战略合作伙伴社区由 100 家全球领先的企业组成， 他们代表了不同的 地区和行业， 与论坛一样致力于改善世界状况。 他们提供必要的支持， 是世界经济论坛各项活动及其社区工作背后的主要推动力。 这些合 作伙伴相信多方利益相关者互动能够推动积极的变革， 并与世界经济 论坛密切合作， 以协助制定行业 、 地区和全球议程。 准战略合作伙伴是世界经济论坛精心挑选的会员企业， 他们积极参与 论坛的活动并在行业 、 地区和全球范围内塑造议程。 通过访问论坛多 元利益相关者网络和专家， 合作伙伴可以为论坛在重要行业或跨行业 相关议题上提供战略性洞见。 通过在上述议题中引导积极的变革， 准 战略合作伙伴致力于塑造行业 、 地区和全球议程， 最终促进全球公民 权的实现。
IFC (International Finance Corporation), a member of the World Bank Group, is a global development institution focused exclusively on the private sector. Working with private enterprises in about 100 countries, it uses its capital, expertise and influence to help eliminate extreme poverty and boost shared prosperity.
1. 构建新的能源、气候和自然系统，解决当前能源和粮食危机. 能源转型和气候变化相互交织， 其影响在最近几个月愈发可感知。 尽管全球能源已经开始转型， 但我们还需 加大行动力度， 进一步减少碳排放并减缓气候变化的影响。 加速能源转型的关键举措包括： 使经济增长与能 源消耗脱钩 （尤其是在新兴经济体）； 让突破式技术创新成为主流实践； 以及实现转型期的社会公正。 与其 以当前这场危机为借口放弃可持续的能源转型政策， 我们更应当利用这一机会， 制定更加宏伟 、 公平和全面 的行动计划， 推动全世界实现 2030 年目标。 2. 构建新的投资、贸易和发展系统，解决当前经济的高通胀、低增长和高负债问题. 目前， 决策者的财政空间有限， 而通胀压力要求收紧货币政策。
在这个亟需减少能源使用、即将迎来6G的世界，我们应如何使日益增长的即时数据访问需求和供应更具可持续性？ 智能超表面 （RIS）通过动态变形优化了无线通信链路，并结合超材料、智能算法和先进信号处理来控制和操纵电磁波。
陈黎明 （Liming Chen） 先生于 2022 年 7 月出任世界经济论坛大中华 区主席。 在此之前， 他自 2015 年初至 2022 年 6 月任 IBM 大中华区董事 长。 加入 IBM 前， 陈黎明于 2008 年至 2015 年担任 bp 中国区总裁及 bp（中国） 投资有限公司董事长。 陈黎明拥有在多个行业 、 多元文化环 境中任职跨国公司的经验。 陈黎明于 1982 年毕业于新疆石河子农学院 获得本科学位，1989 年于美国康奈尔大学获得硕士学位。 目前陈黎明 与家人居住于北京。 世界经济论坛北京代表处是首家在中国境内得到合法承认并注册的境外非政府组织。 它是非营利的中立组织，不介入任何政治、党派或国家利益 。
贡献中国智慧，助力重建对人类未来的信任。 面对气候变化、生态环境恶化、人工智能治理等一系列全人类共同面对的挑战，没有一个国家或国际组织能够凭一己之力应对与解决。
论坛致力于成为世界一流的公司治理模式的榜样，将价值观与规则放在同等重要的位置。 论坛的指导原则是合法、负责、透明以及集体行动。 关于我们
世界经济论坛出版一系列报告，全面且详细地探究广泛的全球性议题，并与利益相关者一起探寻这些议题的解决之道，实现论坛改善世界状况的使命。 这些报告包括有关论坛主要活动的报告和独立发表的报告，如《全球竞争力报告》、《全球风险报告》以及《全球性别差距报告》等。 除此之外，论坛还发布涵盖环境、教育以及针对不同行业和技术的旗舰出版物。
The 54th Annual Meeting of The World Economic Forum will take place at Davos-Klosters from 15th to 19th January 2024.
It brings together more than 600 members from academia, business, government and civil society to provide forward-looking thought leadership and promote innovative thinking to address global, regional and geopolitical issues, as well as emerging or cross-cutting topics related to the Fourth Industrial Revolution.
人工智能治理联盟围绕“安全系统和技术”、“负责任应用与转型”和“弹性治理和监管”等三个核心工作组，采用全面的端到端方法来应对关键的人工智能治理挑战和机遇。
1）“全球化4.0”这个新标签是否有实质性内容？ 还只是换汤不换药？ 2）如果我们正经历全球化4.0时代，那前三代是什么？ 它们真的有区别吗？ （剧透：有，当然有区别。 我认为，未来的全球化将与我们现今及过去所知的全球化大有不同。 而且，它来临的速度将异常之快——来临的方式也会出人意料。 事实上，我认为以这个主题完全足以写出 一本书，更有意思的是——这本书刚好赶在2019年1月的世界经济论坛年会前上市。 简而言之，以下是我的经济推理：套利将推动全球化进程。 每当各国相对价格不同时，人们就可以通过双向、买低卖高来套利赚钱。 在商品领域，这种“套利行为”被称为交易。 几世纪以来，由于技术限制，套利主要发生在货物本身，全球化大多数时候指的是货物的跨国界销售。
我可以随时和家人朋友联系。 更重要的是，教学的方式完全发生了变化。 过去，我们需要尽可能多地背来教学材料、和事先录好的视频资料。
关键在于明确利益所在，以及如何使技术满足孩子的需求。 实现这一目标的重要努力正在进行中。 “我们必须关注技术设计，并进行重新设计，包括隐私优先的社交媒体平台、关注赋能儿童而非诱使儿童沉迷的技术等。
UpLink is advancing positive systemic change for a sustainable future. This report showcases the power of innovation and collaboration, hoping to inspire widespread action to drive significant, impactful change for both people and the planet. 下载PDF文件.
支持平台生态系统，开发并实行基于遗传基因的医疗护理，管理定制化治疗方案以确保其与护理系统完美融合，这些过程中所使用的技术将为未来生态系统的建立铺平道路。
无人机可以通过收集有关气候风险和影响的视觉数据来帮助适应气候变化。例如，企业可以使用无人机来监控对其运营至关重要的水源。
作者发现，个人理财专家在储蓄、管理投资组合、偿还债务和买房等问题的建议上均与经济学家有偏差。 但是，尽管这些专家的建议在某些事情上可能并不对，作者认为他们的建议相比严肃的经济理论有两个优势：一是容易被普通人理解，二是在金钱 ...
1. AI在多项任务中的表现超越人类. 在特定类别的智力任务中，AI的表现已经超越人类。 Image: 人工智能指数，斯坦福大学. 截至2023年，AI的表现在一些维度已经超越了人类，如图像分类、视觉推理和英语理解等。 然而，在某些类别的任务中，AI尚未达到人类的能力水平，尤其是复杂的认知任务，如视觉常识推理与规划、竞赛数学等。 2. 工业界处于领先地位. 在2014年前，机器学习模型的发布由学术界主导。 然而，现状发生了改变。 2023年，工业界开发了51个机器学习模型，而学术界只有15个。 值得注意的是，2023年有21个著名的模型由工业界和学术界合作发布，这一数字创下了历史新高。 工业界取得领先地位的秘诀是什么？
那么，我们要如何缩小全球性别差距呢？没有放之四海而皆准的解决方案，各地情况不尽相同。但的确有一些通用的方法能产生积极影响。
我们向政府提出了三项策略来应对技能市场挑战并创建蓬勃发展的国家技能生态系统。 1. 构建开放、全面的数字技能平台. 政府可以通过将所有利益相关者 （求职者、雇主和其他推动者，如培训和就业服务提供者和融资者） 集中到一个平台来解决技能市场信息不对称和协调挑战。 这个平台将使个人能够找到工作、技能培训计划和资金选择，让雇主能够找到合适的人才。 它将允许生态系统推动者（如培训提供者）推销他们的计划并获得认证，让融资者列出技能培训融资选择，如补助金和奖学金。 通过将人工智能纳入平台，政府可以增强平台服务，包括： 根据工作需求和人才供应，使用实时劳动力市场洞察进行 预测性劳动力规划。 通过自动评估、认证和数字徽章验证技能熟练程度，以提高对人才库的信任。
世界经济论坛的 人工智能治理联盟 等多边利益相关方平台，对于助力平衡人工智能的资源使用和正面效益至关重要。 人工智能会消耗多少能源？ 如果我们问问ChatGPT，它是这样说的： “人工智能系统的能耗因其复杂性和用途而存在很大差异，但通常需要大量电力才能有效地处理和分析数据。 据估计， ChatGPT光是回复这一句话，所需的电量即达到Google搜索的约十倍。 ChatGPT每周有1亿用户，因此额外的能源需求开始累积。 这还只是单个平台上的用户。 在整个人工智能行业中，不断增长的能源需求（主要来自于构建和运行用于训练和操作人工智能模型的数据中心）正在导致全球温室气体排放增加。 微软作为ChatGPT开发商OpenAI的投资者之一，将生成式人工智能工具定位为其产品的核心。