网福建省电力有限公司 陈锦山吴诗雨王新澜 重庆邮电大学黄旭炜李群凤中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院西北分院姚刚宋倩国家石油天然气管网集团有限公司科学技术研究总院分公司任武张珂重庆市质量和标准化研究院张程余能超深圳开鸿数字产业发展有限公司王龙钱劲重庆邮电大学工业互联网研究院黄庆卿韩延深圳盼月亮创新技术有限公司张学琴无锡物联网创新中心有限公司董接莲章军辉陕西省信息化工程研究院赵晓荣张勇温州市职业中等专业学校黄兴任中电科普天科技股份有限公司丁小凡叶杨 前言 随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为核心生产要素。物联网作为重要基础设施正在生成海量多模态数据，这些数据在重塑传统产业价值创造模式的同时，也给数据治理带来巨大挑战。在此背景下，本报告对物联网数据治理的核心逻辑与实践路径进行了梳理，以期为产业界提供理论与标准化指引。 本报告从基本概念入手，通过对物联网数据及其特征的研究，明确了数据治理在物联网数据全生存周期管理中的核心地位，提出了物联网数据治理的总体架构。通过剖析现状与挑战，分析提出了物联网数据治理的标准化需求，涵盖关键技术标准与典型应用场景实践。最后，本报告对相关标准清单、典型应用案例进行了梳理，对物联网数据治理与新兴技术的融合、治理模式的演进等方面进行了展望。 本报告基于数字经济与物联网融合趋势，提出创新架构与标准化工作建议，为产业发展和标准化工作指引方向。未来，随着技术进步和标准化加速，物联网数据治理将助力全球数字经济发展，推动行业数字化和智能化发展，支撑我国在国际物联网数据治理领域发挥引领作用，塑造更优数字经济格局。 目 第一章物联网数据治理基本概念 第二章物联网数据治理现状 2.1.政策法规2.2.标准规范.2.3.关键技术2.4.面临的主要挑战 第三章物联网数据治理架构 3. 1.总体架构83. 2.顶层设计93.3.物联网数据源113. 4.物联网数据治理要素体系123. 5.物联网数据治理价值体系253.6.物联网数据治理过程283. 7.物联网数据治理实施环境34 第四章物联网数据治理标准化分析.38 4.1.标准化进展384.2.面临挑战404.3.标准化工作建议44 附录A物联网数据治理应用案例49 附录B数据交易示范案例87 附录C物联网数据治理相关国际标准90附录D我国物联网数据治理相关标准.93 物联网数据治理标准化研究报告 第一章物联网数据治理基本概念 随着物联网技术的快速发展和广泛应用，物联网数据规模呈现爆发式增长。这些数据推动着产业革命和经济社会的智能化发展，同时也带来了信息安全和数据隐私等方面的挑战。随着5G、云计算、大数据、人工智能等技术与物联网的融合，物联网数据正面临更加广阔的应用前景。物联网技术建立一个全时、全域、全感知的数据网络，为各类决策提供深度支持。其本质价值在于能够实现对物理世界的精准映射与实时感知，为创新驱动、产业升级和资源优化提供数据基础。因此，物联网数据的价值不仅仅体现在单一行业或领域，它是推动全球经济数字化转型和社会智能化发展的关键驱动力。 物联网数据是指通过物联网设备和传感器所收集、传输和处理的数据总称。物联网数据不仅涵盖感知数据、控制数据、用户交互数据等类型，还包括由这些信息衍生出的分析结果和决策支持数据。这些数据类型相互关联和融合，形成复杂的数据生态。 物联网数据呈现出三个维度的显著特征，一是数据形态上呈现海量数据规模、多元异构形态、高实时性与连续性等特征；二是关联属性上呈现时空强相关性、上下文感知和分布式节点协同等特征；三是约束条件上呈现数据质量参差性、低价值密度、安全隐私脆弱性和终端设备的资源受限性等特征。这些特征既为深度挖掘数据价值提供了跨维度的创新空间，又对物联网数据治理体系构建产生多层级挑战。 作为数字经济的关键组成部分，物联网数据治理是基于传统数据治理框架的发展演化，以提升数据效能为核心目标，通过构建融合技术规范与管理策略的系统化框架，对物联网数据进行规划、监督与管控，以提升数据质量、构筑安全屏障和实现合规价值，推动物联网数据向生产要素转化。 物联网数据治理需要深度融入数据全生存周期管理体系，包括从感知层的原始数据采集、跨网络传输的多协议适配，到云端存储的海量数据管理和优化、应用层的智能分析建模与敏感数据退役销毁等。通过构建覆盖“端-边-云”协同的治理规则链，有助于实现数据质量动态优化、安全风险实时防控与合规要求精准适配，为多模态物联网数据的要素化流通与场景化赋能提供可信保障。 第二章物联网数据治理现状 物联网数据治理是确保物联网环境中数据质量、安全性和合规性的关键环节。随着物联网技术的快速发展，国内外在物联网数据治理方面的实践各有特点。 2.1.政策法规 我国高度重视数据治理工作，政策法规的顶层设计遂步完善，形成了以《数据安全法》《个人信息保护法》和《网络安全法》为核心的法律体系。《数据安全法》将物联网数据纳入重要数据管理范畴，要求关键生产数据进行本地化存储。《个人信息保护法》对智能家居、可穿戴设备等消费级物联网场景做出了特别规定。2022年发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（"数据二十条"）提出了数据产权制度，包括数据资源持有权、数据加工便用权和数据产品经营权的概念，为车联网等领域的多方数据确权提供了法理依据。 国外，欧盟于2018年通过了《通用数据保护条例》（GDPR），建立了全球最严格的数据治理框架，其第25条"默认数据保护设计"条款要求物联网设备制造商必须实施数据最小化原则（Article25，GDPR）。2024年欧盟实施了新的数据法案（DataAct）。该法案对物联网提供商规定了一系列广泛的数据共享、产品设计和合同方面的义务，为公平和创新的数据经济制定了新规则，定义了访同和便用欧盟所有经济部门生成的数据的权利，并使数据（特别是工业数据）的共享变得更加容易。 美国采取联邦与州政府协同立法模式，联邦层面，美国国家标准与技术研究院（NIST）于2020年发布的《物联网设备网络安全基础 标准》（NISTIR8259）已成为行业技术基准。值得注意的是，佛蒙特州于2020年率先通过《物联网设备安全法案》（ActNo.194），强制要求物联网设备制造商披露安全更新周期。 2.2.标准规范 国内物联网数据治理在国家标准与行业标准的协同作用下构建起多层次规范体系，已形成系统化推进格局。在国家层面，全国信息技术标准化技术委员会（TC28）及其下属物联网分技术委员会（SC41）主导制定了多项基础性标准，例如GB/T41780.2-2024《物联网边缘计算第2部分：数据管理要求》、GB/T44811-2024《物联网数据质量评价方法》，着重规范数据全生存周期管理的关键环节。2024年工业和信息化部联合国家标准化管理委员会发布的《物联网标准体系建设指南（2024版）》，进一步强化顶层设计，提出覆盖数据采集、汇聚、存储与治理的标准化框架，明确到2025年新增30项国家标准及行业标准的目称，并推动过综计算、数学季生等核心技术融人国际标准体系。这一体系将显著提升数据治理能力与行业协同效率。 2024年10月，全国数据标准化技术委员会的成立，标志着数据资源、流通和安全标准的集中攻关，其通过统一数据格式、优化基础设施互联互通规范，降低了跨行业数据开发成本30%以上。同时，《国家数据标准体系建设指南》提出的七维标准框架（涵盖数据基础设施、流通、安全等模块），为金融、医疗、工业等场景提供标准化指引。这种“国家统筹+行业创新”的双轨模式，不仅加速了数据要素的市场化配置，更通过与IS0/IEC38505等国际标准对接，推动中国在跨境数据流动规则制定中占据主动地位。 国际上，国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合制定了一系列关键标准，为全球范围内的物联网安全与数据治理提供 了权威指导。其中，IS0/IEC30141《物联网参考架构》作为物联网安全框架的核心，系统性地定义了身份验证、访问权限控制、数据保密性及完整性等关键技术要求，该标准通过分层架构设计，将安全机制嵌入物联网系统的全生存周期，为设备制造商和服务提供商提供了可操作的实施指南。IS0/IEC27403《网络安全物联网安全与隐私家庭物联网指南》，专门针对家庭物联网系统的安全与隐私问题。该标准通过详细的风险评估模型，识别了家庭场景下的典型威胁（如未经授权的数据访问和设备操控），并提出了针对性的安全控制措施，包括数据加密、用户身份验证和隐私保护设计。在数据治理框架方面，IS0/IEC38505《信息技术数据管理》系列标准提供了系统化的方法论。其中，IS0/IEC38505-1《信息技术数据管理第1部分：IS0/IEC38500在数据数据治理中的应用》明确了数据治理的核心原则，包括数据质量、数据安全性和合规性要求，帮助组织建立数据治理的战略目标。而技术报告IS0/IECTR38505-2&信息技术数据管理第2部分：IS0/IEC38505-1对数据管理的影响》则进一步细化了数据治理的实施模型，提供了从数据采集到销毁的全流程管理指南。 此外，行业组织也在数据治理标准化方面发挥了重要作用。例如数据治理研究所（DGI）开发的DGI数据治理框架，通过定义数据治理的关键组件（如数据所有权、数据质量管理和数据安全策略），为组织提供了可落地的实施路径。与此同时，国际数据管理协会（DAMA）发布的DAMA数据管理框架，则从数据生存周期管理的角度，提供了涵盖数据规划、开发、运营和治理的完整方法论。这些框架与国际标准相辅相成，共同推动了物联网数据治理的标准化进程。 2.3.关键技术 物联网数据治理依赖于“云-边-端”协同架构和智能化工具。近 年来，一批物联网数据治理关键技术应用呈现出显著的创新突破趋势。 安全架构方面，微软AzureSphere平台率先提出并实现了"芯片一云-更新"三位一体的物联网数据治理安全架构。该架构通过硬件级安全飞地（SecureEnclave）技术，确保物联网设备在数据采集、传输和存储过程中的端到端加密。这种设计不仅满足了GDPR等法规对数据安全性的严格要求，还为大规模物联网部署提供了可扩展的安全解决方案。 数据存储方面，阿里云早在2017年就发布了面向物联网场景的HiTSDB时序数据库，可支持每秒1000万方时序数据点写入；具备PB级别的数据存储能力，提供高效压缩算法，整体存储成本降低90%。 数据隐私保护方面，IBM研究院开发的“加密数据湖”技术是一项重要技术创新。该技术允许在不解密的状态下对物联网时序数据进行机器学习分析，有效解决了数据利用与隐私保护之间的矛盾。这一创新为医疗、金融等敏感数据场景提供了合规的数据处理范式，同时提升了数据分析的效率。百度研发的联邦学习平台PaddleFL成功应用于智慧医疗场景，在保证30家医院数据不出域的前提下，将CT影像识别准确率提升至97.3%。 边缘计算方面，华为云推出的IoT边缘计算套件支持300余种工业协议解析，可在1mS内完成PLC数据的结构化处理。思科推出的边缘数据治理中间件（CiscoEdgeIntelligence）显著提升了数据处理的实时性与合规性。该中间件通过本地化数据合规性检查，将处理延退降低至12ms，满足了工业物联网等场景对低延退和高可靠性的需求。这一技术突破为边