台灣自由軟體今年產值逾12億

  MIC資料顯示,台灣自由軟體產業軟硬體的相關產值從2003年的135億,至今年可望成長至新台幣290億。如果單看自由軟體的產值,今年可望超過新台幣12億,較去年成長26%。


  資策會表示,在政策推動下,自由軟體的需求面有逐漸增加的趨勢。就市場整體來看,我國自由軟體產業的產值,今年上半年達到新台幣59000萬,全年將超過12億,達到123700萬,而從2002年至2006年,台灣自由軟體產業軟體產值的年複合成長率高達55%。


  預期到2007年,自由軟體產值可望達新台幣100億元,投入軟體開發廠商將達50%,而政府單位的個人電腦使用比例可望達到10

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 台灣自由軟體今年產值逾12億, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=520&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/20)
引註此篇文章
你可能還會想看
《加州隱私權法(California Privacy Rights Act, CPRA)》現在備受關注;CCPA修正案

  2020年11月3日,加州於其大選中以公投方式批准通過第24號提案(Proposition 24),該提案頒布《加州隱私權法》(California Privacy Rights Act,以下簡稱CPRA)。CPRA對加州消費者隱私保護法(California Consumer Privacy Act 2018,以下簡稱CCPA)所規定之隱私權進行重要修正,改變了加州的隱私權格局。   CPRA賦予加州消費者新的隱私權利,並對企業施加新的義務,例如消費者將有權限制其敏感性個人資料(例如財務資料、生物特徵資料、健康狀況、精確的地理位置、電子郵件或簡訊內容及種族等)之使用與揭露;消費者有權利要求企業更正不正確的個人資料;CPRA同時修改現有的CCPA的「拒絕販售權」,擴張為「拒絕販售或共享權」,消費者有權拒絕企業針對其於網際網路上之商業活動、應用或服務而獲得的個人資料所進行之特定廣告推播。CPRA亦要求企業對各類別之個人資料,按其蒐集、處理、利用之目的範圍及個人資料揭露目的,設定預期的保留期限標準。   CPRA另創設「加州隱私保護局」(California Privacy Protection Agency)為隱私權執行機構,該機構具有CPRA之調查、執行和法規制定權,改變了CCPA 係由加州檢察長(California Attorney General)負責調查與執行起訴的規定,並規定加州隱私保護局應於2021年7月1日之前成立。    CPRA將在2022年7月1日之前通過最終法規,且自2023年1月1日起生效,並適用於2022年1月1日起所蒐集之消費者資料,隨著CPRA的通過,預期可能促使其他州效仿加州制定更嚴格之隱私法,企業應持續關注有關CPRA之資訊,並迅速評估因應措施。

歐盟2019電子政府基準報告

  歐盟執委會(European Commission, EC)於2019年10月18日發布電子政府基準報告(eGovernment Benchmark 2019: trust in government is increasingly important for people)。電子政府基準是歐盟的年度檢測工具,用以確認公部門中資通訊技術使用狀況,亦是歐盟2016-2020年的重點政策之一:2016年4月,歐盟執委會發布「歐盟e政府四年行動計畫」(EU eGovernment Action Plan 2016-2020),歐盟應致力落實「公共行政現代化」、「跨境數位行動服務」和「加強公部門與公民和企業的數位互動」等三面向。電子政府基準報告即因應此一政策方向而生。   電子政府基準的評測指標有四:以使用者為中心(User centricity)、透明度(Transparency)、跨境移動(Cross-border mobility)、其他關鍵促成因素(Key enablers)。報告中評估2019年總體表現最佳的國家是馬爾他、奧地利等;立陶宛和芬蘭等國則為其次;表現低於平均者則多為東南歐國家。報告中亦提到,現階段公民已十分容易在機關官網上取得所需資訊,但相較於提供給一般公民的服務,機關官網對企業提供之服務通常更加完整及清楚。另外,在推行各項電子政府措施時,公民對政府的信任益發重要。唯有公民信任該機關,包含對機關安全在線服務、個人資料透明度、公共網路安全等的信賴,機關數位化改革才能常態運作。因此,電子政府的發展是建立在人們信任相關數位服務,並與政府交流時更容易知悉並利用該服務。   再觀我國電子化政府之發展,自民國87年至今已進入第五階段。初期致力建設政府骨幹網路和電子認證、90年代持續深化及擴大政府網路應用,並推動10大旗艦計畫實現網路政府主動、分眾、持續及紮根之服務。101年後建構電子化政府之設備、網路和應用服務,發展資訊服務系統整合、全程服務及跨部門協調。近期分別有「第五階段電子化政府計畫-數位政府」和「服務型政府推動計畫」,以資料驅動、公私協力、以民為本之核心理念,透過巨量資料、開放資料和服務個人化等工具,發展跨機關一站式整合服務及打造多元協作環境,落實數位政府服務。

歐盟執委會規劃制訂新世代智慧電網規範,及研擬共通性評估要項工具

  歐盟執委會(European Commission)於去(2011)年10月公布一份「建立共通性智慧讀表功能要項及影響因素(Set of Common Functional Requirements of the Smart Meter)」調查報告,對於各會員國發出問券,調查對於建設智慧讀表(智慧電網SmartGrid系統首要基礎)之經濟評估要項,藉此瞭解各國於推動建立,所考量之優先因素及差異性,並藉此彙整出「成本效益評估項目(Cost Benefit Assessments , CBAs)」,建立歐盟層級之共通性功能要項,以利後續其他會員國援用導入之政策工具。   以及,歐盟執委會所屬聯合研究中心(Joint Research Centre , JRC),於去(2011)年7月亦公布一份「歐盟智慧電網關鍵挑戰及發展趨勢(Smart Grids: New Study Highlights Key Challenges and Trends in the EU)」研究報告,指出歐盟各會員國現今已投入219個智慧電網計畫,總經費達5.5兆歐元以上,並設立展示(Showcases)網站,供外界瞭解推動進度;此研究報告並指出,要健全智慧電網發展,除了大規模投入經費資源建設外,更應重視各會員國對於原既有能源管制規範之體檢審視;該報告呼籲各會員國應積極建立新世代智慧電網規範,因為於現有管制規範下,常導向各國推動實務,多僅強調可降低系統運作支出成本,而不是直接朝向升級為智慧性整合體系而發展,於現有監管模式(Current Regulatory Models)下,縱使眾多投資於智慧電網,亦無法出現突破性發展。該報告並倡議,新世代管理規範,至少應建立服務平台運作原則及遵守規範,並導引效益之公平分享。   此外,歐盟執委會於去(2011)年4月間,關於智慧電網發展重要法制政策之關鍵議題,亦曾發布「智慧電網創新發展(Smart Grids: From Innovation to Deployment)」政策文件,其中明列發展智慧電網,首要應重視資料隱私及安全性議題(Addressing data privacy and security issues),亦必須建立共通性標準(Developing common European Smart Grids standards),及提供優惠政策措施,並且應確保消費者資料接取(Access)權利,保證維持公開競爭市場並鼓勵增進消費者利益之各項發展。

歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

  歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。   在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。   其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:   (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。   (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。   在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。   近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

TOP