如何区分数字产业化和产业数字化？

数字产业化和产业数字化是和数字经济，以及企业数字化转型相关的两个非常重要的概念。2017年，中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书》，明确提出，“数字经济的构成包括两大部分：数字产业化和产业数字化”。

数字产业化和产业数字化代表数字经济的一体两面，分别是从技术角度和业务角度对数字化的理解和产业实践。

简单讲，数字产业化是数字化转型依赖的技术产业，产业数字化是数字化转型促成的新业务模态。

1. 数字产业化

数字产业化是数字经济的底层技术基础，是数字化的原因和初始条件。

随着数据科学技术的不断发展，以及IT技术的逐渐成熟，当今已经涌现出了各种各样的数字技术产业模式和产业专业化服务，同时，也催生了很多具备强大数据创新能力和数据项目建设实施能力的科技类企业。

典型的数字产业化行业包括：互联网行业、软件和信息服务行业、电信行业，以及电子信息制造行业等。

数字产业化几乎涉及了当前所有前沿的数据科学硬核技术，比如：5G、物联网、移动互联网、智能芯片、SaaS软件、工业传感器、人工智能、大数据、云计算、区块链、VR、AR等。

随着数字化产业化进程的深入，各个技术行业，以及每个行业的细分专业能力赛道，都会变得越来越垂直、成熟、专业、完善。

此外，数字技术产业之间的交叉融合也更加地紧密，通过各种业务和技术的创新模式设计，不断加深各类技术服务之间的产业关联，促进技术企业的合作，推动各类数字技术的整体能力继续深化发展。

数字产业化的大趋势决定了IT企业的下一个风口在于产业互联网，数据底座建设、数据中台建设、企业实体经济上云、工业元宇宙、数字孪生，都是产业互联网概念下重要的业务主题。

在数字化革命的浪潮下，为B端进行技术赋能具有更大的行业发展潜力。

2. 产业数字化

产业数字化是数字经济的产业实践应用，是数字化的结果和成效体现。

随着数字技术的不断深化发展，传统行业也逐渐拥抱技术创新，探索利用数字技术改善业务模式、服务模式、运营模式、商业模式的各种实践路径，使得传统行业的产品产出增加和服务效率提升。

在对传统行业进行改造升级时，充分结合数据资源优势，利用丰富而可靠的大数据分析处理能力，从数据中挖掘出科学、前沿、标准化的行业知识。

通过将这些行业知识与不同渠道感知的业务场景信息相融合，以数据服务的方式输出到决策终端或执行终端，达到业务的网络化、自动化、智慧化的产业升级目标。

产业数字化包括金融行业、医疗行业、教育行业、城市治理、公共交通、农牧生产、能源开发等典型的传统产业领域。

各传统行业与数字技术结合，底层的产业基因和价值模式被深层次改造，最终演化出了很多新颖的数字业务应用场景，行业本身也进化成了全新的产业领域。

每个具体行业的业务特点不同、数据基础不同、对数据要素的需求不同，因此基于数据的业务改造模式也大不相同。

每个行业的数字化创新实践都有自身的发展规律和业务特点，具有独特的方法规律。

在寻求行业数字化解决方案时，最终每个行业也衍生出了各自的实践体系。

产业数字化的很多创新应用脱胎于传统行业的业务优化升级，也有不少来自于全新的创业公司。其中，很大比例的创业公司是由技术公司引领的全新产业形态。

以前，技术创业主要遵循“互联网+”的商业模式，在未来，更多商业上的成功创新则是基于“数字化+”的商业模式。