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“十五五”規劃建議中,“數智化”一詞高頻出現——從“促進制造業數智化轉型”到“推進服務業數智化”,再到“推進傳統基礎設施更新和數智化改造”“推動文化建設數智化賦能”“推進全民健康數智化建設”,這一字之變,背后深意非凡。
過去常說的“數字化”,是指運用數字技術對實體經濟產業鏈、供應鏈各環節進行改造升級和價值重塑;而如今強調的“數智化”,則是數字化與智能化的深度融合。它不僅要求數據實時采集、隨時可查,更強調在已有數據基礎上,引入人工智能等智能技術,實現自主學習、決策優化、預測分析等能力,從而提升生產效率、優化資源配置、強化創新能力。以一家大型連鎖超市為例,數字化階段能做到采購、入庫、銷售等環節的數據在線化和事后分析;而進入數智化階段,則需構建一套能根據庫存水平、商品保質期自動調價、制定銷售策略的智能系統,還能結合氣溫變化、節假日等因素預測需求、自動生成采購訂單,甚至基于消費者歷史行為提供個性化推薦。
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數字經濟應用實踐專家駱仁童博士認為,從數字化到數智化,是技術維度的質變,通過生產力大幅提升,系統能獨立處理任務并給出精準反饋,最終目標是減輕人的負擔,更好地服務于人的需求。這種轉變并非憑空而來,而是順應人工智能這一劃時代技術加速演進的必然選擇。作為繼蒸汽機、電力、互聯網之后又一顛覆性力量,人工智能正以前所未有的速度、廣度和深度,驅動經濟社會邁向智能化新階段。在合成生物工廠,AI算法可讓數億菌群24小時不間斷優化發酵工藝,效率提升十倍;在高速動車組研發車間,仿真大模型將空氣動力計算時間從一天壓縮至10秒級。這些案例印證了“十五五”規劃強調“數智化”的戰略遠見——牢牢把握人工智能發展機遇,體系化推進其產業創新與賦能應用。
我國推動這一轉型已具備堅實基礎。截至2024年,人工智能核心產業規模突破9000億元,相關企業超5000家,國家級專精特新“小巨人”企業逾400家。算力底座持續夯實,在用算力中心機架總規模達1085萬標準機架,智能算力規模高達788百億億次/秒。算法生態亦百花齊放,已發布大模型1509個,通義千問、深度求索等國產通用大模型正引領全球開源創新潮流。
然而,技術的價值在于落地。60多年來,人工智能屢經起伏,皆因脫離實體經濟而難以為繼。本輪由大模型驅動的浪潮能否持久,關鍵在于能否與千行百業特別是制造業深度融合。因此,必須深入實施“人工智能+”行動,一端抓技術供給,促進“智能產業化”;一端抓場景賦能,加快“產業智能化”,全方位、深層次、高水平推動經濟社會高質量發展。
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回溯企業轉型路徑,這一進程并非一蹴而就,而是歷經信息化、數字化、數智化三個相互交織、層層遞進的階段。信息化是起點,核心在于業務數據化——將生產經營中的信息通過電子手段記錄、存儲與傳遞,提升內部管理效率,但數據多為人工錄入,是物理世界的被動映射。
數字化則邁進一步,打通信息孤島,依托物聯網等技術實現數據自動采集、實時分析,使數據真正流動起來,并反哺業務運營,實現“數據業務化”。而數智化作為高級階段,融合大數據、AI、云計算、5G等前沿技術,構建具備狀態感知、實時分析、科學決策與精準執行能力的自優化系統,不僅優化現有價值鏈,更催生新產品、新服務、新體驗,實現對傳統業務模式的革命性顛覆。
當前,白酒等行業正借力DTC模式重構價值鏈、通過數智運營捕捉用戶情緒圖譜、以虛擬場景增強消費體驗,正是這一轉型邏輯的生動體現。從“數字化”到“數智化”,雖僅一字之差,卻擘畫出中國式現代化的新藍圖——以人工智能的“倍增”效應,構筑起面向未來的強大物質技術基礎。
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