这篇文章采访了14位创业者，分享了他们创立自己的公司的过程和心得。他们从不同的角度和行业，探讨了创业的目标、机会、挑战、技能和影响。
熟练掌握“前沿技能”的公司在 2020 年的股票回报率高于熟练度落后的公司；最理想的技能包括云计算、网络安全、数据分析和软件开发；全球每个地区都面临着技能差距，因此提高员工的技能水平至关重要；
作为重塑创新格局的变革性力量，人工智能为解决复杂的社会挑战提供了全新的解决方案。在医疗领域，强大的人工智能正引发一场诊疗革命，有望实现疾病的及早检测、个性化治疗和药物的加速研发。
这个网络从开源软件“投入足够多精力则可以避免程序错误”的秘诀中汲取灵感，为管控各部门风险的董事会成员和高管和寻求建立弹性网络的政府、学界的领导者提供分享成功实践的空间。
本文分析了新加坡、韩国、巴西、肯尼亚和以色列这五个新兴的全球创业热点，以及它们如何吸引企业家和初创企业。文章还介绍了各国政府如何制定完备的创业支持计划，包括减税、免税、拨款、孵化、加速器、监管沙箱等。
本文介绍了四种加速引入新的管理理念的方法，包括探索“相邻可能”、容忍拖延行为、投资“创意实验室”和寻求外部支持。文章以托马斯·爱迪生、奥迪康、宝洁、丰田等企业的案例为例，说明了管理创新的过程和效果。
在安全性问题上的实现方案上，各家的方法和持续时间并不相同，但是有一些常见的模式——包括利用快速部署的方式来应对挑战，以及通过迅速转向新技术来寻找安全控制方面的隐患。
只有一小部分架构商和制造商找到了成功的秘诀，即“摩尔定律 + Rock 定律 - 登纳德定律”。在业内的市场领导者圈子不断缩小的当下，圈外的创新力量只能局限于应用在外围设备领域，而然而这些设备的运行速度比高度集成的设备低数千倍。
世界经济论坛 新领军者 企业共同探讨了第四次工业革命所需的商业模式、技术及可持续增长战略。 新领军者奖项旨在表彰在可持续性、数字颠覆及敏捷业务治理方面取得卓越成就的企业。 创新先锋论坛于 2 020年 11月16-20日 举行，议题将围绕从疫情中迅速恢复所需的创新展开。 此刻，企业的前瞻性与创新性比以往任何一个时刻都要关键。 从企业对地球与社会的影响到如何参与建设一个更美好的未来，世界经济论坛的新领军者企业正在探索新型商业模式、新兴技术以及可持续增长战略，这些也在 第四次工业革命 中发挥了至关重要的作用。 论坛的新领军者奖项表彰了三个组织，它们具有在可持续性、数字颠覆及敏捷治理等领域创造真正长期变革的潜力。 您读了吗？ 关于创新先锋论坛，你应该知道这些. 新领军者在变化时期是如何勇于创新的.
我们分析了四个基本的数字平台：电子商务平台（如Amazon，eBay）；数字媒体平台（如YouTube，Netflix）；共享经济平台（如Uber，Airbnb）；以及在线自由职业者平台（如Upwork，Toptal）。 可以说，数字商业代表了大多数主要经济体中最具活力的增长因素之一。 比如， 美国商务部经济分析局 的数据显示，截至2016年的11年间，美国数字经济的增速是整体经济的3.7倍。 我们考虑到数字商业面临的一些特殊挑战： 它们增长或萎缩的速度不一致，受到数字生态系统特有的几个因素支配。 它们面临独特的市场 阻力和竞争。 数字商业面临复杂的的法规挑战。 管理数据移动性、保护用户隐私或网络中立性的规范可以从根本上影响开展数字商业的难易程度——而这些规范因国家而异。
开发AI模型需要一种“测试与学习”的方法，在这一流程中，算法将不断学习，数据也将不断完善。这与软件开发的方式有很大不同，并且需要一套截然不同的工具。机器通过输入数据来学习，而更多（更好的质量）数据是训练AI的关键。
构建一个可信任生态系统，是元宇宙技术开发中一个必要的、关键的考虑因素。这些受信任的生态系统，将在硬件和软件的开发周期内构建相关算法、结构、框架、法规和政策，以解决其技术 DNA 中所蕴含的安全、隐私和保障等不同元素。
今年6月，微软公司宣布以75亿美元价格收购GitHub，全球最大的线上开源编程代码社区。 这一步棋让不少人感到意外，因为微软曾被视为开源的“敌人”。 根据科技新闻网站Wired的分析，微软曾经与劲敌、开源系统“Linux”有过法律官司，因而积累下了“开源社区侩子手”的声誉。 对全球开发者而言，开源代表着一个企业乐于共享、推动进步的姿态，更是对自身业务体系的信心。 换言之，加入开源行列可能意味着企业形象的提升，意在口碑而非市场份额。 AI基础设施. 正如AI之前的其他互联网技术，科技巨头们迈向成功最重要的一步是建立网络基础设施，让自己成为万千用户的平台。 在AI时代，这个道理依然不变。
问题不在于有多少岗位会被人工智能和机器人取代，而在于如何重新配置工作能够实现人才与机器的最佳组合。 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？
白皮书认为，人力资源经理的工作任务中，只有16.1%有可能实现自动化，22.2%的工作有可能得到增强。 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”。
在过去八年中，技术类AI职位的招聘增加了323%。 目前，企业正转向招聘会使用ChatGPT、Copilot等生成式AI工具的非技术类人才。 三分之二的受访领导表示不会雇佣没有AI技能的候选人。 近四分之三的领导更愿意雇佣经验较少、但具有AI技能的候选人，而不是经验更丰富、但不具有AI技能的候选人。 自2010年代早期以来，AI职位的数量快速增长。 Image: 普华永道. AI专业技能使薪资增加. 这一趋势与 普华永道的《2024 年人工智能就业晴雨表》 一致。 报告显示，需要AI专业技能的职位增长速度比所有其他职位快3.5倍。 自2016年以来，对AI技能达标的员工的需求呈指数级增长——远在ChatGPT和其他生成式AI模型出现之前。
我们问了五个年轻人他们将如何解决气候危机的多面性问题。 他们的答案涉及社会正义、对自然的投资、循环思维、食品系统等方面。 世界领导人召开第26届联合国气候变化大会，讨论气候行动。 当世界各国领导人在格拉斯哥举行第26届联合国气候变化大会时，年轻人是如何应对这一全球危机的多面性和严重性的？ 世界需要年轻人做什么来解决气候变化问题？ 我们问了五个参与创建青年气候行动挑战（Youth Climate Action Challenge）的年轻组织者和活动家，他们正在采取什么行动来应对气候危机，以及其他年轻人可以做些什么。 本文介绍的这些年轻人正在通过他们的个人工作和全球杰出青年社区在各中心的项目来推动行动和变革。
人工智能需要大量计算能力，而生成式人工智能系统完成一项任务所需的能量，可能已经是专门针对某一任务的软件的33倍。 随着人工智能的普及并进一步发展，训练和运行这些模型将推动全球数据中心数量及相关能源消耗的指数级增长。
能 源 和 材 料 中 心 正 在 推 动 相 关 倡 议 和 联 盟，以 确 保 能 源 转 型 安 全 并 具 有 可 持 续 性、韧 性 和 可 负 担 性。 健 康 与 医 疗 中 心 健 康 与 医 疗 中 心 正 在 为 构 建 更 有 韧 性 、 高 效 和 公 平 的 医 疗 系 统 确 定 并 扩 展 解 决 方 案 。