數(shù)字化并非孤立存在，而是工業(yè)革命進(jìn)程中「能量」與「信息」交替演進(jìn)的產(chǎn)物：

•第一次工業(yè)革命（18世紀(jì)）：蒸汽機(jī)驅(qū)動煤炭能量提升生產(chǎn)效率，鐵路發(fā)展推動希爾斯郵購模式崛起，交易效率同步提升。

•第二次工業(yè)革命（19世紀(jì)）：內(nèi)燃機(jī)與電力釋放新能量，公路和冰箱技術(shù)推動沃爾瑪郊區(qū)賣場模式，交易效率再升級。

•第三次工業(yè)革命（信息革命）：算力成為新能量，信息化將線下流程遷移至線上（如ERP系統(tǒng)）；互聯(lián)網(wǎng)化通過連接實(shí)現(xiàn)交易效率突破，亞馬遜成為典型代表。

•第四次工業(yè)革命（當(dāng)前）：數(shù)據(jù)取代傳統(tǒng)能源成為核心生產(chǎn)力，人工智能駕馭數(shù)據(jù)能量，數(shù)字化通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)決策，推動生產(chǎn)效率質(zhì)變。

金句：商業(yè)發(fā)展如同行走，能量的左腳與信息的右腳交替前進(jìn)，掀起時代巨浪。

數(shù)字化是對真實(shí)世界的四層抽象：

•數(shù)據(jù)（開采）：通過攝像頭、傳感器等工具采集原始信息（如24小時監(jiān)控視頻）；

•信息（粗煉）：降噪后提取價值（如自動識別異常時間段的監(jiān)控片段）；

•知識（精煉）：結(jié)合本質(zhì)洞察重組信息（如商場樓層布局調(diào)整應(yīng)對電商沖擊）；

•智慧（聚合）：通過AI深度學(xué)習(xí)形成決策能力（如高盛用AI生成投資報告、醫(yī)療領(lǐng)域AI輔助癌癥治療）。

案例：沃爾瑪通過冰箱普及與公路網(wǎng)絡(luò)，重構(gòu)了美國人的購物習(xí)慣——這背后是對消費(fèi)本質(zhì)的洞察，而非簡單復(fù)制傳統(tǒng)商場布局。

•開采數(shù)據(jù)：利用IoT設(shè)備、用戶行為追蹤等技術(shù)獲取海量數(shù)據(jù)；

•粗煉信息：清洗無效數(shù)據(jù)并結(jié)構(gòu)化（如電商平臺過濾虛假評論）；

•精煉知識：通過業(yè)務(wù)邏輯提煉規(guī)律（如零售業(yè)用用戶畫像優(yōu)化庫存）；

•聚合智慧：借助AI實(shí)現(xiàn)預(yù)測與決策（如智能客服替代人工、工廠AI質(zhì)檢）。

現(xiàn)狀洞察：當(dāng)前數(shù)據(jù)開采（萬物互聯(lián)）與智慧聚合（AI算法）技術(shù)爆發(fā)，成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心突破口。

劉潤強(qiáng)調(diào)，數(shù)字化已從「可選項(xiàng)」變?yōu)椤副剡x項(xiàng)」：

•誤區(qū)：跟風(fēng)上系統(tǒng)、堆砌新概念、忽視業(yè)務(wù)本質(zhì)的“假數(shù)字化”仍普遍存在；

•真相：數(shù)字化是用數(shù)據(jù)重構(gòu)商業(yè)邏輯，例如：

傳統(tǒng)企業(yè)：通過用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計；

新興行業(yè)：用AI縮短研發(fā)周期（如醫(yī)藥領(lǐng)域AI加速新藥篩選）；

趨勢：未來十年，數(shù)據(jù)將像水電一樣成為基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)競爭將圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的效率展開。

金句：數(shù)字化不是給舊業(yè)務(wù)披上科技外衣，而是用數(shù)據(jù)重塑商業(yè)基因。