“人工智能+”，应搞清楚“数量化、数据化、数智化”

2024年全国两会结束快一个月了，《政府工作报告》中强调的“人工智能+”已经成为热词，各地各企业正在把开展“人工智能+”行动作为今后的主要工作来抓，都在积极思考如何开展“人工智能+”行动。不过，因为不清楚底层逻辑，也有很多是把“人工智能+”当作口号来空喊的。

“人工智能+”是否就是对OpenAI系列产品的应用？是否就是对“工业大模型”的期待？显然不是，既不像使用“ChatGPT、Sora”那么容易入门，也不像只有看“大厂”开发那么束手无策，而是在数字化努力中的逐步尝试和等待时机，尝试OpenAI产品与自己业务的结合，争取率先成为大模型的垂直应用场景。

“智能化是数字化的高级阶段”，为了体现人工智能与数字化的紧密关系，“数智化”的概念被提出并逐渐被广泛使用。提到“数智化”，人们就会自然而然想到“数字化”，而“数字化”离不开“数据”，那么“数据”又是如何产生、如何被使用的？还有“数据”与“数量”有什么区别呢？

可能会有师友认为，咬文嚼字、区分概念没什么实际价值，纯粹是故弄玄虚。但是，在极其重视底层逻辑的背景下，如果不区分清楚基本概念，就进行顶层设计、就开展相关行动，就强调分工协作，会不会感觉是空中楼阁，或基础不牢、心中发虚呢？

这篇内容旨在抛砖引玉，期待引起各界对基本概念的关注。争取让层出不穷的“概念交叉混用、行动逻辑不清”现象早些减少。

“数智化”，容易理解，就是建立在海量数据基础上的智能化，或人工智能，主要用于支持机器的自动化执行，和辅助人脑做好决策。

人工智能三要素，算法、算力和数据，海量数据从哪里来呢？由物理世界映射而来，即把实体物品的状态转化为可以存储的视频、音频、图片、文档等，这个过程叫“数据化”。例如，路上的汽车、行人，在高德地图上是动点，在摄像监控中是视频。

提到“数据”，很容易与“数量”混淆。如果一味地通过辨识概念来区分，会越区分越糊涂，不妨从它俩的对应面来区分，可能会更容易理解。从上面的界定中可以看出，“数据”由转化而来，对应的是“实体”；而“数量”由定量而来，对应的“定性”，比如定量分析和定性分析。在人工智能中，可以被“算法”利用的“数据”，绝大部分需要用“数量”来表示，努力用“数量”表示的过程就是“数量化”。如，汽车闯红灯被监控自动拍照，需要满足“同一红灯周期内产生2个脉冲信号”的“数量”条件。

综上所述，可以简单整理成如下表格。

区分“数量化、数据化、数智化”绕不开“数字化”。在举国重视，全民使用的背景下，“数字化”已经是一个被普遍使用、广泛应用的概念，只要是跟数据、跟软件、跟通信等ICT技术相关的内容都被认为是数字化了，即广义数字化。说到通信，就离不开“信息化”，信息化的本质是传输，是“数据化”、“数智化”的基础。在之前推文的基础上就可以得到一张广义“数字化”的逻辑框图。

基于这张逻辑图，基本可以回答，在全国开展“人工智能+”行动的背景下，普通人和普通企业应该怎么办了。在“认为容易使用”和“感觉束手无策”之外，还有“认真做好数字化”的第三种选择，即逐步做好包含“数量化”的从实体到数据的“数据化”，在逐渐积淀数据和关注AI的基础上适时进行“数智化”，当然在努力的过程中不能忽略“信息化”的基础建设。