元宇宙生态体系的搭建需要信息技术的加持。基于大数据引擎，对海量数据进行处理、分析、挖掘的数据智能技术及面向社会科学的社会计算技术，都是支撑元宇宙构建智能信息链的关键技术。

数据智能：赋能信息管理与创造

如今，新一轮科技革命被广泛开展，数据正在成为各个行业的宝贵财富，推动各行业实现数字化转型，助力社会治理创新发展，催生出大批新业态。

目前，大部分企业已经认识到数据价值；不仅注意收集并存储自身业务产生的数据，也开始大量购买外部数据，希望快速挖掘数据价值，弥补自身不足，获得发展机遇。

从2019年开始，大数据与业务决策阶段融合，也就是说，由以往的机器形成数据报告，人工进行决策，变为由机器直接做出决策。

例如，在外卖行业，系统可以直接形成最佳调度方案，将任务下发给骑手，从而提高调度效率。随着这种模式在企业业务场景中被推广开来，大数据开始向数据智能化阶段迈进。

数据智能指的是以数据作为生产资料，通过数据处理、机器学习、人机交互等技术，从大量数据中提炼、发掘关键信息，从而为人们的决策提供数据智能支持，减少或消除不确定性。

数据智能常应用于商业决策阶段，它让机器具备了推理能力，可以自动根据数据处理结果得出最佳方案，从而让企业业务运转更加高效。

未来，随着处理数据的技术更加成熟，大数据会逐渐参与业务重塑的过程。很多业务环节不再需要人参与其中，而是都能由机器自动实现。同时，人机协同领域也会迎来迅猛发展，从目前的人工智能向人类智力增强转变。

伴随着元宇宙的发展，数据智能将从现实世界逐步应用到虚拟世界中，赋能元宇宙管理与创造。使机器具备推理能力和自动管理能力的数据智能可以与虚拟数字人紧密结合，让虚拟数字人变得更加智能。

当用户在元宇宙中进行各种经营活动时，可以雇佣智能虚拟数字人生产产品、管理店铺等。即使用户下线，智能虚拟数字人也可以在元宇宙中继续工作。

社会计算：跨界信息连接虚拟与现实

社会计算是社会科学与计算科学的交叉融合。

从广义上说，它指的是面向社会科学的计算理论和方法。从狭义上说，它指的是面向社会过程、社会结构、社会活动、社会组织及其作用和效应的计算理论和方法。

社会计算的目的是连接社会问题与计算技术，从理论、实验、应用等各个层面突破社会科学与计算科学融合的困难。

因此，社会计算有三部分任务：

第一，在深入理解当前社会问题的基础上，为解决社会问题建立统一的科学基础模型和理论框架；

第二，研究与社会相关应用的建模与计算方法，为解决社会问题提供理论和技术支撑；

第三，深化学科交叉研究，为互联网背景下的社会科学提供新的研究方法，推动解决社会问题的方法的创新和突破。 

社会的计算的本质是用技术研究人。

以前的社会科学研究需要进行大量的实验，但能请来做实验的人很少，而且很难控制这些人的行为。而现在将计算技术与社会科学结合后，就可以不用专门请真人来做实验，而可以使用积累的历史数据，如浏览记录、购物记录等来模拟实验。

另外，这些数据在计算机和统计学的帮助下，可以在最大程度上消除偏差，控制变量，从而更高效地进行实验。

社会计算让社会科学的研究更加方便、客观，它将虚拟与现实连接起来，用客观的数据表现出了人的活动和行为，以此指导解决社会问题，从而为元宇宙社会治理奠定基础。