第1章 信息化发展

1.1信息与信息化

1.1.1信息

信息(Information)是物质、能量及其属性的标示的集合，是确定性的增加。它以物质介质为载体，传递和反映世界各种事物存在方式、运动状态等的表征。信息不是物质，也不是能力，它以一种普遍形式，表达物质运动规律，在客观世界中大批存在、产生和传递。

1.信息的定义

1948年，数学家香农指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。创建一切宇宙万物的最基本单位是信息。信息量的单位为比特(bit)。1比特的信息量，在变异度为2的最简单情况下，就是能消除非此即彼的不确定性所需要的信息量。这里的“变异度”是指事物的变化状态空间为2，例如大和小、高和低、快和慢等。香农将热力学中的熵引入了信息论。在热力学中，熵是系统无序程度的度量，而信息是系统有序程度的度量，表现为负熵，计算公式如下：

式中, xi代表n个状态中的第i个状态；P(xi)代表出现第i个状态的概率；H代表用以消除系统不确定性所需的信息量，即以比特为单位的负熵。
信息的目的是用来“消除不确定的因素”。信息由意义和符号组成，指以声音、语言、文字、图像、动画、气味等方式所表示的实际内容。信息是抽象于物质的映射集合。

2.信息的特征与质量

香农关于信息的定义揭示了信息的本质，同时，人们通过深入研究，发现信息还具有很多其他的特征，主要包括客观性、普遍性、无限性、动态性、相对性、依附性、变换性、传递性、层次性、系统性和转化性等。获取信息可以满足人们消除不确定性的需求，因此信息具有价值，而价值的大小决定于信息的质量，这就要求信息满足一定的质量属性，主要包括精确性、完整性、可靠性、及时性、经济性、可验证性和安全性等。应用的场合不同，信息的侧重面也不一样。例如，对于金融信息而言，其最重要的特性是安全性；而对于经济与社会信息而言，其最重要的特性是及时性。

1.1.2信息系统

1.信息系统及其特性

信息系统就是通过输入数据，然后进行加工处理，最后产生信息的系统。面向管理和支持生产是信息系统的显著特点，以计算机为基础的信息系统可以定义为：结合管理理论和方法，应用信息技术解决管理问题，提高生产效率，为生产或信息化过程以及管理和决策提供支撑的系统。信息系统是管理模型、信息处理模型和系统实现条件的结合，其抽象模型如图 1-1 所示。

管理模型是指系统服务对象领域的专门知识，以及分析和处理该领域问题的模型，又称为对象的处理模型；信息处理模型指系统处理信息的结构和方法。管理模型中的理论和分析方法，在信息处理模型中转化为信息获取、存储、传输、加工和使用的规则；系统实现条件指可供应用的计算机技术和通信技术、从事对象领域工作的人员，以及对这些资源的控制与融合。
信息系统的组成部件包括硬件、软件、数据库、网络、存储设备、感知设备、外设、人员以及把数据处理成信息的规程等。从用途类型来划分，信息系统一般包括电子商务系统、事务处理系统、管理信息系统、生产制造系统、电子政务系统、决策支持系统等。

2.信息系统生命周期

软件在信息系统中属于较复杂的部件，可以借用软件的生命周期来表示信息系统的生命周期。软件的生命周期通常包括：可行性分析与项目开发计划、需求分析、概要设计、详细设计、编码、测试、维护等阶段。
信息系统的生命周期可以简化为：系统规划(可行性分析与项目开发计划)，系统分析(需求分析)，系统设计(概要设计、详细设计)，系统实施(编码、测试)，系统运行和维护等阶段。

1.1.3信息化

信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，并使之造福于社会的历史过程。与智能化工具相适应的生产力，称为信息化生产力。信息化是以现代通信、网络、数据库技术为基础，将所研究对象各要素汇总至数据库，供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等，是和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术。

1.信息化内涵（4个：体系、产业、环境、积累）
信息化内涵主要包括：
信息网络体系：包括信息资源、各种信息系统、公用通信网络平台等。
信息产业基础：包括信息科学技术研究与开发、信息装备制造、信息咨询服务等。
社会运行环境：包括现代工农业、管理体制、政策法律、规章制度、文化教育、道德观念等生产关系与上层建筑。
效用积累过程：包括劳动者素质、国家现代化水平和人民生活质量的不断提高，精神文明和物质文明建设不断进步等。

2.信息化体系（国家信息化体系 6 要素：上应、下技、左人、右规、中资网）
国家信息化体系包括信息技术应用、信息资源、信息网络、信息技术和产业、信息化人才、信息化政策法规和标准规范6个要素，这6个要素的关系构成了一个有机的整体。

1.2现代化基础设施

统筹推进传统基础设施和新型基础设施建设，打造系统完备、高效实用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系，是我国当前在该领域的发展战略和导向。

1.2.1新型基础设施建设

2018年召开的中央经济工作会议，首次提出“加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”，简称“新基建”。“新型基础设施建设”的提法由此产生，其主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。“新基建”面向国家战略需求，为经济社会的创新、协调、绿色、开放、共享发展提供底层支撑的具有乘数效应的战略性、网络型基础设施，内涵更丰富，更能体现数字经济的特征，能够更好地推动中国经济转型升级。

信息、融合、创新 基础设施

新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。目前，新型基础设施主要包括如下三个方面。

（1）信息基础设施。信息基础设施主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施。信息基础设施包括：①以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施；②以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施；③以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。信息基础设施凸显“技术新”。

（2）融合基础设施。融合基础设施主要指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施。融合基础设施包括智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。融合基础设施重在“应用新”。

（3）创新基础设施。创新基础设施主要指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施。创新基础设施包括重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。创新基础设施强调“平台新”。

1.2.2工业互联网

工业互联网(Industrial Internet)是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。

平台体系四大层级

工业互联网平台体系具有四大层级：它以网络为基础，平台为中枢，数据为要素，安全为保障。

1）网络是基础
工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析三部分。网络互联实现要素之间的数据传输，包括企业外网和企业内网。典型技术包括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络(TSN)、确定性网络、5G等技术。企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设，连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内入员、机器、材料、环境、系统，主要包含信息(IT)网络和控制(OT)网络。当前，内网技术发展呈现三个特征：IT和OT正走向融合，工业现场总线向工业以太网演进，工业无线技术加速发展。数据互通是通过对数据进行标准化描述和统一建模，实现要素之间传输信息的相互理解，数掘互通涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。

2）平台是中枢
工业互联网平台体系包括边缘层、IaaS、PaaS和SaaS四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，它有四个主要作用：
1、数据汇聚。网络层面采梊的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析和应用提供基础。
2、建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海柲数据挖掘分析，实现数据驱动的科学决策和智能应用。
3、知识复用。将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，并通过工业微服务组件方式，方便二次开发和觅复调用，加速共性能力沉淀和普及。
4、应用创新。面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景，提供各类工业App、云化软件，帮助企业提质增效。

3）数据是要素
工业互联网数据有三个特性：
重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础。
专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。
复杂性。工业互联网运用的数据来源于"研产供销服”各环节， “人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。

4）安全是保障
工业互联网安全体系涉及设备、控制、网络、平台、工业App、数据等多方面网络安全问题，其核心任务就是要通过监测预密、应急响应、检测评估、功能测试等手段确保工业互联网健康有序发展。与传统互联网安全相比，工业互联网安全具有三大特点：
1、涉及范围广。工业互联网打破了传统工业相对封闭可信的环境，网络攻击可直达生产一线。联网设备的爆发式增长和工业互联网平台的广泛应用，使网络攻击面持续扩大。
2、造成影响大。工业互联网涵盖制造业、能源等实体经济领域，一旦发生网络攻击、破坏行为，安全事件影响严重。
3、企业防护基础弱。目前我因广大工业企业安全意识、防护能力仍然菏弱，整体安全保障能力有待进一步提升。

六大类典型应用模式

(1)平台化设计。平台化设计是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。
(2)智能化制造。智能化制造是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在制造业领域加速创新应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互，逐步实现机器代替人工生产，智能化代表制造业未来发展的趋势。
(3)网络化协同。网络化协同是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置等。
(4)个性化定制。个性化定制是面向消费者个性化儒求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准交付服务等，实现用户在产品全生命周期中的深度参与，是以低成本、高质量和高效率的大批量生产实现产品个性化设计、生产、销售及服务的一种制造服务模式。
(5)服务化延伸。服务化延伸是制造与服务融合发展的新型产业形态，指的是企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，从以加工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变，具体包括设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、分享制造、互联网金融等。
(6)数字化管理。数字化管理是企业通过打通核心数据链，贯通制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的高效运营管理新模式。

1.2.3车联网

车联网是新一代网络通信技术与汽车、电子、道路交通运输等领域深度融合的新兴产业形态。智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与车、路、人、云端等智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶的新一代汽车。

1.体系框架
车联网(Internet of Vehicles, IoV)系统是一个“端、管、云”三层体系。
(1)端系统。端系统是汽车的智能传感器负责采集与获取车辆的智能信息，感知行车状态与环境；是具有车内通信、车间通信、车网通信的泛在通信终端；同时还是让汽车具备IoV寻址和网络可信标识等能力的设备。
(2)管系统。管系统解决车与车、车与路、车与网、车与人等的互联互通，实现车辆自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体。
(3)云系统。车联网是一个云架构的车辆运行信息平台，它的生态链包含了ITS、物流、客货运、危特车辆、汽修汽配、汽车租赁、企事业车辆管理、汽车制造商、4S店、车管、保险、紧急救援、移动互联网等，是多源海量信息的汇聚，因此需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕车辆的数据汇聚、计算、调度、监控、管理与应用的复合体系。

2.链接方式
车联网分别是车与云平台、车与车、车与路、车与人、车内设备之间等全方位网络链接。
(1)车与云平台间的通信是指车辆通过卫星无线通信或移动蜂窝等无线通信技术实现与车联网服务平台的信息传输，接收平台下达的控制指令，实时共享车辆数据。
(2)车与车间的通信是指车辆与车辆之间实现信息交流与信息共享，包括车辆位置、行驶速度等车辆状态信息，可判断道路车流状况。
(3)车与路间的通信是指借助地面道路固定通信设施实现车辆与道路间的信息交流，用于监测道路路面状况，引导车辆选择最佳行驶路径。
(4)车与人间的通信是指用户可以通过Wi-Fi、蓝牙、蜂窝等无线通信手段与车辆进行信息沟通，使用户能通过对应的移动终端设备监测并控制车辆。
(5)车内设备间的通信是指车辆内部各设备间的信息数据传输，用于对设备状态的实时检测与运行控制，建立数字化的车内控制系统。

1.3现代化创新发展

1.3.1农业农村现代化

聚焦数字赋能农业农村现代化建设，重点建设基础设施、发展智慧农业和建设数字乡村等方面。

(1)建设基础设施。一手抓新建、一手抓改造，提出推动农村千兆光网、5G、移动物联网与城市同步规划建设，提升农村宽带网络水平，推动农业生产加工和农村基础设施数字化、智能化升级。

(2)发展智慧农业。建立和推广应用农业农村大数据体系，推动物联网、大数据、入工智能、区块链等新一代信息技术与农业生产经营深度副合，建设一批数字田园、数字灌区和智慧农牧渔场，不断提高农业发展数字化水平，让农业资源利用更加合理、农业经营管理更加高效。

(3)建设数字乡村。构建线上线下相结合的乡村数字惠民便民服务体系，推进“互联网+”政务服务向农村基层延伸，深化乡村智慧社区建设，促进农村教育、医疗、文化与数字化结合，提升乡村治理和服务的智能化、精准化水平。

1.3.2两化融合与智能制造

“坚持自主可控、安全高效，推进产业基础高级化、产业链现代化，保持制造业比重基本稳定，增强制造业竞争优势，推动制造业高质拉发展”是工业发展的重要战略。“深入实施智能制造和绿色制造工程，发展服务型制造新模式，推动制造业高端化、智能化、绿色化”是我国推动制造业优化升级的重点方向。

两化融合是信息化和工业化的高层次的深度结合，是指以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走新型工业化道路；两化融合的核心就是信息化支撑，追求可持续发展模式。信息世界与物理世界的深度融合是未来世界发展的总趋势，两化深度融合顺应这一趋势，正全面加速数字化转型，推动制造业企业形态、生产方式、业务模式和就业方式的根本性变革。
信息化与工业化主要在技术、产品、业务、产业四个方面进行融合。
(1)技术融合。技术融合是指工业技术与信息技术的融合，产生新技术，推动技术创新。
(2)产品融合。产品融合是指电子信息技术或产品到产品中，增加产品的技术含量。
(3)业务融合。业务融合是指信息技术应用到企业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销等各个环节，推动企业业务创新和管理升级。
(4)产业衍生。产业衍生是指两化融合可以催生出的新产业，形成一些新兴业态，如工业电子、工业软件、工业信息服务业。工业电子包括机械电子、汽车电子、船舶电子、航空电子等；工业软件包括工业设计软件、工业控制软件等；工业信息服务业包括工业企业B2B电子商务、工业原材料或产成品大宗交易、工业企业信息化咨询等。

智能制造（Intelligent Manufacturing, IM)是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。GB/T39116《智能制造能力成熟度模型》明确了智能制造能力建设服务覆盖的能力要素、能力域和能力子域。

GB/T 39116《智能制造能力成熟度模型》还规定了企业智能制造能力在不同阶段应达到的水平。成熟度等级分为五个等级，自低向高分别是一级(规划级)、二级(规范级)、三级(集成级)、四级(优化级)和五级(引领级)。较高的成熟度等级涵盖了低成熟度等级的要求。

一级(规划级)：企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划，能够对核心业务活动(设计、生产、物流、销售、服务)进行流程化管理。

二级(规范级)：企业应采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和业务活动等进行改造和规范，实现单一业务活动的数据共享。

三级(集成级)：企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务活动间的数据共享。

四级(优化级)：企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务活动的精准预测和优化。

五级(引领级)：企业应基于模型持续驱动业务活动的优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。

1.3.3消费互联网

消费互联网是以个人为用户，以日常生活为应用场景的应用形式，满足消费者在互联网中的消费需求而生的互联网类型。消费互联网以消费者为服务中心。消费互联网本质是个人虚拟化，增强个人生活消费体验。

1.基本属性
消费互联网依托于强大的信息与数据处理能力以及多样化的移动终端，在电子商务、社交网络、搜索引擎等行业出现规模化发展态势并形成各自的生态圈，奠定了稳定的行业发展格局。消费互联网具有的属性包括：
媒体属性：由自媒体、社会媒体以及资讯为主的门户网站。
产业属性：由在线旅行和为消费者提供生活服务的电子商务等其他组成。

2.应用新格局
社交网络的出现，极大地推动了社会化信息的传播效率。社交网络中每个用户实际上是一个点，一个网络上有无数的点；点与点之间相连成线，线与线之间相连成网。社交网络本身具有发散性，发散性是指信息的扩散速度。伴随社交网络出现的社交圈，并不仅仅只有发散性，还体现出一定的聚集性。社交圈会因特定的因素而聚集，从而带来了新型网络经济，如网络商城、快递、餐饮外卖、网红带货等，成就了社交网络的消费互联网的核心地位。
消费互联网不仅仅给人们带来了生活方式的变化和生活质量的提高，而且推动了社会生活的深层变革，那就是“无身份社会”的建立。互联网环境下的“无身份社会”带来了更加快捷的社会活动与经济效能，相关参与者可以不用消耗时间精力来完成共同参与者的“身份认定”，这是因为互联网搭建了更高层级的信任校验模式，其通过数据记录、存储、整合与共享等方面的能力，实现了社会活动的一定程度上的复杂校验和过程可回溯，正是这种天然模式，进一步强化了“无身份社会”的发展进程。

1.4数字中国

数字中国是新时代国家信息化发展的新战略，是满足人民日益增长的美好生活需要的新举措，是驱动引领经济高质量发展的新动力，涵盖经济、政治、文化、社会、生态等各领域信息化建设，主要包括宽带中国、互联网+、大数据、云计算、人工智能、数字经济、电子政务、新型智慧城市、数字乡村等内容。"迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”成为了新时代我国信息化发展的主旋律。

1.4.1数字经济

1.新技术经济范式
1962 年库恩在其代表作《科学革命的结构》中首先对“范式”(Paradigm)进行了定义。库恩认为:“范式是指那些公认的科学成就，在一段时间里为实践共同体提供典型的问题和解答” 。1982年，技术创新经济学家多西将这个概念引入技术创新之中，并提出了技术范式(Technology Paradigm)的概念，将技术范式定义为解决所选择的技术经济问题的一种模式，而这些解决问题的办法立足于自然科学的原理。从这个定义出发，云计算、人工智能、大数据等技术在与社会经济活动的融合重构中，经过技术与经济的相互促进，形成了一些相对稳定的经济新结构和新形态，如平台经济、分享经济、算法经济、服务经济、协同经济等。进而，先一步形成的经济形态触发社会其他领域的连锁变革，最终实现整个经济领域的技术经济范式转换。数字经济的技术经济范式的结构主要包括驱动力、新结构、价值创造和经济增长。

2.主要内容构成
从产业构成来看，数字经济包括数字产业化和产业数字化两大部分。《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》给出了数字经济具体分类，分别是：数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业和数字化效率提升业。其中，前4类为数字产业化部分，第5类为产业数字化部分。从整体构成上看，数字经济包括数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化四个部分。

1）数字产业化

数字产业化是数字经济的基础部分。
数字产业化发展重点包括：
云计算：加快云操作系统迭代升级，推动超大规模分布式存储、弹性计算、数据虚拟隔离等技术创新，提高云安全水平。以混合云为重点培育行业解决方案、系统集成、运维管理等云服务产业。
大数据：推动大数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法等技术创新，培育数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期产业体系，完善大数据标准体系。
物联网：推动传感器、网络切片、高精度定位等技术创新，协同发展云服务与边缘计算服务，培育车联网、医疗物联网、家居物联网产业。
工业互联网：打造自主可控的标识解析体系、标准体系、安全管理体系，加强工业软件研发应用，培育形成具有国际影响力的工业互联网平台，推进“工业互联网+智能制造”产业生态建设。
区块链：推动智能合约、共识算法、加密算法、分布式系统等区块链技术创新，以联盟链为重点发展区块链服务平台和金融科技、供应链管理、政务服务等领域应用方案，完善监管机制。
人工智能：建设重点行业人工智能数据集，发展算法推理训练场景，推进智能医疗装备、智能运载工具、智能识别系统等智能产品设计与制造，推动通用化和行业性人工智能开放平台建设。
虚拟现实和增强现实：推动三维图形生成、动态环境建模、实时动作捕捉、快速渲染处理等技术创新，发展虚拟现实整机、感知交互、内容采媒制作等设备和开发工具软件、行业解决方案。

2）产业数字化

产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。产业数字化作为实现数字经济和传统经济深度融合发展的重要途径，是新时代背景下使用数字经济发展的必由之路和战略抉择。推进产业数字化转型，实施“上云用数赋智“行动，推动数据赋能全产业链协同转型。
产业数字化具有的典型特征包括：
以数字科技变革生产工具；
以数据资源为关键生产要素；
以数字内容重构产品结构；
以信息网络为市场配置纽带；
以服务平台为产业生态载体；
以数字善治为发展机制条件。

3）数字化治理

数字化治理通常指依托互联网、大数据、人工智能等技术和应用，创新社会治理方法与手段，优化社会治理模式，推进社会治理的科学化、精细化、高效化，助力社会治理现代化。数字化治理是数字经济的组成部分之一，包括但不限于多元治理，以“信息技术+治理”为典型特征的技管结合，以及数字化公共服务等。
数字化治理的核心特征是全社会的数据互通、数字化全面协同与跨部门的流程再造，形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的治理机制。作为数字时代的全新治理范式，数字化治理的内涵至少包含：
对数据的治理：即治理对象扩大到涵盖数据要素。
运用数据进行治理：即运用数字与智能技术优化治理技术体系，进而提升治理能力。
对数字融合空间进行治理：随着越来越多的经济社会活动搬到线上，治理场域也拓展到数字空间。未来会有越来越多的经济社会活动发生在线上，数字融合空间会以全新的方式创造经济价值、塑造社会关系，这需要适应数字融合世界的治理体系，对数字融合空间的新生事物进行有效治理。

4）数据价值化

价值化的数据是数字经济发展的关键生产要素，加快推进数据价值化进程是发展数字经济的本质要求。数据价值化包括但不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。

“三化”框架（资源、资产、资本）

数据价值化是指以数据资源化为起点，经历数据资产化、数据资本化阶段，实现数据价值化的经济过程。上述三个要素构成数据价值化的“三化”框架，细化描述为：

数据资源化：是使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源。数据资源化阶段包括通过数据采集、整理、聚合、分析等，形成可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据资源。数据资源化是激发数据价值的基础，其本质是提升数据质量，形成数据使用价值的过程。

数据资产化：是数据通过流通交易给使用者或者所有者带来的经济利益的过程。数据资产化是实现数据价值的核心，其本质是形成数据交换价值，初步实现数据价值的过程。

数据资本化：主要包括两种方式，数据信贷融资与数据证券化。数据资本化是拓展数据价值的途径，其本质是实现数据要素社会化配置。

1.4.2数字政府

数字政府通常是指以新一代信息技术为支撑，以“业务数据化、数据业务化”为着力点，通过数据驱动重塑政务信息化管理架构、业务架构和组织架构，形成“用数据决策、数据服务、数据创新”的现代化治理模式。

1.数字新特征
数字政府新特征：
协同化：主要强调组织的互联互通，业务协同方面能实现一个跨层级、跨地域、跨部门、跨系统、跨业务的高效协同管理和服务。
云端化：云平台是政府数字化最基本的技术要求，政务上云是促成各地各部门由分散建设向集群集约式规划与建设的演化过程，是政府整体转型的必要条件。
智能化：智能化治理是政府应对社会治理多元参与、治理环境越发复杂、治理内容多样化趋势的关键手段。
数据化：数据化也是现阶段数字政府建设的重点，是建立在政务数据整合共享基础上的数字化的转型。
动态化：指数字政府是在数据驱动下动态发展不断演进的过程。

数字政府建设关键词主要包括：
共享：推动政务数据共享，推进政务服务事项集成化办理。数字政府，数据先行。数据共享是提升政务服务效能的重要抓手。
互通：国家政务服务平台持续推动与各地区、各部门政务服务业务办理系统的全面对接融合，有力推动了政务服务线上线下融合互通和跨地区、跨部门、跨层级协同办理。
便利：数字政府，利企便民。加强数字政府建设的根本目标是更好地服务企业和群众。

2.主要内容
一网通办。“一网通办”是依托于一体化在线政务服务平台，通过规范网上办事标准，优化网上办事流程，搭建统一的互联网政务服务总门户，整合政府服务数据资源和完善配套制度等措施，推行政务服务事项网上办理，推动企业群众办事线上只登录一次即可全网通办。"一网通办”模式是在一窗式服务的基础上，以现在互联网技术为手段，逐步将原先政务大厅中办理的业务迁移至网上办事大厅进行申报。

跨省通办。“跨省通办”是一种政务服务模式。推进政务服务“跨省通办”是转变政府职能，提升政务服务能力的重要途径；是畅通国民经济循环，促进要素自由流动的重要支撑，对于提升国家治理体系和治理能力现代化水平具有重要作用。“跨省通办”是申请人在办理地之外的省市提出事项申请或在本地提出办理其他省市事项申请，办理模式通常可分为全程网办、代收代办和多地联办等。

一网统管。“一网统管”围绕城市治理水平的提升，主要针对各类民生诉求和城市事件，用实时在线数据和各类智能方法，及时、精准地发现问题、对接需求、研判形势、预防风险，在最低层级、最早时间，以相对最小成本，解决最突出问题，取得最佳综合效应，实现线上线下协同高效处置一件事。“一网统管”通常从城市治理突出问题出发，以城市事件为牵引，统筹管理网格，统一城市运行事项清单，构建多级城市运行“一网统管“应用体系，推动城市管理、应急指挥、综合执法等领域的“一网统管”，实现城市运行态势感知、体征指标监测、统一事件受理、智能调度指挥、联动协同处置、监督评价考核等全流程监管。
“一网统管”建设通常强调：
一网：主要包括政务云、政务网和政务大数据中心等。
一屏：通过对多个部门的数据进行整合，将城市运行情况充分反映出来。
联动：畅通各级指挥体系，为跨部门、跨区域、跨层级联勤联动、高效处置提供快速响应能力。
预警：基于多维、海量、全息数据汇集，实现城市运行体征的全量、实时掌握和智能预警。
创新：以管理需求带动智能化建设，以信息流、数据流推动业务流程全面优化和管理创新。

1.4.3数字社会

1.数字民生

我国持续在数字教育、数字医疗、数字就业、数字文旅等领域持续高速发展，涵盖内容既有“软件”层面的体制机制建设，又有“硬件”层面的平台系统建设。数字民生建设重点通常强调：

普惠：充分开发利用信息技术体系，扩大民生保陷毅盖范困，助力普惠型民生建设，解决民生资源配置不均衡等问题。

赋能：信息技术体系与民生的深度融合赋予了民生建设新动能，促进民生保障实效指数式增长，如“互联网+教育”“互联网+医疗”“互联网+养老”“互联网+交通”等。

利民：信息技术体系创新拓展了公共服务场景，推动数字技术全面融入社会交往和日常生活新趋势，使民生服务日趋智慧化、便利化和人性化。

2.智慧城市

1）基本原理
智慧城市基本原理表现在
1、强调“人民城市为人民”，以而向政府、企业、市民等主体提供智慧化的服务为主要模式；
2、重点强化数据治理、数字孪生、边际决策、多元融合和态势感知五个核心能力要素建设；
3、更加注重规划设计、部署实施、运营管理、评估改进和创新发展在内的智慧城市全生命周期管理；
4、目标旨在推动城市治理、民生服务、生态宜居、产业经济、精神文明五位一体的高质量发展；
5、持续推动城市治理体系与治理能力现代化水平提升。

对核心能力要素解释为：
数据治理：围绕数据这一新的生产要素进行能力构建，包括数据责权利管控、全生命周期管理及其开发利用等。
数字孪生：围绕现实世界与信息世界的互动融合进行能力构建，包括社会孪生、城市孪生和设备孪生等，将推动城市空间摆脱物理约束，进入数字空间。
边际决策：基于决策算法和信息应用等进行能力构建，强化执行端的决策能力，从而达到快速反应、高效决策的效果，满足对社会发展的敏捷需求。
多元融合：强调社会关系和社会活动的动态性及其融合的高效性等，实现服务可编排和快速集成，从而满足各项社会发展的创新需求。
态势感知：围绕对社会状态的本质反映及模拟预测等进行能力构建，洞察可变因素与不可见因素对社会发展的影响，从而提升生活质量。

2）成熟度等级
依托科学发展规律，可将智慧城市发展成熟度划分为规划级、管理级、协同级、优化级、引领级5个等级。

一级(规划级)：应围绕智慧城市的发展进行策划，明确相关职责分工和工作机制等，初步开展数据采媒和应用，确保相关活动有序开展。

二级(管理级)：应明确智慧城市发展战略、原则、目标和实施计划等，推进城市基础设施智能化改造，多领域实现信息系统单项应用，对智慧城市全生命周期实施管理。

三级(协同级)：应管控智慧城市各项发展目标，实施多业务、多层级、跨领域应用系统的集成，持续推进信息资源的共享与交换，推动惠民服务、城市治理、生态宜居、产业发展等的融合创新，实现跨领域的协同改进。

四级(优化级)：应聚焦智慧城市与城市经济社会发展深度融合，基于数据与知识模型实施城市经济、社会精准化治理，推动数据要素的价值挖掘和开发利用，推进城市竞争力持续提升。

五级(引领级)：应构建智慧城市敏捷发展能力，实现城市物理空间、社会空间、信息空间的融合演进和共生共治，引领城市集群治理联动，形成高质量发展共同体。

3.数字乡村

数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，以及农民现代信息技能的提高而内生的农业农村现代化发展和转型进程，既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《数字乡村发展战略纲要》指出：立足新时代国情农情，要将数字乡村作为数字中国建设的重要方面，加快信息化发展，整体带动和提升农业农村现代化发展。进一步解放和发展数字化生产力，注重构建以知识更新、技术创新、数据驱动为一体的乡村经济发展政策体系，注重建立层级更高、结构更优、可持续性更好的乡村现代化经济体系，注重建立灵敏高效的现代乡村社会治理体系，开启城乡融合发展和现代化建设新局面。
《数字乡村发展战略纲要》明确了到2035年，数字乡村建设取得长足进展。城乡“数字鸿沟”大幅缩小，农民数字化素养显著提升。农业农村现代化基本实现，城乡基本公共服务均等化基本实现，乡村治理体系和治理能力现代化基本实现，生态宜居的美丽乡村基本实现。到21世纪中叶，全而建成数字乡村，助力乡村全而振兴，全面实现农业强、农村美、农民富。

4.数字生活（工具、方式、内容）

数字生活是依托互联网和一系列数字科技技术应用为基础的一种生活方式，可以方便快捷地带给人们更好的生活体验和工作便利。数字生活主要体现在如下方面。

1、生活工具数字化。信息技术和产品成为极其盖要的生活工具，根据摩尔定律和梅特卡夫定律，随符技术的不断创新与广泛扩散，其应用成本将显著下降，而其价值则显著增加。

2、生活方式数字化。体现在工作更加弹性化和自主化；终身学习与随时随地学习成为可能；网络购物跻身主流消费方式；人际交往的范围与空间无限扩大等。

3、生活内容数字化。生活内容数字化体现在工作内容以创造、处理和分配信息为主；学习内容个性化；信息成为重要消费内容；娱乐内容数字化等。

1.4.4数字生态

1.数据要素市场
数据作为生产要素参与生产，需要进行市场化配置，形成生产要素价格及其体系。数据要素价格体系的建立，又是建立在数据所有制基础上的。因此谁掌握数据资产，在一定程度上就可以影响体系建立。数据作为新型生产要素，具有劳动工具和劳动对象的双重属性。首先数据作为劳动对象，通过采集、加工、存储、流通、分析环节，具备了价值和使用价值：其次，数据作为劳动工具，通过融合应用能够提升生产效能，促进生产力发展。
数据要素市场就是将尚未完全由市场配置的数据要素转向由市场配置的动态过程，其目的是形成以市场为根本调配机制，实现数据流动的价值或者数据在流动中产生价值。数据要素市场化配置是一种结果，而不是手段。数据要素市场化配置是建立在明确的数据产权、交易机制、定价机制、分配机制、监管机制、法律范围等保障制度的基础上。未来数据要素市场的发展，需要不断动态调整以上保障制度，最终形成数据要素的市场化配置。

2.数字营商环境
国家工业信息安全发展研究中心2021年12月提出的全球数字营商环境评价指标体系。该评价体系包含5个一级指标：
1、数字支撑体系，包含普遍接入、智慧物流设施、电子支付设施；
2、数据开发利用与安全，包含公共数据开放、数据安全；
3、数字市场准入，包含数字经济业态市场准入、政务服务便利度；
4、数字市场规则，包含平台企业责任、商户权利与责任、数字消费者保护；
5、数字创新环境，包含数字创新生态、数字素养与技能、知识产权保护。

3.网络安全保护
随着《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规的颁布，以及网络安全等级保护2.0标准体系的发布使我国网络安全法律法规和制度标准更加健全。

1.5数字化转型与元宇宙

1.5.1数字化转型

数字化转型(Digital Transformation)是建立在数字化转换(Digitization)、数字化升级(Digitalization)基础上，进一步触及组织核心业务，以新建一种业务模式为目标的高层次转型。

1.驱动因素

1）生产力飞升：第四次科技革命
每次科技革命都对应一个科学范式。
第一科学范式为经验范式。它偏重于经验事实的描述和明确具体的实用性的科学研究范式。在研究方法上以归纳为主，带有较多盲目性的观测和实验。
第二科学范式为理论范式。它主要指偏重理论总结和理性概括，强调较高普遍的理论认识而非直接实用意义的科学研究范式。
第三科学范式为模拟范式。它是一个与数据模型构建、定量分析方法以及利用计算机来分析和解决科学问题的研究范式。
第四科学范式为数据密集型研究范式。它针对数据密集型科学，是由传统的假设驱动向基于科学数据进行探索的科学方法转变而生成的科学研究范式。其研究方法是基于计算机生产实践产生的数据，按照驱动理论获得猜想与假设，完成数据自动化的计算和原理探索，即由计算机实施第一、第二、第三科学范式。第四范式通过新型信息技术的数据洞察，从大数据中自动化挖掘实践经验、理论原理并自行开展模拟仿真，完成基于数据的自决策和自优化，极大地繁荣应用科学技术。

2）生产要素变化：数据要素的诞生
数据是与土地、劳动力、资本和技术并列的主要生产要素，表明数据将会是未来社会数字化、智能化发展的重要基础。人工智能、区块链和大数据等技术的出现，将过去分散在各个环节的数据，重新归集为显性信息、知识和智慧，数据的经济价值越发凸显，具备了单列为生产要素的现实条件。

3）信息传播效率突破：社会互联网新格局
社交网络信息传输具有永生性、无限性、即时性以及方向性的特征。
永生性：尽管在传播过程中可以控制信息，但它并不会被破坏或者消灭。无限性：信息可以无限地传播下去。即时性：社交网络信息传播的速度从通信器向接收者传播信息的时间大大缩短，甚至可以忽略。方向性：信息传播具有目的性，某些信息的传播仅是为了传递给特定的人。互联网的特性是信息可以跨越时间和地理障碍在网络上迅速传播。

4）社会“智慧主体”规模：快速复制与“智能+”
过去的“智慧主体”都是自然人，复制一个“智慧主体”的难度很大，需要教育、培育、培养等众多的手段方法。新兴的“智慧主体”具备较强的可复制性、自我学习能力、更加广泛的连接能力和更加标准的交互手段等。新兴“智慧主体”规模和种类的快速扩张，会引发人类社会的深层次变革，改变自然人主体的劳动方式，劳动密集型的社会劳动逐步消退，智力密集型的社会劳动持续强化，自然人“智慧主体”甚至会全面退出生产制造过程领域，让自然人的竞争力聚焦在新兴“智慧主体”不会具备的领域。这个领域是以“服务”为典型代表，因为该领域会面对更加复杂的交互过程、更多的风险融合应对和情感因素管控等。

2.基本原理

传统发展视角下，组织为提升自身的竞争力，往往通过优化组织结构体系，提升工艺技术与装备，降低业务成本等方式展开，这种优化与提升从某种程度上实现了对组织竞争力和竞争优势的保持和增强。数字经济时代，传统发展视角下的竞争力与竞争优势的保待和增强等方法，越来越难以支撑组织的发展需求，主要体现在：
决策瓶颈：以组织架构构建的治理与管理体系决策效率容易遇到瓶颈，并且组织规模大、行政层级越多、决策效率效能越容易达到瓶颈。
变革制约：组织变革是一项系统工程，不仅包括新组织、新工艺、新产品、新营销符的策划、规划和设计等，变革的效能常常受组织文化、人员技能、技术现状等方面的制约，太多的变革一致性无法解决。
知识资产流失：组织研发或沉淀的各类经验，如使用传统的知识体系(如用文档资料管理)，容易随着人员流动而流失，这是因为传统知识方法需要相关人员全部掌握。
需求响应延迟：组织为了有效地控制成本，最常用的方法是固化管理、工艺等，达到一致性和成本最优化，这会导致组织对客户或服务对象的个性化需求延迟乃至放弃满足。

1）能力因子定义和数字化“封装”
实施数字化转型，组织需要把各项能力和活动进行清晰的结构化并定义，形成细化的可灵活调度和编排的能力因子，这些能力因子是有层次或可组合的，如能力域、能力子域、能力项、能力分项、能力子项等，对数字化转型不同成熟度的组织来说，主要体现在能力因子定义颗粒度、学科性和有效性等方面。
能力因子的定义可驱动组织的管理精细化，更重要的是能够实现对这些能力因子的数字化“封装”，这种封装不只是对业务流程、工艺过程和技术内容的“包装”，而是需要向具体活动的人员、技术、资源、数据、流程的模块化”封装”，打造基于数据的标准化输入与输出，形成类似信息化系统中的对象、类、模块等的组件。在工业类组织中体现为数字装备、数字化管理单元、数字产品等，目的是实现“智能+"。

2）基于“互联网+"的调度和决策
实施数字化转型，组织需要在已有治理与管理体系、工艺体系、服务体系、产品体系的基础上，通过使用“互联网+"的模式，将组织沉淀的各类知识经验进行数字化提炼，形成数字算法、模型和框架等，满足信息系统能够理解和使用的方式，让调度和决策脱离“自然人”，从而提高调度和决策效率及其科学性。主要体现在：
业务融合：将知识经验形成数字化调用模式，需要业务和信息技术的充分副合，需要实施这些工作的业务人员具备一定的数字技能，或者信息技术人员能够探入理解业务。
持续坚持：通过数字模式开展决策与调度活动，开始时的效果、效率、效能并不一定理想，这就衙要组织能够待续坚持，通过持续改进活动，提升数据模式的价值。
文化冲突：调度与决策的和科学化、敏捷化，依赖组织的知识沉淀，解决文化冲突，引导成员适应数字化带来的变化，贡献知识经验，消除自我成长顾虑以及驾驭数字的"恐惧”等。
效果判别：通常情况下，治理和管理关注判断与决策的正确性，执行操作关注过程的精确性，而使用数字模式实施决策和调度时，共精确性被凸显出来，对决策和调度的数据及应用过程提出了更高的要求，需要组织投入更多的智力资源。

3）转型控制
数字化转型是持续的过程。组织要充分借鉴信息化与工业化、信息化与领域现代化等深度融合的最佳实践，结合自身的实际情况，持续建设、优化和改进数字化转型过程。

3.智慧转移

数字化转型基本原理揭示了个体智慧(知识、技能和经验等)由“自然人”个体，转移到组织智慧(计算机、信息系统等掌握的)的必要性和重要性。这种“智慧转移”也称“智慧移植”，需要经历系列的过程才能完成，每个组织开展此类活动的模式与方法存在差异，也可以参考图1-10所示的“智慧转移”模型。

DIKW模型很好地诠释了数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)和智慧(Wisdom)之间的关系，并揭示了他们的转化过程与方法。S8D模型就是基于DIKW模型，构筑了“智慧一数据”“数据一智慧“两大过程的8个转化活动。

1）“智慧—数据”过程
该过程通常指信息系统规划、建设、运行过程，也就是传统讲的“信息化过程”。该过程：1、通过智慧结构化明确了业务体系层面的内容；2、通过知识模型化定义业务活动的逻辑关系；3、通过过程信息化(管理和工艺流程化)明确各执行操作系列要求；4、通过数据平台化实现了数据的采集、存储和共享等。

2）“数据一智慧”过程
该过程通常指数据的开发利用和资源管理的过程，即“智慧化过程”，重点解决基于各类组织组成对象(人员、流程、业务、工艺、装备等)“数字关系”的“脑力替代”。该过程在大数据“筑底”后，多元化数据能够被开发利用：1、通过对象数字化实现对各类对象的数字化表达；2、通过孪生虚拟化完成物理对象到信息空间的映射；3、通过架构可视化实现业务知识模型与经验沉淀的复用和创新；4、通过计算智能化实现多元条件下的调度和决策。

数据是筑底构建可计算智慧的关键，通过“智慧一数据”过程将人类智慧形成了数据表达，并通过数据流动，提高了组织业务与工作效能，实现“体力劳动替代”。接下来通过“数据一智慧”工程，在大数据的基础上，逆变数据为计算智能，完成了智慧载体由自然人到计算机和信息系统的转移，其价值不仅仅可实现智慧的在线时效(7X24无休)，更可以实现“智慧挤压”(多方法多维度综合判断)和更高级别的“智慧萃取”(新智慧的生成)，进一步实现智慧的可复制。这一过程也是第四科学范式的基本框架，是第四次科技革命的触发逻辑。

4.持续迭代

组织数字化转型需要在能力因子不断细化的基础上，针对能力因子的数字化转型实施迭代，可类比为整体数字化转型与局部数字转型的关系。组织每个能力因子数字化“封装”的持续迭代主要包含四项活动，即：信息物理世界(也称数字孪生，CPS)建设、决策能力边际化(Power to Edge, PtoE)部署、科学社会物理赛博机制构筑(Cyber-Physical-Solial Systems, CPSS)、数字框架与信息调制(Digital Frame and Information Modulation, DFIM)。针对能力因子的持续迭代可以从任何一项活动开始实施四项活动，形成持续迭代闭环。

1）信息物理世界建设
针对能力因子中的各类对象，实施数字孪生建设，并在此基础上加入该因子与其他因子之间的配置关系。组织可以通过该项活动实现能力因子相关数据挖掘与数据开发利用，从而发现新的技术和逻辑，提升各项工作效率。

2）决策能力边际化部署
决策能力边际化是指处置执行层面的装置和人员能够基于决策算法模型等，敏捷取得更高的决策能力(权)，达到敏捷响应的效果。组织可以通过该项活动实现决策权融合与调制，达到装备智能化和提高决策效能的价值效果。

3）科学物理赛博机制构筑
科学物理赛博机制构筑是在 CPS 的基础上，汇聚组织内能力因子的环境因素力量（或组织维度的外部社会力量)，建设高密度数据框架，参照社会运行原理，封装、解构和重构各能力因子协同关系。组织可以通过该项活动实现对各能力因子的灵活组合机制，形成能够面对各类需求的动态调度能力。

4）数据框架与信息调制设计
组织能力因子的数字密度越高，对其可控性就越高，对应的安全可靠性也越高。组织通过优化能力因子的数字框架模型，并提升数据采集获取的精准度和及时性，能够有效地提升组织对能力因子的应急与动员能力，从而具备更加可靠的已知风险管控能力和未知风险的应对能力。

1.5.2元宇宙

1.主要特征
沉浸式体验：元宇宙的发展主要基于人们对互联网体验的需求，这种体验就是即时信息基础上的沉浸式体验。
虚拟身份：人们已经拥有大量的互联网账号，未来人们在元宇宙中，随着账号内涵和外延的进一步丰富，将会发展成为一个或若干个数字身份，这种身份就是数字世界的一个或一组角色。
虚拟经济：虚拟身份的存在就促使元宇宙具备了开展虚拟社会活动的能力，而这些活动需要一定的经济模式展开，即虚拟经济。
虚拟社会治理：元宇宙中的经济与社会活动也需要一定的法律法规和规则的约束，就像现实世界一样，元宇宙也需要社区化的社会治理。
总之，元宇宙作为现实世界的孪生空间和虚拟世界，其物理属性淡化，但社会属性将会被强化，我们在现实社会中的大量特征和活动，都逐渐会在元宇宙中体现出来。

2.发展演进
元宇宙作为多技术的集成融合和现实世界虚拟化，其发展一方面受到各类技术创新、发展和演进的影响，另一方面受经济与社会发展进程的约束。从互联网发展的基本规律和数字化转型进程来看，元宇宙首先会在社交、娱乐和文化领域发展，形成虚拟“数字人”，逐步再向虚拟身份方向演进，形成“数字人生”，此时的元宇宙偏向个体用户需求。但随着元宇宙中虚拟经济的发展和现实中组织数字化转型的深入，元宇宙向“数字组织”领域延伸，从而影响现实世界的经济与社会发展整体数字化转型升级，形成“数字生态”。之后伴随相关法律法规、标准规范的生成，网信事业的发展以及网络文明的进一步完善，元宇宙的虚拟世界形态待续迭代，形成“数字社会治理”，实现物理空间、社会空间和信息空间三元空间的协同发展新格局。

1.6本章练习

1.选择题
(1)下列说法正确的是
A.信息只存在家庭 B.信息只存在图书馆中 C.信息只存在校园里 D.信息无处不在
参考答案：D
(2)信息的基础是
A.数据 B.知识 C.事实 D.概念
参考答案：A
(3)工业互联网的体系不包括
A.网络 B.平台 C.技术 D.安全
参考答案：C
(4)支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施属于
A.信息基础设施 B.融合基础设施 C.创新基础设施 D.网络基础设施
参考答案：C
（5）GB/T39116《智能制造能力成熟度模型》规定了企业智能制造能力在不同阶段应达到的水平。若企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务活动间的数据共享，则该企业属于____水平。
A一级(规划级)B二级(规范级) C三级(集成级)D四级(优化级)
参考答案：C
（6）《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中从数字经济、数字政府、数字社会、_____四个维度出发勾勒了建设数字中国的宏伟蓝图。
A.数字生态B数字技术C数字服务D数字人才
参考答案：A
（7）____不属于智慧城市核心能力要素。
A数据治理、边际决策、多元融合B数据治埋、数字孪生、边际决策C数据管理、数字孪生、态势感知D数字孪生、多元融合、态势感知
参考答案：C
（8）智慧城市发展过程中，能够明确智慧城市发展战略、原则、目标和实施计划等，推进城市基础设施的智能化改造，多领域实现信息系统单项应用，对智慧城市全生命周期实施管理，则该智慧城市成熟度处于___水平。
A.规划级B.管理级C.协同级D.优化级
参考答案：B

2.思考题
（1）请列出大数据的特点，并简要叙述大数据有哪些重要应用领域
大数据作为一种新型的信息技术，其特点在于数据量的海量、存储和传输的高速、数据的多样性以及对实时性的要求等，这些特点共同构成了大数据的核心特征。在金融、电子商务、政府、军事、医疗、教育、物流、交通等多个领域，大数据都发挥着重要作用，帮助企业和政府更好地分析数据，从而提高效率、降低成本、改善决策。

（2）请简述产业数字化和数字化的关系及其意义
产业数字化和数字化的关系对于企业来说具有重要的意义，它不仅可以提高企业的效率，提升产品质量，提高企业的核心竞争力，而且可以推动企业实现转型升级，提升企业的整体影响力。因此，产业数字化和数字化的关系对于企业发展具有重要的意义，它可以帮助企业实现跨越式发展。

（3）请简述数字中国的时代特征及数字中国建设的重大意义
随着科技的飞速发展，数字中国正在成为一个时代的关键特征，它拥有广阔的发展前景和巨大的市场潜力。数字中国的建设不仅能够推动经济的发展，还能够推动社会的进步，实现社会的共同繁荣。数字中国的建设将为全球经济发展提供新的动力，推动各国更加深入地融入全球经济体系，促进全球经济的可持续发展。数字中国建设的重大意义在于，它将为世界经济发展注入新的活力，改善全球经济结构，促进全球经济的和谐发展。