提到數字化，就不得不提到信息化和智能化，這兩個概念與數字化密切相關，似乎都與數據聯系緊密。
但實際上，數字化、信息化、智能化，三者具有完全不同的概念內涵，本文將重點探討這三者的區別與聯系。
1.數字化與信息化
信息化的話題出現比數字化早很多，早在1960年代就已經提出，并且在1970年代后國際上就開始逐漸有關于信息化的業務實踐。
廣義上看，信息化可以看作是數字化的初級發展階段，但與典型的數字化概念場景相比，仍然有一些差距所在：
在信息化的場景構想中，更多是強調業務的線上化和自動化效果，信息化借助于計算機系統在數據計算、數據存儲的性能優勢，輔助人在日常的管理運營活動中解決現有工作執行效率低下的問題。
在信息化中，數據只是業務的操作對象和執行結果，而數字化則把數據看作業務發生的原因和業務活動產生的原料。
數字化關注從數據中發現新的價值、形成商業洞察、創造業務機會。
信息化不關注從數據中進行創新，而只是基于既定的主題框架和相對固定的流程在處理數據，用計算機輔助實現原本已經存在的業務邏輯。
信息化階段的軟件系統，重在提高人對具有規模性、復雜性的業務信息的處理效率，提高管理決策水平，提高業務各相關方的信息連接程度，實現“降本增效”，優化業務經營能力。
信息化不改變人對業務的認知，而是在現有業務認知下的業務提速。
值得注意的是，簡單地依據是否涉及“數據分析”來區分信息化和數字化是不嚴謹的。關鍵還是要看，數據分析強調解釋業務現狀和觀察趨勢（經驗驅動），還是強調挖掘底層業務規律和新的商業洞察（數據驅動）。
2.數字化與智能化
智能化是數字化發展的高級形態。
所謂智能化，就是讓機器像人一樣進行工作，降低企業的人力成本，同時提高企業的生產效率和服務效率。
智能化的本質是能夠體現人的智慧水平的數字化業務，是人工智能技術的重要業務價值體現。
人會基于特定的問題進行思考和決策，背后依靠的是某一領域的操作技能，其背后是人掌握了這些技能背后的業務知識。
機器如果能夠獲得這些知識，也能夠表現出“類人”的智能化特征。
機器可以通過閱讀大量的數據，通過數據挖掘、機器學習、深度學習等方法從這些數據中學習到有用的業務知識，然后在利用這些“所學”的知識提供智能化的服務，解決實際的應用問題。
數字化和智能化的區別不僅僅是算法復雜度上的區別，而關鍵看，機器是否完成了從對象識別，到任務決策，再到行為操作的完整自動化流程。
在整個過程中，人工介入的環節約少，則表現出越顯著的智能化效果，例如，掃地機器人、炒菜機器人、虛擬數字人、無人駕駛等。
通過傳感器獲取環境數據，通過模型和規則實現決策，通過終端設備完成既定操作，完成傳統的人工服務。
來源：36氪
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