歐盟執委會(European Commission)於去(2011)年12月公布「2050能源發展藍圖(Energy Roadmap 2050: a secure, competitive and low-carbon energy sector is possible)」,主要係執委會承諾將推動歐盟於2050年前達成溫室氣體80-95%減量目標(相較於1990年排放基準),建立具競爭力之低碳經濟社會,所以規劃擬訂「2050能源發展藍圖」,期望能導引歐盟走向「無碳化目標(Decarbonisation Objective)」,同時並確保能源供應安全及保持國際競爭優勢。
並且,奠基於之前「歐洲2020發展策略(Europe 2020)」所設立推動「20-20-20」溫室氣體減量及能源效率目標,歐盟執委會認為進一步擬訂「後2020時期策略(Post-2020 Strategies)」是非常亟需的,並且認為以現有規劃持續推動,2050年僅將達成減少40%減量目標,對於歐盟建立成為無碳化社會之目標,是非常不足夠的,所以擬訂此一發展藍圖。
「2050能源發展藍圖」主要設定了五項無碳化發展願景(Scenarios):包含提高能源效率(High Energy Efficiency)、多元化能源技術(Diversified Supply Technologies)、提昇再生能源比例(High Renewable Energy Sources)、 因應碳捕捉發展(Delayed CCS)、 降低核能發電(Low Nuclear)等,並對於「2020至2050發展規劃(Moving from 2020 to 2050)」,研析諸如提昇能源節省與管理需求(Energy Saving and Managing Demand)、移轉使用再生能源發電(Switching to Renewable Energy Sources)、天然氣過渡重要角色(Gas Plays a Key Role in the Transition)、智慧能源技術及儲存發展(Smart Technology, Storage and Alternative Fuels)、電力管理新思考(New Ways to Manage Electricity)、整合區域發電資源與集中系統(Integrating Local Resources and Centralised Systems)等重要議題。未來歐盟執委會如何進一步依據「2050能源發展藍圖」規劃制訂推動措施及配套機制,值得持續觀察研析。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
完成700MHz頻段之頻譜拍賣後,美國通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)亦開始積極著手準備頻譜回收工作,以期能夠順利在2009年2月17日全面關閉類比無線電視訊號,完成無線電視數位化及頻譜回收。 為能提早發現關閉類比無線電視訊號可能帶來之問題或影響,FCC於2008年5月8日宣布將在2008年9月8日中午12時正式關閉北卡威明頓(Wilmington)地區之類比無線電視訊號。在此次關閉類比無線電視訊號過程中,FCC將和無線電視、有線電視等相關業者及協會密切合作,以解決過程中發生的任何問題。FCC之所以選擇威明頓地區率先關閉無線類比電視訊號,主要原因之一在於威明頓地區的四大電視網均已完成數位化工作,並自願提前關閉類比無線電視訊號。 針對於FCC此一測試計畫,美國國家廣播電視協會(National Association of Broadcasters, NAB)亦發表聲明表示支持與配合。除此之外,NAB同時表示此次試驗的結果必須被審慎檢驗,並用於決定如何關閉全國的類比無線電視訊號。NAB希望有關單位透過此次試驗之結果,決定明年全面關閉類比無線電視訊號時,聯邦、州及地方政府應如何合作、數位機上盒供應、有線電視及衛星電視業者之配合等相關問題。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
ENUM架構之初步研究-以奧地利ENUM Trial為例 聯網自動駕駛車(CAV)聯網自動駕駛車(Connected and Autonomous Vehicles, CAV)是一種自動化聯網載具,係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合,而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義,自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下,能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影,諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。 互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網,目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等,特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統,該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS),以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中,用以支援互聯車輛的科技:V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處,包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。 我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」,推動智慧電動車整車及零組件性能提升,協助廠商提升製程及資訊應用功能;研析國際驗證及測試規範,完善智慧電動車產業價值鏈。