一、定义 数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。它涵盖了数字产业化和产业数字化两个部分。数字产业化是指电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等数字技术产业的发展；产业数字化是指传统产业由于应用数字技术所带来的生产数量和生产效率提升。 二、特点 1. 数据驱动 - 数据是数字经济的核心资产，企业和组织通过收集、存储、分析和应用大量的数据来驱动决策、优化业务流程和开发新的产品与服务。例如，电商平台通过分析用户的浏览历史、购买行为等数据，为用户精准推荐商品，提高购买转化率。 2. 高创新性 - 数字经济领域技术创新层出不穷。如人工智能、区块链等新技术不断涌现，并且这些技术能够快速地应用到各个行业，催生出新的商业模式和业态。例如共享经济模式的出现，改变了人们的出行、住宿等消费方式。 3. 网络效应显著 - 许多数字经济产品或服务的价值随着用户数量的增加而增加。比如社交网络平台，用户越多，平台的吸引力就越大，每个用户能获得的价值也就越高，进而吸引更多用户加入，形成良性循环。 4. 跨界融合性强 - 数字经济打破了传统行业的界限，促使不同行业之间相互融合。例如，制造业与互联网融合产生了工业互联网，实现了生产设备的联网和智能化管理；金融与科技融合诞生了金融科技，改变了金融服务的提供方式。 5. 高度的灵活性和敏捷性 - 数字经济中的企业能够快速调整其业务模式、产品或服务以适应市场变化。例如，软件即服务（SaaS）企业可以根据用户反馈和市场需求，快速更新软件功能，而不需要像传统软件企业那样进行大规模的软件更新和重新发布。 三、技术 1. 大数据技术 - 包括数据采集、存储、处理和分析技术。通过传感器、网络爬虫等方式采集海量数据，利用分布式存储系统（如Hadoop的HDFS）存储数据，采用数据挖掘、机器学习等算法对数据进行分析，从而挖掘出有价值的信息。例如，企业可以利用大数据分析消费者偏好，为产品研发和营销提供依据。 2. 人工智能技术 - 涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习算法可以让计算机系统从数据中自动学习规律，如预测客户流失概率；深度学习在图像识别、语音识别等领域应用广泛，像人脸识别用于安防系统；自然语言处理可以实现机器翻译、智能客服等功能。 3. 云计算技术 - 提供了计算资源（如服务器、存储、网络等）的按需分配和使用。企业可以通过云计算平台快速获取所需的IT资源，降低硬件采购和维护成本。例如，中小企业可以利用云服务提供商的计算资源来部署自己的电商网站，而不需要自己构建和维护服务器机房。 4. 区块链技术 - 是一种分布式账本技术，具有不可篡改、去中心化等特点。在金融领域可用于跨境支付、数字货币等，保证交易的安全性和透明性；在供应链领域可以记录产品的全流程信息，实现产品溯源。 5. 物联网技术 - 通过传感器、网络连接等手段将物理设备接入互联网，实现设备之间的互联互通和智能化管理。例如，智能家居系统可以通过物联网技术让用户通过手机远程控制家电设备，提高生活便利性。