刘凡 李政军 陈少杰 李星 李树荣 张彦彬 李志勇 苏杨

刘 凡 ¹ 李政军 ¹ 陈少杰 ¹ 李 星 ² 李树荣 ¹ 张彦彬 ¹ 李志勇 ¹ 苏 杨 ^{1 *}

摘 要 随着全球化进程加快，技术性贸易措施（Technical Barriers to Trade，TBT）对国际贸易的影响日益显著。本文提出基于物联网（Internet of Things，IoT）技术的智能化TBT预警模型体系，通过构建包括动态风险评估模型、政策文本解析模型和趋势预测模型在内的多层级的智能分析模型，可实现技术性贸易措施的精准预警。研究创新性地设计了融合物联网感知层数据与人工智能算法的模型架构，其中，分布式数据采集模型实现全球TBT信息的实时捕获；自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）深度分析模型完成政策要素智能提取；机器学习预测模型输出风险量化评估。该平台核心模型采用模块化设计，支持区块链增强的数据验证模型和跨域协同分析模型，为智慧贸易提供可扩展的技术支撑。

关键词 物联网；智能预警模型；技术性贸易措施；机器学习模型；风险评估模型

Exploring the Establishment of an Intelligent TBT Early Warning Platform Based on IoT Technology

LIU Fan¹ LI Zheng-Jun¹ CHEN Shao-Jie¹ LI Xing²

LI Shu-Rong¹ ZHANG Yan-Bin¹ LI Zhi-Yong¹ SU Yang^1*

Abstract With the acceleration of globalization, technical barriers to trade (TBT) have increasingly significant impacts on international trade. This paper proposes an intelligent TBT early warning model system based on Internet of Things (IoT) technology, which achieves precise trade barrier alerts through the construction of multi-level intelligent analysis models, including dynamic risk assessment models, policy text parsing models, and trend prediction models. The research innovatively designed a model architecture that integrated IoT perception layer data with artificial intelligence algorithms: first, a distributed data collection model enabled real-time capture of global TBT information; second, a Natural Language Processing (NLP) deep analysis model completed intelligent extraction of policy elements; third, a machine learning prediction model outputs quantified risk assessments. The core model of this platform adopts a modular design, supporting blockchain-enhanced data verification models and cross-domain collaborative analysis models to provide scalable technical support for smart trade.

Keywords Internet of Things (IoT); intelligent warning model; technical barriers to trade; machine learning model; risk assessment model

基金项目：广州海关关级科研项目（2024GZCK01）

第一作者：刘凡（1983—），男，汉族，江西赣州人，本科，工程师，主要从事技术性贸易措施信息化研究工作，E-mail: 15288967@qq.com

通讯作者：苏杨（1988—），女，汉族，河南信阳人，硕士，工程师，主要从事信息化测试验证工作，E-mail: 936491750@qq.com

1. 广州海关技术中心 广州 510623

2. 广州海关 广州 510623

1. Guangzhou Customs Technology Center, Guangzhou 510623

2. Guangzhou Customs, Guangzhou 510623

在全球化背景下，国际贸易规模不断扩大，技术性贸易措施（Technical Barriers to Trade，TBT），如技术法规、标准和合格评定程序等，成为影响国际贸易的重要因素^[1]。TBT不仅涉及产品质量和安全，还涵盖环保、健康等方面，直接影响企业的产品设计、生产和市场准入。随着各国标准的不断更新和严格，企业面临的合规压力日益增加，及时获取和应对TBT信息成为确保国际贸易顺利进行的关键。

物联网技术的发展为贸易信息的实时获取和智能分析提供了新的技术支持。通过物联网设备的广泛应用，企业可以实现对全球贸易通报的实时监控和标准查询，及时掌握TBT变化，做出快速响应。建立技术性贸易措施智慧预警平台，不仅有助于企业降低贸易风险，提升竞争力，还能促进国际贸易的便利化和可持续发展。

本文旨在探讨如何利用物联网技术建立一个智慧化的TBT预警平台，系统设计其架构和功能模块，分析关键技术的实现方法，并提出平台的实施策略，通过理论研究与实际案例相结合，验证平台的可行性和实际应用效果。

1 技术性贸易措施概述

1.1 定义与分类

TBT是指各国政府为保护人类、动物或植物生命与健康、保护环境、促进国家安全等目的，制定的有关产品标准、技术法规、合格评定程序的措施。TBT主要包括以下几类：（1）技术法规类，主要是法律层面的标准和规定，如强制性安全标准、环保标准等；（2）技术标准类，主要是行业自愿性标准和国际标准，指导产品设计和生产；（3）合格评定程序类，主要是检测、认证、检验等程序，确保产品符合相关标准和法规。

1.2 对国际贸易的影响

TBT对国际贸易的影响主要包括：严格的TBT可能限制市场准入，增加企业成本（如产品改良、认证测试等），可能因各国标准差异引发贸易摩擦。此外，企业能否快速适应TBT变化，直接影响其国际竞争力。当前企业主要依赖人工监测和传统信息渠道（如政府公告、行业协会信息）应对TBT，在全面评估和预测变化方面仍有待提升。

2 物联网与技术性贸易措施智慧预警平台的应用现状

2.1 物联网概述

物联网（Internet of Things，IoT）是指通过各种信息传感设备与网络技术，将物品与互联网连接起来，实现信息的实时传输和智能处理。物联网的基本架构包括感知层、网络层和应用层，具备数据实时性、广泛连接性和智能化处理能力^[2]。

2.2 物联网在贸易和物流中的应用及优势

物联网技术为贸易物流提供了系统化解决方案，主要应用于供应链管理、仓储监控、物流追踪和智能报关。在供应链管理中，基于射频识别标签（Radio Frequency Identification Tag，RFID）与传感器网络实现了产品全生命周期监控；仓储环节通过物联网设备动态监测温湿度等参数，保障特殊商品存储条件，降低损耗率；物流运输整合全球定位系统（Global Positioning System，GPS）与多源传感器，构建全程追踪体系；智能报关则利用物联网实现数据自动采集与标准化处理，提升通关效率。

在技术层面，物联网具备三大核心优势：一是实时数据采集与传输能力，保障信息时效性；二是基于互联网协议的全球互联，打破地理限制；三是与大数据、人工智能的融合，增强复杂数据处理能力。这些优势共同推动贸易物流向数字化、智能化转型。

2.3 技术性贸易措施智慧预警平台的发展现状

技术性贸易措施智慧预警平台的发展历程可以追溯到20世纪90年代，当时主要是基于计算机技术和数据挖掘技术进行贸易风险预警的研究。随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，技术性贸易措施智慧预警平台逐渐成为一种新型的贸易预警系统。目前，美国、日本、欧盟等国家和地区都在积极推动技术性贸易措施智慧预警平台的建设；我国查询相关标准、通报、风险预警网站有“全国标准信息公共服务平台”“中国技术性贸易措施网”“中国WTO/TBT-SPS国家通报咨询网”，当前相关平台的信息通报机制尚待进一步完善，在风险预警功能建设方面存在提升空间。

3 技术性贸易措施智慧预警平台设计

3.1 平台建设目标

技术性贸易措施智慧预警平台旨在通过物联网技术，实现对全球TBT信息的实时监测、智能分析和及时预警，帮助企业及时掌握和应对TBT变化，降低贸易风险，提升国际竞争力。

3.2 平台总体架构

平台总体架构由3个层次组成：数据采集层、数据处理与分析层、用户交互层，如图1所示。

在数据采集层，平台通过物联网设备与网络爬虫技术的融合应用实现多源异构数据的动态获取。全球化传感器网络实时捕获官方TBT数据变动，而智能爬虫技术则对ePing及贸易国网站进行高频监测，再通过标准化清洗技术解决数据碎片化问题。

数据处理与分析层依托云计算与人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术构建核心计算能力，其创新性体现在三方面：一是采用分布式存储架构实现海量数据的高效管理；二是运用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术自动识别和提取TBT政策文本中的关键信息，精准提取政策要素；三是基于机器学习算法建立动态风险评估模型，实现从数据描述到趋势预测的跨越。

用户交互层则通过模块化设计平衡通用性与个性化需求，其预警推送系统采用多通道触达策略，报告生成模块内嵌可视化分析工具，而定制化功能则通过用户画像技术实现精准匹配。

3.3 功能模块设计

技术性贸易措施智慧预警平台包含五大核心功能模块，形成完整的“监测－评估－响应”体系。平台通过实时监测模块实现TBT政策的自动化追踪与数据更新，依托风险评估模块对政策影响进行量化分析，并借助预警通知模块建立多层次信息传递机制^[3]。同时，平台整合法规标准数据库模块提供结构化数据支持，开发专家在线评议模块促进多方协作。各模块协同工作，为企业和相关机构提供从数据采集到决策支持的全流程服务。具体结构如图2所示。

3.3.1 实时监测模块

通过自动化技术持续追踪ePing通报及全球主要贸易国的TBT动态更新，确保政策变化的实时捕获，主要功能包括数据抓取、动态更新和异常预警。数据抓取基于预设频率爬取ePing及官方机构的TBT数据；动态更新实时同步最新数据至数据库，保障数据时效性；异常预警监控数据源可用性，对访问异常或抓取失败触发告警机制。

3.3.2 风险评估模块

采用智能算法量化TBT政策对行业及企业的潜在影响，功能涵盖影响评估、风险分级和趋势预测。影响评估解析政策对产品设计、生产流程及市场准入的约束效应；风险分级输出高、中、低三级风险标识；趋势预测基于历史数据与机器学习模型，生成TBT演变趋势报告^[4]。

3.3.3 预警通知模块

实现风险信息的多维触达，主要功能包括多渠道推送、周期报告和紧急响应。多渠道推送集成短信、邮件及移动端APP通知；周期报告定期生成TBT变化汇总简报；紧急响应针对高风险政策启动即时预警机制。

3.3.4 法规和标准数据库模块

构建结构化法规和标准知识库，支持多维检索、智能翻译。多维检索可按标准号、名称、机构、实施状态等20余个字段查询；智能翻译采用AI翻译辅以人工校对，保留版本追溯功能。

3.3.5 专家在线评议模块

开发智能评议枢纽，分别为TBT评议、卫生与植物卫生措施（Sanitary and Phytosanitary Measures，SPS）评议，完成发起评议、收集意见等功能。

3.4 应用流程

3.4.1 模型训练流程

采用区块链技术实现分布式模型训练与验证。参与节点使用本地数据训练局部模型，经区块链验证后获得代币奖励^[5]。系统聚合验证通过局部模型生成全局模型，所有模型参数和验证结果均记录在不可篡改的分布式账本中^[6]。

3.4.2 企业接入及匿名身份流程

系统采用分级认证架构实现用户身份管理。客户端通过Nginx代理与服务端建立HTTPS安全连接，基于JWT令牌进行会话保持。新用户需完成注册及证书签发流程，登录时进行双重验证，同时支持Fabric Idemix方案的匿名认证。

对于网络中的跨域互信机制和动态数据访问策略控制细节，主要分为以下几个步骤：

（1） 请求控制与处理：跨境请求通过可信网关接入，由处理节点动态分配并执行对应操作，实现隔离控制。区块链和分布式账本网络分别提供可验证的请求传输与确认机制。

（2）全流程管理：目标节点处理请求后返回响应，系统全程记录审计日志。异常情况自动触发处置程序，通过加密传输和权限控制保障安全性。

（3）性能与体验：系统持续监控响应时间和吞吐量等指标，同时优化交互界面提升操作便捷性。

4 关键技术与实现

4.1 物联网设备与数据采集

技术性贸易措施智慧预警平台在主要出口市场及技术法规影响较大的国家部署网络传感器，实时监测政府网站和行业协会发布的TBT信息。以欧盟贸易管制与专家系统（Trade Control and Expert System，TRACES）为例，其在边境检查站部署的传感器网络可自动获取商品检验数据；类似的，IBM为雀巢构建的全球贸易解决方案，通过覆盖87国的终端设备网络追踪合规要求变化，结合物联网、人工智能、区块链和大数据分析的智能系统，并自动调整供应链策略以确保合规^[7]。技术性贸易措施智慧预警平台架构依托稳定的网络基础设施，确保关键地区TBT数据的实时获取与传输^[8]。

4.2 大数据与云计算

技术性贸易措施智慧预警平台采用大数据与云计算技术实现TBT数据的高效处理与存储。基于分布式云架构的海量数据存储方案确保了系统的高可用性与可扩展性，分布式计算框架和专为大规模数据处理设计的分布式计算框架提供了高效的数据处理能力。通过数据加密与访问控制等多层次安全机制，保障了数据隐私与完整性。

4.3 人工智能与机器学习

技术性贸易措施智慧预警平台采用人工智能技术实现TBT数据的智能分析，其中，NLP技术自动提取政策文本关键要素^[9]；机器学习模型基于历史数据进行风险预测；智能分类算法则实现多维度的信息归类。

4.4 安全与隐私保护

平台采用数据加密、访问控制和身份认证等多重安全机制保障数据安全，同时遵循通用数据保护条例等法规要求确保用户隐私保护^[10]。

4.5 技术难点与应对措施

技术性贸易措施智慧预警平台是一种应用于贸易领域的智能化技术，其目的是通过分析大量的贸易数据，对贸易风险进行预警和预测，为政府和企业提供决策支持。然而，在实际应用中，该平台也面临着一些技术难题和风险。

数据质量问题是平台面临的一个重要问题。平台需要处理大量的贸易数据，鉴于数据来源的复杂性和多样性，因此其质量存在较大的不确定性。此外，数据的真实性和完整性也可能受到影响，如数据篡改、缺失等。因此，平台需要采用数据清洗、去重、验证等一系列数据质量控制技术，以保证数据的质量和准确性。

算法复杂度问题是技术性贸易措施智慧预警平台面临的另一个技术难题。平台的预警和预测模型需要处理大量的数据，并需要考虑多种因素，例如贸易政策、经济环境、市场趋势等。这些因素之间的关系非常复杂，需要建立复杂的数学模型进行模拟和预测。因此，平台需要采用高效的算法和优化技术，以提高计算效率和精度。

技术性贸易措施智慧预警平台还存在一些方面亟待提升。例如，平台的数据和算法可能受到黑客攻击，导致数据泄露和系统瘫痪；平台的数据和模型可能存在偏见和歧视，导致对某些贸易行为的错误预测和决策。此外，平台的数据和模型可能受到法律和监管的限制，需要遵守相关的数据隐私和知识产权保护法规。

5 结语与展望

本文探讨了利用物联网技术建立技术性贸易措施智慧预警平台的可行性和必要性。通过系统分析物联网在贸易中的应用现状，设计了平台的总体架构和功能模块，讨论了关键技术的实现方法，并提出了平台的实施策略。通过案例分析验证了平台的实际应用效果，证明了其在提升企业信息获取及时性、增强应对能力和促进贸易便利化方面的显著优势^[11]。

随着物联网和人工智能技术的进一步发展，技术性贸易措施智慧预警平台将更加智能化和高效化。未来，平台可以集成更多的新兴技术，如区块链技术，以提升数据的透明性和可追溯性；结合虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）技术，为用户提供更直观的预警信息展示和互动体验。此外，平台还可以扩展到更多的贸易领域，进一步提升其全球影响力和实用价值。未来的研究可以进一步探索跨行业和跨区域的数据融合与智能分析方法，推动技术性贸易措施智慧预警平台向更高水平发展。

参考文献

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[6] Khan M, Quasim M, Algarni A, et al. Blockchain-based secure data sharing for trade compliance systems[J]. Future Generation Computer Systems, 2020, 109: 417-429.

[7] Lee S, Kim H, Park J. Blockchain in FMCG Compliance: A Nestlé Case Study: 10.1016/j.techfore.2022.121876 [R]. Amsterdam: Elsevier, 2022.

[8] Kim S, Kim J, Kim D, et al. Real-time streaming analytics for IoT-based trade compliance monitoring[J]. Information Sciences, 2021, 570: 1-17.

[9] Chen H, Wang L, Zhang Y, et al. Multilingual NLP framework for automated analysis of trade regulations[J]. Information Processing & Management, 2023, 60(2): 103187-103196.

[10] Tiago M, Fernández-Caramés, Paula Fraga-Lamas, et al. Blockchain-based solutions for IoT data integrity in supply chains[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(6): 4177-4186.

[11] UNCTAD. Digital Trade Facilitation: Case Studies of AI in TBT Early Warning[R]. New York: United Nations, 2020.

图1 平台总体架构图

Fig.1 Overall architecture of the platform

图2 技术性贸易措施智慧预警平台结构图

Fig.2 Structure diagram of intelligent technical trade measures early warning platform