数字化是人工智能
『壹』 “数字化转型”实际上是什么意思
数字化转型是组织如何为客户创造价值的一个根本性变革，也是随着信息技术发展而产生的一种新的经济形态。在世界范围内，数字经济早已成为全球经济的重要内容，是全球经济发展的主线，并在逐步推动产业界和全社会的数字化转型。
数字转型一般是从CEO开始，因为需要跨部门的协作，而且是以业务为中心的理念与快速的应用程序开发模式相结合。
这种全面的变化通常都是包括追求新的商业模式，进而包括新的收入来源，而且这种都是由顾客对产品和服务的期望的变化所驱动的。
目前，中国已经是最大的数字化消费市场，崛起的新兴数字行业、企业在金融服务、通讯、出行和物流等领域对传统的市场规则和传统行业、企业形成巨大冲击，中国经济正经历由传统经济向数字经济的转型，数字化所带来的新的理念和商业模式也加快了我国的传统行业数字化转型。
『贰』 什么是人工智能，满足哪些条件可以称之为智能
对于人工智能，我的理解是：人工智能是一种技术，通过这种技术，人可以使得机器的行为达到类似于高能生物的智能行为。所以他的重点有两个：人工的，智能行为。人工的比较好理解，那么什么是智能的行为。
如果让我给人工智能中的智能下一个定义，那么我会说，智能就是高等动物具备而传统机械不具备的能力。哪些能力？
对应低等级生命的智能水平，AI理论上通过算法都可以实现。应该就是弱人工智能的范畴。
对高等级生命的智能，自我意识和自主思维，AI能否实现还处于争论之中，就是强人工智能的范畴。
个人认为，AI最终是能够实现具备意识的，当然，AI的意识和人类的意识可能存在不可知的差异。
因为，我相信世界是物质的，意识也是一种物质活动的现象，当然AI也能以某种方式来实现。如果你认为世界是有灵的，那可能有不同的看法。
『叁』 什么是网络化丶数字化丶智能化
1、智能化是指在网络、大数据、物联网和人工智能的支持下，能够主动满足人们各种需求的事物的属性。例如，无人驾驶汽车是一种智能化的东西，它集成了物联网传感器、移动互联网、大数据分析等技术，以积极满足人们的出行需求。
它之所以是能动的，是因为它不像传统的汽车，需要被动的人为操作驾驶。
2、数字化是指将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。
3、网络化是指利用通信技术和计算机技术，把分布在不同地点的计算机及各类电子终端设备互联起来，按照一定的网络协议相互通信，以达到所有用户都可以共享软件、硬件和数据资源的目的。
(3)数字化是人工智能扩展阅读：
数字化的缺点：
1、数字信号本身与模拟信号相比，确实受外部杂波的影响较小，但无法识别模拟信号本身转换成数字信号的杂波。因此，用于将模拟信号转换为数字信号的模拟/数字（A/D）转换器无法区分图像信号和杂波。
2、由于数字化处理会造成图像质量、声音质量的损伤。也就是说，模拟数字模拟的过程会降低图像质量和声音质量。严格来说，从数字信号到模拟信号，与原来的模拟信号相比，必然会受到损坏。这与以下缺点密切相关。
3、模拟信号数字化以后的信息量会爆炸性地膨胀。为了将带宽为(f)的模拟信号数字化，必须使用约为(2f+α)的频率进行取样，而且图像信号必须使用8比特(比特就是单位脉冲信号)量化。
『肆』 数智化趋势，和数字化有什么区别
信息化、数字化、智能化，不是三个递进的发展阶段，而是因为智能传感和人工智能技术进步，过去想做却做不了的，现在能做到了
产业成网调度、社会成网调度，是这样的现实业务需求驱动导致新技术被应用。没有智能设备自动采集全息全过程数据、没有互联网络联动、没有深度学习自动处理数据、没有大数据技术平台存储海量数据、没有云计算技术平台计算海量数据，成网调度是不可能达成的。
中国企业，从小作坊到企业、到全国化甚至全球化经营，现在正在悄然迈进产业整合、产业调度，并且与政府与公共事业单位联动，形成社会化商业。你不整合别人，别人就整合你。
一、信息化
1、信息化：现实业务流程在计算机里固化，从部门各岗位联动、到企业各部门联动、到消费者联动、到产业上下游联动
2、价值：流程与规则固化便于大规模统一作业与协同作业
二、数字化
1、数字化：用智能产品智能设备传感器、视觉识别自动采集全息全程现实数据，形成计算机里的数字孪生，现实变就计算机里的数字孪生物品自动变，在计算机里操作数字孪生物品，现实世界就自动同步反应
2、价值：不会形成现实情况和计算机里的情况两张皮导致决策误判
三、智能化
1、智能化：一曰具备智能OS、二曰具备智能传感且物联成网、三曰具备视觉识别和语音交互、四曰具备深度学习计算机来进行社会资源（人才、物料、设备、仓库、运输车、资金）最佳调度
2、价值：到达产业联动乃至社会化商业，事情的庞大复杂性已经超出人的掌控能力，必须通过社会大数据驱动的人工智能深度学习，来做到社会资源的自动化最佳化供需匹配调度
『伍』 信息化、数字化和数据化有什么区别
信息化是指将企业在生产经营过程中所发生的业务信息进行记录、储存和管控，用来提供给各层次的人了解一切动态业务信息，如“现在业务情况如何”、“流程进展到什么阶段”，让企业资源合理配置。信息化，是一种对物理世界的信息描述，本质是一种管理手段，侧重于业务信息的搭建与管理。此时，业务流程是核心，信息系统是工具，过程中产生的数据只是一种副产品，信息化还是物理世界的思维模式在进行的。例如，目前经常看到的OA办公自动化系统，CRM系统，MES系统等等，利用信息系统将管理信息化，助力企业高效管理。
数字化是指将许多复杂的、难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码，形成计算机里的数字孪生。如果说信息化是物理世界思维模式，那么数字化就是通过移动互联网、物联网、区块链、AR等这样的数字化工具来实现更宽更广的数字化世界。物理世界正在被重构，并一一搬到数字化世界当中，这个过程，是技术实现的过程，更是思维模式转变的过程。
而数字化带来了数据化。数据代表着对某一件事物的描述，通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。这就是“数据化”。数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。如果说信息化和数字化更偏向于系统性概念，那么，数据化则更多地是涉及到了执行层的概念，一切业务数据化。以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。
信息化和数字化绝对不是割裂的、对立的，而是联系的、发展的。
信息化→业务数据化
信息化多半执行业务数据化，即我们所常说的“业务数据化”，它是将整个业务以数据的形式记录下来，如某家公司用ERP系统管理采购、用金蝶系统管理财务、用用友CRM系统管理销售，等等。
数字化→数据业务化
而数字化并不会脱离信息化。信息化建设过程中各个信息系统之间缺乏互通，于是形成了信息孤岛，而数字化则打通了各个信息孤岛，让数据得以连接。通过对这些数据进行综合地、多维地分析，对企业的运作逻辑进行数字建模，指导并服务于企业的日常运营。
有人说：数字化是信息化的高阶阶段，是信息化的广泛深入运用，是从收集数据、分析数据到预测数据、经营数据的延申。而脱离了信息化的支撑空谈数字化也只不过是空中楼阁。
『陆』 数字化与智能化的区别
信息化是将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交易等业务过程，通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源。它可以使企业内各个层次的人员清楚地了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息，从而做出有利于生产要素组合优化的决策，合理配置资源，增强企业应变能力，获得最大的经济效益。以一言以蔽之，信息化就是将企业的日常业务流程固化下来，并自动做好记录，以降低基层人员的工作难度，提高基层人员的工作效率。
数字化是基于大量的运营数据（信息化系统记录的数据），对企业的运作逻辑（管理经验）进行数学建模、优化，反过来再指导企业日常运行。这实际上就是一个“机器学习”的过程，系统反复学习企业的数据和运营模式，然后变得更专业和更了解企业，并反过来指导企业运营。
也就是说，数字化是将企业管理经验模型化，自动分析系统记录的各项数据，并给出分析报告和解决方案，管理人员拿到报告和方案后，依据现实情况，修正解决方案，系统通过不断学习、调整解决方案，最终会给出最适合的方案，从而降低中层管理人员的工作难度，提高中层管理人员的工作效率。由此可见，数字化过程，需要IT专家、数字专家、行业专家、企业管理专家等各界专家的深度融合，才能打造出适合某一行业的数字化系统。可以预见的是，这一过程一旦突破，制造业企业的管理水平会大幅提升，企业的盈利能力也会大幅提升。
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下（数字化产生的结果），所具有的能动地满足各种需求的属性（系统直接进行决策，并指挥相应的部门执行决策）。通俗一点来说，智能化将决策机制模型化后，直接指挥执行单元，执行单元接到指令后可以自动执行，从而降低了管理人员决策的工作难度，提高决策效率。但是，智能化的过程对各项技术的要求更高，这一过程的实现也更难、更遥远。
信息化、数字化、智能化是企业发展的不同阶段，这三个阶段不完全是递进关系，也会有重合。
『柒』 在数字化的智能时代，数据化会带来怎样的影响
数据化带来科学的决策。
庞大的数据会彻底改变人们的生活，如何从众多的数据中抽取出自己想要的信息，并解读好数据背后的消费行为和品牌关联，需要从以往单向的内容研究转向“内容+关系”的多维度研究，这对品牌公关策略的设定决策性影响重大。
数据化成为不可或缺的重要技术。
人们越来越意识到，数据除了最初被使用时的价值，更具有丰富的剩余价值，随着数据存储成本的降低，移动互联网的普及，大数据技术已经被用于各种大事件的分析和预测，并日益成为企业甚至行业发展的制胜法宝。
『捌』 人工智能是数字化的趋向和表现吗
由于计算机有记忆、运算能力，所以人们希望用它来实现人的智能活动。这些活动包括识别、分析、推理、判断、学习等。1深蓝计算机系统956年诞生的人工智能学科，就是研究如何利用机器来实现人的智能活动的科学。
由于人工智能的难度超过预想，它的进展也远远落后于计算机科学本身。然而，人类在实现了自动化以后，需要实现智能化。因此科学家们对人工智能一直在进行锲而不舍的研究。美国IBM的“深蓝”计算机战胜棋王卡斯帕罗夫以及在日本大阪举行的机器人世界杯足球赛就引起公众对人工智能的关心。
人工智能经历着艰难而曲折的过程。
早期的人工智能被用于解难题、游戏、下棋等方面，并取得了不少成绩，使人对它抱有不切实际的乐观。然而，一旦将它用于解决实际问题，便暴露出它的弱点，最著名的例子便是机器翻译的失败。于是20世纪60年代人工智能走向了低谷，直到70年代专家系统取得成功，才使人工智能又恢复了活力。总结人工智能发展中正、反两方面的经验，人们知道了知识在智能中所起的重要作用。早期机器翻译的失败，就在于没有充分利用有关知识。由于语法和词语的多义性，必然导致翻译出来的东西前后矛盾、笑话百出。以“Time flies like a narrow”这样简单的句子为例，便有三种不同的译法。第一种译为“时间像箭一样地飞”，即“光阴似箭”；第二种可译为“时蝇喜欢箭”；第三种可译为“像箭那样对苍蝇计时”。单从语法和词义上看，这三种译法都可以，但如果结合知识来判断，只有第一种译法才是正确的。
鉴于知识对智能的重要作用，1977年便从人工智能中分化出“知识工程”这一新学科，成为人工智能的基础技术。知识工程所要研究解决的是如何使计算机有效地利用知识。
由于知识工程是以知识作为信息处理的对象，因此需要区分知识和数据之间的差别。首先，数据是信息的明显表示，而知识则是信息的含蓄表示。例如“中国有13亿人口”就是一个数据型信息，因为“13亿”这个信息很明确，可直接利用。而“感冒时一定不要淋雨”尽管也是日常生活中的普通常识，而且“淋”字也有明确意义，但“不要淋”具体指什么并不明确，这就是知识型信息。如果要使计算机明白它的含义，就必须告诉计算机，所谓“不要淋”是指不要出门，还是出门时要带雨具。
由于许多知识都是用自然语言表示，因此以计算机作为工具来处理知识，目前还有许多困难。但是，目前知识已被应用到人工智能的各个领域中，特别是专家系统和机器翻译。鉴于知识对智能的重要性，所以“深蓝”也配备有一个庞大的数据库(知识库)，它收集了近100年来世界最高水平棋手对弈的棋谱，还收集了许多残局，也就是终局前5步棋的棋谱。目前，这一数据库已收集了超过10亿个棋谱。它对“深蓝”战胜棋王，发挥了巨大作用。
认知科学是使人工智能取得突破的关键，数字化技术的应用是人工智能的重要方式。人工智能所以进展缓慢，根本原因在于：人对自己的脑子是如何工作的，人是怎样认识事物的，人的智能是怎么一回事等许多问题还没有完全搞清楚。只有弄清这些问题才能使人工智能取得突破性进展，使计算机、机器人变得更加聪明，能为我们做更多的事。于是，融信息科学、哲学、心理学于一体的边缘学科——认知科学便应运而生。认知科学主要研究人的认识原理、智能本质、人脑是怎样进行信息处理等问题。根据对心和脑之间关系的不同认识，目前认知科学分成两大流派，即符号主义和连接主义符号主义认为，认知(智能)的基本元素是符号，认知过程是对符号表示的运算。人类的语言、文字和思维都可用符号来描述，而且思维过程只不过是这些符号的存储、变换、输入和输出。总之，其为心和脑的二元论者，认为心和脑是可以分离的。由于人类的思维被认为能用符号来描述，所以只要把这种描述表示出来，让能够处理符号的机器进行运算，那么实现认知便没有什么困难。所以它认为实现认知的关键，便是如何把知识表示为计算机能够认识的符号。这是人工智能诞生以来一直采用的基本方法。多年来的实践经验表明，它在一定程度上是成功的。这次“深蓝”的原理也是立足于这一理论上。它战胜棋王也说明符号主义仍然可以解决实际问题。
与之相反，连接主义认为符号是不存在的，认知的基本元素就是神经元(神经细胞)这个实体本身。认知过程是大量神经之间的相互连接以及这种连接所引起的神经元产生不同兴奋状态的过程。其认为心和脑是不可分离的，因为离开了神经元的连接，也就无从进行信息处理。连接主义是在出现了神经计算机后才出现的，是对传统符号主义的挑战。需要指出，虽然这两大流派存在巨大的分歧，但它们都承认人脑是智能的物质基础，而思维则是某种形式的信息处理过程。符号主义在解决一些较简单的问题时是成功的，但存在很大局限性。因为人的许多思维过程难以用符号表示。一些涉及模糊性的事物，如人的相貌、心情便无法用符号描述。甚至像“什么样的鸟能飞”这样简单的事情，也难以滴水不漏地描述出来。如果回答：“除鸵鸟、企鹅……之外，一切鸟都能飞。”那么还会提出：“死鸟会飞吗？”即使把死鸟排除在外，还存在“翅膀受伤的鸟能飞吗”之类的问题。就以机器人参加足球赛来说，对来球的情况，便难以用符号描述。
连接主义由于不用符号，所以不存在难以描述的困难。它已在视觉处理、识别和理解以及语音识别上显示出优势。但是为了实现柔性很大的连接，对计算机的硬件和软件要求都更高了。在可以预见的未来，这两种流派将同时并存，取长补短，各有其用武之地。
人工智能的成功应用——专家系统。人工智能的应用大体上可分为3大类：专家系统、模式识别(包括图像识别、语音识别、机器翻译等)、行动规划(如计算机下棋、机器人足球赛等)。其中，最容易实现和取得最大成功者，是专家系统。专家系统是一种计算机软件，它使计算能像专家一样解决某一类问题，所以俗称机器专家。它是人工智能得到最广泛应用的分支。
1979年美国三里岛核电站事故以及1986年苏联切尔诺贝利核电站的灾难性事故，都是由于没有及时对故障做出正确判断造成的。
随着科学技术的发展，人们需要在错综复杂、瞬息万变的情况下及时做出正确判断，否则就会引起严重后果，如对大型电站、化工厂的生产过程控制，国民经济的宏观决策等。对这些事情，如果完全由人来做出判断，有时难免会发生失误。因为人的反应速度远不如计算机，而且因主观、片面、遗忘等造成“智者千虑，必有一失”。因此有专家系统帮助人类一起来做出判断、决策，便可取长补短、相得益彰。
此外，人类专家的数量总是有限的，经验丰富的为数不多，无法满足所有求诊患者的要求。如果专家系统能同名医一样进行诊断、开方，就可以有效地解决名医(专家)不足的矛盾。再说，每个专家都有自己的专长和不足，如果把许多专家的绝招都教给专家系统，便可以集思广益、博采众长。而且人总会衰老、死亡的，及时把处于巅峰时期的专家经验教给专家系统，就可以系统整理、总结专家的经验，并使其不至于失传。
总之，人类迫切需要专家系统这样的助手，而且这种需要是多方面、多层次的。70年代在知识工程的支持下，出现了第一批专家系统。早期专家系统的杰出表现，使它获得社会承认。其中最著名的例子是美国华盛顿州大钼矿的确定。自第一次世界大战以来，人们便想确定它的主矿床所在，但由于地质构造过于复杂，历时半个世纪都未能解决。最后靠找矿专家系统轻而易举地找到了主矿床。建立专家系统，就是要收集、整理专家的知识，并将其整理成计算机能够利用的形式存入知识库中。当要解决问题时，计算机从知识库中取出有关的知识，经过推理，便可像专家一样得出结论。所以专家系统中，以知识库和推理机构最为重要，它们是专家系统的核心。
智能化是推动人工智能发展的动力，人类在实现自动化之后便要求实现智能化。如在工业生产中大量使用机器人实现自动化后，便希望机器人有高度智能，能在更复杂环境下面对千变万化的情况，自觉地进行工作，以便能把机器人用到第一产业、第三产业，全面地取代人的工作。让机器人参加世界杯足球赛，也就是要达到这一目正是人类要实现智能化的伟大目标，成为推动人工智能不断发展的动力，改变我们生活的智能技术。随着科学技术的飞速发展，各种高技术不断涌入我们的世界，正在改变着我们的生活、工作，也改变着我们的认识。融入一定智慧的各类智能技术，正在悄悄走近我们，并将会成为21世纪技术的焦点。
另外，美国最近合成出一种能贮藏和释放热量的塑性智能伪装技术。美国波士顿城郊的陆军研究与发展中心的一些科技专家多年来一直在研究“自适应色彩技术”，其中一项就是智能仿生伪装技术，对人和装备进行伪装。这种智能仿生伪装是采用能改变光输出量的光敏器件和材料作为织物的基础纤维，并与背景色(环境颜色)光传感器和微电脑组合，依靠计算机的比较处理功能，控制织物纤维的光输出量，并让光谱的成分与背景色接近，已达到伪装的目的。
目前荷兰正在一段10千米长的高速公路上试验用智能灯照明，这种灯的发光强度由电脑控制，并与当时的气候条件和车流量相适应。据该试验研究人员格贝尔·福勒介绍，这是世界上首次使用智能灯照明。在进行该试验的高速公路沿线，设置了一些小型气象站，这些气象站可随时测定天气状况，并将测量信息发送给中心电脑；在公路的地面上铺设了压电材料制作的感应器，将路面上的车流量及路况信息传送给中心电脑。中心电脑根据这些信息再向智能灯发送指令，令这些灯发出不同等级的光。