数字化|专访同济大学程大伟：把数字化素质培养纳入教育体系，推动数字化转型升级

“人工智能是我们人类正在从事的最为深刻的研究方向之一，甚至要比火与电还更加深刻。”谷歌公司首席执行官桑德尔·皮猜（Sundar Pichai）曾下此论断。
事实正是如此。近年来，随着数字技术的革新及多维度应用，各行各业迎来了百年不遇之变局。在全社会数字化转型的浪潮下，顺应时代发展，许多地方政府、企事业单位等纷纷积极开展数字化转型升级，避免自身成为“时代的弃儿”。
然而，数字化转型升级路途可谓知易行难，真正能搭乘数字化浪潮便车，并取得实效的项目往往是少数。尽管数字化转型升级已是时代风口，但部分企业却难以上道，并未充分激发内部数字化潜能，通过数字技术提升效率、实现业务增长，反而陷入数字化转型升级进退两难的困局。
那么，在社会数字化转型升级过程中，都面临着什么共性问题？数据猿近日采访到了同济大学计算机系助理教授程大伟，听他聊聊数字化转型升级的基础、技术在数字化转型升级过程中的作用，以及如何培养数字化人才等命题。

以信息化之砖，铺数字化之路数字化转型升级的目的是什么？程大伟告诉数据猿，随着数字经济的高速发展，数字化转型升级先行企业已将目的逐渐由提升效率转变为对企业战略与商业模式的重塑。但对于大部分正处于或还未处于数字化转型升级过程中的企业而言，在开展数字化转型升级工作之前，首先应考虑其自身的信息化程度。众所周知，信息化与数字化是分属于两个不同时代的产物，虽然具备一定程度的相似性，但究其本质，二者各不相同。
过去，企业开展信息化建设，目的是通过计算机技术来提高企业生产运营效率，降低运营风险和成本，从而提高企业整体管理水平和持续经营的能力。此过程所依赖的信息化系统作为信息时代的产物，根基于计算机与相关基础技术的普及应用。
然而，基础的信息化技术并不具备智能性，很难以人类智能来分析与思考，无法识别人脸、无法驾驶汽车，更无法参与企业决策。而数字化或数智化，则与之不同，其基于大数据、AI、云计算等新型智能技术，实现了对于数据的动态实时收集及机器算法分析，从而获取精准的分析结果并参与决策，在一定程度上具备了智能性。
对此，程大伟谈道：数字化转型升级并不是信息化的简单扩展，而是基于信息化升级再造，是数据体量与数据分析等核心技术能力到达一定程度所引发的模式创新及生态系统重构。其不同于信息化项目，短期即可达成，而是一个更为长期的、涵盖企业方方面面的“二次创业”。

虽然信息化与数字化两者内涵不同，但企业数字化转型升级的速率却受其信息化程度的影响。
程大伟告诉数据猿，当前部分企业数字化转型升级进度缓慢，有可能是由企业自身信息化建设基础不足所导致的。信息化是数字化的前置条件，建立起信息化基础才能为数字化转型升级铺路。信息化程度越高的企业，转型升级的技术基础就越完备，数字化转型升级也更加易于推动。
值得注意的是，在与数据猿的整个交流过程中，核心技术一词，被程大伟反复、重点提及。
研发、技术同业务的深度融合程大伟认为，大数据、人工智能及云计算、区块链等技术的发展，主要驱动力来源于计算机科学技术等相关学科的的科研进展与海量应用驱动相结合。如目前被广泛提及的大数据技术，其快速发展背后的技术驱动正是因为分布式文件系统、计算模型和索引技术的科研突破与大数据应用场景深度结合，从而推动了整个数据社会的进步。