先進的能源發展方向是開發先進技術,利用生物材料(如能源作物或生物排泄物)等生物性資源來生產能源,此種能源生產方式又稱為生質能源。由於生質能源的建置成本高,故業界多冀盼政府能給予財務方面的支援。
最近美國布希總統已經設定透過增加對潔淨、再生的生物燃料的使用,降低美國對進口石油的依賴以及溫室氣體排放量,而基於同樣的目標,美國參議院財務委員會(Senate Finance Committee)最近更提出了能源進化及投資法(Energy Advancement and Investment Act of 2007, EAIA),希望能鼓勵大規模的商業投資,以促進生物燃料的生產與使用。
EAIA特別針對使用纖維性質的生物材料(cellulosic biomass)來生產生物燃料之製造者,提供生產上的租稅扣抵(production credit),與此同時並擴大既有針對乙醇所實施的優惠措施之適用範圍。這兩大租稅優惠是為了鼓勵企業生產者加速推動生物燃料的開發,儘快使生物燃料可以供應市場所需達到10億加侖的水準。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國通訊管理局(Office of Communications, Ofcom)於2026年2月17日發布了「衛星直連終端服務許可規範(The final regulations for the authorisation of satellite Direct to Device services)」,並於2026年2月25日正式生效,為「衛星直連終端(Direct to Device, D2D)服務」確立了完備的許可框架,允許行動電話等終端設備直接與太空中的衛星基地臺進行通訊。 過去,衛星通訊服務需要透過專用的衛星電話終端在特定的衛星通訊頻段下運作,而Ofcom正式突破了這個規範架構,允許 D2D 服務直接使用既有的行動通訊頻段。 在終端設備方面,Ofcom 免除一般消費者的行動裝置在使用 D2D 服務時的個別執照授權要求;而在服務端,行動通訊業者僅需向Ofcom申請變更既有的無線電頻率執照,履行相關的干擾防制標準與協調義務,即可使用既有行動通訊頻率提供D2D服務,目前Telefonica UK(VMO2)已率先獲准此項變更(與 Starlink 合作)。未來,Ofcom也能透過修訂開放頻段拓展適用範圍,目前開放的是1710.1-1715.9 MHz與1805.1-1810.9 MHz頻段。而為降低衛星與地面通訊共用頻率的干擾風險,Ofcom也訂定了防干擾限制標準,如對終端設備訂定25 dBm(3G、4G 與 5G)與 30 dBm(2G)的總輻射功率限制。 本次變革對行動通訊服務的發展具有深遠的進步意義,透過促進 D2D 服務的合法導入,業者可以在地理環境極端等地面基地臺建設成本過於高昂的偏遠地區近一步拓展涵蓋,有機會達成100% 的國土涵蓋,政府亦能透過活化頻率資源與活絡電信基礎設施的跨界投資與創新,為衛星通訊服務提供公平競爭的市場環境,進而帶動整體行動通訊產業的升級。 對民眾而言,D2D 服務的導入更是強化國家通訊韌性的關鍵,除確保偏遠地區享有基本的語音、簡訊與數據通訊服務,在地面基地臺因遭遇災害而癱瘓失效時,D2D 服務能發揮關鍵的備援功能,維持通訊服務的可用性,也為全域連結、地星整合的次世代行動網路(6G)佈建預先備妥適當的法規環境。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
美國FDA為因應藥品汙染事故公告四項製藥新指導原則美國食品藥物管理局(the United States Food and Drug Administration,以下簡稱FDA)於2015年2月13日公告四項與藥品製造有關之指導原則(guidance)作為補充相關政策執行之依據,主要涉及藥品製程中,藥品安全不良事件回報機制、尚未經許可之生技產品的處理模式、藥品重新包裝,以及自願登記制度中外包設施之認定應進行的程序與要求。 該四項指導原則係源於FDA依據2013年立法通過之藥物品質與安全法(The Drug Quality and Security Act,以下簡稱DQSA)所制定之最新指導原則。因2012年位於麻州的新英格蘭藥物化合中心(The New England Compounding Center),生產類固醇注射藥劑卻遭到汙染,爆發致命的黴菌腦膜炎傳染事故,故美國國會制定DQSA,以避免相同事故再次發生。DQSA要求建立自願登記制度(system of voluntary registration),倘若製藥廠自願同意FDA之監督,成為所謂的外包設施(outsourcing facilities)。作為回饋,FDA即可建議特定醫院向該製藥廠購買藥品。 而本次四項指導原則之內容,其一主要涉及外包設施進行藥物安全不良事件回報之相關規定,要求製藥廠必須回報所有無法預見且嚴重的藥物安全不良事件。在不良事件報告中必須呈現四項資訊,其中包括患者、不良事件首名發現者、所述可疑藥物以及不良事件的類型。同時,禁止藥品在上市時將這些不良事件標示為潛在副作用。第二份指導原則對於尚未經許可的生技產品,規定可進行混合,稀釋或重新包裝之方法;並排除適用某些類型的產品,如細胞療法和疫苗等。第三份指導原則涉及重新包裝之規定,內容包括包裝地點以及如何進行產品的重新包裝、監督、銷售和分發等其他相關事項。而第四份指導原則規範那些類型之藥品製造實體應登記為外包設施。為此,FDA亦指出聯邦食品藥物和化妝品法(the Federal Food Drug & Cosmetic Act)之規定裡,已經要求製造商從事無菌藥品生產時,必須將法規針對外包設施之要求一併納入考量。
歐盟個人資料侵害事故通知規則於2013年8月生效歐盟個人資料侵害事故通知規則(regulation on the notification of personal data breaches)於2013年8月生效,其目的係為統一歐盟各會員國有關個人資料侵害事故通知之規定,以使當事人可以獲得一致性的待遇,同時,業者於歐盟境內亦可採取一致性的作法。此規則將適用於所有供公眾使用之電子通訊服務(publicly available electronic communications services)提供者,例如網路服務提供者(Internet service providers)及電信業者,同時,其敍明前述業者所持有之個人資料如有發生洩露或其他侵害時,應通知當事人與通報主管機關之技術性程序(technical measures)。 依個人資料侵害事故通知規則之規定,業者於知悉個人資料侵害事故之24小時內通報主管機關,通報內容包括:事故發生之日期與時間、受侵害之個人資料之種類與內容、受影響之當事人人數、以及為降低對當事人可能帶的負面影響擬採取或己採取之組織上與技術上之措施。 個人資料侵害事故可能對當事人之個人資料或隱私產生負面影響,業者必須立即通知當事人有關個人資料侵害事故之情事,例如遭侵害之個人資料涉及金融資訊、個人資料遭侵害會造成當事人名譽受損或業者知悉該個人資料已被未經授權之第三人擁有時。若業者能證明其對被侵害之個人資料已滿足主管機關所要求的技術保護措施,使未經授權而取得資料之人無法探知該遭侵害之資料內容時,即無須通知當事人有關個人資料遭侵害之情事。