数字化是指通过技术手段将物理世界的信息、流程和服务转化为数字形式，并利用数字技术优化和重构业务模式的过程。以下是数字化涉及的主要技术分类及代表性技术：
1. 基础设施技术
- 云计算（Cloud Computing）
提供按需访问的计算资源（如服务器、存储、数据库），支持弹性扩展和成本优化。 - 边缘计算（Edge Computing）
在数据产生源头（如设备端）就近处理数据，减少延迟，适用于物联网和实时场景。 - 5G/6G网络
高速、低延迟的通信技术，支持大规模设备连接和实时数据传输。
2. 数据与智能技术
- 大数据技术（Big Data）
包括数据采集、存储（如Hadoop、数据湖）、清洗、分析和可视化工具（如Tableau）。 - 人工智能（AI）
机器学习（ML）、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等，用于自动化决策和智能分析。 - 区块链（Blockchain）
分布式账本技术，确保数据不可篡改，应用于供应链、金融等领域。
3. 连接与交互技术
- 物联网（IoT）
通过传感器、嵌入式设备连接物理对象，实现数据采集与远程控制（如智能家居、工业物联网）。 - 数字孪生（Digital Twin）
物理实体（如设备、工厂）的虚拟映射，用于模拟、预测和优化。 - 增强现实（AR）/虚拟现实（VR）
提升人机交互体验，应用于培训、设计、远程协作等场景。
4. 自动化与流程优化
- 机器人流程自动化（RPA）
软件机器人自动化重复性任务（如数据录入、报表生成）。 - 低代码/无代码平台（Low-Code/No-Code）
可视化工具快速开发应用，降低技术门槛。 - 智能自动化（Intelligent Automation）
结合AI与RPA，处理复杂决策流程。
5. 安全与隐私技术
- 网络安全（Cybersecurity）
防火墙、入侵检测、零信任架构等，保护数据与系统安全。 - 隐私计算（Privacy Computing）
联邦学习、同态加密等技术，实现数据可用不可见。
6. 新兴技术
- 量子计算
解决传统计算难以处理的复杂问题（如药物研发、密码学）。 - 生物识别
指纹、人脸、虹膜识别技术，用于身份验证与安全访问。
数字化技术的典型应用场景
- 企业数字化转型：ERP、CRM系统升级，供应链智能化。
- 智慧城市：交通管理、能源监控、公共安全。
- 医疗健康：电子病历、远程诊疗、AI辅助诊断。
- 工业4.0：智能制造、预测性维护、数字化工厂。
总结
数字化并非单一技术，而是多种技术的协同融合，核心目标是提升效率、优化体验、创造新价值。企业需根据业务需求选择合适技术组合，同时重视数据治理、组织变革和人才培养，以实现真正的数字化转型。
