数字化是一个广泛且深刻的概念，涵盖了从技术到业务模式的全面变革。在现代经济中，数字化不仅是信息转换的技术过程，更是推动企业创新和商业模式重塑的核心动力。本文将深入探讨数字化的理论依据，解析其技术原理与经济学依据，并探讨数字化在不同领域的实践应用。
一、数字化的技术原理
从技术上看，数字化是指将信息通过编码、处理、存储与传输，转化为可操作的数字信号的过程。这个过程涉及信息的采集、传输、存储和计算，广泛使用二进制代码表达和传输包括数据、图像、语音等在内的各种信息。数字化技术的应用不再局限于信息处理，它成为企业和组织实现变革升级的重要工具。
数字化的技术原理源于上世纪40年代的香农证明的采样定理，即用离散的序列可以代表连续的函数。形象地说，万事万物都可以纳入0和1的算筹，任何具象都可以抽象为数字，进行“数字化”。这一原理奠定了数字化技术的理论基础，使得信息能够以数字形式进行高效、准确的传输和处理。
二、数字化的经济学依据
在经济学领域，数字化的理论依据主要体现在数据价值链和创新链两个方面。
数据价值链是数据作为生产要素背景下对传统价值链的延伸发展。Miller和Peter在2013年首次提出了数据价值链的概念，认为数据价值链是通过数据发现、集成和利用等过程实现优化客户服务、提高组织管理水平、提供高质量决策等目的的价值创造活动。数据价值链描述了逐步产生价值和有用见解所需的一系列过程，包括数据生成、数据收集、数据分析和数据交换。从经济学角度看，数据价值链的价值创造机制是数据在企业的每一个生产环节与其他生产要素相互作用，沿生产活动前向流动和后向反馈，形成全流程数据闭环，创造新的经济价值。
创新链则是指为实现用户需求，围绕一个核心创新主体，多方创新参与主体以知识创新活动相连接，从而实现知识经济化与系统整体优化目标的功能链节结构模式。企业创新链是从微观层面出发，以企业内部结构为视角提出的微观结构模型。它强调上下游企业协同参与，形成有效的创新循环；以满足客户需求为导向，实现需求拉动创新；以实现经济价值和创新系统整体优化为目标，最终塑造企业的核心竞争优势，提升企业创新能力。
三、数字化的实践应用
1. 企业创新
数字化在企业创新中发挥着重要作用。通过新一代信息技术如人工智能、大数据和云计算等，数字化实现了对组织、市场、产品开发和供应链等方面的全方位变革。数字化转型是这一过程中最核心的部分，它推动了企业业务模式和运营方式的系统性变革，包括管理模式、业务流程和商业模式的创新与发展。
数字化技术的应用使得企业能够更高效地收集、分析和利用数据，从而做出更明智的决策。同时，数字化也促进了企业内部的协同合作，提高了工作效率和创新能力。例如，数字工厂作为数字化发展的一个重要阶段，通过计算机构建的详细模型，在虚拟世界中模拟分析优化产品、流程、布局等任务，帮助企业加速推出新产品、降低成本、提高产量、质量和多样性。
2. 农业智慧化
数字化在农业领域的应用也取得了显著成效。通过数字孪生与定制化生产，数字化实现了农业生产、流通、消费等各个环节的优化协调，提高了农业效率、质量、安全和可持续性。
在农业生产环节，数字孪生技术可以对土壤、气候、作物、畜禽、水产等进行实时监测、智能分析、精准管理，实现农业生产过程的可视化、可控制、可优化。定制化生产技术则可以根据消费者的偏好、需求、反馈等进行产品或服务的个性化设计和制造，实现农产品品种、规格、品质、功能等的差异化。
在农产品流通环节，数字孪生技术可以对农产品的储存、运输、加工、销售等进行全程追溯、智能调度、精细管理，实现农产品流通过程的透明化、高效化、安全化。定制化生产技术则可以根据消费者的需求、预算、时间等进行产品或服务的个性化配置和配送，实现农产品价格、数量、质量、时效等的优化。
智慧农业作为数字孪生与定制化生产的具体应用，是数字农业的重要组成部分。它利用数字技术对农业生产、管理、服务等各个环节进行智能化改造和提升，实现农业生态系统的智能化运行和优化。通过智慧农业，农业生产效率和质量得到了显著提高，农业可持续发展能力得到了增强。
四、数智化：数字化的高级阶段
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。它通过数据驱动的智能决策，以提升企业的效率和竞争力。数智化的应用使得企业能够更深入地挖掘数据价值，发现新的商业机会和创新点，从而推动企业的持续发展和创新。
