歐盟透過生態創新（Eco-innovation）減少小客車之二氧化碳排放量
小客車（passenger car）排放之二氧化碳（CO2）約佔全歐洲排放總量之12%。為落實歐盟第443/2009號規則（Regulation （EC）No 443/2009）關於減少輕型交通工具CO2排放所設定之新小客車排放表現標準，歐盟執委會於今年（2011）7月25日通過執委員會第725/2011號規則（Commission Regulation（EU）No 725/2011，以下簡稱執委會規則），就汽車製造商對CO2減排所為之生態創新（eco-innovation）科技之評鑑、核准及驗證給予更明確之規範，亦提供更多誘因。
於執委會規則下所認定之生態創新，係指就車輛本質之運輸功能及整體能源消耗有重大改善，且該創新技術（特別是在動力技術方面）於市場上屬未廣泛應用者。此外之附帶目的或旨在提升駕駛或乘客乘坐舒適度之技術，則不在其認定之範圍內（如胎壓監測系統、輪胎轉動阻力、排檔指示、使用生質燃料等，皆不得認定為生態創新）。
汽車製造商及供應商皆得提交申請書，該申請書應有足以證明其符合各項標準之必要證據，包括測定該項創新科技對CO2減排之方法。在證明其CO2減排之成效方面，應就相同車輛使用該技術與否進行比較且其測試方法應屬可供驗證、可得重覆且可資比較者。執委會規則要求CO2減排成效最低應達1gCO2/km。關於驗證，執委會規則要求由獨立驗證機構為之。驗證單位被要求於驗證報告中提供相關證據以證明其與申請者間之獨立關係，以確保其獨立性。歐盟執委會本身亦得於有證據顯示實際驗證之減排量與經認可之生態創新技術之減排量不符之情況下，再次驗證個別車輛之總減排量，但其應提供製造商一定期間以證明認可之價值屬正確者。
早在2007年歐盟所提議之立法中，即對於小客車設定了排放效能之標準，該項立法亦於2009被歐洲議會及歐盟理事會所採納，可謂歐盟試圖改善汽車燃料之經濟性及確保歐盟小客車之平均CO2排放不超過130 gCO2/km之基石。實則於今年（2011）初，歐盟執委會亦設下於2050年前，減少導致地球暖化之交通排放氣體達1990年之60%之計畫。至於上述執委會規則中所取得之碳權，皆將納入歐盟碳排放交易計畫中，新綠色科技最高可抵7gCO2/km之排放，預計將就新車平均排放量於2015年前達到130gCO2/km之目標，執委會規則也預計於同年進行檢視，其實際運作情形及後續發展皆值得予以觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
由於能源價格、供給不穩定、以及環境考量等因素，使美國思考潔淨及再生能源的開發。美國能源部在2008年公布了一份報告「20% Wind Energy by 2030: Increasing Wind Energy’s Contribution to U.S. Electricity Supply」，檢視風能利用的可行性，希望在2030年達到風能發電占全國20%的需求。 美國在2010年因為金融海嘯後期的影響，對於能源的需求及價格降低，導致風能的發展減緩。而面臨一些新興的市場，例如拉丁美洲、非洲、亞洲陸續加入風能的開發領域，尤其中國大陸，自2005年後，幾乎每年呈倍數成長，2010年所累積的風能更超越美國，美國再度投入相關的計畫研發，在今年(2012)美國能源部宣布展開一項投入1.8億、長達六年的離岸風力能源計畫。 此計畫的第一步將於今年投入二千萬於全美四處離岸地區導入風力能源，這些風力能源計畫將能加速風力科技的重大發展，並能協助美國能源的多樣性規劃、提升經濟發展。離岸風力是美國相當具有潛力的能源，估計可以提供超過4000GW的能量，可以緩和美國的能源危機及經濟和環境的挑戰，而且能夠提供大部分人民居住的沿海城市的能源和電力。 此一計畫之申請者，希望是能在能源開發、設備提供、研究機構、海洋裝置專家等領域組成世界級的團隊。其目的是為了促進美國離岸風力的發展，並協助下一代風力能源科技的設計與示範。這個試驗計畫能協助瞭解導入離岸渦輪機、連接渦輪機與電網的主要挑戰。投入這個新興的產業，政府的補助可協助降低成本並加速美國沿海風力能源科技的發展，而且在實際的沿海環境測試能提供有價值的資訊。 在積極發展風能的同時，美國參議院於2012年3月，否決了風能業者延長租稅優惠的提案，此租稅優惠方案將於年底屆至。此優惠是針對風能發電製造成本的補貼，相關業者紛紛表示，終止此補貼將會影響美國風能的發展，因此他們將會繼續爭取。
國有研發設施開放近用之法制規範研析－以美日韓規定為核心 強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案，促進國際監管的一致性與產品流通性一、緣起與目標 「依賴制度（reliance）」指一國有效利用他國的審查結果，而減少重複作業、提升效率，並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此，國際醫療器材法規管理論壇（International Medical Device Regulators Forum, IMDRF）於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》（Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs）草案，協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」，而須由各國自行決定如何利用依賴制度，並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材（含體外診斷器材）或輔具，並涵蓋產品生命週期各階段（如技術文件審查或品質管理系統驗證等）。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明： 1.工作共享（Work-sharing）：指多國協作進行監管任務，可為聯合評估、聯合檢查，或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」，訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準，使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查（Abridged Review）：以他國完整的審查成果作為基礎，僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認（Recognition）：正式接受他國監管決策結果作為判斷依據，可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」，而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略，加強協作與資源共享，進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織（如歐盟、東協、非洲聯盟發展署）越加重視各國監管法規的一致性，並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中，此監管趨勢值得我國持續關注。