為邁向低碳經濟時代,建立歐洲成為具競爭力之低碳經濟體,歐盟執委會(European Commission)於2011年3月8日向歐洲議會(European Parliament)提出「2050低碳經濟策略規劃(A Roadmap for Moving to a Competitive Low-Carbon Economy in 2050)」,並設定2050年低碳總目標,宣示將透過加強低碳技術研究發展、推動能源效率使用等方式,降低對石化燃料依賴,並提昇區域內更多就業機會。
隨著近期中東與北非地區石油危機,原油價格節節高升,已嚴重影響歐洲國家每年能源支出經費,並降低未來各國經濟成長率。歐盟執委會認為,必須積極促進歐洲國家,經由投入科技研發、提昇能源效率,有效抑制不斷提昇的能源成本,推動歐盟邁向低碳經濟社會;並且,所設定目標及推動措施,倘若有所遲緩或推延,越晚投入將導致日後所需投入經費成本更為昂貴,悔不當初。「2050低碳經濟策略規劃」所設定之目標為,規劃透過各種符合成本效率(Cost-Efficient)措施及方法,推動歐盟區域內溫室氣體排放量至2030年降低40%、至2040年降低60%、至2050年降低80%(以1990年排放量為基準),達成低碳經濟願景目標。
歐盟執委會表示,未來應強化推動低碳技術之研究發展,促進未來更廣泛運用,並強調應更全面加強推動策略性能源科技研究計畫(Strategic Energy Technology Plan , SET-Plan),未來10年內歐盟將再額外增加50 billion歐元投資,加強推動能源科技相關研發工作,及未來可供運用之工具措施。
「2050低碳經濟策略規劃」中,詳細規劃推動步驟,並區分各大領域分別施行。以電力部門(Power Sector)領域為例,運用低碳技術、潔淨技術設備所產製電力,至2020年將達到降低45%--60%比例之排放量,到2050年,所有發電技術之溫室氣體排放量更將降低至可接近於0;而對於「工業部門」所設定目標,2050年達成降低80%之目標,對於「家庭及辦公建築」部份,設定2050年可降低90%之目標,而「運輸部門」則設定於2050年達成降低60%之目標。此外,歐盟執委會更指出投資「智慧電網(Smart Grid)」的重要性,將可促使「需求端(Demand-Side)」更具效率性,更廣泛且分散之電力調配中心,以及啟動運輸系統電力化之時代。
低碳經濟社會所帶來福祉,並可降低歐盟每年能源支出,及對於石化燃料進口依賴程度,也促成轉變改以低碳技術產製電力能源,作為可行的替代因應方案;以及,低碳經濟社會型塑推動,除了投入經費研發技術外,相關運用更須透過教育、訓練、推廣,廣泛使大眾接受且樂於使用新興技術,如此未來將可衍生種類與數量均會更多之就業機會,也有助益於經濟成長;此外,推動低碳經濟亦可改善生活品質及健康生活,未來實際效應可改善公共健康、減少醫療費用支出、及降低對生態環境消耗破壞,均屬良善效益。
然而,歐盟執委會這些推動措施,亦傳出有反對聲音。「歐洲商業(Business Europe)」團體就對外表示,他們反對「2050低碳經濟策略規劃」所設定的這些超高標準,他們認為相關推動措施,未來將會嚴重傷害歐盟境內企業發展,因為主要競爭者如中國、日本及美國,相較而言,均未設定這麼高的推動目標。未來歐盟執委會這些規劃藍圖是否落實達成,值得後續觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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).
日本特許廳持續就專利商標查詢平台(J-PlatPat)進行效能優化國際智慧財產權的檢索、查詢,幫助技術、競爭的情報蒐集,是企業能夠規劃出智財布局的優先前提。日本特許廳為提升「專利商標查詢平台」(J-PlatPat)之功能及查詢便利性,規劃就現有平台機能進行擴充,預計在2019年5月時,全面改版完成。特許廳本次J-PlatPat的改版,主要更新或擴充項目包括:將設計專利及商標於審查、審判階段之文件納入可查詢之範圍,並縮短資料上傳時間,使相關文件於上傳隔日即可查詢;增加商標存續狀態之呈現,並增加已廢止商標之檢索;採用人工智慧進行翻譯,提升翻譯品質等;亦針對關鍵字、搜尋結果排序、圖面之運用、設計專利之圖面呈現方式進行優化。 改版後之專利、商標檢索系統便利性,大幅提升,使用上亦毋需支付任何費用。日本特許廳J-PlatPat(https://www.j-platpat.inpit.go.jp/)是個免費的資源,我國企業、學界的智財實務工作者可善加運用此平台,更有效率地達成技術和競爭情報檢索,在專利、商標的國際性競爭中勝出。
自動駕駛車輛之分級與責任所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。 而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。 德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。 故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。 修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。
美國國際貿易委員會(USITC)發布「全球數位貿易報告,推動數位經濟新機會」