中國近年來與美歐等國的貿易順差快速增長,此一方面彰顯中國的國際競爭力逐步提高,但也帶來人民幣升值壓力加大、貿易摩擦增多等問題。在去年底召開中央經濟工作會議,中國提出要把促進國際收支平衡作為宏觀調控的重要任務,緩解外貿順差過大所產生的問題。
近期中共商務部宣布將會同有關部門,採取五項具體措施包括:盡快頒布擴大先進技術設備進口的政策;加強從貿易順差國進口;大型展會增加進口功能;簡化手續及完善進口管理法規,規範進口市場秩序等,解決貿易順差過大的問題。其中最值的注意的是,中國擬藉由擴大先進技術設備進口之方式,解決貿易順差問題,其重點支持的高科技設備進口包括:大陸急需的半導體製造設備、高級化纖設備、高性能數控機床等先進技術設備,以及節能降耗的新設備、新工藝和新技術之進口。
為此,中國除規劃組織企業赴國外採購,擴大自美國、俄羅斯等重點國家的進口,推進節能環保領域的國際交流合作外,亦擬利用於舉辦大型展覽會之際增設進口館,鼓勵和支持各地設立機電產品進口展覽館,舉辦國外機電產品展覽。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2020年2月3日,世界衛生組織(World Health Organization, WHO)發布《2019新型冠狀病毒戰略準備和應對方案》(2019 Novel Coronavirus: Strategic Preparedness and Response Plan),呼籲全球合作以加速研發創新,對抗新型冠狀病毒(2019 novel coronavirus, 2019-nCoV)。WHO提出的戰略目標包含六大項:限制人與人間的傳播防止疫情擴散、盡速發現並隔離以便提供患者最佳照護、查明並減少動物來源的傳播、加速診斷治療和疫苗開發、傳達重要且正確的風險與事件資訊、透過合作夥伴關係減少疫情對社會經濟影響。而WHO設立的戰略目標,可以透過以下方式實現:(1)加速建立國際協調方案,透過現有機制及合作夥伴關係提升防疫戰略、技術及業務支持。(2)擴大各國家的災難準備與緊急應變行動方案,包括加強準備、迅速發現、診斷並進行治療;在可行的情況下發現並追蹤感染者;強化醫療機構中的感染預防及控制;實施旅行者的健康管理措施;提升人民對疫情風險認識、減少社區交流風險等。(3)加速對2019‑nCoV的研究及創新,優先推動快速篩檢追蹤與擴大研發創新規模、開發候選療法、疫苗及診斷方法,確保醫療資源的公平可用性。藉由防疫標準化流程與知識平台的建立,促進並匯集學界合作的研究成果。 另外,WHO在本戰略中明列出八大衡量指標,用以評估各國因應2019-nCoV的計畫準備與成效,以便WHO能與政府合作,共同改善全球防疫系統。該八大指標分別為:流行病學症狀分析與疫情規模判斷能力、戰略準備及預算管理計畫、防疫物資供應程度、研究開發與臨床實驗比例、國家公共衛生系統疫情準備能力、建構檢驗與快篩的即時通報系統、完善診斷流程與安全隔離措施、疫情報告與資訊分享機制等。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
英國資訊委員辦公室(ICO)發布當事人近用請求權實務準則英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2013年8月8日發布當事人近用請求權實務準則(subject access code of practice),以協助資料控制者遵循1998年資料保護法(Data Protection Act 1998,DPA)有關當事人行使近用權(access right)之規定。 根據DPA,任何資料主體都有權利接觸、查詢其被資料控制者擁有之個人資料,即當事人向資料控制者請求近用其個人資料之權利。當事人近用請求權實務準則闡明資料主體的查閱請求權、製給複製本請求權等權利,與資料控制者回應當事人近用請求權的責任,該項權利允許當事人查詢其信用卡紀錄、健康紀錄等資料,資料控制者一旦收到當事人請求,必需於40天內回覆。 ICO同時發布10項簡易步驟,以協助資料控制者衡量回應當事人近用請求權。內容包括:1.確認當事人提出之請求是否為當事人近用請求權;2.確保有足夠資訊可識別請求者的身分;3.若需要更多資訊以釐清請求者之需求,立即向請求者提出;4.若需收費,及時向請求者提出;5.確認是否有請求者需求的資訊;6.即使紀錄不正確或令人尷尬,都不要試圖更改該紀錄;7.衡量紀錄中是否含有他人資訊;8.確認是否有提供資訊之義務;9.確認能解釋資訊中的複雜名詞;10.於適當的情形下,永久保存回覆當事人資訊的副本。 這項實務準則將協助資料控制者更即時且有效地處理當事人對其資料近用請求之相關事項,同時證明資料控制者係以公開且透明之方式妥善管理其所蒐集之顧客資料。
揭露產品溯源資訊,兼顧防偽、永續!歐盟區塊鏈物流認證計畫進行試點,將於11月發布報告為確認產品供應鏈與物流鏈的真實來源、打擊仿冒品、提升永續資訊透明度以接軌歐盟政策,歐盟智慧財產局(下稱EUIPO)自2023年5月啟動區塊鏈物流認證計畫(下稱EBSI-ELSA),採難以竄改、公開透明的區塊鏈服務基礎設施(European Blockchain Services Infrastructure,下稱EBSI),透過數位簽章(digital signature)、時戳追溯與驗證歐盟進口產品的來源是否為智慧財產權利人。EUIPO 於2024年6月24日宣布EBSI-ELSA已上線8成基礎設施。為加速推動計畫,於2024年9月至11月間,EUIPO以產品鏈的智財權利人(例如鞋類與/或服裝、電氣設備、手錶、醫療設備與/或藥品、香水與/或化妝品、汽車零件與玩具產業別之產品智財權利人)為試點,並將於2024年11月前發布試點最終報告。 透過試點,EUIPO致力於: (1)測試、評估於真實世界之製造與分銷系統中應用數位簽章及物流模組的情況,以作為智財權利人之企業資源規劃(ERP)的一部分。 (2)於產品歷程,測試、評估數位裝運契約(digital shipment contract)及產品數位孿生(Digital Twin)之資訊的接觸權限與品質(access to and quality of information)。如海關人員預計於產品抵運前(pre-arrival)、通關階段(inspection phases)確認產品之真實性。 (3)提供產品生命週期應用EBSI-ELSA之試點最終報告,包含實施過程、結果等相關資料。 EBSI-ELSA計畫認為其符合歐盟之數位政策與循環經濟目標,旨於採取區塊鏈技術向供應商、消費者、海關、市場監管機構等多方揭露更多的產品溯源資料,提升產品透明度,銜接歐盟之數位產品護照(Digital Product Passport, DPP)政策,該政策目的係以數位互通方式揭露歐洲市場之產品生命週期的資訊,如產品材料來源、製程、物流、碳足跡等永續資訊,強化產業的可追溯性、循環性(circularity)及透明度,以協助供應鏈利害關係人、消費者、投資者做出可持續的選擇。而負責執行歐盟資料經濟與網路安全相關政策之歐盟執委會資通訊網絡暨科技總署(DG Connect)於2024年5月所發布之「數位產品護照:基於區塊鏈的看法」報告,亦指出「為確保區塊鏈系統互通性,其IOTA區塊鏈技術框架應能與歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章(EIDAS)及EBSI標準完全接軌(fully align)」。 如我國企業欲強化既有的產品生命週期資料管理機制,可參考資策會科法所創智中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從數位資料的生成、保護與維護出發,再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證之流程化管理機制,協助產業循序增進資料的可追溯性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)