随着国家寻求更多可再 生能源来源， 可再生能源工程师和太阳能安装和系统工程师等职位的需求将高 涨。 投资也能创造更多广泛意义上的可持续发展职位， 比如可持续发展专家和环境 保护专业人士， 这些职位预计将分别增加 33% 和 34%， 从而创造大约 100 万个工 作机会。 但是， 教育和农业领域的工作机会净增长幅度最大。 报告发现， 教育行业的工 作数量预计增长 10% 左右， 即新增 300 万个职业教育教师职位 、 大学和各类高等 院校的教师职位。
Economy, industry, region and skill profiles. The Future of Jobs Report 2023 explores how jobs and skills will evolve over the next five years. This fourth edition of the series continues the analysis of employer expectations to provide new insights on how socio-economic and technology trends will shape the workplace of the future.
一份新报告发现，过去几年全球青年就业状况有所改善，但仍然有6500万年轻人失业。. 所获学历和当今所需的工作技能之间不匹配是年轻人难以找到工作的原因之一。. 世界经济论坛的报告《塑造学习的未来：人工智能在教育4.0中的作用》指出，政策制定者 ...
世界经济论坛发布 《未来就业报告》， 第四次工业革命的到来将会引发劳 动力市场的巨大变革。. 在未来十五年内， 传统职业的消失与新兴职业的产 生将会成为第四次工业革命将要应对的真正挑战。. Skills and jobs displacement will affect every industry and geographical region ...
根据《未来就业报告》，未来五年预计将有23%的工作岗位发生变化，数百万人将辗转于不断减少和不断增加的工作岗位间。. Coursera首席执行官Jeff Maggioncalda和德科集团（Adecco Group）首席执行官马思翰（Denis Machuel） 参加了达沃斯年会“ 劳动力市场变革下的技能再 ...
以通过调查来收集消费者需求或意见信息的工作人员为例：“虽然进行调查可能是一个高度自动化的过程……但调查问题的制作和措辞仍然需要收集数据的人高度关注和许可。
1.需求高度集中. 目前，美国的雇主们重点关注以下三个主要领域的招聘。. 疫情后，原先的热门招聘岗位正在成为过去，以谨慎和审慎的方式招聘具有需求技能的员工已经成为新常态：. .chakra .wef-r2smif {color:#000000;}.chakra .wef-r2smif a {color:#0065F2;-webkit-text-decoration:none ...
利用最新的太阳能、电池、轻质复合材料和航电技术， 高空平台通信系统 （HAPS）系统有望 提升通信和观测能力。. HAPS系统通常以气球、飞艇或固定翼飞机的形式在距地面约20km的高度飞行，其连通性、覆盖范围和性能超越地面塔和卫星，在全球偏远地区尤其 ...
人工智能维护方面的主要任务是确保人工智能系统得到最佳利用。 根据白皮书，人工智能维持将包括三种主要类型的岗位：内容创建者、数据管理员以及伦理和管理专业人员。
有哪些因素在推动未来的就业发展？. 一些宏观发展趋势，包括绿色转型、ESG标准和供应链本地化等，是未来就业增长的主要驱动力，而包括高通胀、经济增长放缓和供应短缺在内的经济挑战则成为了未来就业的最大威胁。. 推动技术应用和发展数字化能引发 ...
因此，我们需要更广泛的参与来缩小日益扩大的供需差距。私营部门、电网运营商、规划部门和监管机构必须齐心协力，找到整体性的解决方案。这将要求信息与通信技术行业向推动清洁电力需求的其他行业学习，并与之合作。
面对这一当务之急，国际舞台上各个国家和部门的领袖需要团结起来，共同努力，确保负责任地开发、部署和采用人工智能，以实现共享和集体利益。 多利益相关方的方法
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。
以下是10条主要结论。 1. AI在多项任务中的表现超越人类. 在特定类别的智力任务中，AI的表现已经超越人类。 Image: 人工智能指数，斯坦福大学. 截至2023年，AI的表现在一些维度已经超越了人类，如图像分类、视觉推理和英语理解等。 然而，在某些类别的任务中，AI尚未达到人类的能力水平，尤其是复杂的认知任务，如视觉常识推理与规划、竞赛数学等。 2. 工业界处于领先地位. 在2014年前，机器学习模型的发布由学术界主导。 然而，现状发生了改变。 2023年，工业界开发了51个机器学习模型，而学术界只有15个。 值得注意的是，2023年有21个著名的模型由工业界和学术界合作发布，这一数字创下了历史新高。 工业界取得领先地位的秘诀是什么？
全球人口将在2030年达到90亿，我们所消耗的资源比地球所能供给的更多。. 在未来，我们必须以可持续的方式重复利用现有资源。. 幸运的是，有一种资源是取之不尽的：创新。. 世界各大公司都在开发创新技术，减少资源消耗，并重复利用、循环利用资源。. Image ...
决定人工智能准备程度的五大因素如下： 1.基础设施建设. 生成式人工智能模型会利用和产生海量数据，因此需要大量计算资源并配置专用的硬件。 人工智能准备就绪的第一步就是确定密集处理所需的兼容性技术基础设施。 2.数据质量. 生成式人工智能模型需要大量高质量数据进行训练，学习有意义的模式并生成实际的内容。
全球向可再生能源的过渡将需要人工智能（AI）技术来管理分散式电网。 人工智能可以实时平衡电力供求，优化能源的使用和存储，以降低费率。 需要技术治理来促进电力接入民主化，鼓励创新并确保电源具有复原力。
普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示，人工智能技能可提高生产力，从而带来25%的工资上涨。技能优先的招聘——基于能力而不是学位或工作经历等传统标准进行招聘——可以帮助年轻人在人工智能时代找到工作并取得成功。
人工智能需要大量计算能力，而生成式人工智能系统完成一项任务所需的能量，可能已经是专门针对某一任务的软件的33倍。
氢曾一度被边缘化，如今正作为一种多功能的清洁能源载体成为关注的焦点。. 从交通运输到工业流程，氢能在各个领域表现出的变革性潜力不容小觑。. 在我们努力应对碳排放和气候变化的后果时，氢能为实现能源系统脱碳和开创可持续发展的新时代提供了一个 ...