在人类社会现代化进程中，信息技术的不断迭代升级始终扮演着关键角色。过去，人们往往将数字化与数智化简单视为技术层面的代际更替，却忽视了经济形态与时代范式之间深层次的结构性关联。当前，学界普遍将时代演进划分为信息时代与数智时代，同时把经济形态细分为信息经济、数字经济和智能经济。其中，信息经济是信息时代的内在表现形式，智能经济是数智时代的主导力量，而数字经济则兼具“信息时代收官形态”与“数智时代准入基座”的双重特性，成为连接两个时代范式的关键纽带。
信息时代以信息经济为主导，其核心在于PC互联、通信基础设施建设以及软硬件贸易，主要目标是消除物理空间带来的信息不对称。在这一阶段，数字经济尚处于萌芽期，表现为业务流程的电子化复制。企业依托通用数据库和固定互联网，将纸质台账转化为电子载体，实现了全行业从传统记录方式向电子化的初步转变。然而，此时的技术底座存在明显局限，数据高度依赖人工填报，系统仅作为载体存在，不具备自主加工能力；运行逻辑固化，规则由人预先设定，系统仅能进行固定统计和查询，决策权牢牢掌握在管理者手中；价值导向单一，数据生产依附于业务活动，是经营活动的附属记录，数字化改造仅停留在“业务搬家上线”的浅层次阶段。
随着时代发展，数字经济展现出独特的叠合性。它并非固定归属于某一个时代，在信息时代中后期，数字经济完成了全社会的数据留痕和标准统一，为后续发展奠定了基础。当物联网与大模型技术落地应用，数字经济越过临界点，进入“数据要素化”预备期。这种横跨两个时代范式的特性，使得许多企业在转型过程中陷入“数字化形式主义”的困境，对数字经济的认知产生偏差。
算力提升和大模型商用化，标志着数智时代的到来，智能经济成为时代的主叙事。传感终端实现无感采集，机器依托不断迭代的数据集完成自主深度学习。数据摆脱了业务附庸的地位，与算法深度耦合，直接参与生产调度、风险定价和资产确权等环节，实现了从“人用数据”到“数据（经由AI）反向优化生产组织方式”的权力转变。
在全域经济体系层面，数字经济与数智经济呈现出不同的发展特征。早期数字经济根据国家相关统计分类，由数字产业化和产业数字化两部分构成。供给侧将台账、库存等业务平移至线上，需求侧通过电商和线上政务等渠道完成消费触达。但由于受人工管控的限制，不同主体之间数据孤岛现象普遍，数字化仅优化了单点效率，未能改变全社会资源配置的底层逻辑。而数智经济建立在数字经济的存量基座之上，生产端利用AI打通上下游，推动标准化制造向柔性定制转型；流通端通过实时数据压缩全链路损耗；要素端依托跨域数据互通，引导资本、土地和算力向高效率业态倾斜。生成式AI服务、数据资产交易等原生业态成为经济系统的新增量。
实体产业也经历了从数字产业向数智产业的转变。信息时代催生的数字产业以售卖软硬件工具为核心，工厂ERP、商超收银系统等各类模块相互独立，核心工艺调整和投资计划仍依赖人工研判，数字化仅用于固化既有业务流程。数智产业则由原生智能业态（如大模型研发、具身智能等）和传统产业智能化升级共同构成。智慧车间依据传感数据自主微调工艺，智慧农业利用AI动态调控水肥并预警病虫害，产业机体从“外力加装工具”转变为“内生感知决策”。
金融业态同样经历了从数字金融到数智金融的演进。数字金融将线下存贷、支付等业务迁移至移动端，打破了物理网点的限制，但其风控内核仍以人工经验为主导，数字化主要解决了业务触达问题，未触及风险定价的本质。数智金融则是智能经济逻辑在资金端的落地应用，智能投顾根据用户画像自动配置资产，信贷端整合多维数据流实现动态授信和欺诈实时预警，监管端依托算法捕捉异动交易，防范系统性风险。数字金融完成了载体线上化，数智金融则实现了风控与产品的智能重构。
