中鋼開發高效率馬達用鋼片 節省能源
「京都議定書」要求減少二氧化碳排放量引起各國重視，中國鋼鐵公司已開發高效率馬達用高品級電磁鋼片，可提高馬達輸出效能，節省能源。
中鋼公司
中鋼公司開發的高效率馬達用電磁鋼片為五十ＣＳ四百型與五十ＣＳ六百型，約可提升效率兩成，目前已可量產，對環保和節能有很大效益。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2022年12月發布「二氧化碳封存資源及其開發」手冊（CO2 storage resources and their development: An IEA CCUS Handbook），概述地質封存之效益、風險與社會經濟相關考量，並補充2022年度7月份的碳捕捉、利用及封存（Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS）法律和監管框架。該手冊架構可分為九個章節，重要章節包含：碳封存資源概述、碳封存開發生命週期、評估階段開發、風險管理、商業化、以及提供具體建議予決策者或私營部門。 由於CCUS涉及複雜管理及營運模式，IEA為決策者確立五個總體行動，簡述如下：（1）識別封存資源並提供必要資料：現有的地質資料是寶貴的起點，政府可以將現有資料數位化並建置資料庫，便於私部門獲取資訊。（2）確保法律與管制框架符合CCUS需求：政府應全面盤點既有法制體系是否到位，並應解決下列幾個關鍵問題：碳封存特定責任與風險、建立明確與適當的許可流程、地下孔隙空間的所有權、案場管理要求（如監控、關閉等）。（3）制定支持碳封存的政策：如將CCUS納入國家能源及氣候計畫、制定CCUS路線圖以協調發展策略、進行全面資源評估、制定獎勵措施（如獎勵資金、稅收抵免、可交易的憑證、鼓勵降低成本的創新計畫、風險緩解措施、碳定價等）。（4）支持先驅者並促進投資：產業先驅者時常面臨發展尚未成熟的開發環境或法制體系，因此建議政府得給予先驅者特定的獎勵措施。（5）支持發展CCUS的技術、專業能力：鼓勵石化與天然氣產業朝向CCUS轉型，如提供相關知識並培養相關技術，支持持續就業並避免人才流失等。
日本經產省公布產業版資料契約指引和資安手冊日本經濟產業省於2017年起提倡「Connected Industries」，其中一項重點任務為「平台、基礎設施安全」。為達成上述任務，經產省召開「平台資料活用促進會議」（プラントデータ活用促進会議），於2018年4月26日制定公布「資料契約指引產業保安版」（データの利用に関する契約ガイドライン産業保安版）及「物聯網安全對應手冊產業保安版」（IoTセキュリティ対応マニュアル産業保安版），以因應資料經濟時代資訊外洩及網路攻擊等風險。 日本經產省為促進業界資料流通與利用，已陸續於2015年、2017年和2018年制定「推動現有資料交易為目的之契約指引」（既存のデータに関する取引の推進を目的とした契約ガイドライン）、「資料利用權限契約指引」（データ利用権限に関するガイドラインVer.1.0）。本次「資料契約指引產業保安版」則進一步整理資料權利歸屬判斷方式，提供模範條款及說明各條款內容，並羅列作為資料提供者可能具備之優點。此外，隨著物聯網等資訊科技發展，資安風險逐漸受到重視，為提升物聯網產品安全防護，經產省亦以平台管理者為對象，制定「物聯網安全對應手冊產業保安版」，提供適當安全對策及案例。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件，以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局（United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA）於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」（The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation）、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」（Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace）以及「CAA 應用AI策略」（Part B: Strategy for Using AI in the CAA）等三份文件。首先，前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場，強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下，促進AI技術在相關航空領域之創新與應用；其次，「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用，以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性；最後，「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術，其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等，具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而，相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至，仍需新的監管框架應對潛在風險。因此，總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標，透過了解技術前景、建立AI通用語言，並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心，建立靈活的AI監管體系，維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下： （1） 安全、安保與穩健性（Safety, Security and Robustness），例如：使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護，以利提早發現問題。 （2） 透明與可解釋性（Transparency and Explainability），例如：清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 （3） 可質疑性與矯正機制（Contestability and Redress），例如：制定一套明確的流程，以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 （4） 公平與偏見（Fairness and Bias），例如：確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 （5） 問責與治理（Accountability and Governance），例如：明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
建立基因資料庫 台灣可行賽雷拉（ Cel-era）公司創始人溫特克萊首度來台，他是四年前完成人類基因體解碼的靈魂人物，他建議可運用基因解碼技術，建立基因資料庫，解決台灣醫療資源浪費。 事實上，早在2004年2月行政院科技顧問組為追蹤研究國人常見疾病與基因之間的關係，宣布推動「台灣疾病與基因資料庫」建置計畫。希望透過該基因資料庫的建立，確實掌握國人致病基因，奠定基因治療基礎，除了有效節省醫療資源浪費，更可鎖定特有亞洲疾病為研發重心，作為生技產業發展的優勢利基。台灣人口數約有二仟多萬，且具有完整健全的全民健保及戶籍資料，再加上台灣生物科技產業技術的蓬勃發展，想要建立大型的基因資料庫技術性應相當可行。國外有冰島和英國等多國發展之經驗可參考。 由於涉及人權自主、個人隱私、安全保密、社會倫理、研究成果的利益分享、以及由誰來擔任執行單位等方面的爭議，加上目前國內法令規範不足，既有相關法令多為位階較低的指導性公告，確實有必要建置相關配套制度及法律，以協助該計劃落實執行與發展。