Shaping Tomorrow 是一个由人工智能驱动的地平线扫描（Horizon Scanning）与战略情报预见服务平台，致力于帮助组织和个人识别未来趋势、新兴风险与机遇。 该平台特别适合需要前瞻性分析的企业战略团队、政策制定者和研究机构，能够将海量信息转化为可操作的洞察。
官网链接：https://www.shapingtomorrow.com/

功能特点详述

• AI驱动的趋势监测与地平线扫描：Shaping Tomorrow 利用人工智能持续抓取并分析全球新闻、学术论文、社交媒体和行业报告中的信号，自动识别潜在的颠覆性趋势与弱信号（weak signals），帮助用户在变化初期就掌握先机。这一功能对从事战略规划或风险评估的专业人士尤为关键。
• 协作式情景预测与情景建模：平台支持多用户协作参与未来情景构建，用户可基于AI生成的趋势设定不同发展路径，并进行影响评估与优先级排序。这种结构化的方法有助于团队在复杂不确定性中制定更具弹性的战略方案。

实际体验与优缺点分析

使用体验： 平台界面设计清晰，信息层级分明，主仪表板以时间轴和主题地图形式展示当前热点趋势，便于快速浏览。注册后可自定义监控领域（如气候变化、人工智能、公共卫生等），系统随即推送相关洞察报告。虽然功能强大，但初次使用需花一定时间理解“地平线扫描”和“情景建模”的逻辑框架，学习曲线中等偏上，建议配合官方引导教程使用。
优点：

• 强大的AI信息聚合能力，覆盖多语言、多来源数据，提升趋势发现效率。
• 支持团队协作与专家意见整合，增强预测的多元性与可信度。

缺点/不足：

• 免费版功能受限，高级分析工具和导出选项需订阅企业级服务，价格不透明且可能较高。
• 网站默认语言为英文，尽管部分内容支持中文，但界面和AI生成报告的中文质量仍有待提升，对中文用户存在一定语言门槛。

适用人群

Shaping Tomorrow 最适合以下用户群体：

• 企业战略规划、市场研究与创新管理团队
• 政府机构与公共政策研究人员
• 咨询公司与智库分析师
• 高等院校中从事未来学、社会趋势研究的学者与学生

其应用场景包括但不限于：制定五年发展战略、识别行业颠覆风险、撰写趋势报告、设计应急响应预案等。

总结与简单评价

Shaping Tomorrow 填补了传统情报收集与现代AI技术之间的空白，为用户提供了一套系统化、数据支持的未来预见工具。尽管存在语言和成本方面的限制，但对于需要持续监测外部环境变化、做出前瞻性决策的专业用户而言，它是一个功能扎实且值得深入探索的战略级平台。

访问链接

点击访问：Shaping Tomorrow

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