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2023-03-08
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数智化:数字化+智能化
“数智化”,简单理解就是数字化和智能化两个过程或两个层面的有机融合。如前所述,数字化汇聚了大量数据,形成了物理世界到虚拟世界的映射,智能化基于大量数据的智能分析,提供面向问题解决和决策支持的智慧应用服务。在麦肯锡看来,所谓“大数据”就是对超大数据的采集、存储与分析的新技术,不过,这些新技术的内涵已经远远超出传统的技术范畴。
从技术层面来看,数智化需要充分利用新一代信息技术(包括云计算、大数据、人工智能、5G、区块链等)来实现,这些新技术构成了数智化建设的数字新基建;从业务层面来看,需要优化再造业务流程,重构业务运行管理体系,健全协同处置机制,建立数据标准规范,定义数据资产目录,整合数据资源体系,加强数据资产管理;从安全层面来看,需要建立相应的数据安全管理和个人信息保护制度,要加强“端边云网安”(智能终端、边缘计算、云计算、网络、安全保障)全程全网的数据运行和使用动态监控;从智能层面来看,要加强针对行业细颗粒问题场景的垂直应用算法开发与公共服务算法中心的建设,充分挖掘数据智能,为智慧应用提供敏捷服务。
信息化概念
信息化代表了一种信息技术被高度应用,信息资源被高度共享,从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥,个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的,不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。
数字化概念
数字化与信息化的重要区别在于数据源头非人工负责,而是自动化采集;最主要的数据采集手段就是利用物联网感知技术,实现感知(采集)-呈现-分析同时完成,也因此产生了大数据。
数字化通过数据实时采集,分析由机器完成,实现物理世界的在线化。是否人工录入数据,是区别信息化和数字化的标志。
凡是数据采集和录入由机器完成,在人工预设的规则下才能触发的自动化工作,都可以成为数字化。只不过数据量大小已经今非昔比了,此时真正吓人的是数据量,当海量数据产生,需要海量技术存储、处理、分析是,就产生了大数据,当数据需要云管端协同的时候,云计算的优势就显现了。
智能化概念
智能化是指在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下,系统具有状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的能力。
数字化与智能化的本质区别是最终决策谁来做?在数字化产生大数据基础上,再有机器系统做决策与执行,就实现了智能化,即系统知道了感知信息,知道了如何分析,并根据分析结果知道了如何执行。
智能化系统是聪明的系统,但这个系统还是程控化的自动执行系统,也就是由程序来控制与主导的系统运作,其状态感知是依靠物联网感知技术,实时分析依靠信号实时传输技术,大数据的计算分析,决策程序依靠的是软件,执行系统依靠的是命令实时传输和设备的自动执行。
数智化概念
数智化是2015年北京大学 “知本财团”课题组提出的概念,是对“数字智商”的阐释,最初的定义是:数字智慧化与智慧数字化的合成。
这个定义有三层含义:
一是“数字智慧化”,即在大数据中加入人的智慧,使数据增值增进,提高大数据的效用;
二是“智慧数字化”,即运用数字技术,把人的智慧管理起来,相当于从“人工”到“智能”的提升;
三是把这两个过程结合起来,构成人机的深度对话和互相的深度学习。即以智慧为纽带,人在机器中,机器在人中,形成人机一体的新生态。
随着数字技术的发展,应用程度的快速提高,“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。数字技术与产品结合,使产品更聪明,这是最初阶段;
将数字技术用于企业管理,使企业更聪明,这是“数智化”的第二阶段;
数据上云之后,不同来源的数据形成聚合,人机协同的领域日益扩展,让平台系统更聪明,这是“数智化”的第三阶段;
人与人之间的“思维互联”,人与物思维互联,天人合一、万物一体、智慧协同是数智化发展最后阶段,即智慧世界阶段。
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