从前有座山，山里有座庙，庙里住着四位“化”字辈的大师，分别是：自动化、信息化、数字化、智能化……
大师们整天都是低着头、闭着眼、敲着木鱼、念着经，让善男信女们很难分得清这四位大师到底谁是谁。经念的是一样的经，衣服更是一样的，同样都是慈眉善目，哪里分得清……
那分不清，就不要去刻意的分了，既然都是念的渡人的经，都是化的善意的缘，那就不需要区分是哪位大师傅念的了。只要信，应该都是灵的。
自动化、信息化、数字化、智能化的共同点
最好的区分方法就是不去区分，严格区分其含义其实没有太大的意义，既不能减少资金投入，又不能节省落地的时间。了解其背后的驱动因素，企业实施的关键步骤，以及如何衡量其成熟度，如何让技术更好地服务于管理才是最重要的。
自动化、信息化、数字化、智能化的一个共同特点是：有起点，没有终点。
有起点，是指以相应的技术为起点，如有了信息技术的发展之后，才有企业管理的信息化，信息化的节奏是晚于其技术发展的节奏。
每一家企业做数字化转型都有一个起点，这个起点就是这家企业真正发心发愿的愿意投钱、愿意投入时间来进行变革的那一刻。如果仅仅是知道数字化很有用，但是仅仅捂住钱包和人力，仅仅是想象一下，那就没有意义，也不是所谓的“起点”。所以真正要加入到这个变革的洪流中，需要下定决心，姿势要帅、动作要快。姿势要帅：是指自己找准位置，能够找到适合自己的方案、供应商；动作要快，则是要尽快行动，知行合一。
无终点是指目前自动化、信息化、数字化、智能化的终极形态没有被定义，事实也是无法定义。很多人会问了，主动感知、主动预测、主动决策、万物互联、数字孪生不是终点的定义么？这些描述仅仅是数字化或者智能化过程中的一个状态的描述而已，也不是我们所要的终点。
自动化、数字化、自动化、智能化的起点
在分析什么是自动化、数字化、自动化、智能化时，如果太过于执着这个结果，拿实际业务中的具体结果上的体现来分析，然而这几个“化”不管是过程和结果在很多方面都很难去区分清楚。那么意味着拿着结果来分析，会出现剪不断、理还乱的状态。
还有人为了分析这个“XX化”的定义，能搬出来中国古书《易经》中的“象数观”来解释一通。
为什么要把简单的问题复杂化了呢？一定要给他分析出点问题来才行，对吧。那就只能“为赋新诗强说愁”了。仔细想想，有意思么！
自动化、信息化、数字化、智能化，这个“四化”虽然没有终点，但是起点的逻辑是类似的啊。而且这个起点也是最好寻找其差异的突破口了。
另外“四化”的共同点就是服务的对象是一致的，就是组织体系管理的变革，目的是提升效率、提升质量、降低成本、助力商业成长。
那么综上，我们可以对自动化、信息化、数字化、智能化作出如下定义：
自动化就是自动化技术驱动的组织管理体系变革。自动化技术包含：自动化的机床、加工中心、计算机、智能控制等等。
备注：图片来源于《百度百科》
自动化可以将人类在繁重、重复的体力劳动中解放出来，不再依赖四肢来创造结果，而是依靠人类聪明的大脑在创造结果。
自动化可以说是“四化”中最早的管理变革了，而自动化也是随着自动化技术的进步，在替代人类劳动、稳定性、效率等方面都有了较大的进步和突破。可以说自动技术的每一次进步，都为自动化带来划时代的变革。如机器人的出现，可以将产线以及仓库中的人力解放出来，让他们的工作更简单、更轻松。
谢詹妮
仓储自动化的发展历程
仓储自动化分为五个阶段：
仓储自动化的过程也是沿着自动化技术由机械控制、电动控制、计算机控制到智能化控制的轨迹来发展成熟的。而这些技术便是自动化的起点。而自动化的发展则是无止境的，只要技术还在发展，那么未来便有很多想象的空间。
第一阶段：单纯的人力劳动
第二阶段：人+机械
第三阶段：人+自动化设备
第四阶段：系统集成
第五阶段：无人工厂
自动化与信息化、数字化、智能化之间的联系
自动化与信息化、数字化、智能化密不可分，但是又不完全相同。
信息化、数字化、智能化的驱动技术本身就是自动化的驱动技术。信息化、数字化、智能化的实现结果中有自动化，然而自动化不是信息化、数字化、智能化全部的目标。从自动化的视角来看信息化、数字化、智能化，其关系如下。
如上图，有交集，但不重合。当然了信息化、数字化、智能化，这个“三化”之间还有千丝万缕的联系，此处避免混淆，暂不讨论。
而谈到信息化、数字化、智能化，那就离不开下面这张图。
备注：以上图片来源于百度图片
信息化、数字化、智能化分布是信息技术、数字技术、智能技术驱动的组织管理体系变革。
信息技术：是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。（引用自《百度百科》）
数字技术：数字科技是利用物理世界的数据(描述物理世界的符号集)，通过算力和算法来生产有用的信息和知识，并建构与物理世界形成映射关系的数字世界,以指导和优化物理世界中经济和社会运行的科学技术。（三个皮匠报告）
人工智能：人工智能的核心技术主要包含：深度学习、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。应用的细分领域包含：智能机器人、虚拟个人助理、实时语音翻译、视觉自动识别、推荐引擎等。（人工智能的核心技术及其应用，机器人9号）
信息化、数字化、智能化之间的关系，可以用下图来表示：
信息化、数字化、智能化有交集，信息化是数字化的基础，而数字化为智能化铺路。当然，这几个“XX化”也不是一口吃个胖子，也是分不同的阶段来实施的。
信息化
和自动化一样，是一个日拱一卒、日益精进的过程。信息化很难逾越这些周期，但是如果落地效果好，每个周期的时间是有机会缩短的。
东华厚盾某烟草集团全面预算管理信息化案例解析
数字化
数字化转型可以分为业务对象数字化、业务流程数字化、业务规则数字化三个阶段。（引用自《数字时代，华为如何重塑供应链？》）
数字化的转型成功的底座非常重要。数字化的底座就是信息化的成熟度，以及流程、规则标准化的程度。
智能化：
智能化同自动化一样，其进程受人工智能技术的发展阶段的影响。
第一阶段：能存会算则是比较基础的人工智能，能够通过处理大量的信息，挖掘数据中的规律，互联网的智能推荐就是这样原理；第二阶段：能听会看则是依赖于雷达、摄像头、相机、智能语音识别等相关设备和技术的发展；第三阶段：能理解会思考，则是依赖于各类深度学习的算法，以及硬件设备精密度的提升，可以在多种场景下实现与人一样的工作，如无人驾驶。
目前智能化在管理体系中的应用所涉及的场景已经比较多，其中工厂、仓储是实施智能化比较早以及见效比较快的场景。
智能化的案例与数字化中的案例二其实很难区分其界限，都是业务规则数字化后，采用优化算法实现场景中自动化控制，二者基本上都可以实现对人的替代。所以其实纠结数字化、智能化的区别没有太大意义。很多场景中，数字技术、人工智能技术是结合在一起应用的。
不知终点，没有终点
我们在上述案例中看到的案例都是充分落地实施了数字化、智能化变革的企业，虽然这些案例看起来都是很高大上的，但是这个并不意味着就是自动化、信息化、数字化、智能化的终点。我们不知道自动化、信息化、数字化、智能化的终点，而事实上这个“四化”可能是没有终点的。
没有一个组织说：我的信息化已经完成了，大功告成了。你不能保证你的组织不变化，不能保证你的市场不变化，那么有新的变化就不响应了么。但是，你可以宣告，你的信息化已经完成到什么状态，已经能做哪些事情？而如果脱离了特定的组织，就更没有办法思考“四化”的终点是什么。
即便是当前你的数字化程度已经很成熟，但是你也不敢说这就能代表什么？因为新的组织一直在创生，而新的方案也会被创造出来，后来者居上也不是啥新鲜事情。因为在将来的自动化、信息化、数字化、智能化的积累不会存在护城河，即便是有差距，也会在在各种内外部的压力下，局部的不平衡总有一天会被打破。然后就在不断地洗牌、持续的赋能之下，最终实现生态层面的数字化、智能化。
备注：以上属于来源于 Start Us 网站
以上调研是趋势，但是更是基于当前已经实施的案例做的调研，这些已经被选择的技术能揭示的趋势的背后更是其在效率、成本、投资回报、技术成熟度、商业环境、社会伦理等等维度满足了企业的要求，所以才被选择。
备注：引用于《数字化供应链》
当然这个技术生态犹如一个生物群落，有竞争，有新陈代谢。但是商业因素：投资回报率、技术稳定性、效率、成本等等影响了这个新陈代谢的过程。更直接的说，如果你创造了一项新的技术，而实施成本很高，则不具有长期生存下去的优势，不会被选择，这项技术在整体的生态中比例就会越来越低。
此处，插一个题外话。
这个例子也能帮助理解“四化”的技术群落的变迁。
而这个技术的变迁本身就让让“四化”的终点具有更多的可能。反而，企业对于“四化”的诉求会越来越趋于一致，如降本、韧性、增长机会等等。
自动化、信息化、数字化、智能化是随着技术的发展，组织、业务以及市场的变化，而持续开展的过程。自动化、信息化、数字化、智能化的终极目标还没有被定义，且其终极目标也很难被定义。相对于纠结这个终极目标，企业对于自动化、信息化、数字化、智能化的诉求则是现实大于情怀的。比如，企业的目标一定不是实现了数据互联、形成了数字化生态。如果这个数字化生态是无法为企业的赚钱的，那么企业宁可不要。
进程衡量的标准——成熟度模型
那么，没有终点，也不知道终点，意味着没有办法去对比，拿什么来检验我们变革的效果呢？
如果没有终点，可以根据过程数据建立相对测试标准，如一定时间内，调研一定的企业转型的样本，拿其中比较卓越的实践案例作为参考标准。这个就是基于当前时间截面的成熟度打分。
另外，还可以通过调研企业在转型阶段取得的成果，并加以归纳，当样本数量达到一定程度，如2000家以上的企业，那么其反映的成果、问题、阶段分级等等就可以呈现出来比较确定的规律。如80%的企业反映的数字化转型可以降本20%~40%等等，那么当前这个阶段我们可以立一个降本的benchmark为30%。这种评价结果也是有效的。总之，他可以反映整体层面的状态，让大家知道整体的情况，让企业制造自己在这个赛道中的位置，这就足够了。
当然，也可以以实际的结果来评判转型所取得的成功，如无人工厂、主动预测、主动感知等等。
但是比较通用的还是成熟度模型。
信息化的成熟度模型
备注：引用于《企业软件化》
当分清楚了信息化的成熟度阶段以及标准后，则可以拆分为具体的考核因素，然后通过自评与第三方评价打分，最后将分数与行业平均值来对比，得到特定组织在整个行业中的位置。
数字化成熟度模型
IDC、麦肯锡、MIT、SAP都建立了自己的数字化成都度模型：
IDC：
备注：引用于《数字跃迁：数字化变革的战略与战术》
麦肯锡：
SAP：
然后基于这几个维度，定义为初始级、应用级、已定义级、管理和度量级、优化级，具体见下图：
备注：引用于知乎@HRD学堂牛哥
不管是那种成熟度模型，都是可以衡量单个主题的数字化转型进程的，如果这些成熟度模型是放在5年之前，或许我们依然可以正常使用，毕竟那时候的样本中，能够突破单个主体界限的数字化企业是非常少的。而现在这些模型也不再完全适用。因为数字化已经达到一个生态级别，特别是国内的互联网企业的数字化能力已不可同日而语，如京东、菜鸟等等，在算法、硬件基础设施、生态拓展等方面已经都是世界领先水平。所以如果要确定一种比较能客观评价当前数字化转型阶段进程的模型，比较推荐以下模型：
智能化成熟度模型
备注：引用于《2022年企业智能化成熟度报告》
该模型也是基于各类研究机构、行业协会的智慧成果，旨在有效评价当前国内企业的智能化成熟度，复盘智能化进程，总结相关的实践经验。
自动化成熟度模型
自动化成熟度与信息化、数字化、智能化的成熟度的逻辑是一样的。但是自动化所涉及的面实在是太广了，所以自动化的成熟度评价标准多是与场景绑定的，如以下的无人工厂的成熟度模型，以及上文提到的仓储自动化的阶段历程等。
不过自动化的评价相对于信息化、数字化而言更容易用具体的结果来评判，这一点和智能化相似。事实胜于雄辩，如只要你实现了无人化，你便是达到了智能化的认知智能等。
成熟度模型总结
A 多个维度
成熟度模型涵盖了多个维度的考核，而不单单是技术、结果层面，而是包含了组织、机制、流程、数据、文化等等各个层面。这就说明“四化”转型的落地根本不是IT部门一个部门的事情，而是整个企业的事情。
正如孟晚舟在华为全球分析师大会提到的“数字化转型的关键不在于这三个字，而是我们的数字化意识”。数字化考核的依然是企业的综合能力素质，对于企业而言，数字化、智能化是素质要求，旨在综合提升，强身健体，而不是培养高分低能、纸上谈兵的语言巨人的应试教育。所以，数字化、智能化能讲的故事有限，最终需要拿结果来说事。
B 多个阶段
一口吃不了一个胖子。自动化、信息化、数字化、智能化是一个复杂的系统工程，他需要的是中医哲学的望闻问切、主张标本兼治。而不是心里有锤子，看哪里都是钉子的西医。所以成熟度模型也都是分阶段来考核的。
而这里面，企业更需要明白自己需要啥，这是最重要的。如我们不需要一个刚刚拿到天使轮投资的企业迅速建立具有认知智能水平的数字化网络，因为这个点做数字化就是要它的命。
当然，一个企业发展成一个巨大的寡头集团，如果他们踌躇在信息化的初级阶段，那么它也接不住在一个数字化时代，市场给予它的流量与机会。
C 目前的评价标准是相对标准，不是绝对标准
成熟度考核是一种事中控制的方法。就是企业需要知道自己投入的钱和精力到底取得了怎样的成就，一方面是看企业的经营结果，一方面要看企业在行业中的位置。然而，这个是一个不知道终点的考核，所以得分不是最终定输赢的，而是一个相对标准，用于检讨反馈的。只要还没有达到终点，那么你就还有赢的机会。
D 物竞天择、适者生存
这一点是针对的自动化、信息化、数字化、智能化的解决方案、技术、商业模式、盈利模式等等。
我们前文提到企业知道自己想要什么很重要。一旦企业自己知道要什么，对于技术和方案就有选择性。而如果十个、多个企业都知道自己要什么，只要这个数量足够多，那么对于技术和方案的选择就会呈现出来一定的趋势。那些不被选择的技术和方案就会化作春泥。
区分没有意义，为了区分这个翻阅中外古今的书籍更没有必要，时间很宝贵，不应该花费在这上面。
有起点，但是没有终点是正确的“四化” 价值观，因为企业更多是看效果，而不是一腔热血的情怀。
技术生态、方案生态，这其中不同的技术、方案各自扮演自己的作用，并呈现一定的趋势，而这些技术、方案就是生态进化的结果。