區別：

1. 定義不同: 信息化是指以計算機與網絡技術為基礎, 通過信息系統的建立、信息管理的實現, 為企業與組織提供信息服務。而自動化是指在工業技術領域，通過機械或計算機來完成原本由人手進行的工作。

2. 目的不同: 信息化的目的是提高企業信息處理效率、改善管理水平、提高產品質量與市場競爭力; 而自動化的目的是以機器替代人力，提高生產效率，降低成本。

3. 範圍不同: 信息化的應用範圍遠比自動化廣泛，它不僅包括企業生產經營的各個環節，還涉及到信息服務、電子商務、電子政務、互聯網應用等多個領域；而自動化主要應用於生產車間、機械加工及流水線等環節。

4. 技術手段不同: 信息化的核心技術是計算機與網絡技術，通過信息系統實現信息化管理，而自動化則主要是機械或計算機控制技術，包括PLC（可編程控制器）和SCADA（監控與數據採集系統）等。

5. 目標對象不同：信息化主要服務於消費者和客戶，以提高客戶滿意度和市場競爭力為目標，而自動化主要服務於企業自身，以提高生產效率和降低成本為目標。

數字化信息化智慧化三者間的主要區別是屬性不同：

數字經濟時代，信息化、數字化成了高頻詞，它們之間既有區別，又緊密關聯，簡而言之，信息化是一種管理手段，數字化是推進信息化的方法。

經歷了幾十年的發展，人們對信息化已經形成了固有的認識，由於思維慣性，不免對剛興起的數字化產生誤解。但數字化不等於信息化，信息化和數字化在技術層面、業務層面、覆蓋範圍、連接程度、需求和目的、數據價值和思維導向方面都有顯著差異。

數字化、信息化和智慧化是三個不同的概念。
數字化是指將模擬信號轉換成數字信號，也就是將數據數字化，使其具有可計算性和可傳輸性。
信息化是指基於現代信息技術手段的信息化建設和應用，包括信息處理、信息系統、信息網絡等，是數字化的基礎。
智慧化是指在信息化的基礎上集成各種先進技術，使得人與物、物與物之間形成智慧互聯，以達到增加處理效率和降低資源消耗的目的。
在數字化、信息化和智慧化的發展過程中，前者為後者打下基礎，後者則是前者的升級版本，智慧化則是現代科技的發展方向。

數字化、信息化、智慧化是企業數字化轉型的三個階段。它們的區別如下：
數字化：指將紙質或物理元素轉換為電子格式，包括數字信息的採集、存儲、處理等基本技術，強調實現信息化的物質基礎。
信息化：基於數字化技術，將信息加工成有用的知識和信息資源，使企業能夠更加高效地管理、生產和服務，強調了數字化技術與組織管理的深度整合。
智慧化：在信息化基礎上，加入了人工智能、大數據、物聯網等技術，使企業能夠更加精準地收集、分析、處理和利用各種數據信息，實現智能化的決策和服務，強調了數字化技術與人工智能的結合。

數字化指的是交實體的信息以數字的方式進行表達，信息化指的是將信息能夠以自己想要的速率進行表達，而智慧化指的是以人工智能為基礎的信息傳播，因此三者存在邏輯上的遞進關系。

1、定義不同

信息化 通訊現代化、計算機化和行為合理化的總稱”。其中行為合理化是指人類按公認的合理準則與規範進行；通訊現代化是指社會活動中的信息交流基於現代通信技術基礎上進行的過程；計算機化是社會組織和組織間信息的產生、存儲、處理(或控制)、傳遞等廣泛採用先進計算機技術和設備管理的過程，而現代通信技術是在計算機控制與管理下實現的。因此，社會計算機化的程度是衡量社會是否進入信息化的一個重要標誌。

數字化 將許多複雜多變的信息轉變為可以度量的數字、數據，再以這些數字、數據建立起適當的數字化模型，把它們轉變為一系列二進制代碼，引入計算機內部，進行統一處理，這就是數字化的基本過程。

智能化 指事物在網絡、大數據、物聯網和人工智能等技術的支持下，所具有的能動地滿足人的各種需求的屬性。

2、特徵不同

信息化： 業務信息系統 、數據／信息 、信息處理 、業務流程自動化

數字化：業務信息系統，管理信息系統、

數據／信息／知識／決策（局部）、信息處理，信息管理，知識管理、業務流程自動化，管理流程自動化。

智能化：業務信息系統，管理信息系統，運營管理系統、數據／信息／知識／決策／執行智能化、信息管理，知識管理，決策管理運營管理、業務流程自動化，管理流程自動化，運營自動化＋智能化。

3、價值不同

信息化 現實的業務流程在計算機及其網絡系統裡固化，從部門各崗位聯動、到企業各部門連動、到消費者聯動、到產業上下游聯動。實現流程與規則固化便於大規模統一作業與協同作業。

數字化 用智能產品智能設備傳感器、視覺識別自動採集現實數據，形成計算機裡的數字孿生。現實變化則計算機裡的數字孿生物品自動發生變化，在計算機裡操作數字孿生物品，現實世界就自動同步反應，不會形成現實情況和計算機裡的情況分離而導致的決策誤判.

智能化 第一，具備智能OS(完整的軟件和服務開放系統)；第二，具備智能傳感且物聯成網；第三，具備視覺識別和語音交互；第四，具備深度學習計算機來進行資源（人才、物料、設備、倉庫、運輸車、資金）最佳調度。當因產業聯動產生的龐大複雜性狀況超出人的掌控能力，則需通過由大數據驅動人工智能，實現社會資源的自動化、最佳化供需匹配調度。