歐盟執委會於6月公布新的一般策略架構(Common Strategic Framework,CSF),在歐盟第七期研究架構計畫(FP7)於2013年告一段落後,CSF鎖定的研發策略方向仍會繼續,然此同時也引發一些不同的意見。為此執委會於6月間邀集產官學研進行討論,並於6月底揭示了新的計畫—Horizon 2020—。
歐盟執委會早於2011年初即發佈歐盟競爭力白皮書,揭櫫了未來新一期研究架構計畫之政策方向,其對於現有政策結構與資助機制有不小的衝擊。
新的CSF以氣候變遷、能源、健康與中小企業為研發資助之主軸,而為瞭解並蒐集各界包括大學、國有研究機構、各國政府以及企業界的意見,執委會於今年2月間發布了意見徵詢綠皮書以預先蒐集各界意見。根據執委會的規劃,新的CSF除要求教育體系應跟隨業界研發人才需求的腳步外,更鼓勵中小企業未來投入創新活動,因為執委會發現,歐洲的企業研發投資經費總額,僅有日本和南韓的一半。
歐盟執委會表示,氣候變遷、能源、健康與中小企業為未來研究資源資助與投入的方向,以呼應歐洲民眾的期待。此外,針對目前計畫所存在的行政效率不彰、缺乏透明性及計畫遲延等問題,也將列入未來改善重點,為此,歐洲議會已於6月進行FP7期中檢討時通過解決方案,日後將靠各國分別於歐盟及國家層級的計畫執行與管理中落實。
Horizon 2020計畫將於2014至2020年間斥資800億歐元於研發與工作機會的創造,以提升歐盟競爭力,後2013時期(post-2013)歐盟則將致力於化解計畫執行的分歧,確實協調各國投入新計畫的步調一致性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下,以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日,認為警方未持搜索票,而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊(cell-site data)之行為,違反憲法第四修正案。 由於個人利用行動通訊服務時,必須透過基地台進行通訊,因而可藉由該基地台位置,得知每個人所在之區域位置,而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊,因為得知通訊基地台的位置資訊,無法直接得知個人所在的精準位置,僅能得知其概略所在地區。 因此,犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則,即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄(normal business record),警方可以在無搜索令的情況下,向企業取得個人資訊, 此一原則又稱為第三方法則(third-party doctrine)。過去在地方法院或上訴法院的審理中,法院對此多持正面見解,認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯(relevant and material to an ongoing criminal investigation),警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示,第三方法則不應適用在數位時代,例如用戶撥電話給客服人員,或以電子郵件回覆網路購物的賣方等,無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。 在數位時代,大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中,本案最高法院的見解,將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下,更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時,是否與憲法第四修正案有所違背。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
日本農業數據協作平台WAGRI開始自主營運「日本農業數據協作平台」(簡稱WAGRI)於2017年內閣府計畫的支持下,委由慶應義塾大學建立,該平台具備農業數據相容、數據共有與數據提供三大機能,日本IT企業NTT、富士通、農機大廠久保田、洋馬等均已加入WAGRI試營使用行列。今(2019)年該平台將移轉予國立研究開發法人農業食品產業技術總合研究機構(下簡稱農研機構),正式開始進入商業模式營運。欲利用WAGRI之機關除須向WAGRI協議會(由農業法人、農機製造商、ICT供應商、學研機構組成,以提出建議改善、普及WAGRI為其立會宗旨)遞交「入會申請書」外,亦須向農研機構遞交「利用規約」、「數據提供利用規約」與「規約同意書兼利用申請書」。 自主營運後,原先不收費方式已變更,欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式,須繳納不同的費用: 數據利用(利用WAGRI數據者)、數據利用提供者(利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者) 平台利用月費5萬日圓 若利用有償數據時,須另外支付數據使用費 數據提供者(提供數據予WAGRI者) 平台利用月費3萬日圓 僅提供無償數據的數據提供機關,原則上不需要繳納平台利用費 我國為發展智慧農業,智慧農業共通資訊平台有提供免費OPEN DATA介接功能,近年發展智慧農業之農企/機關團體,亦有建立平台作為內部蒐集、利用數據之用,例如弘昌碾米工廠建置水稻健康管理與倉儲資訊服務平臺,未來該類平台均有可能朝商業模式發展。WAGRI建立一套商業模式嘗試自主營運,後續將持續追蹤WAGRI營運狀況作為我國智慧農業平台之運作參考。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
預付型商品之規範-以日本法為借鏡