到底什么是数字化？-德赢Vwin官网网

CCTV的一则广告词是“数字新时代，美好新未来”。数字经济、数字中国、企业数字化、办公数字化、文物保护数字化等，有关数字和数字化的说法不胜枚举。数字经济主要包括数字化、互联网、物联网、5G 通信、大数据、云计算、区块链和人工智能等，数字化是其基础技术支撑，它是物理世界和数字化虚拟世界的交汇点，或者接口。到底什么是数字化？要明白这个概念，首先要了解什么是vwin 量，什么是数字量，然后才能明白什么是数字化。

现实世界中，大多数物理量是连续变化的，例如海拔高度的变化、丘陵连绵起伏的变化、声音的大小、温度的高低、车速的快慢等。这种随时间或者位置变化而连续变化的量称为模拟量，人们一般用曲线来表示模拟量连续变化的特征。例如：海拔高度随着所处位置的不同而变化，海拔高度就是一个模拟量(图1左)；人体温度一天时间里是不断变化的，温度也是一个模拟量(图1右)。

图1.海拔高度和人体温度模拟量
(红色曲线)

数字量是模拟量曲线上某一点的测量数值。详见图2，人体温度是一个模拟量，不管人们测量不测量它，这个物理量都是存在的，而且是按时间不断变化的。如果要监控人体温度，按双数整点来测量体温的话，就可得到12个温度测量值(图2篮箭头所示)，用T2、T4、T6……T20、T22、T24来表示，这些都是数字量。

图2.用一组顺序数字量近似表示模拟量曲线

如果把测量时间间隔缩短，每小时测量一次，就可得到24个温度测量值，可用T1、T2、T3、……T22、T23、T24来表示。如果进一步缩短时间间隔来测量，会得到更多的温度数字量。这些顺序数字量就近似表达了这条曲线的变化，测量的次数越多，顺序数字量表达曲线就越准确。

对连续的模拟量进行密集的等间距的测量，得到一组顺序数字量的过程称为模拟量的数字化。测量的时间间隔也称为采样间隔，也叫采样周期。间隔越小密度越高，对曲线的数字化表示越准确，数字化质量越高。

现实世界中的万事万物都有其内在自然规律，物理学定义了各种物理量和测量单位，用来研究和揭示这些自然规律。物理量包括长度、重量、时间、电压、电流、亮度等。这些量如果随时间不断变化，它们就是模拟量，如果要用计算机对这些模拟量进行测量、储存、计算、网络传输等处理，就要先对它们进行数字化。

数字化一般通过传感器、模拟/数字转换器（简称模/数转换器、ADC）和计算机来实现。具体过程简述如下，首先要用传感器把物理量变成电压模拟量，再用模拟/数字转换器把电压模拟量变成一个个的电压数字量，然后保存到计算机中，并进行相应的数据处理(例如求最大值、最小值、平均值、绘制曲线等)。

图3.真实世界与数字化和网络化的

虚拟世界的数字化接口

例如，您要用手机录制一首歌声，手机会先用传感器(麦克风)把歌声变换成变化的电压模拟量，再进行模/数转换，把电压模拟量转换成一个个数字量,并按照MP3的格式储存在手机里。反过来，如果要把手机里的MP3音乐播放出来，就要把MP3文件中一个个数据送到数字/模拟转换器（简称数/模转换器、DAC）中，变成电压模拟量后，驱动职能器(扬声器)播放出歌声(参见图3上)。

数字量在计算机里都是用二进制表达的，因此，我们可把模/数转换器（ADC）和数/模转换器（DAC）看作是模拟世界和数字世界的数字化接口(图3下)。这个接口一边是模拟世界，另一边是数字世界，而且是二进制的数字世界。

在今天的集成电路(芯片)大家族中，传感器芯片、ADC芯片和DAC芯片是非常重要的芯片种类。ADC和DAC芯片的技术指标中，转换精度和转换速度是十分重要的指标。图4和图5是这类芯片的一些例子。

图4.一些传感器芯片举例

图5.一些ADC芯片和DAC芯片举例

物联网所说的万物互联，不是简单的直接互联，而是经过数字化转换以后的互联。万物的物理量(由模拟量表示)首先要经过上述的模拟/数字接口，转换为万物的数字量，再通过互联网连接起来。在下图所示的物联网世界中，大部分物体的物理量是模拟量，经过模拟-数字接口接入物联网，少部分物体具有数字接口可直接连接到物联网。所以万物互联是数字世界的互联，而且是二进制数字世界的互联。

图6.万物互联需要模拟-数字转换

才能实现

这里介绍一些日常生活中数字化的例子。旧的电影胶片、照片、音乐磁带、手写的资料和文件、敦煌壁画、故宫的字画等，都是保存在自然材料和介质上的信息，它们不易长久保存，很容易造成损坏、变质或性能变差。因此，人们就借助数字化技术，把电影胶片变成数码电影，照片变成数字照片，音乐磁带变成数码歌曲，手写的资料和文件扫描成了电脑文档以后，就可以永久保存了。

随着传感器、芯片、计算机、物联网和移动通信技术的发展，数字化涉及的方面越来越多，渗透的经济和社会活动越来越广，极大地改变了人类社会的样貌。可以说，数字化开辟了人类信息化、智能化世界的新纪元。

审核编辑：李倩

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表德赢Vwin官网网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉