科技產業申請租稅減免 國稅局：申報浮濫
依照公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法審查要點第１點附表，研發支出只有包括全職研發人員薪資等九種支出才能抵減，而且業者須附薪資表及證明文件證明，才能減稅。但因為研發誘因優渥，企業總是先報再說，因此行政法院投資抵減的相關訴訟，十之八九都是國稅局勝訴。根據公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法第５條規定，公司的研發支出，在同一課稅年度內得按百分之三十抵減當年度應納營所稅額；支出總金額超過前二年度研發經費平均數者，超過部份得按百分之五十抵減當年度應納營所稅，當年度營所稅額不足抵減者，得在以後四年度營所稅額抵減。
國稅局提醒，申請研發減免企業必須提供研究計畫等證明，否則舉證不足反將被國稅局要求補稅，恐衝擊公司當年獲利。一般來說，適用投抵減稅金額愈高的公司，也愈常被選案查核，確保公司沒有僥倖逃稅心理。如果投抵項目涉及大陸地區，像是人才培訓支出，則應依臺灣地區與大陸地區人民關係條例第２４、２５、２５條之１條等法令規定，經主管機關核准，否則也將遭國稅局剔除補稅。
美國聯邦運輸部（US Department of Transportation）於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫（Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP）」，建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化，並將自動駕駛系統（Automated Driving Systems）安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上，自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景： 促進合作與透明性：交通部將會促進其合作單位與利益相關人可取得清楚且可靠之資訊，包含自駕系統的能力與限制。 使管制環境現代化：交通部將會現代化相關規範並移除對創新車輛設計、特性與運作模組之不必要障礙，並發展專注於安全性之框架與工作以評估自駕車技術的安全表現。 運輸系統之整備：交通部將會與利害相關人合作實施安全的評估與整合自駕系統於運輸系統之基礎研究與行動，並促進安全性、效率與可取得性。 政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動，包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架（Framework for Automated Driving System Safety）」草案，將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求，並同時保留創新發展之彈性；另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫，以反應技術與產業發展，並減少重複性之行動，並將資源投注於重要領域。
打開學校網路教學的潘朵拉盒子－談教師所開發數位教材的著作權歸屬 歐盟執委會發布「能源領域數位化與人工智慧戰略路線圖」，以強化能源系統數位韌性歐盟執委會（European Commission）於2026年6月3日發布「能源領域數位化與人工智慧戰略路線圖」（Strategic Roadmap for Digitalisation and AI in the Energy Sector），作為《歐洲科技主權方案》（European Technological Sovereignty Package）的一環。執委會指出，受高能源價格、地緣政治衝突及AI快速發展影響，歐盟能源系統正面臨供需與基礎設施壓力，因此有必要透過數位化與AI提升能源效率、降低成本並強化能源自主性。 路線圖包含三大核心支柱。首先，在「為AI提供能源」（Energy for AI）方面，歐盟預期資料中心快速擴張將帶動用電與用水需求成長，並加劇電網壅塞，因此將推動政府、資料中心業者及能源業者共同參與的三方協議機制，促進綠電供應、彈性用電及電網整合，並建立資料中心能源與資源效率評級制度。 再者，在「運用數位與AI最佳化能源系統」（Digitalisation and AI for the Energy System）方面，歐盟將加速布建智慧電表、建立智慧電網績效指標，並開發歐盟自主AI模型以支援電網規劃、需求預測及系統管理，同時運用生成式AI簡化再生能源及電網建置的許可程序。 最後，在「推動AI與能源系統的資料共享」（Data for AI and the Energy System）方面，歐盟將建立跨境能源資料交換架構，提升會員國間資料互通性，以支援需量反應、智慧充電及AI模型訓練等應用，以促進智慧能源服務與能源市場整合發展。
醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。