数智化转型和环境、社会与公司治理(以下简称为ESG)都是全球企业界的重要课题。. 前者侧重将科技应用于价值链的各个环节,让企业运营更为高效和智能化,从而更好地满足客户需求。. 后者则强调企业要从环境、社会和公司治理等角度为其利益相关者创造更 ...
数字孪生(基于数据的对象和流程表示)支持新基础设施的规划、现有资产的改造和性能改进。 生命周期数字孪生可用于延长资产寿命、管理报废资产并优化产能利用率,例如通过减少建筑物中混凝土和钢材的使用。
从智慧工厂、自动驾驶汽车,到个性化医疗,再到其他领域,这场革命正利用人工智能、物联网、机器人和大数据等技术,打造效率更高、响应速度更快和适应性更强的互联系统,以更好地满足人类需求。. 数字和物理世界的不断融合提高了生产力、促进了创新 ...
数据4.0——重新思考数据驱动型经济的规则. 公司将需要在人的层面上将数据制度化,迎接崛起的新挑战,并且必须推动数据驱动经济的发展,以实现向善的变革。. 虽然许多日常生活和经济活动在疫情期间的某个时刻陷入了停顿,但数字、技术转型并没有停止 ...
这场对决充满了悬念和象征意义——人类对机器,直觉对算法,传统对现代。. 结果,AlphaGo连胜三局,以3-0击败人类最强选手,同时也象征着“数字经济”时代的到来。. 几乎一夜之间,中国的互联网经济社区开始讨论起移动经济时代的“下半场”,在2013-2016年 ...
数字孪生技术与城市发展进入大融合阶段,从政府愿景,企业参与度到场景应用都预示着产业规模的巨大增长空间。. 数字孪生城市需要从“道与术”,“破与立”,“点与面”等辩证角度去思考,塑造产业可持续发展的赛道,达到公共利益与商业利益的平衡 ...
数据至上的终结. 数字化转型带来了云计算,并最终一步步衍生出机器学习(ML)和物联网(IoT)。. 这也带来了企业和个人数据的大规模集中。. 在广告的资助下,社交媒体巨头应运而生。. 它们定义并占据了Web2(社交网络)的主导地位。. 由于拥有大量个人数据 ...
“中国已将超过30%的陆地规划入 生态保护红线,以保护生物多样性和关键生态系统服务。 为了确保这些保护性措施得以落实,必须改善生态补偿机制,建立新的市场与金融机制,将生态系统价值转化为惠及当地民众的经济效益。 “ 生态系统生产总值 (GEP)可为决策者提供清晰而有说服力的证据,帮助他们了解生态系统服务的货币价值。 它也可作为评估政府政策和绩效、土地利用和基础设施规划的指标。
世界经济论坛人工智能治理联盟致力于通过三个核心工作组实现负责任的人工智能开发、应用和治理。. 世界经济论坛的三份新出版物提供了构建安全系统和技术的建议。. 虽然人工智能是应对全球挑战的关键,但它也需要实现包容性进步,这正是人工智能治理 ...
在过去几十年中,对技术伦理的研究经历了三个阶段。. 第一阶段的研究主要集中在计算机上。. 在此期间,各国颁布了大量有关计算机使用、欺诈、犯罪和滥用的伦理准则和法律,大多数规则今天也仍然适用。. 第二阶段则集中在互联网领域,创建了规范信息 ...
世界经济论坛能源与材料中心和清洁电力、电网和电气化倡议召集三位专家讨论能源创新和跨行业合作这一核心话题,以帮助信息与通信技术行业可持续地应对这些挑战。 2025年,全球创建、捕获、复制和消费的 数据量预计将达到181泽字节(ZettaByte),而这几乎是2020年的三倍。 随着经济数字化转型不断推进,生成式人工智能快速发展,移动数据网络需求不断增长,加密货币挖矿的诞生升级,数据量正出现大幅度的增长。 不断增长的数据量,也使得行业需要更高的算力。 而这反过来,又会增加数据中心以及电信和数据网络等通信基础设施的电力需求。 这一增长也会带来温室气体排放,因此我们需要努力升级电力系统,才能与数据量的增长保持同步。
家族企业应重新部署并有效利用其资源进行影响力投资,将资本投向产生社会和环境效益以及财务回报的项目。 通过投资于可持续初创企业和项目,家族企业可以推动更广泛的系统性变革。
在中国各地,一批大型企业和金融机构正在加大降碳减污力度,努力在发展中推进零碳和自然受益转型。. 作为全球最大的制造业中心,中国在企业监管和排放数据披露方面的进展备受瞩目,例如通过“蔚蓝地图”进行的数据报告。. 国际社会必须携手合作,调动 ...
2023年是有记录以来最热的年份,全年平均气温比工业化前水平高出1.45 ± 0.12 °C。. 我们需要数万亿美元的融资来减缓并逆转气候变化和排放。. 中国在全球经济中扮演着重要角色,并且已经开始采取各种创新型融资机制来资助气候转型工作。. 根据 政府间气候 ...
元宇宙治理是一个多方面的挑战——这对于新兴技术来说是不足为奇的。 构建虚拟世界所依赖的产品将在互操作性、隐私性和安全性之间进行艰难的权衡,这些问题处理起来十分棘手。
生产力较易增强的工作. 人工智能或许无法直接代为完成涉及批判性思维和解决复杂问题能力的任务,但它能够通过增强生产力为劳动者提供帮助。. 大语言模型的辅助将节省劳动者的时间,从而提高他们的生产力。. 生产力增强的效果在劳动者工作任务涉及数学 ...
一本新书描述了我们该如何更好地协作,以提高工作绩效与幸福感;. 该书作者Rob Cross揭示了高绩效员工是如何以比同龄人更高效的方式进行协作的,同时还能提高幸福感。. 在本期《作者会谈》(Author Talks)中,麦肯锡全球出版公司的Tom Fleming与巴布森学院的 ...
我们目前所面临的新的全球化浪潮,是由数码科技驱动的全球化,人们通常称之为“全球化4.0”。. 那么,全球化何时发源?. 经历了哪些主要阶段?. 未来的全球化又将会是什么模样呢?. 上图总结了我们有关全球化的 系列文章 之中提到的重要信息。. 该系列 ...
除了优化工作流程外,人工智能和LLM可以如何重新定义制造业?. 制造业需要处理大量复杂的非结构化数据,包括传感器读数、图像、视频和遥测数据等。. 实时数据流和与上下文数据源的集成对于及时有效地响应事件至关重要。. 通过新的工具赋能从业人员,LLM ...
建设数据共享的数字公共基础设施有助于各组织回收和重复利用数据,从而降低成本。 通过设定标准来协调数据收集也十分重要,有助于加强互用性,并使数据使用更加高效。
中国的生态保护红线、国土空间规划体系、生态产品价值实现机制等创新实践,都是打造绿色发展战略对接的绝佳入手点。 期待《计划》在各部门、各行业的改革与转型发展过程中得到切实落实。
世界经济论坛的 人工智能治理联盟 等多边利益相关方平台,对于助力平衡人工智能的资源使用和正面效益至关重要。 人工智能会消耗多少能源? 如果我们问问ChatGPT,它是这样说的: “人工智能系统的能耗因其复杂性和用途而存在很大差异,但通常需要大量电力才能有效地处理和分析数据。 据估计, ChatGPT光是回复这一句话,所需的电量即达到Google搜索的约十倍。 ChatGPT每周有1亿用户,因此额外的能源需求开始累积。 这还只是单个平台上的用户。 在整个人工智能行业中,不断增长的能源需求(主要来自于构建和运行用于训练和操作人工智能模型的数据中心)正在导致全球温室气体排放增加。 微软作为ChatGPT开发商OpenAI的投资者之一,将生成式人工智能工具定位为其产品的核心。
创业者如何将他们的想法转化为成功的创业公司?. 我们采访了世界经济论坛技术先锋社区的14位企业家。. 得到的经验包括:试验你的假想,对新机会持开放态度,以及永不停止学习。. 创业公司在全球经济中发挥着越来越重要的作用,它们能将一些创新的想法 ...