韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups, MSS)於2024年7月31日,在首爾江南區TIPS Town的「國際創業中心」(the Global Startup Center)開幕典禮上宣布將推出「特殊創業家簽證」(Startup Korea Special Visa),計劃年底前實施。此計畫旨在擴大對國際新創的支持,延攬國際創新創業人才,以加速韓國新創生態系統國際化。 中小企業暨新創事業部部長指出,將與法務部(Ministry of Justice)跨部會合作推出此一新簽證,讓具有創新和商業潛力的國際新創更容易在韓國落地發展創立新事業。部長更進一步向國際新創喊話,韓國過去幾年成功孕育出多家重量級獨角獸企業,極具協助新創發展為獨角獸企業之優勢。 推出此一「特殊創業家簽證」措施,係為因應去年公布之「韓國新創政策」(Startup Korea)中提出對於現行創業家簽證(startup visa)進行改進之策略。 蓋韓國現行的創業家簽證相較於其他先進國家有較嚴格的條件,通常有學歷限制以及各式佐證資料的要求,對不少外國創業家構成申請之阻礙。 而新的「特殊創業家簽證」著眼於外國新創的創新與商業潛力。若外國新創被認定具創新性與獲利能力,則不考慮其學歷或是否取得相關智慧財產權等制式標準,將直接發給「特殊創業家簽證」。至於認定外國新創是否具備創新性和商業可行性的評估,將由民間甄審委員會而非公共機構負責。 韓國中小企業暨新創事業部與法務部預計年底前完成細節實施計畫,以順利啟動「特殊創業家簽證」制度。此一新簽證制度預計將顯著促進韓國新創生態系統發展,使來自世界各地具有創新和商業頭腦的創業家更容易在韓國落地生根。 後疫情時代,因應產業快速調整,各國政府無不努力擘劃一系列攬才留才策略,以促進國家經濟創新轉型發展。我國政府亦應從國際動向觀察政策趨勢,韓國中小企業暨新創事業部本次發布之新簽證制度,非常值得我國參考借鏡。
日本發布成為可信賴夥伴的資料治理手冊,呼籲企業應建立並實施貫穿資料生命週期的資料治理機制日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年1月28日發布《成為可信賴夥伴的資料治理手冊(下稱《手冊》)》,旨在呼籲企業建立與實施「貫穿資料生命週期的資料治理機制」,藉此將資料價值最大化,並將資料風險最小化。 《手冊》指出,資料驅動著社會發展,資料治理的重要性亦隨之提升。資料治理係指企業或組織透過機制、規則與制度等多種層面的策略性手段管理其重要資料資產,並透過制定相應的政策與規則,確保資料的品質與安全性。同時,考量資料具備易於複製、竄改且流通難以控制的特性,建立完善的資料治理機制亦有助於在共享資料的過程中維持其品質及安全性。推動資料治理的基礎,則仰賴適當且有效的資料管理機制,亦即確保在蒐集、處理、儲存與使用等資料生命週期各階段皆能落實資料管理機制。然而,資料管理本身要能發揮效益,仍須依賴組織具備足夠的資料成熟度,即具備正確處理與應用資料的整體能力,方能系統性的落實管理與治理工作。 根據《手冊》內容,透過資料治理,企業或組織將能確保資料品質、透明度及安全性,並基於可信任的資料進行決策,進而有效提升決策精準度,實現風險管理與法規遵循,進一步強化自身在資料經濟中的「價值」、「信任」與「公正性」。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料治理機制,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,作為制度設計與實務推動之參考,以強化資料治理能力。 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)
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
簡介美國無線電視所有權限制相關規則之發展