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。
世界经济论坛的“制造业数据卓越框架”为该行业开发分析新能力和新型伙伴关系提供了指南，为制造商提供了获取数据更大价值的参照手册。 制造业正面临一场数据驱动的革命。 各公司正通过超连通的价值网络进行合作，用数据和分析应用来推动生产力，提供新的客户体验，并改善公司的社会和环境影响。 这种技术进步是在一个充满不确定性的时期出现的。 气候变化、供应链中断和冲突困扰着全球系统，但数据的创新使用实际上可以成为稳定全球制造业的力量。 数据、分析和制造. 为了实现超连通价值网络的愿景，制造商必须采用大量的数据和分析应用，如预测性维护、先进的机器人技术和供应网络的跟踪和追踪等。 基础数据资产则是这些应用的命脉。 其中，数据的作用如下： 通过对报告和控制台的人工分析，从数据中识别模式，提供可操作的见解；
气候变化、疫苗开发等科研工作需要高性能计算机来支持基于大量数据与场景的分析、推理和预测。 为减少这一过程对能源的消耗和对环境的影响，我们可以利用海神™温水水冷技术，为世界各地的数据中心客户节省大量能耗，在实现高性能计算的同时减少碳 ...
开发集成数字生态系统的第一步是实现孤立数据板块之间的连接，这可以通过结合行业AI洞察的数字孪生技术来实现。 在建筑或工厂范围内，来自不同流程（如供暖、通风和空调系统的数据）可以在实时物理数据和过往经验之间创建一个矩阵，从而主动预测自我 ...
可以将正式确定首席数据官（CDO）的角色作为起点：首席数据官将是真正的数据科学家和有远见的人，并承担明确的职责。 CDO和他的助手们将负责： （1） 设计、实施和监督整体的数据战略（从收集到分析到货币化），为业务决策和单位提供信息；
以深入的数据分析、交换和存储为基础运作的智慧城市更有能力可持续地应对人口老龄化、人口增长和城市化。 数字化、脱碳和发展之间的联系在医疗行业尤为明显。
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所需的创新展开。 此刻，企业的前瞻性与创新性比以往任何一个时刻都要关键。 从企业对地球与社会的影响到如何参与建设一个更美好的未来，世界经济论坛的新领军者企业正在探索新型商业模式、新兴技术以及可持续增长战略，这些也在 第四次工业革命 中发挥了至关重要的作用。 论坛的新领军者奖项表彰了三个组织，它们具有在可持续性、数字颠覆及敏捷治理等领域创造真正长期变革的潜力。 您读了吗？ 关于创新先锋论坛，你应该知道这些. 新领军者在变化时期是如何勇于创新的
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。
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
相比之下，大语言模型可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化，使43.2%的任务得到增强。 前者包括分析数据和系统性能，而后者涵盖评估产品和技术及编写指令。
世界经济论坛的《全球风险展望调查》（Global Risks Outlook Survey）在大型企业和国际组织的首席风险官（CRO）群体中展开调研。首席风险官普遍认为，人工智能（AI）有望为企业和社会带来重大效益，但如果我们不了解该技术带来的风险，它也有可能造成
首届全球技术治理峰会（Global Technology Governance Summit）于2021年4月6日至7日举行。 领导者有机会升级技术解决方案及其他方案的规模。 领导者有责任探索如何设计、开发和实施技术以塑造一个更公平、更负责任的世界。 在未来的十年中，一系列技术解决方案将触及并改变我们生活的各个方面。 这些新解决方案可能会解决现有问题，但也可能使之加剧，并带来其他问题。 正是因为技术既可以带来进步也可以造成伤害，现在正是塑造我们想要的公平、负责任的未来的时候。 将风险和机遇相连. 世界在人类社会（经济和社会福祉）和地球环境（气候和生物多样性）方面面临一系列挑战。 这些问题相互关联，是领导者权衡未来的风险和机遇时所关注的首要问题。
除了人工智能之外，由一系列新兴科技组成的图谱能够深入企业运行的各个领域，其中最先受益的将是高科技中小型企业。国际管理咨询公司德勤在其一系列“趋势变化指数”（Shift Index）研究中指出，信息时代的技术发展将显著提高企业生产力和互联网普及程度
有助于加快数据共享的要素有三个：有竞争力的双赢伙伴关系；就需要共享以创造附加价值的具体数据达成一致；以及就数据管理和共享流程达成一致。
世界经济论坛的“好工作联盟”和“教育4.0全球框架”致力于有效且负责地部署AI，并确保教育系统培训下一代劳动力的AI技能。 工作与未来 在应聘中，AI技能的重要性正在超越工作经验
1. 测量和报告范围3价值链排放. 建立排放基准：首先，企业需要对其整个价值链的排放（包括范围三排放）进行全面的测量和评估，建立清晰的排放基准。 使用国际标准：采用国际认可的温室气体协议（GHG Protocol）等标准来确保数据的准确性和可比性。 提高沟通透明度：定期发布价值链排放报告，与投资者、消费者和监管机构保持透明沟通。 2. 与供应商合作共同减碳. 加强供应链伙伴关系：与供应商建立紧密的合作关系，共同设定减排目标。 提供技术支持和培训：提供低碳技术援助和培训，分享最佳实践、帮助供应商提高能效和采用清洁技术。 制定激励机制：通过价格优惠、长期合同等激励措施，鼓励供应商减少排放，优先选择那些积极实施脱碳措施的供应商。 3. 提高能源使用效率并过渡到100%可再生能源.
除此之外，精准医疗还能节约患者医疗开支，医生和医院也能避免使用无效的药物和治疗手段并尽快确定正确的治疗方案。 中国在精准医疗领域稳居全球领先的地位。
挑战1：攻击者越来越精明. 从社会活动者到民族国家，精明程度不同的攻击者都在努力寻找机会获得最高回报。 组织可以推动基于风险的控制投资，以降低攻击者对他们的兴趣。 随着组织的网络安全计划日渐成熟，他们的攻击价值将会降低。 任务自动化和恶意服务进一步降低了屏障安全系数，使得攻击者更容易进入并执行操作，因此，人工智能可能会加速提高攻击量。 在犯罪调查充满挑战的环境中，人工智能技术还可能增强攻击者保持匿名和与受害者保持距离的能力，从而增加调查难度。 挑战2: 不对称性. 作为防御者，我们必须做到成功率100%地阻止攻击，而攻击者只需成功一次即可。 组织必须专注培养正确的能力，并打造一支团队来利用流程和技术降低这种不对称性。
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。 随着人工智能的普及并进一步发展，训练和运行这些模型将推动全球数据中心数量及相关能源消耗的指数级增长。 这将给 本已紧张的电网带来越来越大的压力。 生成式人工智能模型训练的耗能尤其高，比传统数据中心活动消耗的电量要多得多。 正如一位人工智能研究人员所说：“人工智能模型到了部署阶段时，更是必须始终保持开机状态。 ChatGPT就从来不会关机。 像构建ChatGPT所用的大型语言模型，其复杂程度正不断增长，也侧面印证了人工智能对能源的需求正不断增加。 据估计，训练一个像GPT-3这样的模型 将耗费近1300兆瓦时（MWh） 的电力。 这大致相当于 美国130户家庭 一年的用电量。
投资基于自然的解决方案：增加对基于自然的解决方案的投资可以带来巨大的经济、社会和环境效益。 这些投资还推动了全球气候变化和可持续发展目标的进展。