1 为什么很多数字化会失败？
伴随以光纤通讯网络、计算机、数据库、软件、因特网为代表的1.0信息技术，走向以云计算、大数据、移动互联网、物联网以及下一代通讯网络等为代表的新一代信息技术，再走向以人工智能、量子通讯、新一代通讯、信息感知与网络、区块链技术等为代表的3.0数智科技，数字化成为各行各业、社会各界转型发展、创新突围的共识。
如果全球的工业化用了几百年发展历程还没有彻底，信息化仅有几十年的历史，而将工业化与信息化深度耦合的数字化则需要更为充分的孕育和发展。如今很多企业数字化、产业字化、城市数字化、园区数字化、政府数字化、基建数字化等等很多，尽管呼声也很高，但很多没有成功的可能，主要存在如下现象及其背后的原因：
一是没有“数”的信息化。这种现象要么是购买了服务器并形成了机房，要么是购买了云服务，甚至搞弄出一块大屏来显示，但整体上是以“上云”为主的IT服务外包，缺乏足够的数据以及实现数据驱动的可能，整体上还停留在信息化层面。二是没有“字”的数据化。这种现象往往是掌握一定量级的数，但由于对行业应用、业务运用、应用场景等方面的理解、驾驭薄弱，仅仅是在局部领域、局部环节的“用数”，而没有将“数”和业务体系、产品体系、应用体系等等结合在一起。
三是没有“智”的智慧化。更多的是硬件主导、缺乏判断和思考及使能应用的智慧化，而非人工智能条件下支持决策与使能应用的智能化，迫切需要感知到智能。四是没有“化”的数与字。更多的是技术、数据与应用领域的机械拼凑或物理叠加，但在业务模式、产品构建、商业逻辑、技术架构上未能有机结合，进而难以产生新的生产方式、生活方式、组织方式、社交方式、消费方式、治理方式、供应方式、贸易方式等等。
专栏：从“数”“字”“化”看一些城市大脑建设失败的原因 |
一是缺乏“数”导致的“空脑”频现。目前部分城市仅仅将城市大脑作为“展示系统”“展示大屏”，可谓是过分“重颜值”“轻内核”、“重建设”“轻运营”，背离了城市大脑的初心。部分城市大量购买服务器和云平台，待项目建设完后建设方就撤离，缺乏专业运营方，忽视数据汇聚和数据治理，大脑数据无法持续更新维护导致“城市大脑”变相成为系统集成项目，空留“展示大屏”以供参观。中国工程院高文院士在第五届全球人工智能与机器人峰会上就曾提到，现在的城市大脑（智慧城市）是一个有海量数据的系统，但90%的海量数据都没有结构化，因此无法进行动态实时分析，难以达到数据赋能理想效果。 二是缺乏“字”导致的“老脑筋”尤在。目前城市大脑的建设运营很大程度上呈现出对“热点”、对“流量”抢占的意味，部分地方政府存在把“城市大脑”作为跟进数字化变革潮流的政绩工程的倾向。城市大脑究竟是什么，城市大脑究竟有何用处，城市大脑需要怎么建设，城市大脑如何与城市生命体运行体征有机融合、城市大脑需要如何运营等系列问题在部分地方政府层面尚未进行深刻地审视与理念的革新。 三是缺乏“化”导致的“脑梗”尚存。从城市大脑诞生之日起，“数据打通”便成为各方共识，但遗憾的是，在实践层面，横向全面打通跨部门数据进展缓慢，仍任重而道远。具体来看，往往是不同政府部门在各自数据仓库的基础上形成各自的“大脑”，例如交通大脑、环保大脑、健康大脑、经济大脑等，但互相之间较难调用数据，也就是多脑并存而缺乏一脑统领。尽管有些城市拥有同一的“城市大脑”架构，但数据往往也是无法有效融通与流动，作为大脑血液的数据不通畅直接导致城市大脑“脑梗”。如何加快实现城市大脑的数据化表达、智能化实现、平台化运作、产品化交付和生态化运营仍是一个值得考究的问题。 |
2 “数字化”是如何而来的？
对于以上没有“数”的信息化、没有“字”的数据化、没有“智”的智慧化、没有“化”的数与字等怪圈而言，核心是对“数字化”以及“数、字、化”的认知不够、实践不够和坚持不够。掌握“数字化”的本质，核心是在1.0信息技术、2.0新一代信息技术、3.0数智科技演进中，通过对数据化、智能化、数智化、数字化关系的梳理中得到新的回答。
从1.0信息技术、2.0新一代信息技术、3.0数智科技的演进来看，如果说工业时代是将物质、能源在机器、车间等物理硬件、物理空间内转化为产品，那么1.0的信息技术将更多事物、过程、内容、标的等赋予信息含义，在自动化意义上促进线上线下、软硬结合、数控兼备、器网结合；2.0的新一代信息技术将更多事物、过程、内容、标的赋予数据标签，在社交化意义上促进数据驱动、随时随地、人人互联、智慧感知；而3.0的数智科技将更多事物、过程、内容、标的走向数字世界，在数字化意义上促进云端云台、数智兼备、智能感应、智联生态。
这其中，在“数据化”范畴内，数据作为物理世界走向虚拟世界的转换器、隐形知识走向显性知识的储存器、人工操作走向智能使能的处理器、先进制造走向智能制造的路由器、潜在需求走向客观需要的加速器，成为数字时代最重要的生产要素。在“智能化”范畴内，人工智能技术带动下，将各类信息技术串联在一起，从单一的技术趋势转为影响经济社会发展的数字化趋势。
正是人工智能的出现彻底将1.0、2.0、3.0的信息技术与自动驾驶、3D打印、机器人等先进制造业相结合，发展成为数字化发展趋势。在“数智化”范畴内，更多的是新一代信息技术与数智科技的融合发展，狭义上更多的是技术概念，广义上是一种对经济社会形态的描述。从以上意义上，我们把握“数字化”的本质规律、发展趋势，关键在于重识“数、字、化”的内在关系。
3 “数、字、化”如何发酵？
更进一步而言，在“数字化”中，“数”就是数据，是基于信息技术、新一代信息技术、数智科技的，从知识认知到信息形态、再到数字维度；“字”就是内容，不仅仅是基于制造业或服务业等实体经济的，与生产方式、生活方式、组织方式、社交方式、消费方式、交易方式、治理方式、供应方式、贸易方式等紧密结合；“化”就是以数据驱动为核心的各种内容的数据化表达、智能化实现、平台化运作、产品化交付和生态化运营，是在不同行业应用、场景应用、服务应用、产品应用中所形成的生产方式、生活方式、组织方式、社交方式、消费方式、交易方式、治理方式、供应方式、贸易方式。
目前，很多人理解的数字化都是数据、技术、应用的机械拼凑或物理叠加，而不是有机结合和化学反应。过于突出“数”以及数背后的“技”，而忽略“字”及背后的业务逻辑、算法逻辑、商业逻辑、产品逻辑等方面的重构，所以就很难“化”。
从这个意义上，对于很多数字创业、数字企业、数字平台以及数字化转型而言，并非在单纯的数据公司、技术公司、平台公司、产品公司及其基因条件下，将数据、技术、平台、业务的拼凑，而是将数据属性、技术属性、平台属性、产品属性等跨界融合，进行数字化表达、智能化实现、平台化运作和产品化推广。
无论是脱离行业应用、场景应用、服务应用、产品应用等的数字化，是很容易迷失的；而用缺乏商业逻辑、业务逻辑、产品逻辑的海量数据来衍生新业务、新产品、新服务、新市场、新场景，往往是徒劳的。只有建立在特定行业、业务产品、服务内容、应用场景的深度理解、灵活驾驭、技术适配基础上，才能完成对某个行业或领域的数字化。
4 “数字化”如何商业实现？
如同只有赚了钱的科技创新及产业化活动才可以称之为“创新”一样，只有在商业应用商店取得成功的数字转型，才能称之为“数字化”。如前所述，数字化的“化”就是以数据驱动为核心的各种内容的数据化表达、智能化实现、平台化运作、产品化交付和生态化运营，并在不同行业应用、场景应用、服务应用、产品应用中，形成新的生产方式、生活方式、组织方式、社交方式、消费方式、交易方式、治理方式、供应方式、贸易方式以及商业模式等。
在这种界定下，如果说数据化表达、智能化实现、平台化运作、产品化交付、生态化运营，是“数字化”实现的路径，那么生产方式、生活方式、组织方式、社交方式、消费方式、交易方式、治理方式、供应方式、贸易方式则是商业实现的结果。这其中，能否处理好数据与数字的关系、平台与生态的关系、项目与产品的关系、场景与业务的关系、商业与技术的关系则成为数字化成功与否的关键。
整体而言，在数字化的实现路径中，“数”是需要累计和实现的基础、底座、基石，但“字”才是中台、中枢、中间件所承载、蕴含的内容及能量，“化”则是两者有机结合并在各类应用中取得成功的产物。这其中，这种“数据化表达”就是以海量数据的数据底座构筑数字化底盘，也就是“用数”；“智能化实现”就是以数智科技的算法驱动实现对人工替代，也就是“赋智”，将各类统计学意义上的数据转化为统计学意义上、数学算法意义上的数据并在智能技术条件下应用在不同的场景。
“平台化运作”就是以平台赋能的前中后台实现输入和输出，对理论的、方法的、工具的、内容的、工程的进行储能、孕能、使能、释能；“产品化构建”就是以数字产品的边际成本实现数字化交付，从数据底座、数据工具、数字平台到数字产品；“生态化运营”就是以快速延展的市场环境构筑创新生态圈，在生态运营中寻找更多的应用场景和需求，促进知识、数据、内容、需求、场景的闭环。
