英國實行個人健康和社會照護資訊連結服務（care.data）
隨著英國國家健康服務（National Health Service, NHS）的改革，英國於去（2012）年3月27日通過衛生和社會照護法（The Health and Social Care Act 2012）。當中一項主要的變革即是成立衛生與社會照護資訊中心（The Health and Social Care Information Centre, HSCIC）作為醫療健康資料的專責機構。而這樣的變革，也影響過去病歷資料的蒐集、分享和分析方式。依據衛生和社會照護法的規定，HSCIC若受到衛生部長（Secretary of State for Health）指示、或來自照護品質委員會（Care Quality Commission, CQC）、英國國家健康與臨床卓越研究院（National Institute for Health and Clinical Excellence, NICE）、醫院監管機構Monitor的命令要求時，在這類特定情況之下，可以無需尋求病患同意，而從家庭醫師（GP Practice）處獲得病患的個人機密資料（Personal Confidential Data, PCD）。
今(2013)年3月獲NHS授權， 由HSCIC於6月開始執行的care.data服務，即是依據前述立法所擬定之方案。care.data藉由定期蒐集醫療照護過程中的相關資料，對病患於國內所為的各項健康和社會照護資訊（例如病患的住院、門診、意外事故和緊急救護記錄）進行具延續性之連結。以提供即時、正確的NHS治療和照護資訊給民眾、門診醫師和相關部門之官員，進而達到care.data所設定的六項目標，支援病患進行治療的選擇、加強顧客服務、促進資訊透明性、優化成果產出、增加問責性，並驅動經濟成長。
然而，由於care.data是以英國民眾就醫行為中，屬於基礎醫療的家庭醫師（General Practitioner, GP）系統為基礎，所提取的資料包括家族歷史、接種疫苗、醫師診斷、轉診記錄、生理指標，以及所有NHS處方。其次，care.data在進行初級和次級資料連結時，將會透過NHS號碼、生日、性別和郵遞區號，這四項可識別資料的比對。因此雖然care.data在涉及敏感性資料時會加以排除，但此項服務仍引起社會上相當大的爭議。包括部分醫師、隱私專家和的社會團體皆提出質疑，質疑care.data是否有充分告知病人、HSCIC所宣稱的匿名性是否足夠、此項服務對醫病關係的衝擊、該服務所宣稱的資料分享退出機制（opt-out）並未妥善等。
care.data是NHS所推出的創新資料現代化服務，但同時也涉及病患隱私權保護之議題。反觀我國近來所推動的醫療健康資訊加值再利用政策，英國的案例值得我們持續觀察其發展。
- Data and information, NHS England
- Care.data – modern data service for the NHS, NHS England
- Rebecca Todd, Care.data extract needs explanation, EHEALTH INSIDER, Feb. 20, 2013
- Rebecca Todd, Care.data IG reconsidered, EHEALTH INSIDER, Mar. 27, 2013
- Rebecca Todd, Care.data approved, EHEALTH INSIDER, Apr. 10, 2013
- Rebecca Todd, Care.data implemented this month, EHEALTH INSIDER, June 3, 2013
- Rebecca Todd, GP group does care.data campaign, EHEALTH INSIDER, Agu 2, 2013
德國聯邦教育及研究部於6月1日公布《2016年德國研究與創新報告》（簡稱為BUFI) ，由聯邦教育及研究部部長Johanna Wanka 公布，這份報告每兩年由德國聯邦教育與研究部製作一次，作為2016年的趨勢展望。以下為報告中幾項重點： 德國政府在研發的支出創下歷史新高，在最新統計數據中，就2014年已有近840億歐元投入研究和發展領域，在歐洲位居首位。另外，德國聯邦政府在產業界投入570億歐元，占德國研發總預算約三分之二，已創下歷史新高。而2015年對產業界投入的研發支出又比前一年成長6.4%。而德國勞動總人口約434萬，目前統計從事研發活動的人口約60萬人，首次創下勞動人口比例歷史新紀錄。在歐盟國家中德國本已位於領先地位，在世界競爭力指數(WCI)排名中，德國更是遙遙領先其他國家，在140個國家中排名第六。德國的研究成果亦獲得國際間的肯定，德國在學術界的地位在最近一年持續領先。在德國關於德國科學家的著作，是躋身全球最常被引用的出版物的前十分之一。德國的專利申請數量在世界上排名領先，平均註冊專利數量從2003-2013年成長約9%，在歐盟遙遙領先其他成員國，在世界上專利數量則是美國的兩倍。 德國同時是研發產品輸出為主的國家，特別是在高科技產品輸出方面，即使中國如今名列前茅，德國依舊占據前排位置。在歐盟國家中，德國則位居第一。聯邦政府將研究與創新為財政編列預算優先事項，聯邦政府持續增加研發支出，根據目前2016年的總預算中，針對研發編列了1兆5800億歐元。聯邦政府補助德國在未來重點新興領域的研發及加強中小企業創新能力。聯邦政府在高科技戰略中所列的各大議題氣候變化與能源、健康與營養、移動、安全與通訊都將予以補助。又2015年政府已針對中小企業投資了1兆4500億歐元。各邦政府在研發支出亦占各邦年度總預算比例高達40%，由此可看出德國政府對創新與研發的重視。
從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年10月8日 壹、前言 我國近年積極發展智慧農業，一般農企業或農民發展智慧化過程中，面臨高額的設備建置、維護成本使其卻步，因此創設新的農業數據流通運用商業模式將能降低智慧化門檻，成為智慧農業普及落地之關鍵。本文將研析與我國農情相近之日本推動智慧農業數據流通運用之策略，作為我國智慧農業發展之借鏡。 日本與我國同樣面臨從事農業者高齡少子化以致後繼無人，日本政府於2016年提出Society 5.0概念，期待以資通訊（Information and Communication Technology，ICT）技術帶動發展社會各個領域[1]，於農業領域利用農業ICT可使資深農民內隱知識成為外顯化數據而利於經驗傳承。 日本當時民間企業已有開發眾多ICT系統服務技術，不同業者因未進行合作，其提供的系統服務互不相容，ICT系統服務產出之數據格式、標準不一；另一方面，公部門（研究、行政機關）內的資料亦各自分散管理。為促進農業數據整合管理、流通運用，日本農業數據協作平台（WAGRI[2]）因而催生。 貳、日本農業數據協作平台WAGRI發展歷程 一、日本首相指示建構數據平台 日本政府於2017年3月24日召開第6回「未來投資會議[3]」，作為主席之首相安倍晉三提到：為了能栽培出安心可口的作物，官方、民間應互相拿出作物生長狀況、氣候、地圖等更新資料，並且於2017年年中建構無論任何人均可簡易利用的資訊協作平台，必要數據須完全公開，交由IT綜合戰略本部[4]將前述平台規劃具體化。 於2017年6月9日召開的第10次未來投資會議中，公布「未來投資戰略2017[5]」，以實現「Society 5.0」為目標，其中提到於農、林、水產業領域，奠基於公部門保有之農業、地圖、氣象等公開化資訊，能夠共有活用各種數據的「日本農業數據協作平台（下稱WAGRI）」將於2017年開始建構。 二、WAGRI試營運 WAGRI由內閣府「策略性創新創造計畫（Strategic Innovation Promotion Program，SIP）」第1期計畫11個課題之一「次世代農林水產業創造技術」[6]支持（管理法人為農研機構[NARO][7]），由慶應義塾大學SFC研究所[8]建置，與參與SIP研究計畫聯盟，包括農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等（例如日本IT企業NTT ［Nippon Telegraph and Telephone Corporation］、富士通［Fujitsu Limited］；農機大廠久保田［Kubota Corporation］、洋馬［Yanmar Holdings Co., Ltd.］[9]）共23個組織一同建置，具備「合作」（打破不同系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式得以促成數據交換利用商業模式建立）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據得以促成數據取得和後續流通）三大功能之WAGRI，試營使用時已有實作案例指出，活用WAGRI後在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減[10]。 三、WAGRI自主營運 2019年4月以農研機構（NARO）為營運主體，正式營運開始原本由SIP計畫支援，轉由農研機構（NARO）正式營運。 今（2020）年4月更新WAGRI平台利用資訊自主營運後，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[11]： 1. 數據利用者（利用WAGRI數據者）、數據利用暨提供者（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 2. 數據提供者（提供數據予WAGRI者） 平台利用月費3萬日圓 但書：若僅提供之數據屬於無償者，原則上不需要繳納平台利用費 參、因應疫情WAGRI擴散之應用 日本SIP第2期計畫12個課題之一「智慧生物產業與農業基礎技術[12]」所支持的「智慧食物鏈聯盟[13]」，將擴張SIP第1期計畫所建置之WAGRI，建構智慧食物鏈平台（簡稱WAGRI-dev），智慧食物鏈聯盟主要任務為建構智慧食物鏈（預計於2025年開始商業化服務），促使食物的加工、流通、銷售、出口相關數據可相互運用，以作為日本生鮮物流之基礎，將架構於WAGRI之基礎擴建為WAGRI-dev。 為因應疫情，今（2020）年4月7日聯合國糧農組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）和世界衛生組織（World Health Organization，WHO）聯合發佈「針對食品安全監管部門防控新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）與食品安全的臨時指南[14]」，由日本SIP計畫課題「智慧生物產業與農業基礎技術」之智慧食物鏈聯盟，基於前述指南制定「新冠肺炎（COVID-19）對應指針」；同樣作為前述課題一環的「日本食品指針協作系統（簡稱WAGRI.info）」[15]為因應疫情而產出相對應的應用。 WAGRI.info，於7月13日開放網站受理食品、農產品相關業者進行食安登錄，不限於符合新冠肺炎對應指針，符合既有之品質・安全管理指針（例如：危害分析重要管制點［Hazard Analysis and Critical Control Points，HACCP］）等即可申請登錄，並具備企業檢索功能供一般大眾使用。 WAGRI.info為WAGRI-dev之一環，未來將陸續添加多樣數據協作機能、防止數據竄改與不法入侵等措施。日本政府從原本期待藉由擴張WAGRI打造出從生產，以至加工、流通、銷售、出口等，建構一世界首度智慧食物鏈之外，因應疫情增加相關機能以建構食安資訊網。 我國亦有智慧農業數據相關平台提供OPEN DATA介接功能[16]、開發食安溯源整合應用系統，提供校園午餐食材流向資料，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展智慧農業活用數據之借鏡外，WAGRI.info之作法亦可供國內因應疫情之食安政策參考。 [1]〈科学技術基本計画〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/index5.html（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [2]WAGRI代表的是作為一數據平台 ，由各式的數據與服務連環成一個輪，調和各個社群、促進「和」諧，期待引領農業領域之創新，由WA+AGRI組合而成（WA是和的日文＋農業AGRI），WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [3]作為日本政府實施經濟政策與實現成長戰略之指揮總部所設置的日本經濟再生本部，從2016年起約每月召開「未來投資會議」，討論成長戰略與加速社會結構改革以擴大對未來之投資。〈日本経済再生本部〉，首相官邸網站，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [4]日本政府積極展開推動活用IT科技做為解決各領域社會議題之手段，從2000年日本施行IT基本法（高度情報通信ネットワーク社会形成基本法），於隔年依法設立IT戰略本部（高度情報通信網路社会推進戦略本部），2013年依據政府CIO（Government Chief Information Officer）法於内閣官房設立「內閣資訊技術政策局局長（内閣情報通信政策監，簡稱政府CIO）」，IT戰略本部與政府CIO統整為IT綜合戰略本部（高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部，IT総合戦略本部），以迅速推動促成高度資通網路社會的重點政策，打破省廳的縱向斷層，整個政府橫向串聯。〈高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（IT総合戦略本部）〉，首相官邸網站，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/，（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [5]許祐寧，〈日本首相官邸舉行第10次未來投資會議，提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標〉，資策會科法所網站，2017/08，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=72&d=7844（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [6]內閣府聚焦「Society 5.0」重要課題，結合未來投資會議施政重點領域，編列年度科技預算，創設並推動「策略性創新創造計畫（戦略的イノベーション創造プログラム，Strategic Innovation Promotion Program，SIP），SIP第1期計畫為2014年度到2018年度共5年期的計畫。〈戦略的イノベーション創造プログラム（SIP：エスアイピー）〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/index.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；邱錦田（2017），＜日本實現超智慧社會（社會5.0）之科技創新策略＞，國家實驗研究院網站，https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10358（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [7]農研機構，日本國立研究開發法人農業・食品產業技術綜合研究機構The National Agriculture and Food Research Organization，簡稱NARO。 [8]位於慶應義塾大學湘南藤澤校區的政策・媒體研究科、綜合政策學系、環境情報學系的附屬研究所，簡稱SFC研究所，為推動日本智農發展之重要學研單位，任職於該所教授神成淳司為WAGRI研究負責人，同時身為內閣官房副政府CIO、IT綜合戰略室長代理，促成「農業情報創成·流通促進戰略」產出，亦身兼WAGRI協議會會長、NARO 農業共通資訊總監之角色，促成WAGRI與日本智慧農業實證計畫串接，其為日本政府推動農業數據流通之重要角色，促進日本智農發展不餘餘力。SFC研究所網站，https://www.kri.sfc.keio.ac.jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [9]IoTNEWS，〈マイクロソフト、産官学連携で構築する「農業データ連携基盤」でMicrosoft Azureを活用したデジタル農業を実現〉，2017/05/15，https://iotnews.jp/archives/56366（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [10]神成淳司，〈ICTが社会を変える : 農業データ連携基盤の展開と未来図〉，《技術と普及 : 全国農業改良普及職員協議会機関誌》， 12月號，頁24-26（2017）；農林水産省技術政策室，〈農業データ連携基盤の構築について〉，2018/09，http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf （最後瀏覽日：2020/10/08）。 [11]〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉，2019/4/2，農研機構網站，https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉，農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [12]同註6，SIP第2期計畫為2017年度末到2022年度共約5年期的計畫。 [13]智慧食物鏈之建構為該課題的主要研究之一，智慧食物鏈聯盟成員包括：由内閣官房、内閣府、農林水產省等政府組織作為觀察員，由地方自治體、學術研究機關、農業生產法人、批發市場、中盤商、物流業、零售業、製造商、ICT供應商等超過70個組織參與（聯盟代表為慶應義塾大學SFC研究所），參註13；〈「SIP第2期 「スマートバイオ産業・農業基盤技術」シンポジウム2020 －新たなスマートフードチェーンの構築をめざして－」〉，2020/03/10，WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/News/generalnews/2020/20200310（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [14]See FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZASTION OF THE UNITED NATIONS [FAO], COVID-19 and Food Safety: Guidance for Food Businesses: Interim guidance (Apr. 7, 2020), http://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/1275311/(last visited Oct. 8, 2020).〈聯合國糧農組織和世界衛生組織聯合發佈針對食品安全監管部門防控新冠肺炎（COVID-19）與食品安全臨時指南〉，中國大陸檢驗檢疫科學研究院網站，http://www.caiq.org.cn/kydt/902625.shtml（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [15]WAGRI.info 事務局，〈「WAGRI.info（食品ガイドライン連携システム）」のWEBサイト開設、事業者登録受け付け開始〉，2020/07/13，https://kyodonewsprwire.jp/release/202007131927（最後瀏覽日：2020/10/08）；日本食品指針協作系統WAGRI.info網站，https://www.wagri.info/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [16]智慧農業共通資訊平台網站，https://agriinfo.tari.gov.tw/（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈智慧農業4.0共通資訊平台建置(第二期)成果發表會〉，2019/12/12，智慧農業網站，https://www.intelligentagri.com.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0J141518566276623429&sid=0J338358950611186512（最後瀏覽日：2020/10/08）。
歐盟航空安全局發布全球首件《最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南》，有助於環境保護與防止噪音危害歐盟航空安全局（European Union Aviation Safety Agency, EASA）於2022年10月13日發布全球首件「最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南」（Guidelines on Noise Measurement of Unmanned Aircraft Systems Lighter than 600 kg Operating in the Specific Category），適用於各式各樣的無人機設計，包括多旋翼機（multicopters）、固定翼航空器（fixed-wing aircraft）、直升機與動力起降航空器（powered-lift aircraft）等。 該指南旨在提供低度與中度風險（Low and Medium Risk）特定類別無人機運行時，具一致性的噪音量測程序與方法。該方法係考量實際層面與心理聲學（psychoacoustics），即有關人類對於無人機聲音的感知，設計為提供可重複且準確量測噪音，可量測最大起飛重量（Maximum Take-Off Weight, MTOM）小於600公斤的無人機，以落實歐盟環境保護的高度水準，並防止噪音對人體健康的重大影響。而所謂特定類別（specific category）包括包裹遞送、電力巡檢、鳥類管制（bird control）、測繪服務（mapping services）、空中監視（aerial surveillance）等活動。 此份指南雖不具強制性，亦非無人機認證規範，然而噪音是許多歐洲民眾所關注的問題，各國航空主管機關仍可以該指南為基準要求營運商，使之在自然公園或人口稠密區域等敏感環境運行無人機時可降低噪音。同時，無人機製造商、營運商或噪音量測組織，亦可依據該指南確立與特定設計及操作相關的噪音水準。此外，可將由此而生的噪音水準報告提供給EASA，以建立可供營運商與主管機關使用的線上公眾資料庫（online public repository）。
運作技術成熟度(Technology Readiness Level)進行技術評估運作技術成熟度(Technology Readiness Level)進行技術評估 資策會科技法律研究所 法律研究員 羅育如 104年10月22日 壹、前言 為提升我國科技競爭力，於1999年制定科學技術基本法(以下簡稱科技基本法)，透過科技基本法的規定，使原本歸屬國有財產之研發成果，得以下放歸屬執行單位所有，使大學對研發成果能有更完善應用之權利。 科技基本法實施之後，各研究單位開始學習國外經驗，積極進行產學合作，將內部之研發成果技術移轉與外部產業。但是，科技基本法實行已15年的今日，各界逐漸發現，政府經費之投入與研發成果產出之經濟效益有相當大的差距。例如科技部102年專題研究計畫補助經費為215億新台幣，但僅創造3.5億新台幣之衍生成果技術移轉權利金[1]。政府經費投入與產出不符預期的議題，牽涉多元層面問題，但是從新設立政府計畫案之目標與KPI，可以發現政府新創設之補助計畫開始以協助技術商業化作為主要目的，例如萌芽計畫、產學計畫等。 技術商業化操作模式會依據技術成熟度不同而有所差異，技術成熟度高的項目，廠商承接後所需要投入的研發成果可能較低，直接協助廠商改善生產流程或是成為產品商品化的機率較高；反之，廠商則需要投入較多的技術研發費用，需要花費較多的人力與資源，技術才有機會商品化。 由此可知，在技術商業化計畫推廣時，技術項目的技術成熟度是一個重要的評估關鍵。本文針對技術成熟度的評估指標詳細說明，以提供執行技術商業化計畫時，評估技術項目之參考。以下會分別說明何謂技術成熟度以及技術成熟度如何運用，最後會有結論與建議。 貳、技術成熟度說明 技術成熟度或稱為技術準備度(Technology Readiness Level；簡稱TRL)是美國太空總署(NASA)使用多年的技術評估方法，後來為美國國防部所用，再廣為國際各政府機構、學研單位、企業機構使用。 TRL是一個系統化的量尺/衡量指標，可以讓不同型態的技術有一致性的衡量標準，描述技術從萌芽狀態到成功應用於某項產品的完整流程[2]。而TRL涵蓋的技術研發流程則包括四個部分：(1)概念發展：新技術或是新概念的基礎研究，涵蓋TRL1~3；(2)原型驗證：特定技術針對一項或是多項潛在應用的技術開發，涵蓋TRL4與5；(3)系統開發：在某一應用尚未成為一整套系統之前的技術開發以及技術驗證，然後進行系統開發，涵蓋TRL6；(4)系統上市並運作[3]，涵蓋TRL7~9。以下分別說明TRL每個衡量尺度的定義[4]。 TRL 1 基礎科學研究成果轉譯為應用研究。 TRL 2 為某項特殊技術、某項材料的特性等，找出潛在創新應用；此階段仍然是猜測或推論，並無實驗證據支持。 TRL 3 在適當的應用情境或載具下，實驗分析以驗證該技術或材料相關物理、化學、生物等特性，並證明潛在創新應用的可行性(proof-of-concept)。 TRL 4 接續可行性研究之後，該技術元素應整合成具體元件，並以合適的驗證程序證明能達成原先設定的創新應用目標。 TRL 5 關鍵技術元件與其他支援元件整合為完整的系統/系系統/模組，在模擬或接近真實的場域驗證。需大幅提高技術元件驗證的可信度。 TRL 6 代表性的模型/雛形系統在真實的場域測試。展示可信度的主要階段。 TRL 7 實際系統的雛形品在真實的場域測試。驅使執行TRL7的目的已超越了技術研發，而是為了確認系統工程及研發管理的自信。 TRL 8 實際系統在真實的場域測試，結果符合設定之要求。代表所有技術皆已整合在此實際系統。 TRL 9 實際系統在真實場域達成目標。 參、技術成熟度應用 技術成熟度可以單純拿來衡量技術開發階段、可用來衡量技術開發風險、也可作為研發機構角色以及補助計畫定位的參考，以下說明。 一.技術成熟度用來衡量技術開發階段 這是技術成熟度最單純的應用方法，但因為每種技術領域都可其特殊的技術開發脈絡，所以可以根據NASA原有的技術成熟度，修改成貼近該技術領域需求的技術成熟度指標。目前有看過軟硬體TRL指標、綠能&能源TRL指標、ICT TRL指標、生醫(新藥、生物製劑、醫材)TRL指標等[5]。 二、技術成熟度用來管理技術研發風險 研究開發需投入大量的人力、物力，而研究成果的不確定性又很高，所以需要有良好的技術研發管理。技術成熟度對技術研發管理而言，是風險的概念，一般而言，TRL階段與技術風險是反向關係，也就是說TRL階段越高，技術風險越低[6]。 需要考慮的面向包括[7] ，(1)現在技術成熟度在哪一階段?以及我們投入研發後，希望達到的技術成熟度目標為何?(2)從現在的技術成熟度到專案需要的技術成熟度，要精進這項技術到底有多難?(3)這項特定技術如果開發成功，對於全面技術目標而言的重要性如何? 三、機構角色以及補助計畫定位 TRL指標可用來明確區分研發機構角色定位，例如工研院內部運用TRL指標做為技術判斷量化評估指標，並且工研院需將技術成熟度提升到TRL6或7，以克服技術面的問題，進行小型試量產，才能跨越死亡之谷讓業界接手商業化[8]。 TRL指標也可以用來區分補助計畫的標的範圍，例如美國國防部傾向投資TRL 4階段技術，美國國防部培養TRL4以及4以下的技術到TRL6階段，使得這些技術能更順利的進入技術市場，其原因在於TRL程度越低，成功商品化的不確定性以及風險就越高，而TRL4階段技術項目，是美國國防部可以承受的風險程度[9]。 肆、結論 TRL指標現在已被廣泛的運用在技術評估工作上，透過量化的指標，協助研發人員或是技術管理人員方便掌握每個技術開發案的現況，例如現在技術在TRL哪個階段，技術開發結束後，TRL預計會到達哪個階段。確定目標之後，就可以進一步評估這個計畫開發案的風險並評估組織需投入的資源。 TRL是一個簡易的技術評估指標，但如果要以此做出全面性的技術策略，似乎就還是有所不足，因此，可以再搭配其他技術評估變項，發展為全面性的技術風險管理評估指標，可能可以搭配技術開發困難度指標，用以評估TRL往上提升一級的困難度程度[10]，也可以搭配技術需求價值指標[11]，這項技術順利成功的話，對整個系統開發而言的價值高低，價值非常高的話，就值得花更多資源與人力去投資。 由此可知，應該可以積極運用TRL指標，用來評估政府技術補助計畫，協助大學技轉辦公室管理各研發團隊之技術開發進程，也可提供技術移轉潛在廠商清楚設定技術規格，減低技術供給方與技術需求方之間的認知差異，進而提升技術移轉成功率，也就可以拉近政府經費投入與研發成果產出的差距。 [1] 行政院國家科學委員會，行政院國家科學委員會102年年報，頁24、98(2013)，http://www.most.gov.tw/yearbook/102/bookfile/ch/index.html#98/z，最後瀏覽日2015/07/21。 [2] John C. Mankins, NASA, Technology Readiness Levels: A White Paper (1995). [3] id. [4] US DEPARTMENT OF DEFENSE (DoD), Technology Readiness Assessment (TRA) Guidance (2011), http://www.acq.osd.mil/chieftechnologist/publications/docs/TRA2011.pdf (last visited July 22, 2015). [5] Lewis Chen，＜Technology Readiness Level＞，工研院網站，http://www.sti.or.th/th/images/stories/files/(3)ITRI_TRL.pdf (最後瀏覽日：2015/07/22)。 [6] Ricardo Valerdi & Ron J. Kohl, An Approach to Technology Risk Management (2004), http://web.mit.edu/rvalerdi/www/TRL%20paper%20ESD%20Valerdi%20Kohl.pdf (last visited July 22, 2015). [7] John C. Mankins, Technology Readiness and Risk Assessments: A New Approach, ACTA ASTRONAUTICA, 65, 1213, 1208-1215 (2009). [8] 邱家瑜、蔡誠中、陳禹傑、高皓禎、洪翊恩，＜工研院董事長蔡清彥 以新創事業連結全球市場 開創屬於年輕人的大時代＞，台灣玉山科技協會，http://www.mjtaiwan.org.tw/pages/?Ipg=1007&showPg=1325 (最後瀏覽日：2015/07/22)。 [9] Ricardo Valerdi & Ron J. Kohl, Massachusetts Institute of Technology, An Approach to Technology Risk Management, http://web.mit.edu/rvalerdi/www/TRL%20paper%20ESD%20Valerdi%20Kohl.pdf (last visited July 21, 2015). [10] 同註7。 [11] 同註7。