2021年发布“GLASS绿净计划”,承诺2050年(挑战2045年)前实现产品全生命周期的碳中和目标。该计划中包括打造绿色供应链、制定绿色采购标准、建设零碳工厂、提高智能新能源及节能汽车占比、提供回收方案、投资清洁技术等措施。
以生产环节为例,通过大数据和机器学习,综合客户订单、批量大小、产线产能、工人技能等复杂要素,企业能够实现智能化排产,既提高了工厂的生产力,又减少了碳排放,助益工人的身心健康。
它是一种最先进的技术,使企业之间能够有效协作、共享数据并在以下四个关键领域实现优化: 生产:识别生产瓶颈,预测维护需求,微调流程以实现最高的生产效率。 浪费:实时了解材料使用和能源消耗情况,从而获得经济效益,并实现更加环保和可持续的运营。 利润:做出数据驱动的决策,释放潜力并提高产品质量。 排放:通过监控和减少排放,在整个工业集群中实现可持续运营目标。 数字孪生技术早已存在,但直到最近才能够实现端到端的服务,并使用AI来进行进一步优化。 若能将这项技术提升应用到集群层面,将能进一步减少排放并提高整个工业生态系统的性能。 然而,要做到这一点,我们需要新的治理、协作以及接口和数据共享系统。 集成数字生态系统.
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如此。
中国城市信息模型(CIM)相关投标项目从2018年的2项快速增长至2020年的19项,仅城市信息模型公开招投标项目规模已经超过8亿元 [1]。 英美和新加坡等国也从国家战略层面,加大了对数字孪生技术与城市融合的研究和探索。 数字孪生城市也已成为中国智慧城市建设的主流模式,雄安新区政府已经明确提出,要数字城市和物理城市同步规划、同步建设;海南也把数字孪生第一省作为自由贸易港2035远景发展核心目标之一;上海市,浙江省等都在积极探索并出台鼓励政策。 锅热了,水开了,食材和配料都齐了,客人满怀期待的等着“数字孪生城市”这道大菜,如何掌握火候,如何保证菜品的稳定质量和口感,如何做的有营养? 这是业界最关注的话题,目前也是行业发展最关键的时刻。 我有以下三点感受和大家分享探讨: 第一节 “道”与“术”
如果中国要实现在 2030 年之前达到碳排峰并在2060年之前实现碳中和的目标,帮助中国经济及企业向自然友好和净零排放转变至关重要。到目前为止, 37家大中华地区的企业已经设定了气候目标,但目前还没有任何公司签约制定和实施以科学为基础的自然目标。
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。
作为重塑创新格局的变革性力量,人工智能为解决复杂的社会挑战提供了全新的解决方案。 在医疗领域,强大的人工智能正引发一场诊疗革命,有望实现疾病的及早检测、个性化治疗和药物的加速研发。 人工智能也在助力环保工作,能在生态系统监测、气候现象预测、自然资源优化利用、可持续发展和灾害防备等环节提供支持。 在教育领域,人工智能的全新突破有望实现更加个性化的学习体验,让学习内容更加匹配个人学习风格和多样化需求,在普及教育的同时改善教育效果。
远程办公逐渐取代到岗上班,这样的转换会带来什么后果?麻省理工学院的一项研究有一些最新发现。研究人员表示,远程办公会损害那些激发创造力的工作关系。
制造业一直在努力利用最新的技术突破,不懈追求提高自动化程度、增强运营透明度并加快产品和技术开发。 生成式人工智能,特别是大型语言模型(LLMs),如ChatGPT,是目前在制造业内崭露头角的 范式转变。 生成式人工智能可以利用现有数据来编造新的、独特的数据集,而LLM则进一步发展了这一概念,提供了无与伦比的能力来剖析和协调错综复杂的信息,并和人类以自然语言对话互动。 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能彻底改变这一行业。
解决问题需要的是一套整体解决方案,该方案优先考虑在现有员工和尚未开发的人才库中发展技能的新渠道。这样的方法同样可以帮助解决(政府和教育部门)共同承担的责任,即确保第四次工业革命的技术进步不会因为低技能职工失业而增加经济不平等。
数据驱动型企业级无代码技术能够创建一个完整生态圈。企业可以将所有旧版系统上的信息迁移到单个无代码平台上,并将跨越各种不同类型应用程序与软件所产生出来信息放置在单一数据标准体系下,以便更好地管理它们。集成的旧版系统成为了树根,帮助生成
以下是AI助力应对气候变化的8种方式: 1. AI监测冰山融化的位置和速度. AI已经被训练用于监测冰山的变化,完成任务的速度比人类快一万倍。 这将帮助科学家了解有多少冰山融水进入海洋。 随着全球变暖,冰山融化的速度正在加快。 欧洲航天局表示,英国利兹大学的研究人员称他们的AI仅需0.01秒就可以 利用卫星图像绘制出南极大型冰山的分布图。 这项任务对人类来说更加冗长、耗时,且人眼很难在白色的云层和海冰中识别出冰山。 2. AI绘制森林砍伐地图. AI、卫星图像和生态专业知识也正用于绘制森林砍伐对气候危机影响的地图。 位于苏格兰爱丁堡的 Space Intelligence 公司表示,其业务遍布30多个国家,已经利用卫星数据从太空绘制了超过100万公顷土地的地图。
世界正面临能源的“三难困境”。政府和企业旨在提供可负担的能源,保障供应安全,并向可持续的能源体系转型。但这三个目标之间可能相互掣肘。
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 White 是人力资本分析平台 ChartHop 的首席执行官、首席技术官和创始人。 他还曾是营销云公司 Sailthru 的创始人和首席技术官,也是 Business Insider 的第一任工程主管。 想象一下,要是每次你上厕所、吃零食或与同事交流时,都要先向主管交代这些行为的合理性,你会怎么办? 这些针对日常活动的工作要求可能会让员工面临罚款,其隐私权利也会受损。 尽管如此,包括 微软和联合健康集团 (UnitedHealth Group)在内的越来越多公司都在采用员工生产力评分系统。
为提高效率,该机构于2012年实施了《远程工作改进法案试点计划》。 该计划在24个月里对专利审查员实施“随时随地办公”政策,每月根据工会协商的配额更换新的审查员。 这个实施过程使Choudhury和他的合著者避免了社会科学研究中所谓的选择问题。 Choudhury解释说: “一个人是否想成为一名远程工作者,是由他的某些潜在性格所驱使,而这种性格也与工作效率有关。 在实施《远程工作改进法案试点计划》之前,审查员可以在家工作,只要地点在距离弗吉尼亚州亚历山大市美国专利商标局总部50英里以内,但他们必须每周到办公室报到一次。 该机构最终允许他们在50英里之外工作,但仍然要求他们每周去办公室一次。 《远程工作改进法案试点计划》提供了完全的自治权。
几十年来,管理咨询师一直都在倡导要“更聪明地工作,而不是更努力地工作”(work smarter not harder)。但如果我们只是工作得更少了呢?如今,有越来越多的证据表明,放弃传统的工作周制度对企业和员工都有好处。
从建筑建模到预测能源使用、优化供暖和空调性能,再到通过预测性维护提高制造业效率,人工智能还在帮助其他高碳排行业提升能源效率。 在 农业领域 ,传感器和卫星图像正在帮助预测作物产量和管理资源。
通过将技术和数据科学置于行业决策的核心,我发现我们可以通过改进预测和自动化决策来更好地满足消费者需求。 自2014年成立智能零售平台Nextail以来,我们就确立了我们的使命,那就是让零售世界变得更美好、更可持续。 我们帮助零售商向着更加灵活,有预见性的方向发展,这样他们就可以一方面消耗更少的资源,一方面保持相同甚至更优质的产品供应。 我最大的感悟是,企业真的可以成为一种向善的力量。 事实上,创建一个由志同道合的行业专业人士组成的团队是很容易的,他们对数据和技术充满热情,希望对世界产生积极、切实的影响。 促进人机协作. Andreas Koenig, Proglove 首席执行官.
通过一次人工智能对话,犯罪分子避开了网络安全控制的各个关卡。他们的成功表明,使用AI、5G、生物识别技术和新加密技术等强大的开发技术将会改变攻击者和防御者的网络犯罪格局。