國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年2月25日發布《建設未來電網》(Building the Future Transmission Grid)報告,指出隨電氣化進程加速與再生能源擴大投資,全球電網建設與汰換需求大幅增加。然電網關鍵零件的採購週期較2021年、價格較2019年幾乎增長一倍,使電網建設與汰換難以跟上需求成長。 對此,《建設未來電網》報告提出以下建議: (1)提升需求明確性:政府應推動長期電網投資計畫與規劃,使供應商可得知零件需求與種類。 (2)加強產業對話:政府應加強與產業的協調與對話,以確保電網零件準時交付並加速潔淨能源轉型。 (3)積極投資電網:為避免電網成為再生能源發展瓶頸,應超前規劃並加快投資,確保電網發展與電力需求同步。 (4)設計採購框架:政府可透過長期合約、標準化採購程序、互通的電網零件標準,提升電網採購的一致性、可擴增性(scalability)與投資信心。 (5)簡化許可流程:政府應加速與簡化電網建設許可程序,並消除不必要的行政障礙。 (6)提升電網效率:電網營運商可透過數位科技提升電網輸電效率,最大化電網效能。 (7)供應鏈多元化:政府可與本地供應商或二階供應商合作,增加電網供應鏈多元化。 (8)確保技術人才:政府與產業應合作建立人才補給線,並確保數位技能納入產業培訓中。
從歐洲法院Case C-527/15看新興數位裝置對著作權指令詮釋範圍之影響 歐洲推動人體生物資料庫再利用沙盒非營利組織EIT Health於2020年2月展開公共人體生物資料庫(Public biobank)再利用之「數位沙盒」(Digital Sandbox)計畫的第二次公開徵求。參與的中小企業於提案後,可於2020年7月底前獲得通過與否的通知,並最快於2020年9月開始參與計畫。 EIT Health成立於2015年,是歐洲創新技術研究所(European Institute of Innovation and Technology)下的「知識與創新社群」(knowledge and innovation community)之一,主要資金來自歐盟「展望2020」(Horizon 2020)。有鑑於數位革命創造了大量極具研究價值的醫學生物資料,EIT Health於2019下半年提出公共人體生物資料庫再利用之「數位沙盒」計畫構想,該計劃主要目的在支持中小企業利用該生物資料實施創新服務或開發產品。 而依據歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第89條規定,如果生物資料庫之利用係基於科學研究或公共利益之必要,可以在符合「適當的技術和組織措施」(Technical And Organisational Measures)之前提下得到豁免(exemptions)。依此條文,EIT Health之「數位沙盒」計畫參與者得不遵守GDPR第15條(資料主體之接近使用權)、第16條(更正權)、第18條(限制處理權)、第19條(關於更正或刪除個人資料或限制處理之通知義務)、第20條(資料可攜性權利)以及第21條(拒絕權)之規定。透過此計畫,有望幫助中小企業獲得公共人體生物資料庫、研究參與者(Sample holder)和登記冊的近用權限。此外,計畫亦提供最高35,000歐元的資金,以幫助中小型企業在開發創新產品時利用資料。
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。