一、标准内容回归知识本质，形成标准知识的本体
利用语义建模、人工智能、可视化等技术实现标准内容知识的提取、分类与表达，将海量的标准文本转化成可自由使用的动态知识网络，通过构建标准知识本体来实现人机、机机对标准知识的使用与相互理解。
为了与机器进行交互，标准在编制时的内容编排、表达、引用、格式甚至语义逻辑都需要在考虑数字化前提下进行更新，自然语言将不再是标准知识的唯一载体，可能出现用机器语言表达的“标准”。
事实上开源社区GitHub中已出现相关的数字标准开源项目，国际供应链管理协会（ASCM）也在2020年推出了供应链运作参考模型（SCOR）的框架版本（称为SCOR数字标准），这将对现有的标准化概念体系、原理及方法形成冲击。
当前对“数字标准”的主要理解是，基于数字环境开发的机器可读、可解释的标准形式，由一组功能相关的数据和指令集合组成；这也意味着未来在某些领域和场景下（如物理信息系统、数字孪生等），可能出现文本标准与数字标准共存的情况。
二、标准更开放、更共享、更智能，形成标准化的“开源”模式
标准的开源模式会影响标准的全生命周期。
一方面，数字技术使各利益相关方协同研制标准并进行信息的实时交互共享成为可能，标准研制方式由原先的逐项、逐步研制向整体、并行研制转变，在缩短研制周期的同时改变了标准化的整个工作模式，新型冠状病毒肺炎疫情进一步推动了这种趋势。
另一方面，标准的获取与使用也会更智能、更直接，无需下载阅读大量的文本即可实现快速的知识检索、智能推送，甚至通过机器直接编译成工作指令或规则，直接对业务过程（如认证认可）产生影响。此外，标准的单次付费购买使用模式也会发生变化。
三、数字化为标准化领域带来新的治理挑战
随着标准数字化的发展，标准的普及与使用将更加广泛，开源社区与标准化组织的影响力将进一步增强。现阶段的标准数字化需求仅集中在信息与通信技术、金融科技以及数据行业，但已有组织机构开始在社会治理领域构建数字标准框架，面向社会公开采集信息。
采集过程中的信息获取、处理和使用，有可能引起诸如知识产权、数据安全、隐私保护等系列治理与伦理问题，相关问题的处置将成为标准数字化研究的新命题。