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 ...
第四次工业革命. Follow. 获得熟练工人是区分成功与失败企业的关键因素。. 欧盟委员会相信，在2020年以前， 欧洲的信息通信技术领域将会出现75.6万个岗位空缺，在数据驱动越发重要的未来，是否能获取熟练工人的区别将会越发显著。. 各个产业的技术鸿沟在 第 ...
2021年6月11日. 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 ...
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 ...
对技能和基础设施的投资有助于经济适应最新出现的人工智能技术带来的变化。. 20世纪60年代初，就在信息技术革命刚迈出第一步的时候，一个由科学家和社会活动家组成的委员会给美国总统林登·贝恩斯·约翰逊（Lyndon B. Johnson） 寄了一封公开信：他们认为 ...
熟练掌握“前沿技能”的公司在 2020 年的股票回报率高于熟练度落后的公司；. 最理想的技能包括云计算、网络安全、数据分析和软件开发；. 全球每个地区都面临着技能差距，因此提高员工的技能水平至关重要；. 汽车行业的技能水平正在增长，但在其所需的 ...
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 ...
41%的亚洲高管认为，投资人工智能（AI）能够最大程度地提高生产力。 但86%的人认为，如果工作因AI发生变化或被取代，只有不到一半的劳动力可以适应。 62%的公司在实施技术时未改变工作方式，导致降低生产力的无价值工作/无用功，使情况进一步恶化。 在中国，只有28%的人力资源经理对人机协作有信心，82%的高管对员工的适应能力表示担忧。 对雇主的信任大幅下降：信任雇主的员工比例从2022年的80%降至2024年的65%，未兑现的承诺（如未提供晋升和就业机会）是主要原因。 员工仍然感到倦怠：83%的亚洲员工在过去一年中感到倦怠，经济压力是首要原因。 员工平均每月花6小时的工作时间担心自身的财务状况。 平衡人力资本战略与技术路线的三大策略.
从用无人机来探测人权侵犯行为，到用手机数据来通知人道主义应对措施，公民社会组织正大力开发使用着数字科技和第四次工业革命技术，从而为社会造福，尤其是那些最脆弱的群体。. 目前，人道主义和发展组织、宣传组织、工会等机构正开展数项工程和 ...
当前第四代的数据驱动型企业级无代码平台是一种新兴技术，开发时间不到十年。 它们利用智能数据实现自动建模，在不同的工作场景中提供了高灵活性的自动建模服务。
什么样公司规模能被称为“中小型企业”（SMEs）？. 不同国家和地区的标准略有不同。. 按照经济合作与发展组织的定义，通常中小型企业指的是“员工人数不超过250名的非附属独立公司”，其中小型企业员工人数不超过50人，微型企业不超过10名、甚至5名员工 ...
BenevolentAI的一个关键转折点是，我们部署了人工智能（AI）药物发现平台，以确定可能被重新用于治疗新冠肺炎的现有药物。. 2020年1月，我们利用人工智能工作流程确定了一种药物，即Eli Lilly公司的的baricitinib，该药物最终获得美国食品和药物管理局批准，用于 ...
人工智能技能可提高生产力，从而带来25%的工资上涨. 许多年轻人在工作中积极拥抱人工智能。. 许多18至25岁的年轻人已经准备好接受人工智能——其中70%的人表示生成式人工智能为他们提供了扩展能力的机会。. 普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示，人工 ...
世界经济论坛 新领军者 企业共同探讨了第四次工业革命所需的商业模式、技术及可持续增长战略。. 新领军者奖项旨在表彰在可持续性、数字颠覆及敏捷业务治理方面取得卓越成就的企业。. 创新先锋论坛于 2 020年 11月16-20日 举行，议题将围绕从疫情中迅速恢复 ...
最近万维网基金会支持的一项调查显示，对于信息通信技术连接的投资绝大部分被视为私人企业的领域，特别是移动运营商。 Image: International Telecommunication Union
GPT正确回答了其中的59道，并出色地解答了考试中的6道开放性问题。 我们请来一位外部专家进行评分，GPT得到了最高分5分，相当于在大学本科水平的生物学课程中获得了 A或A+ 的成绩。 在完成这个考试之后，我们向GPT模型提出了一个非科学问题：“如何安慰一个孩子生病了的父亲？ ”它写出了一篇非常体贴的回答，可能比在场的许多人能写的还要好。 整个过程都令人十分惊叹。 这让我意识到，就在那个时候，我见证了自图形用户界面以来最重要的技术进步。 这激发我去思考人工智能未来五到十年所能达成的成就。 人工智能已经成为了微处理器、个人电脑、互联网和手机一样的、具有根本性意义的技术。 它将会改变人们工作、学习、旅行、获得医疗服务，以及相互沟通的方式，并且所有行业都将会围绕着这一技术得到重新定义。
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。. 历史性的致命冬季暴风雪使数百万 ...
对于企业领导者来说，通过“人力数据”（people data）来培养一种强调信任、透明度和生产力的文化将更为有效；. 人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起，能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么，以及如何为公司更大的目标做出贡献。. Ian ...
“机器学习”是如今人工智能领域当中领先的细分领域。 在这一技术中，机器无需人类下达完全精确的程序指令，即可自主学习。 以机器学习为基础的方法，在效果上优于所有不以机器学习为基础的研究方法，因此这一领域基本上主导了21世纪的人工智能研究。 然而，传统的机器学习策略高度依赖“特征提取”模式。 人类开发者必须先指定好解决某个问题要依赖哪些关键特征，机器才能学习运作。 举例来说，如果使用传统的机器学习策略进行人脸识别，机器学的不是每张人脸照片的具体像素点分布，而是要首先辨别出一些特定的面部特征，比方说瞳孔间距、面部分布、褶皱、颜色等等。 但提前指定好特征，会让更多的原始数据无法参与学习；而如果特征选择不当，学习效果就将大打折扣。 这就是传统机器学习的一大主要缺陷。 深度学习.
人工智能的发展需要五大基石的支撑：海量的数据、自动标注数据、清晰的领域界限、顶尖的AI科学家、以及超强大的计算量。这些条件在过去十年互联网、移动设备、大数据和计算处理能力的长足发展下，都已经得到了切实满足。
人工智能与能源：人工智能会减少排放还是增加需求？. 人工智能需要强大的计算能力，但人工智能工具也可以帮助促进能源转型。. 科技公司报告称，为支持人工智能运行，数据中心的碳排放量因此增加。. 但人工智能工具也有助于促进能源转型。. 世界经济 ...
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转化为切实的解决方案。. 但是，创建一个新公司 ...