美國眾議院本(9)月通過「2007年綠色化學研究發展法案」(The Green Chemistry Research and Development Act of 2007),其目的在要求總統建立「綠色化學研究發展計畫」(Green Chemistry Research and Development Program),統籌改善聯邦政府對於綠色化學研發、教育宣導及技術移轉等活動之資源投入,而綠色化學則是指那些依安全與有效生產程序製造高品質產品時、能減少使用或產生毒性化學物質之化學產品或製程技術。美國化學協會(American Chemical Society)讚許眾議院通過本法案是睿智的舉動,表示發展綠色化學最能證明經濟和環境得同時併進,發展綠色企業實務,改善藥學加工及本土營建產業以迎刃氣候變遷及能源危機等挑戰。
本法案並要求自明(2008)年起,編列經費由以下政府單位合作執行本計畫,即國家科學基金(National Science Foundation)、國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology)、能源局(Department of Energy)及環保署(Environmental Protection Agency)。參議院在過去兩屆都通過類似的法案,尚等待參議院支持通過相同法案,以獲得生效。
為減低對石化原料的依賴、發展生物經濟,美國政府積極投入促進綠色科技、生質科技之研發活動,例如從農林廢棄物或副產品或其他來源開發再生性原物料供綠色化學使用。此外,美國政府亦資助建立了生質(biomass)能源及產品的網路圖書館(BioWeb);BioWeb所收錄的生質科技資訊、文獻,許多都是來自大學或國家實驗室著名研究人員,都會先經各領域專家進行嚴格的同儕審查(peer-review),再開給所有公眾瀏覽;BioWeb將會持續蒐羅各種基礎及應用科學知識,並擴充各種經濟及政策相關資訊。BioWeb的理想目標,是擴大規模成為最大最有價值的生質燃料、能源及產品公共資料庫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2014年7月歐盟執委會針對巨量資料規劃新的政策,提出「邁向資料經濟時代」(Towards a thriving data-driven economy)政策,對研究發展帶來激勵,創造更多的商業機會。先前在2010年至2015年巨量資料科技與服務市場觀察報告中,指出預期巨量資料科技複合成長率為40%。從這些國際趨勢觀察,智慧聯網與巨量資料涉及的領域包括健康、食品安全、氣候與能源資源、智慧運輸系統以及智慧城市等,而這些都是當前歐洲無法忽略的問題。因此,此政策中指出應支持重點資料來促進公共服務與市民生活的競爭力與品質,廣泛分享使用並發展公開資料資料以及研究資料、確認相關的法律架構與政策屬有利發展、利用政府採購將資料科技帶入市場等項重點,以促成資料驅動經濟的全球化發展。 歐盟指委會並指出,推動巨量資料政策的施行尚仰賴於其他的行動計畫以及各個會員國之間的合作 。而在資料蒐集與利用逐漸擴張的情形下,歐盟執委會更於2014年7月2日發出聲明,要求各國政府應重視巨量資料帶來的問題,並且指出在巨量資料的公共諮詢中,有主要四個問題: (1)缺乏跨境的合作(2)未具有充分設施以及資金資助機會(3)缺乏資料專家以及相關技術(4)法規範過於零散且複雜。因此,歐盟執委會提出以下幾點,有助於問題的解決: 1. 透過公私營合作制度資助巨量資料發展,特別是在個人醫療領域上的應用。 2. 在Horizon 2020架構下,設立巨量資料中心,將以資料為基礎,將之與雲端使用構成供給鏈,藉此幫助中小企業。 3. 當透過智慧聯網,及機器與機器間通訊取得資料時,應針對資料所有權以及責任規範建立新的準則。 4. 建構資料標準,找出潛在的缺漏。 5. 建立一系列超級運算中心,增加歐洲資料專家。 6. 在不同會員國建立資料處理設施之聯結網絡 。 歐盟執委會希望能於上述各項政策推動下,共同建立有助資料經濟發展基礎架構及環境,並鼓勵產業界共同投入巨量資料的應用發展。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局(Office for National Statistics)轄下之政府資料品質中心(Government Data Quality Hub)為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)發布之《國家資料戰略》(National Data Strategy),於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》(The Government Data Quality Framework),以達成國家資料戰略中「資料基礎(Data Foundation)」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」(Data quality principles),旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點: 一、確保資料品質:機關內部應建立有效的資料治理機制,例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求:機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質:機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質,並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質:機關應持續與使用者交流資料品質現況,提供使用者有效的文件及中繼資料(metadata)。 五、了解造成資料品質低落的主因:分析造成資料品質低落的根本原因,從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則,提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力,以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料,釋放資料價值並促進社會經濟發展。
WIPO發表新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台,指出部分會員國已採取強制授權世界智慧財產組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)於2020年5月5日發表WIPO新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台(WIPO COVID-19 IP Policy Tracker),方便民眾追蹤新冠肺炎期間,各國的智慧財產權應對措施變化。WIPO全球專利資料庫PATENTSCOPE也推出新檢索功能,以便對已公開的專利文獻進行定位和檢索,這些資訊對創新者研發對抗COVID-19疫情的新技術有所幫助。作為領導並推廣智慧財產權的國際組織,WIPO推出的新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台是一個資料庫,目標是讓利害關係人了解新冠肺炎期間各國相應的智慧財產權政策調整。各個主管機關推出的政策包含延長或寬限繳費期限、採取特殊措施,如強制授權(Compulsory Licenses)。 WIPO新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台有一個「自主行動專區」,指出不少機構、企業、和私部門中的智慧財產權所有權人,採取大量自主行動措施,用以緩解危機。其中包含著作權、專利等。值得一提的是由史丹佛Mark Lemley教授領銜主導的Open COVID Pledge,此計畫委員會由許多科學家、律師、企業家組成,號召產學研各領域透過開放智慧財產權,作為防疫之用。初始加入Open COVID Pledge的產業界夥伴包含Facebook、Amazon、Intel、IBM、Microsoft等科技巨頭,UBER、AT&T等亦從善如流。其中,連續27年蟬聯美國專利榜榜首的IBM,在2023年12月31日前免費提供80,000項專利。微軟則是透過技術和創新來追蹤疾病並開發解決方案,如:AI for Health、Bing COVID-19 Tracker。