气候变化对能源系统的影响 - 极端天气对能源系统构成系统性威胁，包括风速减弱影响风电效率、高温干旱加剧供电紧张 [1] - 全球平均气温较工业化前上升1.2℃，未来5年有极高概率突破1.5℃临界值 [1] - 极端气候风险指数每上升1单位，总发电量将显著下降，其中风电受风速变化影响最大，火电、水电亦受极端温度和降水冲击 [2] 能源系统转型策略 - 能源系统需从"被动恢复"转向"主动转型"，通过技术创新提升韧性，例如水上太阳能电站提高土地利用率并降低极端温度对发电效率的影响 [2] - 构建气候风险监测预警体系，完善跨区域应急物资调配 [2] - 优化能源多元供给，推动风光水火协同 [2] - 建立极端气候下电力市场应急机制 [2] - 创新气候金融产品，如碳资产保险、绿色产业基金等，为能源韧性建设提供支撑 [2] 全球发展指标体系创新 - 现有全球发展指标体系（如SDGs）存在目标间矛盾、数据缺失与更新滞后、对现实问题回应不足等局限 [3] - 提出综合发展目标（CDGs）新框架，强调"自下而上、实践驱动"原则，涵盖创新、协调、绿色、开放、共享五大维度 [3] - CDGs需将自然资本纳入核心指标，关注可再生能源、气候变化等环境要素 [3] - 增加空间维度分析，利用卫星数据等技术细化区域发展差异，如中国东西部差距研究 [3] - 结合人工智能技术预测未来趋势，例如通过建模分析2100年可再生能源需求 [3]

AI技术与未来应用 - 全球15所知名高校的40余名青年代表与专家围绕"AI技术与未来应用"主题展开深入探讨 [1] - 青年代表们以跨界视角讨论人工智能技术前沿与社会发展话题 [3] 编程技术变革 - 人工智能大模型使编程能力普及化，通过自然语言描述即可生成代码 [4] - 代码多智能体（如Devin、Manus）发展为能自主协作的"数字工程师团队"，自动化完成编码、测试、部署全流程 [4] - 人类角色从"代码编写者"跃升为"智能体指挥官"，专注于系统架构设计与伦理边界守护 [4] AIGC应用 - AIGC核心价值在于"人与算法的协同共创"，而非取代人类创作 [5] - Google DeepMind的"MedGemma"模型和中国商汤科技的"大医"平台提升医疗诊断能力，使偏远地区医疗服务智能化 [5] - AIGC提升个性化教学效率与医疗诊断能力 [5] 教育技术发展 - 在线教育从"电话授课"发展到"VR+脑电波传感器"教学 [7] - 芬兰等国家在中小学引入AI课程，鼓励学生参与全球议题如可持续发展目标与气候变化 [7] - 技术应服务于创造力、合作与批判思维，而非制造懒惰与分裂 [7] 就业影响与技能发展 - 未来8500万个工作岗位将被人工智能取代，同时创造更多新职业 [9] - AI难以复制的人类技能包括适应力、AI素养、创造性思维、语言能力、逻辑与数学技能、情商和人际沟通能力 [9][10] - 建议公众借助TensorFlow、GitHub、ChatGPT、Notion AI等工具进行自我赋能 [10] 数据价值与AI优化 - "脏数据有时比干净数据更有训练价值"，尤其在金融欺诈检测中 [12] - 不规则数据能反映异常和可疑的金融模式，更具辨识潜力 [12] - 推动AI进步关键在于用聪明方式解读复杂性 [12]