本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
依2014年復甦美國製造與創新法(Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014),美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布年度報告(Annual Report)。國家製造創新網絡計畫的目標是處理發生於執行面的、介於初期基礎研究與技術布建之間的製造技術轉型(manufacturing related technology transition)挑戰。 國家製造創新網絡計畫的關鍵核心之一,是連結創新與製造,而「研發機構」(Institute)在這當中扮演最為關鍵的角色。此所稱之研發機構,係指2013年「國家製造創新網絡先期規劃」(NNMI-PD)以及2014年復甦美國製造與創新法(RAMI Act of 2014)第278s條(c)項所界定之「製造創新中心」(center for manufacturing innovation)——其採公私合營制(public-private partnership),其成員可包括各該業界之業者與學研機構,以及商務部長認屬適當之產業聯盟(industry-led consortia)、技職教育學校、聯邦政府所屬實驗室、以及非營利機構等。「研發機構」將以上之利害關係各方匯聚形成一個創新生態系(innovation ecosystem),以共同因應高風險之製造業挑戰並協助製造業者維持並提升產能與競爭力。 我國於民國105年7月由行政院核定通過之「智慧機械產業推動方案」,亦規劃透過「智機產業化」與「產業智機化」,建構智慧機械產業生態體系,整合產學研能量,並深化智慧機械自主技術中長期布局與產品創新。
美國參議院通過對開放政府資料(Open Government Data)政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」(Digital Accountability and Transparency Act,DATA Act)草案美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」(Digital Accountability and Transparency Act,DATA Act)草案,現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開,且以得再利用的方式提供。該草案若通過,將建立使用聯邦基金(Federal funds)做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準;擴展USAspending.gov網站含括上述資料,並要求聯邦政府以電子格式,自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料,使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準,但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋,且獨立於平台使用之電腦可判讀格式,以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。 曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」(Data Transparency Coalition)執行長Hudson Hollister表示,DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時,將前所未有的激發責任與支出情況間的關係;同時,也將聯邦支出資料(federal spending information)轉化為開放政府支出資料(open spending data),成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而,由於DATA法草案所涉及的機關眾多,主要包括商務部(DOC)、財政部(DOT)、總務管理局(GSA),與預算管理辦公室(OMB),該法案通過後是否能落實,絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
印度對TK( Traditional Knowledge傳統知識 )保護提出的建議修正案近年來許多先進國家的藥廠或是生技公司紛紛到生物資源豐富的國家從事生物探勘活動,希望可以尋找合適的生技產品候選者 (candidate) ,也因此產生許多不當佔有的生物盜竊 (biopiracy) 事件。 由於印度本身在 2002 年專利法修正時,特別規定生技發明之專利申請者若使用生物物質 (biological material) ,應揭露其地理來源 (source of geographical origin) ,未揭露其來源地或提供錯誤資訊者,則構成專利撤銷之理由; 2005 年的專利法修正的重點之一為「加強專利授予前異議 (pre-grant opposition) 機制」,意即未揭露生物物質之來源地或提供錯誤資訊者,或者申請專利之權利內容含有傳統知識者,可提出異議之事由。 目前國際間針對是否應強制規定申請人應揭示其來源地等仍無共識。從 2001 年的杜哈發展議程的談判會議結果即可知,由於該談判採取 「單一承諾( Single Undertaking )」模式且可從不同議題間相互掛勾,加上開發中及低度開發會員採取結盟方式來壯大談判立場,在某些關鍵議題與美國、歐盟等主要會員國形成抗衡局面。 開發中國家對於 TRIPs 第 27 條第 3 項 b 款的審議特別在乎,認為 TRIPs 協定應該修訂應納入上述的揭露需求外,還必須提供事先告知且同意 (prior informed consent) ,以及因該專利而獲取的利益與來源地分享之證明。 因此,印度提出修正 TRIPs 協定的建議,強制會員國必須改變內國法律,規定專利申請者必須揭露其發明所使用的生物物質來源,並希望能在今年 12 月香港部長會議裡討論。