德國公布NAP II,要求能源及工業部門減少二氧化碳排放量

  為達到京都議定書 將二氧化碳排放量減量控制到 1990 年排放量的 20 %目標, 歐盟持續祭出多項政策措施,近一年來並已實施碳排放證交易機制。 所謂的碳排放證交易機制係指,業者若能成功減少污染即可出售多餘的碳排放證,而排放過多二氧化碳者卻必須購買碳排放證。為達成前揭目標,所有歐盟會員國均應依據歐盟的國家分配計畫( Nationalen Allokationsplan ),於其內國推動實施。


  在歐盟架構下,德國政府於日前公布第二階段的
NAP II ,以接續目前第一階段、將持續至 2007 年的 NAP I 。透過 NAP I NAP II ,所有產業-包括能源、工業、交通( Verkehr )、家戶( Haushalte )、以及手工業( Gewerbe )、商業及服務業-均將被要求共同致力於二氧化碳減量的目標,德國政府也一一就各產業訂出排放標準。


  基本上,
NAP II 係有關德國能源業和工業自 2008 年至 2012 年止有關二氧化碳排放量的基本原則,重點在能源業及工業的二氧化碳排放控制,此乃因這兩個產業每年的二氧化碳排放量高達總排放量的 60 %。 NAP II 對工業的減量要求較為寬厚,只須減少百分之一點二五的排放量,能源業卻必須減量百分之十五。德國環保部長表示,工業面對市場上激烈的競爭,可以少負擔一些氣候保護的成本。此外,為了鼓勵能源業者投資環保設備減少污染,可同時生產電力和熱能的電廠二氧化碳排放量管制將比照工業,反之,老舊的高污染燃煤電廠獲得的碳排放證,比起一般的能源業還要再縮減百分之十五。


  雖則
NAP I NAP II 的實施對德國整體產業均形成衝擊,不過這個從環保概念出發的政策,卻也將促使德國產業在未來幾年產生結構性的調整,政府與民間部門為了達到二氧化碳排放減量的目標,必將投入新技術的研究與發展,進而帶動永續、潔能、環境友善( eco-friendly )及綠色科技的發展。

相關連結
※ 德國公布NAP II,要求能源及工業部門減少二氧化碳排放量, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=470&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/16)
引註此篇文章
你可能還會想看
從管理模式談智慧財產管理的重要性

監視器無鉛製程 冠捷導入

  歐盟RoHS、WEEE政策實施在即,出身歐洲第一大品牌的飛利浦(Philips)率先響應,今年所有LCD監視器符合RoHS全面無鉛化,代工夥伴冠捷(AOC)隨第二季正式合併飛利浦顯示器事業部,也將導入無鉛製程。國內兩大LCD監視器製造大廠明基、光寶也已防患未然,製程無鉛化製程提早開跑。    飛利浦今年在台灣LCD監視器策略,其中之一是全面推展無鉛化產品線,W、P、B、S四大系列全面符合歐盟RoHS規定,鉛含量在○‧一%(1000ppm)以下,可說領先各品牌率先推出無鉛產品。    監視器製造大廠冠捷(AOC)已和飛利浦已簽訂顯示器事業部併購意向書,第二季起將正式啟動合併機制,而飛利浦在台灣僅留下採購、行政、台灣行銷業務部門。因此這套無鉛製程,也將如期導入至AOC的產線之中。至於國內製造大廠光寶、明基也已如期順利切換到無鉛製程。光寶目前綠色採購達成率已約七成,今年底則將達九成,因應製程無鉛化需要,還添購五部X光檢測設備,以期達到滴水不漏效果;至於明基明年起工廠端也不再生產舊款機種,一律符合無鉛化作業。    儘管無鉛製程難度相當高,不過對LCD監視器而言,挑戰最高卻是無汞化,因為冷陰極管(CCFL)內必含汞,所以歐盟規定裡則將CCFL燈管、投影機燈泡列為例外條款,不過隨著環保意識抬頭,LCD監視器業者已有以LED背光模組取代冷陰極管(CCFL)計畫。

美國加密法案隨潮流再起

  緣起於2016年的加密法案(ENCRYPT Act),由於今年發生了臉書劍橋分析事件,以及歐盟GDPR的影響,本此法案再提的聲勢如浪潮襲來,不僅眾多議員附和,連企業(如:電子前線基金會Electronic Frontier Foundation,EFF)都予以支持。   加密法案的主要內容係以兩方面進行加密應用之保護, 各州州政府不得授權或要求產品或服務的製造商、開發商、銷售商或供應商,(A)設計或更改產品或服務中的安全功能,以供其進行監視或允許其進行實體搜索;(B)使其有能力解密或便於理解加密應用後的內容。 各州州政府不得禁止加密或類似安全功能的產品或服務,進行製造、銷售或租賃、提供銷售或租賃, 或向公眾提供覆蓋的產品或服務。此外,法案亦針對相關服務或產品的定義作了明確的說明。   本法案的主要提案者美國眾議員Ted Lieu指出,與加密或資料存取相關的問題,皆應在聯邦政府的層級進行討論,而就其本身電腦科學的專業,指出在各州間保有不同的加密應用執法標準,對資安、消費者、創新,以及執法本身都是不利的,引此本法案的推動旨在強化州際商業和經濟安全,以及網路安全問題,希望能對加密應用議題作全國性的討論,而不會損害使用者在過程中的安全性。

世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

TOP