協助產業因應歐盟EuP指令之推動情形
EuP 指令要求產品製造商須採用生命週期（ Life Cycle ）的思考方式，將生態化設計的要求 (Rrequirement of Eco-Design) 融入產品設計開發之中，藉此提高產品效能，增加能源供應的安全性，並達到高度環保要求。雖然目前歐盟尚未公告各項產品之生態化設計要求，但初期已列出包括：加熱與鍋爐設備、辦公事務設備、消費電子、照明、通風與空調、電動馬達、家用電器等 14 項優先管制產品，該等產品實施方法仍在研擬中，未來將逐步擴大管制項目。
依海關統計資料， 2005 年我國輸歐盟 14 類產品之總金額達 2,127 億元台幣。預期 EuP 指令的實施，將對我國產業帶來新的挑戰和機會。為協助我國廠商預先準備因應 EuP 指令，經濟部工業局已逐步協助並輔導業界建立 EuP 符合性評估之基礎，期帶領廠商面對 EuP 指令的挑戰，進而於綠色採購與綠色消費的潮流中持有競爭力。
全球創新指數（Global Innovation Index，簡稱GII）為世界智慧財產權組織（WIPO）與歐洲工商管理學院（INSEAD）等單位，共同衡量全球經濟創新績效之參考指標，於今年（2020）9月2日所發佈的全球創新指數顯示，COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展，但卻也對於特定領域（如醫療衛生）帶來新的創新契機。 今年與2009年（全球經濟危機時）相比，世界金融體系運作仍保持平穩，但用於資助創新型企業的資金，由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂，資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面，鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力，轉向對當今熱門標的（如生命科學等）等進行投資，若屬於研發密集型新創企業（研發時間較長）及非投資熱點（區域）的企業，投資方面則所受疫情衝擊較大。 觀察全球主要國家，雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊，例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而，這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此，專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀，部分源自於全球對於資本回報的期待，也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。
分子奈米技術獲重大突破加拿大分子奈米技術研究有重大突破，亞伯達大學科學家、艾明頓國家奈米技術研究所的 Bob Wolkow 及其同事經過多年研究，終於開發出分子電晶體。這一科研成果可能會研究報告在最新一期「自然」（ Nature ）雜誌上發表。 Bob Wolkow 日前接受採訪時指出，目前普通的電晶體中，需要上百萬個電子才能使電流轉換方向，但此次技術突破使得單一電子便能轉換該電流方向，以致可以大幅節約電能。過去曾有研究人員聲稱發現分子的導電性，但均沒有科學證據支持。他和他的同事此次使用掃描穿隧顯微鏡，確認可將直徑約為十億分之一米的分子轉換為電晶體。 此項進展可能是電子工業自五○年代電晶體革命以來的最大突破。多倫多大學的奈米技術專家魯達 Harry Ruda 指出，權威的「自然」雜誌稿件審核過程十分嚴格， Bob Wolkow 的研究成果能夠發表意義重大，必然會引起國人對奈米研究的廣泛注意，對相關領域科學家爭取研究資金很有幫助。 此外 Bob Wolkow 表示，他和他的同事已經著手設計有示範意義的單分子晶體電器，預計在 5 至 10 年內可出成果。他指出，這一示範電器不但可為開拓奈米電腦技術做出貢獻，還有可能為減低電腦晶片的生產成本鋪平道路。
從法規及經營面探討電力線通訊開放的相關問題－從美國聯邦通訊委員會的管制措施談起 澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).