一份有关AI的新报告表明，企业在扩大AI部署之前，需要正确掌握该技术的基础知识。 在普华永道的一项调查中，有90％的高管表示AI提供的机会多于风险， 但只有4％的人计划在2020年将其部署至整个企业 ，而20％的人表示他们原本打算在2019年就进行全面部署。
人工智能、机器人和其他新兴科技正以前所未有的短周期快速更新换代，并以前所未有的速度改变了所需的岗位、技术的本质。 根据 世界经济论坛 的数据，在2020年以前，至少有1.33亿个新岗位将会因为人力、机器和算法的新分工而逐渐在全世界涌现。
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
该联盟拥有来自各类组织的270多个会员，致力于打造多方利益相关者社区，通过结构化策略解决复杂的人工智能治理问题，并重点关注在人工智能的整个生命周期实行责任共担和积极的风险管理。
1) 区块链. 总有人对区块链持怀疑态度，有许多人认为该技术已经展示出缺陷，并且可能存在内生性问题。 有些怀疑是有道理的，但放弃区块链还为时尚早。 区块链背后的想法是，完成交易所需的所有信息都存储在透明的共享数据库中，以防止其被删除，干涉或修改。 每个过程，任务和付款都有数字记录。 在任何阶段所需的任何活动的授权，都将被识别、确认、存储并与链上各方共享。 在这项技术的不断试验中，托运人、货运代理、承运人、港口、保险公司、银行、律师和其他人员正在共享各自运输交易中的重要信息和数据。 今天缺少的是供应链中的所有相关方（包括监管机构）就一套共同的行业标准达成共识，这些标准将规范区块链的使用。 如果无法在标准化方面达成共识，区块链技术几乎无法为我们提供任何帮助。
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。
我们需要更仔细地考虑如何在元宇宙中共享数据以保障隐私安全。消除偏见是在元宇宙技术开发中所需要解决的第二个维度，这些偏见会将现实世界中可能存在的非包容性或是恶意适应带入虚拟空间。参与元宇宙将会对新兴技术进行综合利用。
KOIS专注于三个领域：健康、教育与就业，以及环境。通过创新金融项目与投资，他们救助了3600多万名患者，帮助了27000多名求职者，并建造了2500多个可持续的住宅单元。
我们可以使用人工智能来扩展并且增强人的能力，以解决现实中影响健康、贫困、教育和政治上的问题。如果出现了一个问题，通过人工智能的镜头以采取新的办法将成为解决问题的保证。我们可以让汽车自动驾驶、利用代码行让建筑物更加节能高效。
第一，我们需要寻找拥有海量大数据的行业，这些数据必须是能被垄断、且能组成完整闭环的。 第二，我们需要大量计算机，尤其是高性能CPU以及GPU的组合。 第三，也是我认为更重要的是，人才的配备。 我们需要优秀的深度学习领域的科学家，以及一大批热衷学习、实验和解决问题的年轻工程师。 我相信，来自计算机、统计、数学、应用数学、电子和自动化这六大专业的顶级大学毕业生们，已经具备了进一步学习掌握人工智能研究技能的基础。 在对他们进行人工智能培养之后，只要六到九个月的时间，这些毕业生就可以开始创造价值。 将人工智能导入商业应用的其实并不是难事，对此我有几个原则性的建议： 第一，我们不应当认为人工智能将取代人类，而应将其视为辅助人类的工具。
新型人工智能. 看清人工智能的“内心”，在过去并不是一件难事。 过去，许多人工智能系统（如面部识别）使用了程序员提前确定的编程规则，比如皮肤颜色的识别，鼻子形状的识别，光线和阴影的识别等等。 所有这些由用户创建的概念必须从一开始就编码进人工智能的核心程序，作为它的基本框架。 这种类型的编程方法很简单，那么相对应的，要弄清楚机器如何得出结论也很简单：只需确定相关结论所依赖的预编程规则即可。 算法简单的同时，它也从根本上限制了人工智能的能力。 毕竟，现实生活是非常复杂的，最好的人类程序员也无法为计算机设想出一套理解世界的完整规则。
此外，该应用程序最近增加了新功能：通过智能合约和所谓的子钱包实现可编程性，这有助于向参与商家进行在线数字货币支付。 正如中国人民银行此前在其 电子人民币白皮书 中所详述的那样，智能合约功能并不出人意料。
1. 地理空间图像用于景观规划. 再生农业的规模化往往需要采用景观方法，关注更广泛的生产区域，而非单个农场。 这有助于自然资源的整体管理和再生。 通过利用地理空间数据，AI模型可以分析土地覆被和土地利用的变化、土壤健康情况和大片土地上的可用水资源，帮助规划再生景观。 世界经济论坛的粮食创新中心与印度的中央邦政府 合作，与Skymet Weather公司一起将地理空间图像融入景观规划。
构建从智能边缘到企业核心的连续体，这样每个行动都能在最短的时间内使用最少的能量完成； 通过流程改进、投资战略、客户满意、减少保修频率和直接货币化持续不断地将原始数据转化成经济优势。
为了剿灭新型恶意软件，许多互联网安全方案都或多或少引入了人工智能技术。 基于特征码签名的启发式防御，在性能改善方面潜力有限。 因此，最尖端的互联网安全方案引入了机器学习作为助力。
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。
进入第四次工业革命最重要的是，我们制定共同的规范和协议，确保技术服务于人，并帮助人类创造繁荣和可持续发展的未来。 IBM首席创新官兼世界经济论坛新兴科技委员会主席伯纳德·迈耶森说：“全面发掘新兴技术对于共同发展至关重要，这可以从根本上 ...
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。
无论是识别数据集中难懂的信号模式，还是在复杂的道路条件下进行导航，当机器的决策系统由明确的数学或物理规则管理时，它便能发挥最佳功效。 相较之下，自然语言是人类群体为了同他人交流而发明的主观产物。
通过我们的ML平台，我们希望能够帮助进一步推动行业发展，继续使技术智能化，并将其作为变革性的解决方案来提供。 试验你的假想 Audrey Cheng， Moringa School 首席执行官兼创始人
他到工作地点搭乘地铁要40分钟，但他住在上海某条地铁线路的终点站附近，要走10分钟才能到达地铁站。如果换车时，他能骑上自行车，就会让这最后一段路更方便。他还加了一句：“这让我的日常生活更方便，我还不必自己买辆单车——在家里没有地方停车。
增加电气化交通可以改善空气质量、减少排放、降低噪音水平，是一个能让城市变得可持续的简单方法。电气化技术已经应用于铁路和公共汽车以及小汽车和卡车等小型车辆中，但城市在未来面临的一个巨大挑战是确保当地电网能够满足交通增加的电力 ...
自2018年以来，政府将“移动即服务”作为其未来投资战略基础设施发展计划的重点，因此该行业增长迅速。 在我们的研究《利用“移动即服务”改变农村出行方式》中，我们确定了几个关键因素，这些因素可以帮助“移动即服务”方案相当困难的农村环境中取得成功。 这些包括： 合作方式：成功的农村“移动即服务”运营商与现有公共交通服务密切合作；