先端テック企業に聞く2025年までに世界を変える17の方法|後編

向高科技企業咨詢2025年之前改變世界的17種方法【后篇】


10. 建設の未來はすぐそこ

建設的未來近在咫尺


11. ギガトン単位の二酸化炭素除去で気候変動問題を解決

通過去除千兆噸單位的二氧化碳來解決氣候變化問題

二酸化炭素除去などのネガティブエミッション技術の規模拡大により、気候に影響するレベルで二酸化炭素の空気中からの除去を実現します。これは、地球の気溫上昇を1.5℃までに抑えるために必要なこと。

通過擴大消除二氧化碳等消極排放技術的規模,可以在影響氣候的水平上實現二氧化碳從空氣中的去除。這是對于抑制地球的氣溫上升1.5℃來說是有必要的。


12. 醫學の新時代

醫學的新時代


AIの活用で貧富の格差が埋まる?

利用AI來填補貧富差距?

13. 富のギャップの解消

13.消除貧富差距

AIの進歩の速さは、ファイナンシャル?アドバイザーたちが用いる戦略にテクノロジーを介してアクセスできるまでになっており、一般庶民に手頃な価格での利用を実現します。ApplePayを使用するのに近距離無線通信がどのように機能しているのか仕組みを把握する必要がないように、何千萬もの人々が、現代のポートフォリオ理論を知らずとも「お金を働かせる」ことができるようになるのです。

AI的進步的速度,是通過技術來訪問金融顧問們使用的戰略,從而實現普通老百姓可以用合理價格來使用。為了不需要掌握使用ApplePay的近距離無線通信是如何運作的機制,成千上萬的人即使不知道現代的投資組合理論也能“活用自己的錢”。

14. 「デジタルツイン」が支えるクリーンエネルギー革命

14.由“數字雙馬尾”支撐的清潔能源革命

今後5年間で、エネルギー転換は佳境を迎えます。新しい再生可能エネルギーのコストは化石燃料の限界費用よりも低下。グローバルなイノベーションエコシステムにより、問題をまとめて対処できる環境が整い、イノベーションの展開が急速に拡大していくでしょう。洋上風力発電は、発電量の大幅な増加が見込めます。そのためには、太陽光発電のイノベーション曲線のように、ムーアの法則に沿って、加速するデジタル化へゆるぎない取り組みを続ける必要があります。

今后5年,能源轉換將迎來佳境。新的可再生能源的成本比化石燃料的極限費用低。通過全球的革新生態系統,環境將能應對各種問題,革新也會急速擴大的。海上風力發電的發電量預計會大幅增加。為此,必須像太陽光發電的革新曲線那樣,遵循摩爾的法則,持續致力于數字化的結構。



公衆衛生を犠牲にすることなく経済活動を支えることが可能に

可以不犧牲公共衛生來支持經濟活動

15. ミクロの世界の解明でパンデミックの危機を回避

15.通過解析微觀世界避免疫情爆發的危機

地球のあらゆる表面には、現在、そして未來のパンデミックによる危機を回避するのに欠かせない情報が隠されています。人がその一生の90%を費やすことになる建造環境(人工的に造られた環境)は、自然の細菌、真菌、ウイルスの生態系からなる自然発生のマイクロバイオームの寶庫です。

在地球的表面各處,隱藏著可以回避今后疫情爆發等危機所不可或缺的信息。人一生要花費90%的建造環境(人工制造的環境)是由自然細菌、真菌、病毒的生態系統構成的自然產生的微型生物的寶庫。

このマイクロバイオームデータを迅速にサンプリング?デジタル化し解析するテクノロジーは、病原體の広がり方についての私たちの理解を一変させます。この目に見えない微細なデータのレイヤーを解明し、遺伝子シグネチャーを特定することで、人や集団がいつどこで病原體を放出しているのか、どのような表面や環境が最も伝染リスクが高いのか、そして、これらのリスクが私たちの行動や、時間に伴う変化にどう影響を受けるのかを予測できるようになります。

快速采樣、數字化并分析這種微生物數據的技術,將使我們對病原體傳播方式的理解完全改變。通過解析肉眼看不見的細微數據層,確定遺傳因子,人和集體在什么時候在哪里釋放病原體,什么樣的表面和環境傳染風險最高,然后,預測這些是如何伴隨著我們的行動和時間的變化產生影響。


16. 機械學習とAIによる高炭素産業の脫炭素化

16.通過機械學習和AI實現高碳產業的脫碳化

今後5年間で、炭素排出の多い産業では、機械學習とAIテクノロジーを活用したカーボンフットプリントの劇的な削減が進められるでしょう。従來、製造業や石油?ガス産業などでは、生産性と収益性の維持に苦心するあまり脫炭素への取り組みが遅れがちでした。しかし、気候変動や規制による圧力、また市場の劇的な変動により、これらの産業にも変化が求められています。例えば、石油?ガス企業や工業メーカーは、規制當局が今後數年間での二酸化炭素排出量の大幅削減を求めていることに危機感を抱いています。

在今后的5年里,在碳排放量多的產業中,會靈活運用機械學習和AI技術來減少許多碳排放。一直以來,在制造業和石油、煤氣產業等方面,由于過分致力于維持生產性和收益性,所以對脫碳的搭配往往會延遲。但是,由于氣候變化和限制的壓力,還有市場的戲劇性變動,這些產業也需要變化。例如,石油、天然氣企業和工業制造商對今后幾年內大幅削減二氧化碳排放量抱有危機感。

これらの産業は、デジタルトランスフォーメーションの拡大により、炭素排出の多い分野でも、無數の接続デバイスからのリアルタイムで精度の高いデータを使い、AIや機械學習などの先進的技術で、効率的かつ積極的に排出を削減しカーボンフットプリントを減らすことができるようになるはずです。

由于數字變換的擴大,在碳排出多的領域,也能使用來自無數連接在一起的設備提供的實時且高精度的數據,利用AI和機械學習等先進技術,有效且積極地削減排出,減少碳排放。應該能做到。

17. プライバシー保護の普及と優先
近年、目に見えるプライバシーの規制は加速しているにも関わらず、規制の観點からも消費者の視點からも、プライバシーに関しては現在もまだその氷山の一角が見えているだけです。5年後には、プライバシーやデータセキュリティはコモディテ?;?、消費者自身が機密データ資産を保護し管理できることは特別ではなく、むしろ原則としてみなされるようになるでしょう。こうした認識と理解が高まるにつれ、プライバシー強化技術(PET)と呼ばれる、プライバシーを保護?強化する機能も普及していきます。

近年來,盡管明顯的隱私限制在加速,但是從限制的觀點和消費者的角度來看,關于個人隱私,現在能看到還只是冰山一角。5年后,個人隱私和數據安全將被商品化,消費者能夠自己保護和管理機密數據資產將不是特別的,而是作為一個原則。隨著這種認識和理解的提高,被稱為隱私強化技術(PET)的保護和強化個人隱私的功能也逐漸普及。

2025年までに、PETはテクノロジーカテゴリーとして主流となり、最低限のコンプライアンスを満たすためだけに付け加えられる要素ではなく、企業のプライバシーおよびセキュリティ戦略の基本となるでしょう。國際的なプライバシー基準はの整備が整うにはまだ至らないかもしれませんが、地域の規制や消費者の期待に応えていくために、それぞれの組織が柔軟性を備えたデータ中心のアプローチをセキュリティに対し採用すると考えられます

到2025年,PET作為技術將成為主流,不僅僅是為了滿足最低限度的合法而附加出來的東西,也是企業隱私及安全戰略的基本。雖然國際性的隱私標準還沒有完善,但是為了滿足地區的限制和消費者的期待,各個組織都會在安全方面采用具有靈活性的以數據為中心的方法。

私たちは、歴史によって判斷されることになるでしょうが、単體で見れば英雄的な決意を示した國もあったものの、世界全體としては、現在のところ十分な結果を出せていません。グローバルコミュニティとして、そして世界経済フォーラムのようなプラットホームを通じて、私たちはこれらの問題を可視化し続け、最善かつ最速で対処できるテクノロジーとイノベーションのチャンスを見出し、支援していく必要があります。

我們都會根據歷史來判斷對錯結果,雖然也有單看英雄決心和的國家,但是作為全世界,現在還沒有十分準確的結果。作為一個全球社區,我們需要通過像世界經濟論壇這樣的平臺,不斷地將這些問題可視化,找到和支持最好、最快的技術和創新機會。