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什么是数字化？1995年尼葛洛庞帝的《数字化生存》（Being Digital）启蒙了一代互联网人。数字化是将现实世界的信息（人可以理解）转换为计算机可以处理的以0、1表示（比特，bit）的数字的过程。如果说数字化（Digitalization）是将原子转换为比特的过程，那么AI时代智能化对应的关键词是什么？是Tokenization。
安筱鹏通过详尽的分析，指出AI大模型成功的背后离不开Tokenization这一关键技术，它是数字化到智能化的核心桥梁。数字化的本质是将物理世界的“原子”转化为“比特”，即通过二进制代码进行数字化表达，从而实现信息的存储、传递和利用。这种转变彻底改变了信息的流通方式，创造了新商业模式。互联网繁荣的本质在于信息的精准匹配，这种能力正是基于比特流通效率的提升。
而智能化不仅停留在对物理世界的数字化，而是在此基础上，对数据进行更深层次的加工和表达。通过Tokenization，实现对语言、图像、视频、时序数据、蛋白质结构甚至物理信号进行处理，并实现向量化，实现了信息的从“数字化表达”到“数学化表达”，并通过海量数据训练出一个大模型，基于大模型生成精确的预测乃至决策。这一技术的应用领域极为广泛，从语言理解到蛋白质结构预测，再到视频处理和化学分子解析，Tokenization已经成为“万物皆可智能化”的基础能力。“例如，在制造业中，机器振动信号等（时序数据库）可以通过Tokenization转化为AI可以训练、理解、预期的数据，帮助企业实现预测性维护，降低生产成本。Tokenization让万物皆可被建模和优化，这是AI技术的真正力量所在。”安筱鹏说。
从“比特”到“向量”的跃升，不仅重新定义了数据的处理方式，也为AI原生智能硬件的崛起奠定了基础。在探讨AI大模型的实际应用时，安筱鹏指出，智能硬件产业已经成为大模型竞争的核心战场之一。从智能手机、智能眼镜到智能座舱，大模型通过标识化实现了对用户意图的更深层次理解，使人机交互从“点按模式”向“语音指令”快速转变，其核心是AI实现了对人的意图理解。例如，通过大模型赋能的智能助手，用户可以通过自然语言表达订票、购物等复杂需求，智能设备则能快速响应并执行任务。这不仅大幅优化了用户体验，还为硬件厂商提供了介入流量分发的新机会。
安筱鹏强调，未来智能硬件领域的竞争已经从单纯的硬件性能对比，转向对流量分发权的争夺。大模型技术赋能的硬件厂商正通过深度整合语音交互和AI 技术，重新争夺流量分发主动权。以智能手机厂商为例，可以通过大模型，将用户意图的表达提前到设备层，直接决定流量的归属，从而在与应用程序之间的竞争中获取更多优势。这一变化不仅可能重塑硬件行业的竞争格局，还将影响流量主导的商业模式，从根本上撬动科技企业的市值增长逻辑。
他还指出，大模型和智能硬件的结合，正在催生全新生态系统。从盲人辅助设备到健康管理工具，从虚拟现实眼镜到车载智能系统，智能硬件的应用场景不断扩展，从“锦上添花”走向“不可或缺”。尤其在中国，智能硬件产业展现出强大的创新活力，成为 AI 技术落地的重要载体。这种生态的形成不仅有助于巩固中国在智能硬件领域的竞争优势，还将为全球智能化升级树立标杆。
总体而言，从数字化到智能化的转型路径中，Tokenization是基础，而智能硬件是场景化应用的关键。传统企业的管理者需要深刻理解这一趋势，积极拥抱标识化的数智能力，同时将其与智能硬件创新紧密结合，构建更具竞争力的业务生态。这种双管齐下的策略，将为企业在AI时代立于不败之地提供关键支持。
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