数字化与数智化掘金计划

“数字化”和”数智化”是两个相关但不同的概念。我们从第一性原理出发，究其本质看一看其含义不同点并从其发展历史角度探讨一下两者的相同点和不同点。搞清楚这个看似简单而又似是而非的问题对如何抢占风口并利用眼前这场波澜壮阔的新型工业革命掘金会非常有帮助。

一、 数字

数字化是指将传统的非数字形式的信息、过程或业务转化为数字形式的过程。数字化与我们常提到的电子化及信息化也有本质的不同。

这里提到的数字有两个重要的概念，一是十进制数字，其次是二进制数字。十进制是人类社会中最早产生的数制之一，起源可以追溯到古代。

十进制的使用可以追溯到人类对手指的计数。早期的人们使用手指对物体或数量进行计数，因为每只手有5根手指，两只手一共可以表示10。这种计数方式自然而然地演变成十进制系统。

在古代文明中，如巴比伦、埃及、印度等，十进制数制的使用得到了推广和发展。古印度文献《数学经典》（约公元前6至公元7世纪）中就包含了使用十进制数的记数方法，这对于后来的数字系统和算术的发展产生了深远的影响。

随着时间的推移，十进制逐渐成为全球通用的数字系统，被广泛应用于商业、科学、工程和日常生活。在现代计算机系统中，虽然计算机内部以二进制进行运算，但人们仍然使用十进制来表示和处理数字，因为它符合人类自然的计数方式。

二进制是一种数制，它使用基数为2的数字系统，其中只包含两个数字，0和1。在计算机科学和信息技术领域，二进制起源于计算机的设计和发展过程。

早期计算机科学家和工程师意识到，电子开关可以处于两个状态：打开（表示1）和关闭（表示0）。这种二元制的思想在计算机的电子电路设计中被广泛应用。早期的计算机使用电子元件，如继电器和真空管，来实现二进制逻辑。

二进制作为计算机中数据的表示方式首次得到应用，可以追溯到20世纪中期，特别是在第二次世界大战后。著名的冯•诺依曼体系结构，首次在冯•诺依曼于1945年提出的报告中描述，将二进制作为计算机内部数据表示的基础。这种架构成为当代计算机体系结构的基石，直接导致了计算机的二进制表示和处理方式。

因此，可以说二进制是计算机科学和计算机工程的早期阶段产生的，为计算机的设计和发展提供了基础。

随着硅基晶体管和集成电路的普及应用，以二进制为基本运算单元的算力迅猛发展，人类真正进入了计算机时代，由此可见二进制是数字化关键里程碑之一。

二、 电子化

我们通常所指的从电子化到数字化的变革实际上发生在上世纪90年代。我们最熟悉和经历的标志是轻便平板大屏幕数字电视取代笨重大疙瘩显像管电视，廉价数字照相机取代昂贵的胶片照相机，小巧的数字播放器取代磁带录音机等。这些被数字化产品取代的电子产品是电气工业革命的产物，简单来说是各类物理信号（声音、图像、电流等）被转换为电子模拟信号并进行后续电信号处理。在一定程度上，可以说早期的电子化是对各种波的电子化处理。早期电子化起源可以追溯到对以波动形式为主的模拟信号的转换、存储、放大、除噪、传输、分析等处理。以下是一些早期电子化典型例子：

1. 音频信号处理：早期的音频电子化涉及对声音波形的处理。通过使用电子元件，例如电子管和电阻电容电路，声音信号可以被放大、调制和处理。收音机、放音机等设备是早期电子化中处理声音波的例子。

2.电视信号处理：电视是另一个早期电子化的领域。电视信号包括视频信号和音频信号，两者都可以看作是波。电视信号的传输和处理涉及模拟信号的调制、解调、放大和显示，其中视频信号对应于图像波形。

3. 通信信号处理：在早期的通信系统中，模拟信号通过电子化的方式进行传输和处理。这包括模拟调制解调器、模拟电话系统等，其中电子化的过程涉及对模拟信号波的处理。

4. 雷达信号处理：雷达系统用于检测目标的位置和距离，其工作原理涉及发射和接收电磁波。雷达信号的处理涉及到对返回波形的分析，以确定目标的特征。

这些例子表明，在早期电子化阶段，对模拟信号的处理通常涉及对各种波形的电子化。随着技术的发展，数字信号处理引入逐渐增多，使得数字化处理方式逐渐取代了传统模拟电子化方法。然而，对波的处理仍然是电子化的核心部分，尤其在通信、音视频处理等领域。

三、 数字化

随着上世纪80年代个人计算机及集成电路的普及应用，人类开始了数字化浪潮。

简单的说”数字化”就是将非数字形式的信息（声，光，电磁波，电子信号等）对象转化为二进制数字形式的过程。这一概念涵盖了许多领域，包括文档、图像、声音、视频等多种类型的信息。

在数字化过程中，物理世界中的实体信息被转换成数字形式，通常通过编码或采样的方式进行。这使得这些信息可以被计算机系统或集成电路逻辑单元进行高效逻辑处理、存储、传输和分析。数字化的核心在于使用离散的数字表示替代连续的模拟形式。

以下是数字化的一些关键方面：

1. 数据编码：将实际的信息转换为数字形式的编码过程。例如，将文字转换为计算机可识别的二进制代码。

2. 采样：在连续信号中定期选择一组离散的值。例如，数字音频是通过对模拟音频信号进行定期采样来创建的。

3. 存储：将数字化的数据保存在数字存储媒体中，例如硬盘、固态硬盘、云存储等。

4. 传输：数字化的信息可以通过数字通信网络传输，如互联网、局域网、物联网等。

5. 处理：数字化的数据可以在计算机系统中进行各种操作，包括分析、处理、编辑和生成新的数字内容。

四、 信息化

各种信息数字化后可以被计算机通过各类软件（办公软件、浏览器、ERP、供应链管理、OA、CRM、数据库软件、工业自动化软件等）高效运算并在许多领域广泛应用，包括互联网、电子商务、医疗、教育、娱乐、工业、通信等。它带来了信息处理效率的大幅提升、数据存储容量的增加以及多媒体技术的发展，推动了现代社会的科技进步。这就是我们通常所指的信息化。数字化是信息化的基石，信息化是数字化的上层应用。这有点像数据库与应用软件的关系，单纯的说一切即数据或一切即软件应用都是片面的。

五、 数智化

时至今日，历经了40年的数字化信息化及互联互通建设，人类积累了巨量数据，进入了大数据时代。数智化就是在数字化基础上，通过智能分析、人工智能、机器学习等技术，更加智能地处理和利用数字化产生的数据。数智化的目标是通过深入分析数据，提取有价值信息，高效使用信息，从而为个人获得衣食住行娱乐等需求更加方便，提高生活质量，为企业或组织提高运行效率，降低成本，提高产品质量，加快创新。

综上所述，引发此轮革命的次序是首先电子化，然后数字化和信息化，最后数智化。在实际应用中，数字化和数智化通常是相辅相成的，在我们自己的行业里应用时首先需要进行扎实的数字化，将有用信息转化为精准数字形式并结构化，然后通过大量积累数据及应用计算机技术对这些数字数据进行智能分析和应用。把握好阶段和次序才可以帮助组织更好地适应数字化时代的挑战，事半功倍。

六、 数字资产

既然数字化是数字掘金浪潮的源泉，让我们用具体事例看一看如何通过挖掘数字这座金矿制造财富。

数字信息资产化是将数字信息转化为具有价值的数字资产的过程。这可以包括对数据、知识、内容等数字信息的管理、加工和利用，使其成为可以交易、共享或用于创造价值的资产。以下是通过数字信息资产化创造价值的关键步骤和方法：

1. 数据采集和整理创造价值：收集和整理数字信息是资产化的第一步。这可能涉及从各种来源获取数据，包括传感器、数据库、文本文档、图像、音频或视频文件等。数据的质量和完整性对资产化的成功至关重要。举例如下：

收集公开的法律判例图像或文档信息，提取有效数据并整理入库。美国两大法律数据库WestLaw和LexisNexis就是此类数据资产，经过多年积累，如今的估值都在数十亿美元以上。

爬取互联网公开信息及收集政府公开的地产相关图像或文档信息，从中提取有效数据并整理入库，供房地产投资或买卖房地产人员查阅。美国此类数据库提供商遍布美国各州，获利颇丰。

爬取互联网上轮船及飞机公开航行信息，提取有效数据并整理入库，供相关商业公司分析航路或重资产轮船使用情况，获取利润。

爬取互联网上公布的上市公司信息及年报图像文档，提取有效数据并整理入库，供股票投资者分析所感兴趣的公司使用。如，万得数据，同花顺，巨浪网等等。

爬取收集互联网上的商品信息，整理入库，供消费者和企业高效搜寻，比较价格等。

2. 数据清洗和标准化创造价值：数据清洗是指对采集到的数据进行去除错误、处理缺失值、处理重复项等操作，以确保数据的质量和准确性。标准化涉及将数据转换为一致的格式和单位，通常是指数据的结构化过程，以便更好地进行查询、分析和比较。例如：

Pdf或word文档上非结构化信息：【姓名：张三，电话：12345678，住址：北京西城区。姓名：李四，电话：23456789，住址：西安雁塔区】。

整理后存在Excel或数据库里结构化信息：

3. 数据分析和挖掘创造价值：利用统计学、机器学习、人工智能等技术对数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据中的模式、趋势和洞见。这有助于提取出有价值的信息，为数字信息赋予更深层次的含义。

4. 加工和创造价值：将数据转化为可用于创造价值的形式。这可以包括生成报告、图表、预测模型、可视化工具等，以支持业务决策、优化流程或提供有用的见解。

5. 知识管理创造价值：将数据和信息转化为知识资产。知识管理涉及整合、组织和分享信息，以便组织内的人员可以更有效地利用这些知识。这有助于提高组织的智能化水平。

6. 版权和保护：对数字信息进行资产化还需要考虑知识产权和版权问题。确保在合法的框架内使用和分享信息，并采取适当的措施保护信息资产的安全。

7. 数字化内容的商业模式创造价值：制定适当的商业模式，以将数字信息转化为经济价值。这可以包括订阅服务、广告收入、知识产权许可、市场精准定位服务等方式。

8. 区块链技术挖矿创造价值：对于一些领域，尤其是涉及多方参与和需要建立信任的情境，区块链技术可以用于确保数字信息的不可篡改性和透明性，进一步加强数字信息的资产化过程。例如挖矿制造比特币。

数字信息资产化创造价值是一个多层次的过程，涉及技术、法律、商业模式和管理等多个方面。成功的数字信息资产化需要综合考虑这些因素，并根据具体情况采取合适的方法投入并创造价值。

企业或组织积累的数据如何资产化、如何估值作价是当今热门话题。企业及组织通过数字化及数智化可以在多个方面创造价值，从提高效率到创新新业务模式。以下是一些企业及组织如何利用数字化创造价值的方式：

1. 提高效率：

自动化业务及制造流程：通过数字化技术自动化重复性的任务和流程，提高工作效率，减少错误和成本。

数字化文件和信息管理：使用数字文档、电子表格和数据库来管理信息，提高数据访问和共享的效率。

2. 优化客户体验及降低成本：

数字化客户服务：提供在线客户支持、即时聊天、虚拟助手、机器人客服等数字化服务，通过降低客户等待时间，精准回答并解决问题等提升客户满意度，同时降低服务成本。

个性化营销：利用数据分析和人工智能技术，为客户提供个性化的产品和服务推荐。

3. 创新新业务模式：

数字化产品和服务：开发数字化产品或服务，如专业应用软件、在线课程、数字内容等，以满足市场需求。

平台经济：利用数字平台模型构建市场，连接供应商和消费者，例如共享经济平台、电商平台等。

AI经济：利用生成式大模型人工智能再造几乎各行各业。

4. 数据驱动决策：

数据分析：利用大数据分析和数据挖掘技术，从海量数据中提取洞见，指导决策和战略规划。

实时监控：使用传感器和实时监测技术，追踪设备、供应链和业务绩效，以及时做出反应。

5. 数字化供应链管理：

供应链可视化：利用数字技术跟踪物流和库存，提高供应链的透明度和灵活性。

智能物流：使用物联网、人工智能等技术来优化物流和运输过程，提高效率和降低成本。

6. 员工培训与发展：

在线培训：利用数字平台提供员工在线培训和发展机会，提高员工技能和绩效水平。

数字化人力资源：使用数字工具来简化招聘、绩效管理、薪酬管理等人力资源流程。

7. 数字化营销和社交媒体：

社交媒体营销：利用社交媒体平台进行广告、品牌推广和与客户互动，提高品牌曝光度。

数据驱动的营销策略：利用数字广告和分析工具来精准定位目标受众，提高市场推广效果。

8. 网络安全和风险管理：

网络安全：加强数字安全措施，保护企业的数据和客户信息免受网络威胁。

风险分析：利用数字技术来识别和管理商业和操作风险。

通过这些方式，企业或组织可以在数字化过程中降本增效创造更多的价值，增强竞争力，提高客户满意度，开创新的商业机会。

七、 几点建议

通过仔细比较和研究数字化和数智化的基本概念和相互关系，结合自身条件及现状，聚焦“该干什么“、“能干什么”、并理清优先级次序。

如果企业或组织自身数字化及信息化成熟度非常高（如金融业、互联网大厂等），以人工智能及大模型为主的数智化投入应该是首选。在投入算法研究及GPU算力的同时，不断的获取海量优质数据的投入也是必不可少，由此可见数字加工外包业务需求会持续增长。

如果企业或组织自身数据积累的还不够多或数据还不够精准和结构化成都不够高，当务之急应该是着重于数据采集积累和数据加工。

如果企业或组织总体自身信息化程度还不够高，当务之急应该是着重于数据采集积累和数据加工，同时加快各类软件的应用，尽快完成数字化和信息化进程，迎头赶上数智化浪潮，否则必将被市场淘汰。

如果企业或组织或个人想要把数据业务作为主营业务或一项商业掘金创业计划，无论商业模式如何设计，采集及整理数据都是第一步投入要做的事情。

如果认识到了数字化带来的新型工业化浪潮大机遇但还没有想清楚数据盈利模式之前，提供数据加工外包服务也不失为获取经验并同时收费盈利的经营模式。

综上所述，无论如何这次浪潮都离不开优质精准并结构化海量大数据采集和整理的刚需。这里我们可借鉴最经典的美国西部淘金商业故事，浩浩荡荡淘金大军中最终只有不到1%的人淘到金子，而真正发财的是早期卖铁铲镐头及买牛仔裤给淘金大军的商人。

作者钱志逵，国信数字经济产业研究院顾问专家。

本文刊载于《客户世界》文集2023第四辑•数据与智能。

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