农林拖拉机和机械  数字孪生系统  第3部分：孪生数据编制说明

《农林拖拉机和机械数字孪生系统第3部分：孪生数据》（征求意见稿）编制说明一、工作简况1、任务来源本项目是根据中国机械工业标准化技术协会下发文件《关于印发2025年第六批12项团体标准制修订计划的通知》（中机标字【2025】29号），项目计划编号：CAMS2025033，项目名称“农林拖拉机和机械数字孪生系统第3部分：孪生数据要求”，起草单位：龙门实验室等，项目周期12个月。2、主要工作过程起草（草案、调研）阶段：项目计划下达之前，由中国机械工业标准化技术协会拖拉机专业委员会组织起草单位共同成立了以龙门实验室为标准牵头起草单位的“农林拖拉机和机械数字孪生系统”标准起草工作组。标准起草工作组根据实际情况初步确定了起草标准的工作计划和技术路线，并着手进行调研、资料收集和拟定标准提纲等工作。计划下达后，标准起草工作组通过调研全国主要拖拉机生产企业、大专院校和科研机构目前开发的多机协同无人农场研究结果，结合国内现有数字孪生方面的标准，并向相关行业专家进行咨询，在对国内、外同类技术对比分析的基础上，于2025年7月20日形成了标准草案。龙门实验室于2025年8月14日～8月15日在河南省洛阳市组织召开了《农林拖拉机和机械数字孪生系统》系列标准工作组会议，标准起草工作组及多家单位的专家参加了会议，会议对标准草案进行了逐条讨论、修改，形成了标准工作组讨论稿。2025年9月9日～9月11在安徽省歙县召开的《农林拖拉机和机械甲醇/柴油双燃料系统技术规范》等标准讨论会上对标准工作组讨论稿进行了研讨，标准起草工作组根据意见和建议对标准工作组讨论稿进行了补充、修改，于2025年10月30日形成标准征求意见稿及其编制说明，经组长审核后报至拖拉机专业委员会秘书处。在研讨过程中，基于系列命名一致性与条款覆盖的技术论证，工作组认为本部分以数据要素、采集与传输、处理与存储、管理与安全治理为主线，采用对象式命名更能准确反映技术内涵与体系边界，避免出现标题也在提要求，正文也在提要求的重复与混淆，并与《农林拖拉机和机械数字孪生系统》系列的其他三个部分保持名词性主语的并列关系、形成明确的范围界定与条款衔接。工作组认为将标准名称中的“孪生数据要求”变更为“孪生数据”更科学、更贴切本标准的内容，因此一致同意将标准名称由“农林拖拉机和机械数字孪生系统第3部分：孪生数据要求”调整为“农林拖拉机和机械数字孪生系统第3部分：孪生数据”。拖拉机专业委员会秘书处复核相关文件后于2025年11月3日将标准征求意见稿和编制说明，提交中国机械工业标准化技术协会。3、主要参加单位和工作组成员及其所作的工作等本标准由龙门实验室、河南科技大学、河南问知数字科技有限公司、河南核工旭东电气有限公司、浙江省农业机械工业行业协会共同起草。主要成员：冀保峰、景阔、张冀、温子扬、姜晓阳、王贡献、王亚飞、陈嵩等。二、标准编制原则、主要内容和解决的主要问题1、标准编制原则本标准在制定工作中遵循“面向市场、服务产业、自主制定、适时推出、及时修订、不断完善”的原则，标准制定与技术创新、试验验证、产业推进、应用推广相结合，统筹推进。本标准在结构编写和内容编排等方面依据GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》进行编写。确定本标准主要技术性能指标时，综合考虑生产企业的能力和用户的利益，寻求最大的经济、社会效益，充分体现了标准在技术上的先进性和技术上的合理性。2、标准的主要技术内容2.1范围本文件规定了农林拖拉机和机械数字孪生系统的数据元素、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储、数据管理及数据管理安全要求。本文件适用于农林拖拉机和机械装备数字孪生系统的全生命周期数据治理，支持跨平台数据交换、分析与决策优化。2.2确定各性能指标的依据2.2.1本标准中使用的术语和定义除使用GB/T43441.1—2023《信息技术数字孪生第1部分：通用要求》中界定的术语和定义外，新界定了边缘设备的术语。主要目的一是方便与其他行业交流时不至于引起误解，避免了同一事件表述不一致的现象发生。二是便于对本文件的理解。2.2.2缩略语采用社会上各行业通用的缩略语符号。便于沟通与交流。2.2.3数据元素属性要求：数据元素属性根据农业作业实际作业场景中要完成数字孪生的最基本的需要确定的，并对属性进行了具体的描述。具体按照GB/T19488.1《电子政务数据元第1部分：设计和管理规范》的要求。数据类型取值规则、数据格式中使用的字符、字符组合及其含义、数据格式中字符串长度及其表示形式按GB/T36625.5—2019《智慧城市数据融合第5部分：市政基础设施数据元素》的相关条款。2.2.4数据采集内容确定依据是满足构建孪生数字模型的基本需求，数据采集方式规定了目前最全、最常用的采集方式，防止构建数据采集方式的缺失。规定的数据采集质量和版本管理主要是为了各系统间的交互。2.2.5数字传输要求符合GB/T40689—2021《智慧城市设备联接管理与服务平台技术要求》中6.1.2的规定，其数据通讯按GB/T35381.1—2017《农林拖拉机和机械串行控制和通信数据网络第1部分：数据通信通用标准》的规定。2.2.6数据处理、数据存储方式的内容为常规性要求2.2.7数据管理中的元数据管理和数据整合是根据农机作业特点确定的。数据质量按照GB/T36344《信息技术数据质量评价指标》的要求确定。2.2.8数据管理的安全要求中：数据传输和共享根据GB/T39477—2020《信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求》的相关规定确定。农机数据应符合GB/T39786—2021《信息安全技术信息系统密码应用基本要求》中6.4、7.4、8.4和9.4规定的密码应用技术要求。农机数据处理应符合GB/T41479—2022《信息安全技术网络数据处理安全要求》中第5章的规定。农机数据删除应符合GB/T35273—2020《信息安全技术个人信息安全规范》中8.3的规定。3、解决的主要问题（具体说明涉及的产品、产业地位；本标准的作用；创新点（亮点））本标准涉及的产品为龙门实验室农林拖拉机和机械数字孪生系统v1.0。本标准的制定，充分纳入和反映了当今新产品、新技术、新工艺的先进技术成果。本标准属于创新标准，体现新技术，在智慧农业构建方面做出了积极贡献，填补了智慧农业基础标准的技术空白，对产业结构调整和优化升级具有积极地促进作用，对引导和规范无人农场建设和多机协同作业技术的发展，提升标准的先进性、合理性和适用性，为提高其技术水平起到关键性的支撑作用。本标准的制定为多机协同进行农业作业和无人农场建设的推广应用提供技术支撑，为指导和规范无人农场的建设和多机协同系统的设计、制造、检验及使用提供了依据，对提高系统的技术性能、安全性提供设计指南，提高了无人农场和多机协同作业的可靠性与安全性。本标准的制定主要针对农机在数字化转型过程中面临的数据标准不统一、数据融合难度大、全生命周期数据治理体系缺失等关键问题。作为智慧农业和无人化作业的核心载体，农机数字孪生系统构建高度依赖于高质量、高一致性的数据支撑。然而，当前行业内缺乏统一的数据元素定义、采集规范和安全保障机制，导致系统间数据交互困难、模型映射准确性不足、协同作业效率低下，严重制约了智能农机的产业化发展和规模化应用。为解决上述问题，本标准系统规范了农机数字孪生系统中的数据元素属性、采集方式、传输协议、处理流程、存储机制及安全管理要求，构建了一套完整的数据标准体系。其核心作用包括：为数字孪生系统的设计、开发与集成提供统一的数据接口和交互规范；提升多源异构数据的融合能力，支持跨平台数据共享与协同分析；强化数据全生命周期的安全管控，确保农业数据在采集、传输、存储与使用过程中的机密性、完整性和可用性，为构建可信、可用的数字孪生系统提供技术保障。本标准的创新性体现在多个方面：首次在农业机械数字孪生领域系统界定数据元素属性及其描述规则，建立覆盖标识、定义、表示与附加类的结构化数据元素体系；提出面向农机作业的动静一体化数据采集机制，确保数据来源可靠、更新及时；构建基于国密算法的农机数据安全传输与存储体系，保障敏感数据在复杂网络环境下的安全性；引入云边协同的存储与处理架构，提升系统在边缘计算环境下的数据响应能力与可靠性。这些创新点为推动农林拖拉机和机械数字孪生技术的规范化、安全化和高效化发展提供了重要技术支撑。三、是否有对应的国家标准或行业标准四、主要试验（或验证）情况分析（选取试验验证的原则的依据；主要试验数据；对数据的分析）本标准的验证侧重于检验标准中规定的数据处理全生命周期各环节的可实现性、协同性与有效性。验证遵循以下原则：流程覆盖性，选取数据处理流程中承上启下的关键环节；场景典型性，基于某型拖拉机深松作业这一典型智慧农业场景；功能可实现性，核心验证依据标准步骤能否成功构建具备基本数据治理能力的系统原型。依据上述原则，本次验证重点围绕数据采集、数据传输和数据处理三个核心环节展开。为验证标准的可行性，构建了“拖拉机深松作业数字孪生数据系统”原型。验证过程围绕数据采集、数据传输和数据处理三个核心环节展开，并通过系统后台界面直观呈现了验证结果。在数据采集环节，严格遵循标准第6章，通过系统的“数据源管理”模块对数据接入点进行配置与监控。如图1所示，在该系统界面中，可以清晰地看到针对“拖拉机-001”的静态信息（如设备ID、型号）与动态数据点（如发动机转速、作业深度）均已成功注册并激活，数据状态显示为“正常”。图1数据源管理界面图1所示界面证实，标准关于数据元素与采集的要求，在系统中得到了有效落地和执行。这表明标准定义的数据元素已成功接入系统，并为孪生模型的构建提供了源头活水。在数据传输环节，依据标准第7章，通过系统的“数据链路监控”看板对数据传输的健康状况进行实时观测。如下图2所示，该看板清晰地展示了数据流从边缘设备到云端的完整路径，其“连接状态”为“稳定”，并在历史记录中可见系统成功处理了网络波动，触发了“断点续传”机制，保证了数据序列的完整。图2数据链路监控看板图2所示的监控看板证明，标准推荐的数据传输机制能够保障数据链路的稳定与可靠。这直接验证了标准中数据传输协议与可靠性设计的有效性。在数据处理环节，系统依据标准第8章执行了自动化的数据清洗与质量校验规则。如下图3所示的“数据质量报告”界面，系统自动识别出原始数据流中的异常记录（如“非法值”错误），并生成了清洗后的有效数据池，该过程无需人工干预，确保了输入孪生模型的数据质量，满足了标准中对数据准确性与一致性的核心要求。图3数据质量报告界面图3所示的处理报告表明，标准规定的数据处理流程能够自动、有效地提升数据质量，为上层应用提供清洁、可靠的数据。本验证通过模拟典型应用场景，并依托上述系统界面直观展示了从数据采集、传输到处理的关键步骤。结果表明，本标准所规定的技术内容和流程逻辑协同一致、切实可行，并能在实际系统中得到有效实施与监控。各环节环环相扣，共同构成了一条可靠的数据流水线，充分证明了本标准在技术上的严密性与在实际应用中的不可或缺性。五、标准中涉及专利的情况本标准中不涉及专利问题。六、预期达到的社会效益、对产业发展的作用等情况本标准属于创新标准，填补了农林拖拉机和机械数字孪生系统基础通用性标准的空白，对规范市场，指导生产，提高系统的技术性能，明确数字孪生系统性能要求的规定，对提高农林拖拉机和机械数字孪生系统的研发有着极其重要的作用。当前，我国农林拖拉机和机械正加速向智能化、网联化转型升级，数字孪生技术作为实现农机全生命周期管理和智能作业的核心支撑，其应用日益深入。然而，该领域发展面临三大突出问题：一是数据孤岛现象严重，不同厂商采用私有数据协议导致系统集成困难；二是数据质量参差不齐，缺乏统一规范制约了高保真建模与精准决策；三是数据安全存在隐患，敏感作业信息在传输使用中缺乏保障。这些问题严重制约了智能农机产业生态的形成和无人农场等先进模式的规模化应用。本标准通过一系列关键技术规定精准解决了上述产业痛点。在数据互通方面，标准明确定义了数据元素的七大核心属性，使不同厂家农机能够输出结构一致、语义明确的作业数据，为实现多品牌装备在同一管理平台中的无缝接入与协同作业提供了根本前提。在数据质量保障方面，标准规定了数据采集的断点续传机制、传输协议与质量要求，确保在田间网络不稳定情况下仍能保持数据完整可靠，为精准农事分析和智能调度奠定了坚实基础。在数据安全方面，标准要求采用国密算法加密和规范数据删除操作，有效保护作业中的敏感数据，消除了数据共享方的安全顾虑，为基于数据的新型农业服务扫清了障碍。本标准的实施将从整体上降低企业研发与集成成本，避免在私有协议开发上的重复投入；催生协同制造与服务新业态，促进产业链上下游协同创新；有力支撑国家智