數字化是人工智慧
『壹』 「數字化轉型」實際上是什麼意思
數字化轉型是組織如何為客戶創造價值的一個根本性變革，也是隨著信息技術發展而產生的一種新的經濟形態。在世界范圍內，數字經濟早已成為全球經濟的重要內容，是全球經濟發展的主線，並在逐步推動產業界和全社會的數字化轉型。
數字轉型一般是從CEO開始，因為需要跨部門的協作，而且是以業務為中心的理念與快速的應用程序開發模式相結合。
這種全面的變化通常都是包括追求新的商業模式，進而包括新的收入來源，而且這種都是由顧客對產品和服務的期望的變化所驅動的。
目前，中國已經是最大的數字化消費市場，崛起的新興數字行業、企業在金融服務、通訊、出行和物流等領域對傳統的市場規則和傳統行業、企業形成巨大沖擊，中國經濟正經歷由傳統經濟向數字經濟的轉型，數字化所帶來的新的理念和商業模式也加快了我國的傳統行業數字化轉型。
『貳』 什麼是人工智慧，滿足哪些條件可以稱之為智能
對於人工智慧，我的理解是：人工智慧是一種技術，通過這種技術，人可以使得機器的行為達到類似於高能生物的智能行為。所以他的重點有兩個：人工的，智能行為。人工的比較好理解，那麼什麼是智能的行為。
如果讓我給人工智慧中的智能下一個定義，那麼我會說，智能就是高等動物具備而傳統機械不具備的能力。哪些能力？
對應低等級生命的智能水平，AI理論上通過演算法都可以實現。應該就是弱人工智慧的范疇。
對高等級生命的智能，自我意識和自主思維，AI能否實現還處於爭論之中，就是強人工智慧的范疇。
個人認為，AI最終是能夠實現具備意識的，當然，AI的意識和人類的意識可能存在不可知的差異。
因為，我相信世界是物質的，意識也是一種物質活動的現象，當然AI也能以某種方式來實現。如果你認為世界是有靈的，那可能有不同的看法。
『叄』 什麼是網路化丶數字化丶智能化
1、智能化是指在網路、大數據、物聯網和人工智慧的支持下，能夠主動滿足人們各種需求的事物的屬性。例如，無人駕駛汽車是一種智能化的東西，它集成了物聯網感測器、移動互聯網、大數據分析等技術，以積極滿足人們的出行需求。
它之所以是能動的，是因為它不像傳統的汽車，需要被動的人為操作駕駛。
2、數字化是指將任何連續變化的輸入如圖畫的線條或聲音信號轉化為一串分離的單元，在計算機中用0和1表示。通常用模數轉換器執行這個轉換。
3、網路化是指利用通信技術和計算機技術，把分布在不同地點的計算機及各類電子終端設備互聯起來，按照一定的網路協議相互通信，以達到所有用戶都可以共享軟體、硬體和數據資源的目的。
(3)數字化是人工智慧擴展閱讀：
數字化的缺點：
1、數字信號本身與模擬信號相比，確實受外部雜波的影響較小，但無法識別模擬信號本身轉換成數字信號的雜波。因此，用於將模擬信號轉換為數字信號的模擬/數字（A/D）轉換器無法區分圖像信號和雜波。
2、由於數字化處理會造成圖像質量、聲音質量的損傷。也就是說，模擬數字模擬的過程會降低圖像質量和聲音質量。嚴格來說，從數字信號到模擬信號，與原來的模擬信號相比，必然會受到損壞。這與以下缺點密切相關。
3、模擬信號數字化以後的信息量會爆炸性地膨脹。為了將帶寬為(f)的模擬信號數字化，必須使用約為(2f+α)的頻率進行取樣，而且圖像信號必須使用8比特(比特就是單位脈沖信號)量化。
『肆』 數智化趨勢，和數字化有什麼區別
信息化、數字化、智能化，不是三個遞進的發展階段，而是因為智能感測和人工智慧技術進步，過去想做卻做不了的，現在能做到了
產業成網調度、社會成網調度，是這樣的現實業務需求驅動導致新技術被應用。沒有智能設備自動採集全息全過程數據、沒有互聯網路聯動、沒有深度學習自動處理數據、沒有大數據技術平台存儲海量數據、沒有雲計算技術平台計算海量數據，成網調度是不可能達成的。
中國企業，從小作坊到企業、到全國化甚至全球化經營，現在正在悄然邁進產業整合、產業調度，並且與政府與公共事業單位聯動，形成社會化商業。你不整合別人，別人就整合你。
一、信息化
1、信息化：現實業務流程在計算機里固化，從部門各崗位聯動、到企業各部門聯動、到消費者聯動、到產業上下游聯動
2、價值：流程與規則固化便於大規模統一作業與協同作業
二、數字化
1、數字化：用智能產品智能設備感測器、視覺識別自動採集全息全程現實數據，形成計算機里的數字孿生，現實變就計算機里的數字孿生物品自動變，在計算機里操作數字孿生物品，現實世界就自動同步反應
2、價值：不會形成現實情況和計算機里的情況兩張皮導致決策誤判
三、智能化
1、智能化：一曰具備智能OS、二曰具備智能感測且物聯成網、三曰具備視覺識別和語音交互、四曰具備深度學習計算機來進行社會資源（人才、物料、設備、倉庫、運輸車、資金）最佳調度
2、價值：到達產業聯動乃至社會化商業，事情的龐大復雜性已經超出人的掌控能力，必須通過社會大數據驅動的人工智慧深度學習，來做到社會資源的自動化最佳化供需匹配調度
『伍』 信息化、數字化和數據化有什麼區別
信息化是指將企業在生產經營過程中所發生的業務信息進行記錄、儲存和管控，用來提供給各層次的人了解一切動態業務信息，如「現在業務情況如何」、「流程進展到什麼階段」，讓企業資源合理配置。信息化，是一種對物理世界的信息描述，本質是一種管理手段，側重於業務信息的搭建與管理。此時，業務流程是核心，信息系統是工具，過程中產生的數據只是一種副產品，信息化還是物理世界的思維模式在進行的。例如，目前經常看到的OA辦公自動化系統，CRM系統，MES系統等等，利用信息系統將管理信息化，助力企業高效管理。
數字化是指將許多復雜的、難以估計的信息通過一定的方式變成計算機能處理的0和1的二進制碼，形成計算機里的數字孿生。如果說信息化是物理世界思維模式，那麼數字化就是通過移動互聯網、物聯網、區塊鏈、AR等這樣的數字化工具來實現更寬更廣的數字化世界。物理世界正在被重構，並一一搬到數字化世界當中，這個過程，是技術實現的過程，更是思維模式轉變的過程。
而數字化帶來了數據化。數據代表著對某一件事物的描述，通過記錄、分析、重組數據，實現對業務的指導。這就是「數據化」。數據化最直觀的就是企業各式各樣的報表和報告。數據化是將數字化的信息進行條理化，通過智能分析、多維分析、查詢回溯，為決策提供有力的數據支撐。如果說信息化和數字化更偏向於系統性概念，那麼，數據化則更多地是涉及到了執行層的概念，一切業務數據化。以數據分析為切入點，通過數據發現問題、分析問題、解決問題，打破傳統的經驗驅動決策的方式，實現科學決策。
信息化和數字化絕對不是割裂的、對立的，而是聯系的、發展的。
信息化→業務數據化
信息化多半執行業務數據化，即我們所常說的「業務數據化」，它是將整個業務以數據的形式記錄下來，如某家公司用ERP系統管理采購、用金蝶系統管理財務、用用友CRM系統管理銷售，等等。
數字化→數據業務化
而數字化並不會脫離信息化。信息化建設過程中各個信息系統之間缺乏互通，於是形成了信息孤島，而數字化則打通了各個信息孤島，讓數據得以連接。通過對這些數據進行綜合地、多維地分析，對企業的運作邏輯進行數字建模，指導並服務於企業的日常運營。
有人說：數字化是信息化的高階階段，是信息化的廣泛深入運用，是從收集數據、分析數據到預測數據、經營數據的延申。而脫離了信息化的支撐空談數字化也只不過是空中樓閣。
『陸』 數字化與智能化的區別
信息化是將企業的生產過程、物料移動、事務處理、現金流動、客戶交易等業務過程，通過各種信息系統、網路加工生成新的信息資源。它可以使企業內各個層次的人員清楚地了解「業務現在是什麼情況」，「流程進展到哪裡」等一切動態業務信息，從而做出有利於生產要素組合優化的決策，合理配置資源，增強企業應變能力，獲得最大的經濟效益。以一言以蔽之，信息化就是將企業的日常業務流程固化下來，並自動做好記錄，以降低基層人員的工作難度，提高基層人員的工作效率。
數字化是基於大量的運營數據（信息化系統記錄的數據），對企業的運作邏輯（管理經驗）進行數學建模、優化，反過來再指導企業日常運行。這實際上就是一個「機器學習」的過程，系統反復學習企業的數據和運營模式，然後變得更專業和更了解企業，並反過來指導企業運營。
也就是說，數字化是將企業管理經驗模型化，自動分析系統記錄的各項數據，並給出分析報告和解決方案，管理人員拿到報告和方案後，依據現實情況，修正解決方案，系統通過不斷學習、調整解決方案，最終會給出最適合的方案，從而降低中層管理人員的工作難度，提高中層管理人員的工作效率。由此可見，數字化過程，需要IT專家、數字專家、行業專家、企業管理專家等各界專家的深度融合，才能打造出適合某一行業的數字化系統。可以預見的是，這一過程一旦突破，製造業企業的管理水平會大幅提升，企業的盈利能力也會大幅提升。
智能化是指事物在網路、大數據、物聯網和人工智慧等技術的支持下（數字化產生的結果），所具有的能動地滿足各種需求的屬性（系統直接進行決策，並指揮相應的部門執行決策）。通俗一點來說，智能化將決策機制模型化後，直接指揮執行單元，執行單元接到指令後可以自動執行，從而降低了管理人員決策的工作難度，提高決策效率。但是，智能化的過程對各項技術的要求更高，這一過程的實現也更難、更遙遠。
信息化、數字化、智能化是企業發展的不同階段，這三個階段不完全是遞進關系，也會有重合。
『柒』 在數字化的智能時代，數據化會帶來怎樣的影響
數據化帶來科學的決策。
龐大的數據會徹底改變人們的生活，如何從眾多的數據中抽取出自己想要的信息，並解讀好數據背後的消費行為和品牌關聯，需要從以往單向的內容研究轉向「內容+關系」的多維度研究，這對品牌公關策略的設定決策性影響重大。
數據化成為不可或缺的重要技術。
人們越來越意識到，數據除了最初被使用時的價值，更具有豐富的剩餘價值，隨著數據存儲成本的降低，移動互聯網的普及，大數據技術已經被用於各種大事件的分析和預測，並日益成為企業甚至行業發展的制勝法寶。
『捌』 人工智慧是數字化的趨向和表現嗎
由於計算機有記憶、運算能力，所以人們希望用它來實現人的智能活動。這些活動包括識別、分析、推理、判斷、學習等。1深藍計算機系統956年誕生的人工智慧學科，就是研究如何利用機器來實現人的智能活動的科學。
由於人工智慧的難度超過預想，它的進展也遠遠落後於計算機科學本身。然而，人類在實現了自動化以後，需要實現智能化。因此科學家們對人工智慧一直在進行鍥而不舍的研究。美國IBM的「深藍」計算機戰勝棋王卡斯帕羅夫以及在日本大阪舉行的機器人世界盃足球賽就引起公眾對人工智慧的關心。
人工智慧經歷著艱難而曲折的過程。
早期的人工智慧被用於解難題、游戲、下棋等方面，並取得了不少成績，使人對它抱有不切實際的樂觀。然而，一旦將它用於解決實際問題，便暴露出它的弱點，最著名的例子便是機器翻譯的失敗。於是20世紀60年代人工智慧走向了低谷，直到70年代專家系統取得成功，才使人工智慧又恢復了活力。總結人工智慧發展中正、反兩方面的經驗，人們知道了知識在智能中所起的重要作用。早期機器翻譯的失敗，就在於沒有充分利用有關知識。由於語法和詞語的多義性，必然導致翻譯出來的東西前後矛盾、笑話百出。以「Time flies like a narrow」這樣簡單的句子為例，便有三種不同的譯法。第一種譯為「時間像箭一樣地飛」，即「光陰似箭」；第二種可譯為「時蠅喜歡箭」；第三種可譯為「像箭那樣對蒼蠅計時」。單從語法和詞義上看，這三種譯法都可以，但如果結合知識來判斷，只有第一種譯法才是正確的。
鑒於知識對智能的重要作用，1977年便從人工智慧中分化出「知識工程」這一新學科，成為人工智慧的基礎技術。知識工程所要研究解決的是如何使計算機有效地利用知識。
由於知識工程是以知識作為信息處理的對象，因此需要區分知識和數據之間的差別。首先，數據是信息的明顯表示，而知識則是信息的含蓄表示。例如「中國有13億人口」就是一個數據型信息，因為「13億」這個信息很明確，可直接利用。而「感冒時一定不要淋雨」盡管也是日常生活中的普通常識，而且「淋」字也有明確意義，但「不要淋」具體指什麼並不明確，這就是知識型信息。如果要使計算機明白它的含義，就必須告訴計算機，所謂「不要淋」是指不要出門，還是出門時要帶雨具。
由於許多知識都是用自然語言表示，因此以計算機作為工具來處理知識，目前還有許多困難。但是，目前知識已被應用到人工智慧的各個領域中，特別是專家系統和機器翻譯。鑒於知識對智能的重要性，所以「深藍」也配備有一個龐大的資料庫(知識庫)，它收集了近100年來世界最高水平棋手對弈的棋譜，還收集了許多殘局，也就是終局前5步棋的棋譜。目前，這一資料庫已收集了超過10億個棋譜。它對「深藍」戰勝棋王，發揮了巨大作用。
認知科學是使人工智慧取得突破的關鍵，數字化技術的應用是人工智慧的重要方式。人工智慧所以進展緩慢，根本原因在於：人對自己的腦子是如何工作的，人是怎樣認識事物的，人的智能是怎麼一回事等許多問題還沒有完全搞清楚。只有弄清這些問題才能使人工智慧取得突破性進展，使計算機、機器人變得更加聰明，能為我們做更多的事。於是，融信息科學、哲學、心理學於一體的邊緣學科——認知科學便應運而生。認知科學主要研究人的認識原理、智能本質、人腦是怎樣進行信息處理等問題。根據對心和腦之間關系的不同認識，目前認知科學分成兩大流派，即符號主義和連接主義符號主義認為，認知(智能)的基本元素是符號，認知過程是對符號表示的運算。人類的語言、文字和思維都可用符號來描述，而且思維過程只不過是這些符號的存儲、變換、輸入和輸出。總之，其為心和腦的二元論者，認為心和腦是可以分離的。由於人類的思維被認為能用符號來描述，所以只要把這種描述表示出來，讓能夠處理符號的機器進行運算，那麼實現認知便沒有什麼困難。所以它認為實現認知的關鍵，便是如何把知識表示為計算機能夠認識的符號。這是人工智慧誕生以來一直採用的基本方法。多年來的實踐經驗表明，它在一定程度上是成功的。這次「深藍」的原理也是立足於這一理論上。它戰勝棋王也說明符號主義仍然可以解決實際問題。
與之相反，連接主義認為符號是不存在的，認知的基本元素就是神經元(神經細胞)這個實體本身。認知過程是大量神經之間的相互連接以及這種連接所引起的神經元產生不同興奮狀態的過程。其認為心和腦是不可分離的，因為離開了神經元的連接，也就無從進行信息處理。連接主義是在出現了神經計算機後才出現的，是對傳統符號主義的挑戰。需要指出，雖然這兩大流派存在巨大的分歧，但它們都承認人腦是智能的物質基礎，而思維則是某種形式的信息處理過程。符號主義在解決一些較簡單的問題時是成功的，但存在很大局限性。因為人的許多思維過程難以用符號表示。一些涉及模糊性的事物，如人的相貌、心情便無法用符號描述。甚至像「什麼樣的鳥能飛」這樣簡單的事情，也難以滴水不漏地描述出來。如果回答：「除鴕鳥、企鵝……之外，一切鳥都能飛。」那麼還會提出：「死鳥會飛嗎？」即使把死鳥排除在外，還存在「翅膀受傷的鳥能飛嗎」之類的問題。就以機器人參加足球賽來說，對來球的情況，便難以用符號描述。
連接主義由於不用符號，所以不存在難以描述的困難。它已在視覺處理、識別和理解以及語音識別上顯示出優勢。但是為了實現柔性很大的連接，對計算機的硬體和軟體要求都更高了。在可以預見的未來，這兩種流派將同時並存，取長補短，各有其用武之地。
人工智慧的成功應用——專家系統。人工智慧的應用大體上可分為3大類：專家系統、模式識別(包括圖像識別、語音識別、機器翻譯等)、行動規劃(如計算機下棋、機器人足球賽等)。其中，最容易實現和取得最大成功者，是專家系統。專家系統是一種計算機軟體，它使計算能像專家一樣解決某一類問題，所以俗稱機器專家。它是人工智慧得到最廣泛應用的分支。
1979年美國三里島核電站事故以及1986年蘇聯切爾諾貝利核電站的災難性事故，都是由於沒有及時對故障做出正確判斷造成的。
隨著科學技術的發展，人們需要在錯綜復雜、瞬息萬變的情況下及時做出正確判斷，否則就會引起嚴重後果，如對大型電站、化工廠的生產過程式控制制，國民經濟的宏觀決策等。對這些事情，如果完全由人來做出判斷，有時難免會發生失誤。因為人的反應速度遠不如計算機，而且因主觀、片面、遺忘等造成「智者千慮，必有一失」。因此有專家系統幫助人類一起來做出判斷、決策，便可取長補短、相得益彰。
此外，人類專家的數量總是有限的，經驗豐富的為數不多，無法滿足所有求診患者的要求。如果專家系統能同名醫一樣進行診斷、開方，就可以有效地解決名醫(專家)不足的矛盾。再說，每個專家都有自己的專長和不足，如果把許多專家的絕招都教給專家系統，便可以集思廣益、博採眾長。而且人總會衰老、死亡的，及時把處於巔峰時期的專家經驗教給專家系統，就可以系統整理、總結專家的經驗，並使其不至於失傳。
總之，人類迫切需要專家系統這樣的助手，而且這種需要是多方面、多層次的。70年代在知識工程的支持下，出現了第一批專家系統。早期專家系統的傑出表現，使它獲得社會承認。其中最著名的例子是美國華盛頓州大鉬礦的確定。自第一次世界大戰以來，人們便想確定它的主礦床所在，但由於地質構造過於復雜，歷時半個世紀都未能解決。最後靠找礦專家系統輕而易舉地找到了主礦床。建立專家系統，就是要收集、整理專家的知識，並將其整理成計算機能夠利用的形式存入知識庫中。當要解決問題時，計算機從知識庫中取出有關的知識，經過推理，便可像專家一樣得出結論。所以專家系統中，以知識庫和推理機構最為重要，它們是專家系統的核心。
智能化是推動人工智慧發展的動力，人類在實現自動化之後便要求實現智能化。如在工業生產中大量使用機器人實現自動化後，便希望機器人有高度智能，能在更復雜環境下面對千變萬化的情況，自覺地進行工作，以便能把機器人用到第一產業、第三產業，全面地取代人的工作。讓機器人參加世界盃足球賽，也就是要達到這一目正是人類要實現智能化的偉大目標，成為推動人工智慧不斷發展的動力，改變我們生活的智能技術。隨著科學技術的飛速發展，各種高技術不斷湧入我們的世界，正在改變著我們的生活、工作，也改變著我們的認識。融入一定智慧的各類智能技術，正在悄悄走近我們，並將會成為21世紀技術的焦點。
另外，美國最近合成出一種能貯藏和釋放熱量的塑性智能偽裝技術。美國波士頓城郊的陸軍研究與發展中心的一些科技專家多年來一直在研究「自適應色彩技術」，其中一項就是智能仿生偽裝技術，對人和裝備進行偽裝。這種智能仿生偽裝是採用能改變光輸出量的光敏器件和材料作為織物的基礎纖維，並與背景色(環境顏色)光感測器和微電腦組合，依靠計算機的比較處理功能，控制織物纖維的光輸出量，並讓光譜的成分與背景色接近，已達到偽裝的目的。
目前荷蘭正在一段10千米長的高速公路上試驗用智能燈照明，這種燈的發光強度由電腦控制，並與當時的氣候條件和車流量相適應。據該試驗研究人員格貝爾·福勒介紹，這是世界上首次使用智能燈照明。在進行該試驗的高速公路沿線，設置了一些小型氣象站，這些氣象站可隨時測定天氣狀況，並將測量信息發送給中心電腦；在公路的地面上鋪設了壓電材料製作的感應器，將路面上的車流量及路況信息傳送給中心電腦。中心電腦根據這些信息再向智能燈發送指令，令這些燈發出不同等級的光。