1.2 数智化的新潮流

现代信息技术革命和第四次工业革命促进数字时代的到来，随着移动互联网、AI、大数据、云计算等数字技术在全球范围内的迭代升级和广泛应用，人类正式步入数字时代。随着信息化革命的进一步推进，数字空间在经济、政治、文化等领域渗透和扩散，数智化俨然成为数字时代的新潮流和新趋势。

1.2.1 数字化与智能化协同

数字化的概念在生活中并不陌生，狭义的数字化主要是指利用数字技术，对具体业务、场景的数字化改造，更关注数字技术本身对业务的降本增效作用。广义的数字化则是利用数字技术，对企业、政府等各类组织的业务模式和运营方式进行系统化、整体性的变革，更关注数字技术对组织的整个体系的赋能和重塑。但无论是狭义的还是广义的，数字化均呈现为一个过程，数字化的发展表现出阶段化。

数字化发展主要包括3个方面：信息化、网络化和智能化。信息化是数字化和智慧化的基础，智能化是数字化发展的必然趋势。数字化转型是由信息化向网络化、智能化转变的过程，最终实现智慧化。

信息化的核心是通过数据反映和记录企业运营管理的全过程，通过信息系统固化业务流程，实现业务从线下到线上的转变。

网络化的核心是通过物联网、移动互联网等技术实现万物互联，通过工业互联网等平台对实体产业赋能，实现产业链网络化协同。

智能化的核心是通过AI、大数据等技术对海量数据进行广泛且深度的开发与利用，实现与物理世界和现实业务的在线闭环，最终向具有自学习、自调节、自主、自治能力的智慧化方向演进。

正如图1-3所呈现的，数智化是数字化发展的高级阶段，以数字化和智能化协同来实现。在信息化的基础上，数字化首先实现数据的记录与存储，使业务全面线上化。数智化则是在此基础之上，将各种数据信息通过算法的形式呈现，以实现数字化，进而运用数字技术将人的智慧管理和运用起来，通过AI、大数据等技术对数据资源进行广泛、深度的开发与利用，打通物理世界、现实业务和数字空间，以实现在线闭环。

数字化与智能化结合，贯通多维空间，使得数据信息得以自由且有序地流动，并在各领域、行业、产业、业务中均可实现最大价值，达到最佳效率，创造最佳生态。

1.2.2 数智化链路——数据、智能与智慧纵深融合

数智化作为一种新潮流和新趋势，经历了一个演变的过程（见图1-4），有着丰富的内涵和逻辑。数智化涵盖了数据融合、机器智能和人文智慧三重内容，数智化的实现则是使三者结合起来引爆全链路数字化，实现智联万物和万物生长。

数据融合正是算料的融合，其中包括对各种信息源中有用信息的采集、传输、综合、过滤及合成，以便辅助人们进行态势判定、规划、探测、验证、诊断。数据的融合是将来自多种源头的信息进行融合，并且提取前兆信息，将信息与知识库相匹配，以实现有效融合。

根据融合的层次，数据融合可被分为数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据层融合强调直接在采集到的原始数据层上进行融合，一般采用集中式融合体系进行融合处理，属于低层次的融合。

特征层融合属于中间层次的融合，对特征信息进行综合分析和处理。特征层融合所提取的特征直接与决策分析相关，因而融合结果能最大限度地给出决策分析所需要的特征信息。特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。特征层融合可分为两大类：一类是目标状态融合；另一类是目标特性融合。

决策层融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器都在本地完成基本的处理（其中包括预处理、特征抽取、识别或判决），以建立对所观察目标的初步结论，之后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。

数据融合既受信息提取程度需求的影响，又需要机器智能来支撑不同层次的数据融合和数据利用。机器智能即包括AI、大数据等技术在内的智能系统。从实际应用层面来理解，机器智能是研究如何用计算机软件和硬件去实现感知、决策与智能行为的一种技术。就其本质而言，机器智能是对人处理和利用信息思维过程的模拟。因此，运用机器智能能够具备模拟人类思维处理和利用信息的能力和可能性，从而提炼数据价值。

由于机器智能具备“拟人化”的能力，因此它使得先行满足人民的需求和后续实现人文智慧有的放矢。数智化的核心在于更为灵巧和智能地满足人民的需求和解决公众问题。机器智能能够以人民的需求为导向进行数据的采集、分析、处理和决策，从根本上满足个性化和服务化的要求。同时，精准化的智能系统可以提高价值和效率，赋能和赋益各领域、行业、产业、个人，最终实现数智化过程和结果的双重智慧化。

如今，医疗、教育、制造、新零售、互联网、交通运输等各行各业都在进行数字化变革，即先完成数字化采集、数字化处理，然后从个人到组织再到业务，覆盖全链路，通过数据融合、机器智能和人文智慧3个层次纵深实现数智化。图1-5是对数智化概念的呈现。

1.2.3 数智化的特征

数智化具有流动性、灵活性和回应性的特征，如图1-6所示。数智化能够通过数据和数字技术的应用实现对未来和风险的预知和防范，并基于已有的数据和信息来眺望更长远的时代。

数智化在面向对象和应用落地方面能够横跨生产链，突破生产壁垒，实现信息流、技术流、资金流、人才流、物资流等资源的流动配置，提高资源的使用效率。在资源流动的同时，我们可以加强不同产业、不同行业的交叉融合，在数智化的支持下实现不同业态的优势互补，增强数字技术的应用和推广。业态的交叉使得结构更加扁平化，数智化使得资源和要素同时实现平向流动和跨级流动，从单向度发展转变为全方位升级。数智化作为动力泵，具备极强的流动性。

数智化的出现也是对当下面临的问题和障碍的回应。数智化的重点在于通过数智化手段更为智慧和轻便地超越体制和利益格局，克服障碍，提供新的方法和路径。在现有的规定之下，数智化提供了更合适的方法来解决新问题。上海市利用大数据实现了精准抗疫，既完成了抗疫任务，又维持了城市的正常运转。而在遇到现有规定难以适用的新情况时，数智化能够探索新的对策和路径，并更具创造性地解决当下的问题和未来的问题。相较于之前的发展形态，数智化更具灵活性。

数智化的根本在于对公众需求的识别和满足，它通过数据中台和数字技术迅速和充分地回应公众的需求。数智化以数据平台为基础，依托机器智能能够迅速区分出不同年龄人群、不同行业人群等的需求，并且通过大数据、云计算等实现精准识别，进而明确不同人群甚至个人需求的诉求点和当前的需求满足情况，形成有针对性的“痛点”、堵点解决方案，充分回应公众的需求，提高公众的幸福感和获得感。数智化在回应性的特征下实现了人文智慧。