广州国际智能制造技术与装备展览会即将于2025年2月25-27日在中国进出口商品交易会展馆举行。邀您关注广州国际智能制造技术与装备展览会今日新资讯：

数字化转型的口号已经响彻行业内外，但是随之衍生出来的数智化概念，很多人却感觉模糊不明。

我们先看看区别：

数字化：数字化是将实体的信息或者模拟信息转换为数字化的信息（即计算机可读的格式）的过程。这个过程主要涉及数据的采集、存储、处理以及传输等，是现代信息技术的基础。简单来说，数字化就是将现实世界的信息转化为计算机能够处理的数字形式。

数智化：数智化是在数字化的基础上，进一步利用数字技术与数据驱动的方法，实现智能化、自动化和优化决策的能力。它结合了人工智能（AI）、机器学习、大数据分析等技术，通过对大量数据的收集、整理和分析，为企业和组织提供更深入的洞察力和智能化的决策支持。数智化的核心在于将数字信息转化为具有实际应用价值的信息与知识。

数字化主要侧重于数据的采集、存储和传输等方面，是一种基础的技术手段。数智化更侧重于数据的分析和应用方面，是一种新的数据处理和分析方法。那么一个企业想要实现从1到2的跨越，还需要做哪些才够呢？

1. 增强AI认知与意识

教育与培训：企业应加强对管理层和员工的AI技术培训，让他们理解AI的基本原理、应用场景及潜在价值，从而打破“AI遥不可及”的误解。

案例分享：通过分享行业内外的成功案例，展示AI如何具体改善业务流程、提升效率或创造新价值，增强员工的信心和兴趣。

2. 融合AI与业务流程

流程梳理：在数字化转型初期，首先明确并优化现有业务流程，识别哪些环节适合引入AI技术。

需求分析与设计：在需求分析阶段就考虑AI的融入，设计系统时预留AI接口或模块，确保技术能够无缝对接业务需求。

迭代优化：采用敏捷开发方法，小步快跑，不断根据实际效果调整AI策略和优化系统。

3. 构建知识体系与智能化应用

知识体系构建：基于业务实际，构建符合企业特色的知识体系，明确知识来源、分类、存储和共享机制。

智能化场景设计：结合业务目标，设计具体的智能化应用场景，如智能客服、预测分析、自动化决策等。

算法与模型开发：根据场景需求，选择合适的算法和模型，进行定制化开发或调整，确保AI应用的准确性和有效性。

4. 基础设施与算力保障

算力升级：根据AI应用的需求，升级或采购高性能计算资源，确保算法和模型能够高效运行。

AI中台建设：构建AI中台，统一管理和调度AI资源，提供标准化、服务化的AI能力，降低应用门槛和成本。

5. 多模态数据处理与感知

数据整合：整合多源异构数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，丰富数据维度和深度。

感知体系建设：利用自然语言处理、图像识别等技术，构建多模态数据感知体系，提升数据的理解和应用能力。

6. 持续优化与模型化

数据价值链自动化：建立从数据收集、处理、分析到应用的全链路自动化体系，提高数据利用效率。

模型化管理：将模型作为核心资产进行管理，包括模型的训练、验证、部署、监控和迭代优化，确保模型始终保持最佳状态。

总之，企业要实现从数字化到智能化的转型，需要全面考虑技术、业务、组织和文化等多个方面的因素，通过持续的学习、实践和优化，逐步构建起符合自身特点的数智化体系。

文章来源：搜狐网

广州国际智能制造技术与装备展览会（SPS–Smart Production Solutions Guangzhou, 前称SIAF）即将于2025年2月25-27日在中国进出口商品交易会展馆举行。展会将与母展德国智能生产解决方案展览会（SPS）同步，融入SPS品牌全球网络的行业资源。2025 SPS广州智能制造展将以“深耕工业自动化，成就多元产业应用”为主题，汇聚前沿的控制技术，电气驱动及运动控制、传感技术、连接技术、人机界面装置、工业通讯、工业软件及信息技术、机械基础设施、智能装备及系统集成、机器人技术等，同时结合数字化转型发展，聚焦智能制造，推动制造业向数字化、网络化、智能化发展，助力中国制造业在新质生产力的推动下迎来更加广阔的发展空间。展会火热招展中，欢迎联系我们预订展台。广州国际智能制造技术与装备展览会更多资讯，详情请登陆官网 https://spsg.gymf.com.cn

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