《报告》使用能源转型指数评估了120个国家当前的能源系统表现，重点关注其如何平衡公平性、安全性和环境可持续性，并评估他们在能源转型方面的准备程度。今年《报告》的创新之处在于，采用“定制化路径”来分析各国能源转型的具体特点，包括其收入水平和本地能源资源等，旨在为各国提供针对性的政策建议。

在《报告》对标分析的120个国家中，107个国家过去10年中在能源转型方面取得了进步，但总体的转型速度已经减缓，平衡能源系统的各个维度仍然是一项重大挑战。经济动荡、地缘政治冲突的升级和技术变革的叠加影响，导致各国能源转型的速度和路径变得错综复杂。同时，报告也揭示了一些积极的迹象：过去10年中，世界各国对可再生能源的投入不断增加，其中，撒哈拉以南非洲在推动能源转型方面实现了巨大进步。

根据《报告》，2024年，能源转型指数排行榜中排名前10的国家全部来自欧洲。瑞典和丹麦位列前两名，并在过去10年中连续进入前3名。紧随其后的是芬兰、瑞士和法国。这些国家都受益于高度的政治承诺、大量的研发投入，并在地区地缘政治形势、节能政策和碳定价机制的推动下，加速扩大了清洁能源的应用规模。德国、巴西、英国、中国和美国等二十国集团经济体也进入了能源转型指数前20名。受可再生能源产能增加的积极影响，拉脱维亚和智利首次进入榜单前20名，分别排在第15位和第20位。

值得一提的是，我国和巴西近年来进步明显，这主要源于两国长期致力于提升清洁能源份额和提高电网可靠性。2023年，我国大幅增加了可再生能源装机容量，并持续加大投入力度，提高电动车电池、太阳能电池板、风力发电机和其他重要清洁技术的产能。我国正和美国、印度一道，领导开发新型能源方案和技术；巴西在水力发电和生物燃料方面持续发力，近期在太阳能领域实现大幅进展，并实施多个针对性的行动倡议来创造新机会。

总体来看，发达经济体和发展中经济体在能源转型指数上的分差逐渐缩小，且能源转型的“重心”正在转向发展中国家。

尽管今年能源转型指数全球均分创下历史新高，但自2022年首次发现减缓趋势后，全球能源转型速度在过去一年中进一步降低。

在2021年—2024年的3年中，全球能源转型指数得分的上升幅度仅相当于2018年—2021年期间的四分之一。和去年相比，83%的国家在能源系统三大维度（安全性、公平性和环境可持续性）中的至少一项上得分出现了退步。目前来看，国际社会依然难以实现《巴黎协定》提出的“到2050年实现净零排放”的雄心和“将全球气温升幅控制在1.5摄氏度以内”的目标，但还是显著改善了能源效率，明显提高了清洁能源来源的使用比例。

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未来五年内，多数企业将基于AI技术重构价值链，消费品行业因其规模（全球最大雇主）及与消费者预期的紧密关联，将成为提供转型经验的先行者。

消费品行业（涵盖农商业、消费品和零售）的AI转型将对商业、个人和社会产生深远影响。

“超级流程”重构业务职能： 

企业正通过AI寻求效率提升、生产力提高及创新（如“超个性化”）。

AI的大规模应用促使企业领袖将关键业务能力重构为四个灵活、AI赋能的“超级流程”，这些流程同样适用于其他行业：

战略和规划：  利用生成式AI（GenAI）、代理和数字孪生技术，实时分析消费者偏好和全球趋势，进行情景评估和计划同步，使战略规划成为“生物体”。

创新和增长：  通过AI代理预测机会、利用“计算机模拟研发”加速产品开发，实现持续构思、与消费者共创和近乎即时的规模化。

客户和消费者参与：  GenAI通过分析大量结构化和非结构化数据，结合多模态模型，提供个性化体验；AI赋能的“智能销售培训师”支持一线员工。

运营和供应链：  AI驱动的自主系统预测需求并实时动态调整；动态交互控制塔实现端到端自动化管理，提高效率，减少干扰。

成功利用AI实现企业重塑的关键要素： 

以人为本的领导力：  随着40-60%的任务实现自动化或技术辅助，领导者需帮助员工过渡到新角色（如监督自动化流程、与AI代理协作）。

构建强大的数字核心：  尽管45%的消费品高管认为6-12个月可规模化应用GenAI，但仅13%对现有数字基础支持大规模AI部署有极高信心。

责任与可持续承诺：  积极实现并维护信任、透明度、数据治理和可持续发展的高标准。例如，百事公司利用AI优化农业实践，减少资源消耗和排放。

总结本文主要内容观点 

本文的核心观点是，人工智能（特别是生成式AI）正在深刻重塑消费品行业，企业可以通过构建“超级流程”（涵盖战略规划、创新增长、客户参与、运营供应四个方面）来系统性地应用AI，从而实现显著的效率提升、成本降低和收入增长。然而，要成功实现这种转型，企业必须具备以人为本的领导力以支持员工适应新角色，构建强大的数字基础设施，并坚守负责任和可持续的AI应用原则。消费品行业的AI转型经验对其他行业也具有重要的借鉴意义。

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另一种情况是技术发展远超人力资本进步，造成自动化的过度应用，形成“强者愈强”的局面，使资源和权力愈发集中于少数，拉大先进与落后企业、部门及区域间的效率鸿沟。

在“人力主导”情境下，人力资源的发展超越了技术革新，经济活动以人为核心展开。尽管这种模式颇具吸引力，但由于技术突破的减少，主要依赖人员对现有技术的创新应用，生产力增长将呈现缓慢且不均衡的特点。

“生产力枯竭”情形下，科技创新与人才培育双双滞缓，致使社会陷入萧条，民众生活质量显著下滑。

这些场景非2030年全球态势预测，旨在协助决策层应对剧变，理解经济与社会发展模式的不确定性。行业影响图谱

科技与通讯领域往往占据发展优势，既驱动革新又从中获益。然而在生产力衰退的背景下，这一产业将面临更大考验，因其易受政策变动和国际局势影响，且高度依赖创新型技术人才。

金融、地产及专业服务领域呈现双面特征。其优势在于该行业具备较强的创新吸纳与人才集聚能力，这为把握发展机遇提供了有利条件。然而，过度依赖人才资源也可能成为潜在风险点。在技术革新快速推进的情况下，以银行为代表的行业借助AI技术可在短期内实现30%的效能提升，但在自动化过度或人力优势凸显的情形下，这一增长动力将显著减弱。

制造领域内，高科技产业（如汽车、航空、医药）与普通产业的差距或将持续扩大。这些以创新为核心的制造企业更易受供应链危机及市场垄断效应的冲击。同时，该领域正面临严峻的人力资源挑战：仅不足半数的从业者参与技能升级，未来可能出现人才短缺。此外，自动化进程引发的全球供应链重构也将使众多企业面临生存危机。

资源与材料领域的发展面临多重考验。尽管提升产能有助于激发创新，并助力清洁能源的长远发展，但短期内或会带动传统与新型能源需求的同步攀升。此外，该领域企业正遭遇人才匮乏的困境，尤其在能源科技企业中表现突出，约八成企业认为技术人才缺失将成为未来发展的主要瓶颈。

在技术与人才双重驱动的背景下，教育领域肩负着应对技能需求变革的关键使命。特别是教育基础薄弱的新兴市场，以及新兴技术的深度应用，将为其带来巨大发展空间。数据显示，到2025年，人工智能在教育领域的应用价值预计可达2000亿美元。重振生产力的正确方法

研究建议为政企机构提供了降低风险、提升效率的策略方案。具体措施涵盖：推动技术革新与人才培养的深度融合；强化基于数据的科学决策机制；加速前沿科技的普及应用；构建适应未来发展的教育体系；增强应对国际局势变化的能力。

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报告称，那些率先在员工群体中推行使用 GenAI 的组织通常具备数据驱动的特点。这些组织在建立健全的数据质量、基础设施、治理和安全方面有着悠久的历史。虽然他们未必能更快发现 GenAI 的应用场景，但一旦发现，他们早已具备充分的条件进行快速部署。

各组织正谨慎地推广 GenAI

许多早期采用者已经越过了最初的实验阶段。在他们报告中，主要经验包括：不要急于实施，在进行大范围推广之前先在小范围内测试解决方案。这有助于及早发现问题，避免因结果不理想而导致员工失去兴趣。

报告中的大多数组织都对在员工中部署 GenAI 的风险高度警惕。这些风险包括数据泄露、隐私侵犯、结果偏差以及其他道德伦理问题。为了防止声誉受损，避免与监管机构和当局发生冲突，许多组织都采取了谨慎的方法，优先在组织内相对安全的环境中进行试验和试点。

GenAI 提高了生产力，但一些组织不清楚该如何利用节省出来的时间

报告称，虽然目前还很难从宏观经济层面评估 GenAI 提高生产力的情况，但在组织层面，这种提升已有显现。一家公司称，以前需要数周才能完成的请求，现在利用自动化只需几分钟就能完成，这也说明了效率提升在常规重复性工作中能产生的显著效果。报告中频繁提及这种技术赋能，也有超过四分之一的受访者表示，GenAI 可以使员工从事更愉快、更有创造力和更有价值的工作。然而，一些受访组织尚未明确如何让员工如何利用节省出来的时间。

提高工作质量是部署 GenAI 的另一个重要驱动力

提高生产力并不是部署 GenAI 的唯一驱动力，受访者提到提高工作质量同样重要。如果实施得当，该技术有可能比人类更准确、更稳定，犯的错误也更少，从而提升质量和客户满意度。

人们并不总是对 GenAI 技术的应用结果感到满意

从对准确性的担忧到可能存在的偏见，以及用 GenAI 取代人类工作的道德问题，员工对该技术也存在很多疑问。通常情况下，企业内的 IT 专员是最快接受 GenAI 的一批人。而那些从事大量行政工作的部门受到的影响则最显著，导致这些团队对自身的职能产生了不确定性。培训可以揭开技术的神秘面纱，通过再培训和技能提升可以让员工具备胜任新岗位的潜力，也能建立信任。在不久的将来，这一点将至关重要：论坛的 “就业倡议”（Jobs Initiative）指出，未来五年内，44% 的工人的技能将受到技术冲击。“就业倡议” 旨在应对这种劳动力市场变动，为所有人争取良好的就业机会。

GenAI 的实施离不开变革管理

报告称，在推行新举措时，必须了解其对组织文化的影响以及对员工心态转变的要求。组织高层的有效领导是关键。中层管理者也发挥着至关重要的作用，他们了解工作流程和过程，也就知道 GenAI 在哪里能产生最大的影响。

大多数组织并不清楚使用 GenAI 的员工比例

事实上，受访公司报告的数字从 20% 到 80% 不等。有些公司表示，几乎每个人都在使用这一技术，或者至少他们能够使用，因为组织开放了使用 GenAI 工具的权限。这些工具对员工的开放程度取决于公司的风险偏好，有些受访公司允许所有员工使用，而另一些公司则仅限于特定部门使用，或要求申请许可证。

很少有组织制定了可持续使用人工智能的战略

与较小的、针对特定任务的人工智能模型相比，大型语言模型属于能源密集型人工智能模型，如 ChatGPT，每一次提示都需要消耗大量电能进行计算。虽然报告中的大多数组织都承认这一问题，但很少有组织制定了相应的战略，而且环境因素似乎并不是 GenAI 劳动力部署决策的核心。

去除人类的参与仍被认为是一个错误

受访的大多数组织都设立了内部委员会或理事会，负责制定规则和框架并评估用例，同时监控 GenAI 的风险、质量和负责任的使用。几乎所有组织都表示，它们已经制定了负责任的使用工具的培训计划。随着歧视性算法丑闻的曝光，以及欧盟《人工智能法案》等立法的出台，公司也敏锐的意识到验证、核查和人工干预的重要性。一位受访者表示：“你可能犯的最大错误就是将人类排除在流程之外。”

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如今，形势已大不相同。快速的技术进步、人口结构的变化和消费者期望的变化深刻改变了该行业。世界经济论坛和埃森哲联合发布的一份新报告《金融咨询的未来》探讨了在更加分散和复杂的市场中，金融咨询的面貌如何发生变化。

它强调了金融咨询市场的六大趋势，以及在金融知识比以往任何时候都更重要的时代，政策制定者和监管机构如何保证获得合理、值得信赖的金融建议。

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报告指出，新的贸易协定和统一的技术原则将促进贸易技术的应用；国际紧张局势可能使合法的技术安全保障演变为技术民族主义；贸易技术可能推动知识密集型产品和服务跨境流动；技术民主化可以帮助缩小发达国家与发展中国家、小型与大型企业间的差距，甚至提供“跨越式”赶超机会。

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十项新兴技术包括：

• 微针技术和设备，可用于无痛注射和检测；
• 太阳动力化学研究，可利用太阳能推动二氧化碳转化为化学物质；
• 虚拟病人，可用虚拟设备代替志愿者用于疫苗测试等临床试验；
• 空间计算，可利用云计算及激光雷达等技术将所有人和物数字化，随时监控目标位置并优化其行动路径；
• 数字医疗，可自动对患者进行身体检测、疾病管理和医学护理保健；
• 电动航空，用电动机取代飞机的燃料发动机；
• 低碳混凝土，即优化建筑材料成分配比或加入有效细菌开发低碳混凝土；
• 量子传感器，提高量子传感器的精度和稳定性，并将其用于医疗和国防；
• 绿色氢能，即通过电解的方法制备氢气，同时产生高能量密度和高热度的燃料；
• 全基因组合成，使用软件设计遗传序列，辅以 3D 打印技术可以进行生物制造并用于医学实验。

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不过，要想转型为数字化企业，就必须开展更为深刻的变革，而非仅仅投资于最新的数字技术。企业需要寻找新的业务模式，从根本上重塑运营模式，完善吸引和培养数字人才的方式，并重新思考如何衡量业务的成功。本报告主要关注以下四个领域：

1. 数字化业务模式。企业需从根本上改变自身识别、创建和启动全新业务的方式。
2. 数字化运营模式。本报告阐述了针对数字时代而设计的运营模式原型，并简要介绍了实施这些原型的必要步骤。数字化领军企业在核心和支持性职能部门运用了精益方法。
3. 数字化人才与技能。本报告分析了企业吸引、保留和培养数字化人才的方法。报告同时强调，企业当务之急是积极推动文化转型，鼓励千禧一代加盟自身团队。最后，报告还评估了企业需如何适应不同的工作方式——是引入机器人，还是按需聘用员工。
4. 数字化牵引力指标。很多企业发现，传统的关键绩效指标（KPI）已经无法有效衡量数字化企业的绩效。本报告概述了重要的数字化牵引力指标，并且说明了对此加以实时监控和反应的重要性。

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