在服务不足区域扩大宽带网络覆盖范围,提升人群数字素养,缩小数字技术的普及率和使用率差距。 “数字信任”倡议致力于构建安全、可信的数字环境,鼓励以符合伦理道德的方式使用技术,使所有用户进行安全、可靠的数字化互动。
如何解决元宇宙中的数字安全问题. 2022年1月26日. 我们怎样才能保证元宇宙的安全性?. Image: UNSPLASH/Jessica Lewis. 由于数字风险居高(尤其是对于弱势群体而言),安全风险在元宇宙中可能会更加随处可见;. 诸多可能性都会在元宇宙中加剧此类数字风险——不必要 ...
在美国,国家标准和技术研究所在一个开放和协商的过程中,开发了改进关键基础设施的网络安全框架(“NIST框架”)。 该框架将网络安全划分为五个领域:识别,保护,检测,响应和恢复。
如何培养全球网络安全人才?. 建立安全第一的思维模式. 2022年12月17日. 网络安全人才队伍必须是多样化的,其技能必须互为补充、相辅相成。. Image: Unsplash/Jefferson Santos.
“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.
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 ...
企业领导者需要批判性地审视未来所需的科技和员工所需的技术,并且迅速采取行动,腾出所需资源,以便为在员工中建立终身学习的文化走出第一步。
新科技时代的挑战. 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 ...
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 ...
他们急于学习如何将包括物联网、人工智能、区块链、云计算和数据分析在内的新数字技术整合到其已有业务中,从非传统角度释放商业价值。 简而言之,中国以消费者为中心的互联网正在转变为以企业为导向的互联网,其特点是拥有更先进的数字技术和更快的5G移动网络。 与此同时,商业和工业转变所带来的影响,不仅仅是增加了联网特性所能描述的。 这对于将中国作为国家数字化转型的参考案例的新兴市场来说,意义深远。 他们需要超越手机和数字钱包的范畴,从现在开始为下一阶段(人工智能和数字经济)做好准备。 微信为十亿用户提供聊天服务,在光棍节当天创造了 100亿美元的价值及更高的总GMV(“商品总价值”),还以移动支付功能推动了无现金社会的实现——但这些都是昨日的剪影。
人工智能、区块链、物联网和元宇宙,这些强大的新技术颠覆了传统系统、制度和生活方式。. 同时,2020-2022年间的新冠肺炎疫情加速了这些技术趋势,因为世界各地的人们都将他们的大部分生活转移到了网上。. 这场疫情也暴露了我们的政府和系统在从供应链到 ...
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 ...
这使得供应链企业很难知道在哪里寻找这些技术。. 区块链、物联网、自动化和数据科学是首当其冲的革命性技术。. 精明的商业领袖会自我学习,不断寻找革命性的新技术。. 他们建立了一种企业内部文化,以连续性周期的方式评估有前途的技术:观察 ...
我们将连入发达的物联网网络,将数量之大难以想象的数据提供给更先进的人工智能工具,使我们能够创造具有颠覆性的新产品和服务,从而产生巨大的财富。 至少对于我们这些能够接入互联网的人来说是这样。 即将到来的这种不平等的财富快速增长是一个重要问题,因为它会扩大当前全球不平等的断层。 互联网的用户绝大多数集中在发达经济体,而最大的鸿沟存在于世界上最贫穷的地区。 下面的地图和图表显示了大多数发达国家的互联网连接热点,以及在发展中国家增加互联网使用的广阔机遇。 如果这种状况不能很快解决,那么第四次工业革命将主要使发达地区受益而落后地区则更加落后。 红色区域表示互联网接入设备最多的地区。 这并不是说,最不发达的国家成为人工智能领域全球领导者的唯一阻碍是使全部人口接入互联网。
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 ...
让每个实体或数字产品、每个工厂制造流程、每个企业业务流程都能产生数据,并利用这些数据提高工作效率和灵活性; 让分析和机器学习能力尽可能接近边缘,以实现实时洞察和行动;
日常程序性事务的自动化(例如从税单和发票中提取信息)可以帮助公司更有效地运作,同时节省大量资金。 AI已经可以用来管理欺诈和网络安全威胁, 38%的高管将这一功能视为部署AI技术的关键 。
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 ...
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 ...
数字经济中新商业模式的出现需要创新框架的搭配,从而树立人们对数据共享和管理的信任。进一步的发展需要私营和公共机构之间密切合作,制定并在当地实施数字化智能监管。
1. 道德规范:在技术中化解偏见. 2017年的一个特点是,技术公司开始承认它们对社会和人们的影响有多么大,并且承认解决技术伦理问题的重要性。 在此之前,关于这个问题的辩驳往往成为大肆宣传技术的的人和深深恐惧于未来的反乌托邦的人之间的论战。 但是在2017年,谷歌公司的DeepMind团队建立了道德与社会部来考察其技术的社会影响,纽约大学启动了AI Now Institute,承认技术有存在着固有的偏见。 2017年3月,世界经济论坛在旧金山建立了第四次工业革命中心,以应对新兴技术和科学进步带来的社会影响。 2. 加密狂潮:比特币成为主流,区块链受到热捧. 比特币在2009年左右开始引起加密技术人员的兴趣,而在2017年它开始成为主流,甚至许多爷爷奶奶辈也开始投资这种知名的货币。
以下四步可以帮助各组织解决这些问题 :. 1.考虑,从工作开始而非从岗位开始. 工作场所的数字化给予组织完成工作的新选择。. 传统的岗位可以解构为独立组件任务,从而被世界各地的员工、Upwork或者Topcoder这样的平台上的工作人员、自由职业者、联盟合作 ...
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 ...