参考新加坡或者上海的经验，政府主管部门和规划机构需要能够考虑到资源禀赋、产业特征、人才能力、文化背景、地理环境甚至宗教等综合因素，因地制宜地制定“千城千面”的数字孪生城市战略和实施方案，让数字孪生之“术”成为城市治理之“道”的利器。
简而言之，先行者联盟汇聚了全球的领先企业，它们利用自己的购买力，向生产商和服务商发出对近零排放的产品和服务的强烈需求信号。
要使基础设施可持续发展，我们需要将现实世界和数字世界结合起来。通过利用数据进行明智的决策，我们可以实现更高效的资产管理、更有利可图的业务，最重要的是，实现更可持续的运营——所有这些都有助于实现联合国可持续发展目标。
企业还必须为传统人才库以外的人员开拓出人才发展的新渠道。通过雇佣来自不同背景的人员，包括年轻人、少数族裔和那些没有接受过大学教育的人，企业可以利用大量潜力巨大却尚未充分利用的人才。
在这种情况下，我们借助数字化和智能化技术，构建了端到端的订单管理平台，通过把控交付过程的每一步，并在必要时推送预测警报，大大缩短了订单交付时间。我们还将这些技术引入工厂的生产线。
白皮书指出，被人工智能颠覆风险最大的工作是那些日常工作和重复性语言工作。这意味着授信员、收银员和文员等职业最可能受到人工智能的威胁，因为他们多达81%的工作任务可以实现自动化。
这一转型不仅能帮助企业适应未来的挑战和需求，还能为企业创造经济和生态附加值。 通过规避负面影响、促进节能减碳、参与生态修复、实现业务转型，企业将为助力实现双碳目标及自然受益转型提供重要动力，共同构建人与自然和谐共生的人类命运共同体。
公司应该帮助员工转变对AI的看法，技术不是对其工作的威胁，反而能够将他们的生产力释放出来，专注于高价值工作。 除此之外，公司还必须确保自己能够维持道德操守，建立易于理解的流程、工具和控制系统。
通过绿色转型，中国将引领全球走向碳中和、自然受益的未来。 在过去40年中，中国的经济和技术得到了飞速的发展，成功让8亿人口脱贫，在应对生物多样性丧失和环境退化等问题方面也取得了重大进展。
作为新领军者社区的一部分，企业可以利用世界经济论坛的网络与专业知识，这为他们在系统性问题上的战略决策提供了全面与及时的洞察。在此申请加入。
这份技术清单涵盖了人工智能加速科学研究的方式，重点关注健康、通信、基础设施和可持续发展等领域的应用。 AI驱动科学发现、碳捕获微生物和弹热制冷技术均入选2024年十大新兴技术。
作为该倡议的一部分，论坛的能源与材料中心和第四次工业革命中心正在启动一个专门的工作组，探索人工智能系统的能耗问题以及如何利用人工智能来推动能源转型。
人工智能已经成为了微处理器、个人电脑、互联网和手机一样的、具有根本性意义的技术。它将会改变人们工作、学习、旅行、获得医疗服务，以及相互沟通的方式，并且所有行业都将会围绕着这一技术得到重新定义。企业也将会用人工智能的效能来实现差异化。
为了缓解有关人工智能治理的担忧，世界经济论坛发起了人工智能治理联盟。 斯坦福大学发布了第7份《人工智能指数报告》。 报告涵盖AI技术进展、公众对AI技术的看法等热点内容。
论坛发现，人们寻求一站式服务，以便为他们的所有财务需求提供全面、公正的建议，并围绕重大生活事件提供长期计划支持。 这种整体方法不仅有助于增加储蓄和投资，还具有心理价值。
许多18至25岁的年轻人已经准备好接受人工智能——其中70%的人表示生成式人工智能为他们提供了扩展能力的机会。 普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示，人工智能技能可提高生产力，从而带来25%的工资上涨。
在开发绿色能源供应的同时大大提升能源效率是完全可行的，并且能够以较高的成本效益快速实现。 这将提供充足且可负担的清洁能源，推动21世纪的全球发展。
从Uplink系列挑战赛的“可持续森林经济”和“森林与健康”挑战赛中脱颖而出的21名顶尖创新企业将获得支持，以进一步完善他们的解决方案，从而推动实现可持续森林管理并保护地球和人类健康。
许多享受成功退市的企业家成为新的初创企业的企业家和赞助人，这些初创企业是由以色列人力资本的大量流动所形成的，这种良性循环使生态系统保持可持续并充满活力。
他表示，写作这本书的目的在于，“我想鼓励更多的企业家选择后一种方法，也就是我称为‘好工作战略’的破局之道。 为进一步了解“好工作战略”，我们有幸采访了Zeynep Ton教授，并将采访内容汇编如下。
人类对自然资源的剥夺经常被过度低估或忽视。为了实现更加和谐及可持续的发展，我们亟需探索出一套系统性的土地利用方式。只要有适当的科学技术、金融工具、管理方法，以及改变不可持续的发展模式的坚定决心，我们就能扭转局面。
人力数据平台能够汇聚人力资源信息系统（HRIS）中各种来源的人员数据，让所有员工都能获得关键洞察，并据此改进自己的行为。 例如，完全公开组织结构图，能够让员工及时与相关同事联系，完成工作。
网大为：当你开发的新方法不仅仅是一个软件，或者它也可能是一种非常新颖的软件形式时，就像人工智能，我们就认为这是一种深度技术。但随着时间的推移，当深度技术的方法、方法论以及知识在社会上更加普及时，它就会变成普遍使用的技术。