通过利用企业资源规划（ERP）系统以及会计师和数据分析师的专业知识，我们可以加快转变。 ERP数据潜力巨大，可以让企业为可持续发展做出贡献，并让我们加速走向更加绿色的未来。
家族企业应重新部署并有效利用其资源进行影响力投资，将资本投向产生社会和环境效益以及财务回报的项目。 通过投资于可持续初创企业和项目，家族企业可以推动更广泛的系统性变革。
似乎有什么地方出了问题！. 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 ...
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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。
本文概述了中低收入国家如何利用新兴技术并扩大其规模。. 近年来，人们 越来越关注“再生”的概念。. 减缓措施已经不再足够。. 2019年的 一项调查 显示，80%的美国消费者更喜欢“再生”而非“可持续”品牌。. 再生意味着新生——不仅“无害”，更是“逆转 ...
2016年，明码生物科技（Wuxi Nextcode）和华为公司达成合作，将大力开发云计算基础设施，用来储存和运算精准医疗所需的海量数据。 以上都只是企业利用第四次工业革命科技来推动精准医疗发展的部分案例。
报告指出，通过确保经济结构如实反应资源的真实成本，我们可以将资金导向可持续资源利用，这是一种潜在的解决方案。同时，为消费者提供信息并获得可持续的商品和服务也至关重要。
全球向可再生能源的过渡将需要人工智能（AI）技术来管理分散式电网。. 人工智能可以实时平衡电力供求，优化能源的使用和存储，以降低费率。. 需要技术治理来促进电力接入民主化，鼓励创新并确保电源具有复原力。. 历史性的致命冬季暴风雪使数百万 ...
第四次工业革命中心. 我们必须积极谋求合作，充分挖掘第四次工业革命的潜力。. 人工智能、无人驾驶和物联网等新兴技术，正在以超乎想象的速度改变大众生活，颠覆商业版图。. 第四次工业革命中国中心将汇集政界、商界及社会其他部门顶级领袖，携手推进 ...
如今，制造商正在努力提高生产效率，为顾客提供更多元化的产品组合。. 他们知道，要想维持竞争力，就需要整合运营流程和生产线，增强其适应性，使之能够快速更改生产配置并缩短交付周期。. 要实现这些目标，则需要严格把好安全关、质量关，不得有 ...
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。
让每个实体或数字产品、每个工厂制造流程、每个企业业务流程都能产生数据，并利用这些数据提高工作效率和灵活性； 让分析和机器学习能力尽可能接近边缘，以实现实时洞察和行动；
准战略合作伙伴. 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 ...
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。
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。
前者包括“确定项目或运营的资源需求，管理预算或财务”，而后者主要涵盖“解释法规、政策或程序，并培训他人进行运营或熟悉工作程序”。 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。