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，开发数字技术与应用数字技术，需要人先行进步，在进步的过程中，产生了“数智化”概念。
一、定义
数智化是数字化和智能化的融合，既包括对数据的深度挖掘和分析，又具备智能化的决策和执行能力。
“数智化”是一个颠覆性创新的过程，是在大数据、人工智能和云计算等技术加持下智能地分析和应用数据。相较于更加关注效率的数字化，“数智化”强调了数据应用的智能化水平及其创造的社会价值，是技术在更高维度的创新。“数智化”具有挑战和改变传统结构、开辟新发展“赛道”的潜能。从“数字化”到“数智化”的转变不仅能提高城市运行的效率，满足居民的差异化价值，更是城市敏捷治理的重要基础。
二、起源阶段
数字化的兴起（20世纪60年代-80年代）：数字化的概念最早出现于20世纪60年代，随着计算机技术的发展，企业和组织开始使用计算机系统进行数据处理和信息管理。这一时期，数据主要以电子形式存储，信息的传递与处理效率显著提升。
信息化的推广（20世纪90年代）：进入90年代，信息技术的普及使得企业逐渐认识到信息化管理的重要性。ERP（企业资源计划）和CRM（客户关系管理）等系统的兴起，推动了企业对信息的集中管理和分析。
三、发展阶段
大数据时代的到来（21世纪初）：随着互联网的普及和数据生成速度的加快，企业面临海量数据的挑战与机遇。大数据技术的出现，使得数据分析能力大幅提升，企业开始探索如何利用数据进行决策和创新。
人工智能的崛起（2010年代）：人工智能技术的飞速发展，尤其是机器学习和深度学习的突破，使得智能化应用逐渐成为可能。企业开始将AI技术应用于数据分析、预测建模和自动化决策等领域，促进了智能化转型。
四、形成与应用
数智化概念的提出（2010年代后期）：随着数字化和智能化的深度融合，数智化逐渐成为一种新的管理理念。它强调通过数据驱动的智能决策，以提升企业的效率和竞争力。行业内开始出现关于数智化的理论探讨与实践案例。
行业应用的扩展（2020年代至今）：数智化在多个行业中得到了广泛应用，如制造业的智能制造、金融服务的智能风控、医疗健康的精准医疗等。各行业借助数智化实现了创新与转型，提升了服务质量与运营效率。
五、性质
“数智化”是指在数字化与智能化相结合的过程中，利用先进的信息技术和智能算法，对数据进行深度挖掘、分析与应用，以实现决策的优化和业务的提升。这一概念通常涉及大数据、人工智能、物联网等前沿技术的融合，旨在推动各行业的转型升级。其性质可以大致列为以下几点。
数据驱动：数智化的核心在于数据的采集、存储与分析。通过对海量数据的处理，可以提取出有价值的信息，帮助组织做出更加科学的决策。
智能化决策：运用机器学习和人工智能技术，数智化能够自动分析数据，识别潜在趋势和模式，进而支持智能决策。决策过程不再单纯依赖经验，而是通过数据分析提供依据。
实时性：在数智化的环境中，信息的获取与处理往往是实时的。系统能够及时响应变化，快速适应市场需求或操作环境，提升企业的敏捷性。
系统集成：数智化强调信息系统之间的互联互通，促进不同部门、不同系统的数据共享与协同工作。这种集成化使得资源利用更加高效，避免信息孤岛的出现
用户中心：数智化不仅关注技术本身，更加关注用户体验。通过数据分析了解用户需求，提供个性化服务，增强用户满意度和忠诚度。
创新驱动：数智化为企业提供了创新的土壤。通过数据的深入挖掘和智能技术的应用，企业可以开发出新产品、新服务，甚至新的商业模式，从而在竞争中占据优势。
可持续发展：数智化可以帮助企业实现资源的高效利用与环境的可持续发展。通过数据分析，企业能够优化生产流程，减少浪费，降低能耗。
六、数智化是数字化的关系
数智化是数字化与智能化的结合，是在数字化的基础上，通过智能化手段赋能企业运营、产品创新和服务优化，从而驱动商业模式创新和整体效能升级的过程。
数智化的核心是以海量大数据为基础，结合人工智能相关技术，打通原来数据“端到端孤岛”，结合场景化去解决问题。数智化的目标是将人从繁杂的劳动中解脱出来，让数字信息的处理与展现更符合企业的实际需求，为企业快速决策提供支持。通过对大量数据的分析和挖掘，数智化可以帮助企业更准确地了解市场和客户需求，做出更具洞察力的决策。
数智化应用场景广泛，如企业可以通过数智化转型实现业务和管理的重构与创新，提升企业的运营效率和竞争力。同时，数智化也对各行业产生影响，如赋能经济高质量发展、使城市系统变得更加智能等。
数智化是数字化发展的高级形态和必然趋势，它意味着更加智能和自动化的决策与执行能力。
七、应用
随着数字技术的发展，应用程度的快速提高，“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。从数码相机、数字电视开始，数字技术与产品结合，使产品更聪明，这是最初的“数智化”形态。
将数字技术用于企业管理，提升企业的决策效率与质量，使企业更聪明，这是“数智化”的第二阶段。
数据上云之后，不同来源的数据形成聚合，人机协同的领域日益扩展，人与环境的响应关系越来越密切，使城市更聪明，这是“数智化”的第三阶段。
“数智化”的传统认识，最高阶段就是“智慧城市”与“万物互联”，但也有学者认为，“数智化”还有第四阶段，那就是人与人之间的“思频互联”，也就是把人的思维看成是“万物”的特殊组成部分，进行特殊的“互联”，把“数智化”继续推进到文化层面。
一、定义
数智化是数字化和智能化的融合，既包括对数据的深度挖掘和分析，又具备智能化的决策和执行能力。
“数智化”是一个颠覆性创新的过程，是在大数据、人工智能和云计算等技术加持下智能地分析和应用数据。相较于更加关注效率的数字化，“数智化”强调了数据应用的智能化水平及其创造的社会价值，是技术在更高维度的创新。“数智化”具有挑战和改变传统结构、开辟新发展“赛道”的潜能。从“数字化”到“数智化”的转变不仅能提高城市运行的效率，满足居民的差异化价值，更是城市敏捷治理的重要基础。
二、起源阶段
数字化的兴起（20世纪60年代-80年代）：数字化的概念最早出现于20世纪60年代，随着计算机技术的发展，企业和组织开始使用计算机系统进行数据处理和信息管理。这一时期，数据主要以电子形式存储，信息的传递与处理效率显著提升。
信息化的推广（20世纪90年代）：进入90年代，信息技术的普及使得企业逐渐认识到信息化管理的重要性。ERP（企业资源计划）和CRM（客户关系管理）等系统的兴起，推动了企业对信息的集中管理和分析。
三、发展阶段
大数据时代的到来（21世纪初）：随着互联网的普及和数据生成速度的加快，企业面临海量数据的挑战与机遇。大数据技术的出现，使得数据分析能力大幅提升，企业开始探索如何利用数据进行决策和创新。
人工智能的崛起（2010年代）：人工智能技术的飞速发展，尤其是机器学习和深度学习的突破，使得智能化应用逐渐成为可能。企业开始将AI技术应用于数据分析、预测建模和自动化决策等领域，促进了智能化转型。
四、形成与应用
数智化概念的提出（2010年代后期）：随着数字化和智能化的深度融合，数智化逐渐成为一种新的管理理念。它强调通过数据驱动的智能决策，以提升企业的效率和竞争力。行业内开始出现关于数智化的理论探讨与实践案例。
行业应用的扩展（2020年代至今）：数智化在多个行业中得到了广泛应用，如制造业的智能制造、金融服务的智能风控、医疗健康的精准医疗等。各行业借助数智化实现了创新与转型，提升了服务质量与运营效率。
五、性质
“数智化”是指在数字化与智能化相结合的过程中，利用先进的信息技术和智能算法，对数据进行深度挖掘、分析与应用，以实现决策的优化和业务的提升。这一概念通常涉及大数据、人工智能、物联网等前沿技术的融合，旨在推动各行业的转型升级。其性质可以大致列为以下几点。
数据驱动：数智化的核心在于数据的采集、存储与分析。通过对海量数据的处理，可以提取出有价值的信息，帮助组织做出更加科学的决策。
智能化决策：运用机器学习和人工智能技术，数智化能够自动分析数据，识别潜在趋势和模式，进而支持智能决策。决策过程不再单纯依赖经验，而是通过数据分析提供依据。
实时性：在数智化的环境中，信息的获取与处理往往是实时的。系统能够及时响应变化，快速适应市场需求或操作环境，提升企业的敏捷性。
系统集成：数智化强调信息系统之间的互联互通，促进不同部门、不同系统的数据共享与协同工作。这种集成化使得资源利用更加高效，避免信息孤岛的出现
用户中心：数智化不仅关注技术本身，更加关注用户体验。通过数据分析了解用户需求，提供个性化服务，增强用户满意度和忠诚度。
创新驱动：数智化为企业提供了创新的土壤。通过数据的深入挖掘和智能技术的应用，企业可以开发出新产品、新服务，甚至新的商业模式，从而在竞争中占据优势。
可持续发展：数智化可以帮助企业实现资源的高效利用与环境的可持续发展。通过数据分析，企业能够优化生产流程，减少浪费，降低能耗。
六、数智化是数字化的关系
数智化是数字化与智能化的结合，是在数字化的基础上，通过智能化手段赋能企业运营、产品创新和服务优化，从而驱动商业模式创新和整体效能升级的过程。
数智化的核心是以海量大数据为基础，结合人工智能相关技术，打通原来数据“端到端孤岛”，结合场景化去解决问题。数智化的目标是将人从繁杂的劳动中解脱出来，让数字信息的处理与展现更符合企业的实际需求，为企业快速决策提供支持。通过对大量数据的分析和挖掘，数智化可以帮助企业更准确地了解市场和客户需求，做出更具洞察力的决策。
数智化应用场景广泛，如企业可以通过数智化转型实现业务和管理的重构与创新，提升企业的运营效率和竞争力。同时，数智化也对各行业产生影响，如赋能经济高质量发展、使城市系统变得更加智能等。
数智化是数字化发展的高级形态和必然趋势，它意味着更加智能和自动化的决策与执行能力。
七、应用
随着数字技术的发展，应用程度的快速提高，“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。从数码相机、数字电视开始，数字技术与产品结合，使产品更聪明，这是最初的“数智化”形态。
将数字技术用于企业管理，提升企业的决策效率与质量，使企业更聪明，这是“数智化”的第二阶段。
数据上云之后，不同来源的数据形成聚合，人机协同的领域日益扩展，人与环境的响应关系越来越密切，使城市更聪明，这是“数智化”的第三阶段。
“数智化”的传统认识，最高阶段就是“智慧城市”与“万物互联”，但也有学者认为，“数智化”还有第四阶段，那就是人与人之间的“思频互联”，也就是把人的思维看成是“万物”的特殊组成部分，进行特殊的“互联”，把“数智化”继续推进到文化层面。