英國將建立全國性的身份證資料庫
IPS 將負責發展全國身份登記系統 (National Identity Register ， NIR) 以作為成人人口資料庫 (Adult Population Database) 。之後，將以 NIR 中所儲存的資料為最終的個人聯絡資料來源。目前此一資料庫只針對年滿 16 歲的成人進行聯絡資料的蒐集，不含兒童的聯絡資料在內，至於是否要建立兒童人口資料庫則有待更進一步的商討。
聯網自動駕駛車（Connected and Autonomous Vehicles, CAV）是一種自動化聯網載具，係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合，而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義，自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下，能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影，諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。 互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網，目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等，特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統，該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS)，以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中，用以支援互聯車輛的科技：V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處，包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。 我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」，推動智慧電動車整車及零組件性能提升，協助廠商提升製程及資訊應用功能；研析國際驗證及測試規範，完善智慧電動車產業價值鏈。
「挑戰智慧美國」(the Smart America Challenge) 計畫美國聯邦政府於2013年12月啟動「挑戰智慧美國」(the SmartAmerica Challenge)計畫，目標是匯集產官學研以呈現網實整合系統(Cyber-Physical System, CPS)與智慧聯網如何能夠創造就業機會、新的商業機會、以及為美國帶來社經上之利益。2014年6月，24個技術團隊及超過100個組織機構共同於華府進行智慧聯網應用展示，藉此展現智慧聯網如何促進運輸、緊急服務、健康照護、安全、節能、以及製造。於整合性之解決套案上，「挑戰智慧美國」計畫選定加州的聖荷西市(The City of San Jose)，由聖荷西市政府與Intel公司共同建立「智慧聯網智慧城市示範平台」(IoT Smart City Demonstration Platform)。研究團隊於城市各處廣泛裝置感測器，蒐集空氣品質、噪音、交通流量、能源效率等相關資料，藉此試驗城市如何利用智慧聯網技術來改善在地市民的整體生活。在我國，2014年則可稱為智慧城市發展元年，經濟部技術處與工業局等中央政府機關與新北市、桃園縣、新竹市、台中市等地方政府皆相繼投入並推動智慧城市計畫。搭配軟硬體之技術整合與相關產業之參與、以及法人與學術機構之投入，我國透過智慧聯網與網實整合系統以發展智慧城市之未來值得期待。
稻米基因定序大功告成，有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫（ IRGSP ）」，其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼，未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗，可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示，水稻是全球人口 20% 的食物能量來源，而在全球人口持續擴增之情況下， 2025 年必須提高 30% 的水稻產量，才能擁有足夠糧食。 自1998 年起，本計畫即在日本主導之下，與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享，定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫，供研究人員使用；而本計畫已在 2002 年底完成草圖，並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來，已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因，例如，影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨，而完成此一世紀任務之際，善用相關經驗與新知，以投入水稻的深入研究工作，將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。
歐盟發布新人工智慧規範，以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」（AI regulation）草案，成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」（Coordinated Plan on AI）的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence）及「歐盟資料策略」（European Data Strategy），達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害，而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法（risk-based approach）為標準，將科技運用依風險程度區分為：不可被接受風險（Unacceptable risk）、高風險（High-risk）、有限風險（Limited risk）及最小風險（Minimal risk）。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權，或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上，除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外，另將所有的「遠端生物辨識系統」（remote biometric identification systems）列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統，例外僅在有目的必要性時，才得使用，像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時，除對蒐集、分析行為有告知義務外，也應告知系統資料的準確性、安全性等，要求高度透明化（Transparency obligations）。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外，有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為，以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論，但仍期望在2022年能發展到生效階段，以對人工智慧科技的應用多一層保障。