好奇的(de)讀者一定會問：數智化(huà)和(hé)數字化(huà)僅有一字之差，這(zhè)兩個(gè)概念是否一緻呢(ne)？如果不一緻，那麽差異是什(shén)麽呢(ne)？

接下(xià)來(lái)，我們先讓智智回答(dá)問題一：數字化(huà)和(hé)數智化(huà)的(de)區(qū)别是什(shén)麽？

2016 年，樸圭賢博士最早提出數字智能（Data Quotient，DQ）并創建了(le)相關框架。

DQ 是指在社交、情感和(hé)認知技能的(de)結合下(xià)，使人(rén)們能夠通(tōng)過數字化(huà)來(lái)迎接生活的(de)挑戰和(hé)需求。同年，樸圭賢博士在世界經濟論壇發布DQ 的(de)概念和(hé)框架，此後DQ 的(de)框架在國際上被衆多(duō)行業和(hé)組織廣泛使用(yòng)。

按照(zhào)樸圭賢博士的(de)理(lǐ)論，DQ 可(kě)以被進一步分(fēn)解爲8 個(gè)關鍵領域：數字身份、數字權利、數字素養、數字使用(yòng)、數字通(tōng)信、數字安全、數字情商、數字安全。

通(tōng)過樸圭賢博士對(duì)DQ 的(de)定義，我們了(le)解到DQ所涉及的(de)範圍非常廣泛，甚至能獨立成爲一個(gè)對(duì)人(rén)的(de)評估體系。由于本書(shū)的(de)重點是與企業相關的(de)數智化(huà)，因此後面的(de)内容都聚焦于這(zhè)個(gè)方面。

如圖1所示，企業數智化(huà)是企業的(de)數字智慧化(huà)與智慧數字化(huà)的(de)合成，包含數字智慧化(huà)、智慧數字化(huà)、人(rén)機的(de)對(duì)話(huà)3個(gè)方面。

圖1　企業數智化(huà)的(de)含義

含義1 ：數字智慧化(huà)，相當于雲計算(suàn)的(de)算(suàn)法，即在大(dà)數據中加入人(rén)的(de)智慧，使數據真正産生價值，提高(gāo)大(dà)數據的(de)效用(yòng)。

含義2 ：智慧數字化(huà)，即運用(yòng)數字技術，把人(rén)的(de)智慧管理(lǐ)起來(lái)，相當于從人(rén)工到智能的(de)提升，把人(rén)從繁雜(zá)的(de)勞動中解脫出來(lái)。

含義3 ：人(rén)機的(de)對(duì)話(huà)，把上述兩個(gè)過程結合起來(lái)，構成人(rén)機的(de)深度對(duì)話(huà)，使機器繼承人(rén)的(de)某些邏輯，實現深度學習(xí)，甚至能啓智于人(rén)，即以智慧爲紐帶，人(rén)在機器中，機器在人(rén)中，形成人(rén)機一體的(de)新生态。這(zhè)是對(duì)數智化(huà)的(de)原始認識。

筆者根據多(duō)年在各個(gè)領域進行數字化(huà)和(hé)數智化(huà)改造的(de)相關經驗，認爲想要區(qū)分(fēn)數字化(huà)和(hé)數智化(huà)，可(kě)以從二者的(de)定義、關系、範圍方面入手，如圖2所示。

圖2　數字化(huà)和(hé)數智化(huà)的(de)區(qū)别

1．從定義方面進行區(qū)分(fēn)

數字化(huà)：将通(tōng)過感官獲取到的(de)一手數據集中地從線下(xià)的(de)轉變爲線上的(de)。簡而言之，把線下(xià)零散的(de)數據變爲線上集中的(de)數據。

數智化(huà)：在數字化(huà)的(de)基礎上，把線上的(de)數據進行智能化(huà)監控、分(fēn)析、診斷，深層次挖掘數據的(de)價值和(hé)潛能，從而解決各類實際存在的(de)問題，即可(kě)以充分(fēn)發揮數字化(huà)後數據的(de)能力。

2．從關系方面進行區(qū)分(fēn)

數智化(huà)一定是建立在數字化(huà)的(de)基礎之上的(de)，如果沒有數字化(huà)，數智化(huà)就無從下(xià)手。

我們舉一個(gè)比較形象的(de)例子來(lái)理(lǐ)解數字化(huà)和(hé)數智化(huà)的(de)關系。我們今天想做(zuò)一道土豆炖牛肉，做(zuò)法分(fēn)爲以下(xià)兩步。

第1步相當于數字化(huà)的(de)過程：把土豆和(hé)牛肉都洗淨、切好。當然不是說隻要有這(zhè)些洗淨、切好（原始數據的(de)處理(lǐ)）的(de)食材（原始數據）就可(kě)以烹饪出美(měi)味的(de)土豆炖牛肉了(le)，我們還(hái)需要進行下(xià)一步的(de)操作。

第2步相當于數智化(huà)的(de)過程：把洗淨、切好的(de)土豆和(hé)牛肉進行炖煮，并且放入各種調料。但并非每個(gè)人(rén)都可(kě)以把這(zhè)些食材利用(yòng)好。“特級廚師”會把洗淨、切好的(de)食材變爲上等的(de)美(měi)味佳肴，即“頂級的(de)數智化(huà)建設”；沒有任何技巧和(hé)經驗的(de)煮菜“小白”會烹饪失敗，浪費食材，即失敗的(de)數智化(huà)。

用(yòng)一句話(huà)來(lái)解釋二者的(de)關系，即數字化(huà)是數智化(huà)的(de)基礎，數智化(huà)是數字化(huà)的(de)上層建築。

3．從範圍方面進行區(qū)分(fēn)

數字化(huà)的(de)範圍更廣，如數字化(huà)涉及衣食住行、工作流程、科研、軍事等。但是，數智化(huà)會在數字化(huà)的(de)範圍内進一步縮小，如企業的(de)業務數智化(huà)、管理(lǐ)數智化(huà)、其他(tā)數智化(huà)等。

數智化(huà)是數字化(huà)範圍中的(de)一小部分(fēn)，而且是更爲重要的(de)部分(fēn)——數字化(huà)的(de)應用(yòng)。

如果大(dà)家還(hái)是無法區(qū)分(fēn)數字化(huà)和(hé)數智化(huà)，那麽我們可(kě)以通(tōng)過DIKW 模型來(lái)進行解釋。

1994 年，内森·謝佐夫在信息設計中提出了(le)DIKW 層次結構，它可(kě)以很好地區(qū)分(fēn)數據和(hé)信息的(de)關系。如圖3 所示，DIKW 模型分(fēn)爲數據（Data）、信息（Information）、知識（Knowledge）、智慧（Wisdom）4 個(gè)部分(fēn)。

圖3　用(yòng)DIKW 模型解釋數字化(huà)和(hé)數智化(huà)的(de)區(qū)别

小結

張總一邊詳細聽(tīng)智智講解，一邊進行思考和(hé)總結。智智在本節主要講解了(le)數字化(huà)和(hé)數智化(huà)的(de)區(qū)别。聽(tīng)完智智的(de)講解之後，張總豁然開朗，他(tā)做(zuò)了(le)如下(xià)筆記。