智能超表面(RIS)通过动态变形优化了无线通信链路,并结合超材料、智能算法和先进信号处理来控制和操纵电磁波。 RIS为增强容量和连通性而设计,注重环境可持续性,可以将普通墙面和其他表面转变为无线网络中的智能组件。
据预计,该公司已经累计循环利用了5000万台设备,为设备拥有者带来了40亿美元的收益,使得6500吨电子废料免于填埋。 您读了吗? 通往循环经济的四个关键步骤
报告指出,通过确保经济结构如实反应资源的真实成本,我们可以将资金导向可持续资源利用,这是一种潜在的解决方案。 同时,为消费者提供信息并获得可持续的商品和服务也至关重要。
FMC的“近零钢铁挑战”(Near-Zero Steel Challenge)旨在促进新的需求和供应,2024年1月,该挑战吸引了来自21家买家、17家供应商和71家赋能技术创新者的100多份申请。
本文介绍了未来三至五年最有潜力影响世界的十项技术,包括人工智能、捕碳微生物、弹性热量材料等。这些技术涉及健康、通讯、基础设施和可持续发展等领域,能够彻底变革网络互联、应对气候变化、推动各领域的创新等。
通过提升系统能效和废物循环利用、直接电气化等解决方案,降低生产环节对于传统化石能源的依赖和消耗,与此同时推进氢能利用和清洁能源大规模发展,并推动碳捕集、利用与封存技术实现突破。
信息通信技术业(ICT)、纺织业和制造业等领域的企业尤其努力,希望在国家实现气候目标之前就达到碳中和。 到2050年,中国需要约 26 万亿美元的绿色投资。 中国的第十四个五年计划 预计将在气候变化相关的努力和数字经济方面投资6万亿美元。 中国人民银行已经设立了为期一年的 5000 亿元人民币 (约704.7亿美元)专项再贷款项目,利率为1.75%,用于支持科技创新、技术转型和设备更新等。 关键的利益相关方和技术. 不管是在中国还是在其他任何市场,开发绿色技术的公司不仅需要推动技术创新、遵循可持续信息披露报告标准、制定雄心碳减排目标和战略,还要理解投资者的想法,以确保公司的财务状况、业绩和前景良好。
中国凭借在5G、人工智能和电子商务等领域的引领和发展,不仅改变了自身的经济和社会结构,还为世界贡献了宝贵的智慧和技术。 此外,中国独具特色的数字治理模式及其对网络安全的重视体现了在当前全球环境下,中国采取了“因地制宜”的策略来应对各项 ...
本文分析了中国在疫情后复苏、人口老龄化、减碳排放等压力下,如何实现更可持续、创新的发展。文章邀请了六位专家学者,从经济、环境、食品、科技等方面,探讨了中国未来的转型机遇和挑战。
据预测,2021年-2025年,中国能源企业数字化转型支出将以每年15%的速率增长,生产运营数字化将成为企业重要减碳发力点。 举例而言,中信智慧水务云平台便是以BIM、物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术为支撑,通过智能设备感知厂区生产、环境、状态等全方位变化,建立了“前馈+模型+反馈”的多因子智能曝气、智能加药控制方式,最大限度推动了节能降耗,可节电15%、省药12%。 距2030年可持续发展目标的行动窗口逐步缩小,加速科技创新比以往任何时候都更加重要。 在加大科研投入的基础上,企业以及其他利益相关方需要共同努力为生态环保产业的科技创新打造良好的外部市场条件,包括扩大新技术、新装备在产业中的应用场景,加强技术集成、中试和示范等。 共创全球绿色新可能.
Karin Kimbrough. 绿色技能是向绿色经济转型的关键,国际劳工组织估计,到2030年,全球有2400万个工作岗位可以由绿色经济所创造。 向绿色工作的转变正在进行中,领英就业数据显示,2015年美国石油/天然气工作与可再生能源/环境工作的比例为5:1,但到2020年这一比例已变为2:1。 我们看到绿色工作跨越了广泛的行业,从显性的行业如可再生能源,到更多意想不到的行业如金融、时尚技术和运输。 过去几个月的极端天气事件是一个毁灭性的提醒——气候变化危机正在对世界各地的社区造成破坏。 当世界各国领导人在联合国大会、世界经济论坛的可持续影响发展峰会,以及2021年联合国气候变化大会(COP26)等会议上进行讨论时,如何实现向绿色经济的加速转变将会是重要议题。
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。
1. 地理空间图像用于景观规划. 再生农业的规模化往往需要采用景观方法,关注更广泛的生产区域,而非单个农场。 这有助于自然资源的整体管理和再生。 通过利用地理空间数据,AI模型可以分析土地覆被和土地利用的变化、土壤健康情况和大片土地上的可用水资源,帮助规划再生景观。 世界经济论坛的粮食创新中心与印度的中央邦政府 合作,与Skymet Weather公司一起将地理空间图像融入景观规划。
受访者普遍表示,人工智能对用例产生了中到高等影响,包括采用可再生能源、产品和服务的可持续设计、通过改进能源监控和管理来降低成本以及降低碳足迹。
1. 人工智能提高生产力的效果不均衡. 2024年,接受论坛调查的大多数首席经济学家认为,在高收入国家,生成式 人工智能将提高生产力和创新能力。 但在低收入国家,这一比例仅略高于三分之一。 预计知识密集型产业,包括信息技术和数字通信、金融与专业服务、医疗与保健服务、零售、制造、工程和建筑、能源和物流行业的生产力将得到提升。 报告称,这些潜在效益“与人们对自动化、裁员和工作降级的担忧形成了鲜明对比”。 近四分之三(73%)的受访首席经济学家“预计不会对低收入经济体的就业产生净积极影响"。 经济学家对未来一年生成式人工智能影响力的看法。 Image: 经济学家对未来一年生成式人工智能影响力的看法。 2. 数字工作岗位持续增长. 到2030年,全球数字工作岗位预计将增至约9200万个。
确保劳动者有能力应对不断变化的工作性质,是企业和政府目前面临的一项关键责任。 白皮书列出了实现这一目标的四点建议: 打造灵活应变的员工队伍。
可持续发展专业人员、金融技术工程师和一些分析员职位(包括业务、信息安全和数据分析员)以及数据科学家,都将实现超30%的增长率。 虽然数字革命是部分高速增长的职业的催化剂,但在所创造的职业总数中,许多非技术性职业预计实现的增长幅度却最大。
本文介绍了全球水资源的供需情况,分析了不同国家和地区的水资源现状和挑战。文章基于数据和图表展示了水资源的不平等分布,以及一些缩小差距的解决方案。
2020年1月9日. 2016年11月,一对叙利亚难民伴侣在挪威卑尔根重聚。 Image: Bradley Secker / laif / Redux. Børge Brende. 各国都面临着严峻的社会经济挑战。 不平等状况加剧,社会经历着身份危机,凝聚力逐渐减弱。 从 圣地亚哥 到巴黎再到贝鲁特的示威游行也表明人们对政府逐渐失去了信任。 而很多选民和政客则将这些问题归咎于 贸易 、 科技 和 移民 上。 但这就导致了一个看似无法解决的难题。 如果人们越来越生气;如果他们认为贸易、科技或移民不会带来任何好处;如果他们不相信政府或同胞居民能够提供解决方案,那么该怎么办? 北欧国家(丹麦、芬兰、冰岛、挪威和瑞典)的实践表明,依然有解决办法。