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如此。
从智慧工厂、自动驾驶汽车，到个性化医疗，再到其他领域，这场革命正利用人工智能、物联网、机器人和大数据等技术，打造效率更高、响应速度更快和适应性更强的互联系统，以更好地满足人类需求。
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。
到2030年末，在能源需求侧采取有效行动预计每年将能为我们节省高达2万亿美元。数字孪生等创新技术将为工业领域实现这一机遇发挥关键作用。我们预计产业集群将能依托大规模应用的共享数据和分析，逐步实现更高程度的数字化整合。
从可以诊断疾病的呼吸传感器到低功率设备的无线充电，今年的顶级新兴技术名单里充满了与环境、健康、基础设施和连接性有关的振奋人心的技术发展。
持续破坏个人未来（特别是BIPOC群体，即黑人、原住民和有色人种）的旧系统，在新技术运用时应该遭到摒弃。 人工智能已经开始被应用到诸多领域，比如决定谁能够获得奖学金、抵押贷款和经济资本，因此人工智能毫无疑问必须要保障公正性和包容性。
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。
目前正在使用的关键技术包括数字孪生、物联网、人工智能、云计算与边缘计算、区块链以及扩展现实等。此外，作为基础设施的支持性技术也已启用，如可用于低延迟数据通信和机器人系统的5G网络等。
通过使用数据分析、人工智能、机器学习以及分布式账本或区块链等技术，监管科技可以帮助简化监管流程、提高合规工作效率。随着各国技术的不断快速发展，监管科技可以成为服务于全球监管框架、实现敏捷和谐监管的通用工具。
在由人工智能（AI）、物联网和沉浸式技术驱动的语义网Web3新时代，那些尊重并维护消费者身份和数据尊严的企业将赢得信任。 而当企业投入建设这一强大的信任网络时，就能在消费者和品牌之间建立起持续的信息共享和价值交换。
由庞大的计算机驱动的数十亿精密算法使预测者得以处理越来越多的数据。 如今，在从天气到医学到商业的一系列领域中，我们对未来下结论的能力理应比历史上任何阶段都要强。 然而，事实并非如此。 实际上，我们最近所经历的——从新冠肺炎疫情到大金融危机——恰恰是我们预测未来失败的表现。 技术的出现以及由此带来的我们预见未来潜在事件的能力的变化，同时使可能结果的发生范围和种类指数级增加。 技术的进步能使我们更加确信自己的决定，但同样也提高了做出这些决定时所处背景的复杂性。 下图 显示了自2010年以来的数据增长情况，它说明了两件事：一个是关于我们赖以决策的信息量，另一个是这些数据的规模和复杂性会多么难以忍受。 全世界创造、捕获和复制的数据量，单位为泽字节。 Image: Statista.
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。
可持续发展专业人员、金融技术工程师和一些分析员职位（包括业务、信息安全和数据分析员）以及数据科学家，都将实现超30%的增长率。 虽然数字革命是部分高速增长的职业的催化剂，但在所创造的职业总数中，许多非技术性职业预计实现的增长幅度却最大。 在2023-2027年期间，重型卡车和公共汽车司机、职业教育教师、机械师和机械修理师将分别增加约200万个新的工作岗位，在所有职业中的绝对增长率最快。 《2023年未来就业报告》：未来五年内增长最快的十大岗位 Image: 世界经济论坛. 有起必有落. 可持续发展理念和技术革命正在推动基于数字和可持续发展的职业发展，但同时，一些较为传统的职业将逐渐衰退。
创新和全球赋权：通过定制学习体验和健康监测，医疗保健、教育和客户服务领域拥有巨大的创新潜力。 这些技术可以通过教育和专业发展工具弥合数字和经济鸿沟，从而增强服务欠缺和发展中地区的个人能力。
历史上，人们曾多次对新技术对现有工作的影响表示担忧。但是，虽然新技术通常会取代某些工作，但也会创造新的岗位。对技能和基础设施的投资有助于经济适应最新出现的人工智能技术带来的变化。
企业需要了解如何使用数据（它能被我们每一个人所用），并将其转变为竞争优势。 这场竞争将把产品和员工都“工具化”，并利用他们所生成的数据（我们称之为“ 代码光环 ”）以及得到的见解，去创建新的客户体验和商业模式。
2023年是有记录以来最热的年份，全年平均气温比工业化前水平高出1.45 ± 0.12 °C。我们需要数万亿美元的融资来减缓并逆转气候变化和排放。中国在全球经济中扮演着重要角色，并且已经开始采取各种创新型融资机制来资助气候转型工作。
史蒂夫·乔布斯推出的这款简洁、用户友好的电脑引入了图形用户界面，标志着个人科技发展的关键节点。 此后，技术加速创新，计算、通讯、连接和机器学习等领域迅猛发展。 以下是过去40年中改变人类生活的11个关键技术里程碑。 1993年：万维网. 互联网的正式诞生日期还存在争议。 不过，万维网的出现促进了信息获取民主化，并推动形成了我们如今使用的现代互联网。 英国科学家蒂姆·博纳斯-李发明的 万维网于 1993 年向公众开放。 此后，在线通讯、电子商务和数字经济开始蓬勃发展。 自互联网出现以来，人类取得了巨大进步，全球数字包容也已列为优先事项，但目前 仍有 26 亿人未接入互联网。 世界经济论坛的“爱迪生联盟” 旨在弥合这一差距，到2025年使10亿人与医疗保健、教育和金融等基本服务建立数字连接。
数据中心运营商正在探索替代能源方案，例如利用核技术为站点供电或使用氢气等储能技术。 企业也在投资新兴技术，例如碳去除，用于从空气中吸收二氧化碳并将其安全储存。
“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.
“翻译官”能够解释人工智能如何通过算法找到答案，并以此建立起人类与人工智能之间的信任关系。 在自动驾驶汽车和无人机的时代，人工智能对我们生活中来说越来越重要，它也正通过学习变得越来越聪明。 今天，人工智能可以识别文字，区分人脸，甚至在一定程度上识别物体。 但是，即便是最好的人工智能系统，很大机会仍会出错。 波士顿大学计算机科学助理教授Saenko表示，人工智能的错误率确实是一个大问题。 她是这么说的：“如果人工智能发生错误，人类用户对人工智能的信任很快就会大打折扣，并最终停止使用它。 我认为，人类本质上不太可能只接受机器告诉他们的东西。 她补充说，另一个复杂因素在于，随着人工智能变得更加强大，驱动它的算法对于人类用户来说也变得越来越不透明。
今年最令专家们激动的几项技术包括： 增强现实. 将信息和动画叠加到真实世界的图像上将成为主流。 虽然这项技术并非新近才出现的——我们中的许多人都使用过带有导航的汽车显示器来辅助停车或是玩过PokémonGo这款游戏——不过这项技术在复杂先进性和日常使用方面都有了飞跃。 在未来，增强现实技术将帮助外科医生形成患者皮下组织的三维图像，也可以制作全息指南，带领游客游览博物馆。 个性化医疗. 先进的诊断工具可以为你量身配制药物，检测并量化多种疾病症状，来诊断你患上某种疾病的可能性。 一些先进的诊断工具已被用于治疗癌症，例如帮助患有某些特定类型乳腺癌的女性避免化疗。 这种诊断工具无需手术即可诊断子宫内膜异位症，还可以诊断目前通过症状评估诊断出的自闭症、帕金森综合征和阿尔兹海默症等脑部疾病。
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。