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，从而主动预测自我维护需求和室内舒适度。 这些数据会实时传送到电网，以便于系统调整耗电量，避免电网过载， 帮助稳定频率，减少拥堵和对可再生能源发电量的限制。 鉴于工业资产电气化程度正逐步提高，可再生能源电力输入增加也为电网带来压力，做到数据连接这一步尤为重要。 第二步是通过 工业智能平台 等方式，让企业获取统一可靠的信息和解决方案。 这种方法可以确保企业可以受益于团队共享的单一、实时信息源。
数字孪生（基于数据的对象和流程表示）支持新基础设施的规划、现有资产的改造和性能改进。 生命周期数字孪生可用于延长资产寿命、管理报废资产并优化产能利用率，例如通过减少建筑物中混凝土和钢材的使用。
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
与此同时，业界将广泛使用高度真实的产品可视化方案，能够提升购买流程的体验，减少浪费和退货现象。 在这里，一个需要避免的陷阱是不恰当的客户数据问题，企业不能通过数据强制绑定已有顾客。
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。
基于LLM的制造业产品设计：优化创造力和协作，设计可持续解决方案 传统上，产品设计师专注于产品概念和规格，而操作人员则负责生产任务。 然而，LLM可以使设计过程更加知情和民主，将一线操作人员的见解纳入决策过程中。
基于数据驱动的无代码技术能够帮助前端业务团队和一线操作人员构建工作流程、提升数据分析及预测能力，构建应用程序，并根据他们自身的业务需求和逻辑进行定制。
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。
2023年，CATL扩大了评估范围，引入后续评估跟踪，以支持供应商的可持续发展转型。通过制定严格标准并提供持续支持，CATL不仅增强了自身的可持续发展能力，还推动了整个行业的变革。
首先，通过开拓创新和制定解决方案，初创企业可以促进绿色技术发展，并加速各行业的转型。 其次，通过与政府、社会组织及社区合作，这些早期初创企业可以推广协作模式，并在企业和公众中提高生态意识。 然而，在全球社会持续动荡、经济不确定的情况下，即使这些以目标为导向的初创企业有创新的解决方案，在融资开发和扩大规模方面也往往面临挑战。 为了在最需要的时候寻找、推广和加速创新，世界经济论坛的开放创新平台 UpLink 与 1t.org （旨在全球范围内联系、支持和动员造林行动的论坛倡议）合作，首次在中国寻找能够加速实现气候目标的创新者。 这些目标包括 到2025年实现24.1%的森林覆盖率。
根据我们的经验，高效的热泵可以帮助制造商最大限度地减少其能源使用，并大幅减少其二氧化碳排放量——这一比例高达 50% 或更多。 而如果再使用绿色电力，将直接实现零排放。
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。
1. 智能电动汽车充电：加速电气化，改善空气质. 智能电动汽车（EV）充电可以为充电站的可用性提供实时数据，优化充电时间安排，提供无缝充电体验。 这反过来又有助于降低充电的不确定性，加快电动汽车的普及。 它还有助于减少温室气体排放和空气污染。 2. 先进的交通管理：提高道路安全和交通效率. 实时交通和事故数据信息可以改善交通流量，提高道路安全性。 通过动态调整红绿灯周期的计时，我们可以为现有交通优化道路通行能力，同时利用先进的交通管理技术，道路上出现障碍物时车辆可以得到通知。 3. 智慧停车：节省时间，减少拥堵. 智慧停车利用传感器和摄像头提供的实时数据，引导司机找到可用的停车位。 软件定义的车辆可以在到达目的地之前获得必要的信息，直接预订停车位并支付停车费。
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.
人工智能现在已被部署到各种应用中，例如网络搜索、自然语言翻译、推荐系统、语音识别和自动驾驶。在医疗保健领域，人工智能可以帮助整合处理大量的临床数据，以获得对病人情况的整体了解，同时也被用于手术、护理、康复和骨科的机器人技术。
这进一步强调了AI技能在各个职位和行业中的需求。将AI添加到领英技能列表占比最高的三大职业是内容创作者、平面设计师和营销经理，均与创意相关。紧随其后的是企业家、商务人士以及人们更可能认为上榜的网页和软件开发工程师。
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、联盟合作伙伴以及自动化程序完成。 因此，在决定如何最好地整合人类和机器的时候，重点应该放在工作而非岗位上。 从这样的点出发，组织可以开始将程式化的工作从拥有更多变量、更互动化的、更需要人类的诸如移情和创造力等技能的工作中分割开来，使这类工作更好地由自动化程序完成。 不过，那些任务更适合自动化完成，而组织又该如何选择完成每一项任务的最佳工具呢？ 2.理解自动化带来的机遇. 理解三项自动化关键技术以及哪项技术最适合哪项工作是十分重要的，如图所示。
实践1：合作解决问题. 协作解决问题是一个系统的讨论过程，其中涉及的关键单一业务问题是——在一个60至90分钟的会议中，我们讨论的重点该是什么？ 比如说： “在经济疲软的情况下，我们应该如何为来年的工作重新安排优先次序？ “对于公司的增长战略，我们可以考虑哪些更大胆的创新？ “在未来6个月里，哪些风险可能会使公司的业务出现脱轨？ 协作解决问题还要求团队从一开始就明确由谁做出最后决定。 团队可以留出一半的会议时间，让成员们分成三人小组进行头脑风暴。 人们在小组里会有更多的勇气表达自己的观点，对批判性的观点也不会有那么多顾虑。
机器学习算法将取代凌乱的实验，分析所有过去已知的测试，辨别模式并预测新分子可能起到什么作用。这种技术除了可以加快研究流程和减少化学废物，还将帮助制药行业快速识别和开发新药。
12人组成一个团队，让客户参与开发适合自己的解决方案，方案取决于每个人的正式和非正式网络。 团队自行决定如何组织工作、分担责任和做出决定。 根据毕马威2012年的一个案例研究，通过改变护理模式，Buurtzorg成功做到了“减少50%的护理时间、提高护理质量并提高员工的工作满意度”。 “我们需要为员工提供灵活性，让他们决定如何学习以及如何为公司做出贡献，”de Blok说。 “如果员工有主人翁意识，他们就会为自己所在的公司创造更大效益。 我相信四五十年以来，自上而下的思维模式给许多人都造成了很大伤害。 在荷兰，有200万人患有抑郁症。 我认为这是全世界的一个大问题——我们的工作条件会造成抑郁。 而如果我们改善工作条件，人们会更快乐、更有效率、更灵活。 医疗系统容量危机.