國家通訊傳播委員會第545次委員會議審議通過「因應數位匯流調整有線電視收費模式規劃」案

刊登期別
第25卷,第12期,2013年12月
 

※ 國家通訊傳播委員會第545次委員會議審議通過「因應數位匯流調整有線電視收費模式規劃」案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6428&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/18)
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英國擬設立數位交易所,改革政府購買數位工具之方式

英國創新科技部(Department for Science, Innovation and Technology,下稱創新科技部)2025年6月7日發布消息,英國政府正在建立第一個國家數位交易所(National Digital Exchange, NDX),並預計於2026年試行,數位交易所可協助英國各政府機關可以更快速且容易地購買合適的數位工具,並期望每年節省12億英鎊(約等於新臺幣481億元)的政府支出,並賦予公務員(使用者)可對供應商進行評分。 2025年1月25日英國政府公布「數位政府現狀審查(State of digital government review)」報告,英國政府2023年於數位技術支出超過260億英鎊(約等於新台幣10,435億元),英國有數百萬人民仰賴政府機關、醫院、學校及相關機構所提供的數位服務,另報告中指出英國二級醫療機構及地方議會仍各自辦理雲端服務、網路與設備採購,因此採購時各機關錯失了與供應商議價的能力,此外僅有28%的公部門主管表示,其所在的部門有能力追蹤並確保供應商提供的技術及服務符合其價值。 國家數位交易所係由創新科技部進行審核與管理,需求機關可自國家數位交易所購買所需之數位工具,上架之數位工具除經創新科技部審核外,亦由該部會與供應商進行全國統一的價格協商,採購方可根據其實際需求透過人工智慧與供應商進行配對,藉由國家數位交易所採購數位工具,相較於需求機關自行辦理採購流程花費數月時間,可減少至幾小時,此外國家數位交易所目標於3年內將參與政府採購的中小型企業比例提升至40%。 我國數位發展部及經濟部現行亦有針對軟體、資訊服務及數位新創產品或服務辦理共同供應契約,供全國公務機關參與訂購,除可節省我國政府機關自行辦理採購案所花費時間及人力,透過複數決標的採購方式,單一產品可以有較多的供應商供機關選擇,同時提升供應商的曝光機會,以促進我國資訊產業發展。英國新設立之國家數位交易所後續制度及未來運作方向,值得持續追蹤。

日本訂定氫燃料基本戰略,推廣氫燃料使用並降低碳排放。

  日本於2017年12月26日「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,作為跨省廳之國家戰略,訂定「氫燃料基本戰略」(下稱「本戰略」),2050年為展望,以活用及普及氫燃料為目標,訂定至2030年為止之政府及民間共同行動計畫。此係在2017年4月召開之「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,安倍總理大臣提出為了實現世界先驅之「氫經濟」,政府應為一體化策略實施,指示於年度內訂定基本戰略。為此,經濟產業省(下稱「經產省」)邀集產官學專家,召開「氫氣及燃料電池戰略協議會」為討論審議,擬定本戰略。其提示出2050年之未來之願景,從氫氣的生產到利用之過程,跨各省廳之管制改革、技術開發關鍵基礎設施的整備等各種政策,在同一目標下為整合,擬定過程中有經產省、國土交通省、環境省、文部科學省及內閣府為共同決定。   氫燃料基本戰略之訂定,欲解決之兩大課題:   第一,能源供給途徑多樣化及自給率的提高:日本94%的能源需依靠從海外輸入化石燃料,自給率僅有6-7%,自動車98%的燃料為石油,其中87%需從中東輸入。火力發電場所消費的燃料中,液態天然氣(LNG)所佔比例也在上升中,而LNG也幾乎全靠輸入。   第二,CO2排出量的削減。日本政府2030年度之CO2排出量預定比2013年度削減25%為目標。但是,受到東日本大地震後福島第一核能發電廠事故的影響,日本國內之核能電廠幾乎都停止運轉,因此LNG火力發電廠的運轉率也提高。LNG比起煤炭或石油,其燃燒時產生CO2之量較為少,但是現在日本電力的大部分是倚賴LNG火力發電,CO2排出量仍是增加中。   因此本次決定之氫燃料基本戰略,係以確實建構日本能源安全供給體制,並同時刪減CO2排出量為目標,能源如過度倚賴化石燃料,則係違反此二大目標,因此活用不產生CO2的氫燃料。但是日本活用氫燃料之狀況,尚處於極小規模,或者是實驗階段。把氫燃料作為能源之燃料電池車(FCV),其流通數量也非常少,而氫燃料販賣價格也並非便宜。   氫燃料戰略之目標係以大幅提高氫燃料消費量,降低其價格為目的。現在日本氫燃料年間約200噸消費,預定2020年提高至4000噸,2030年提高至30萬噸,同時並整備相關商用流通網。為了提高氫燃料消費量,需實現低成本氫燃料利用,使氫燃料之價格如同汽油及LNG同一程度之成本。現在1Nm3約為100日圓,2030年降低至30日圓,最終以20日圓為目標,約為目前價格之5分之一為目標,在包含環境上價值考量,使其具備與既有能源有同等競爭力。   實現此一目標需具備:1.以便宜原料製造氫, 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈;2.燃料電池汽車(FCV)、發電、產業利用等大量氫燃料利用及技術之開發。 以便宜原料製造氫, 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈 透過活用海外未利用資源,以澳洲之「褐碳」以及汶萊之未利用瓦斯等得製造氫,目前正在大力推動國際氫燃料供應鏈之開發計畫。水分含量多之褐碳,價格低廉,製造氫氣過程中產生之CO2,利用目前正在研究進行中之CCS技術(「Carbon dioxide Capture and Storage,CO2回收及貯留技術),將可製造低廉氫氣。為了將此等海外製造之氫氣輸送至日本,使設備大規模化,並開發特殊船舶運輸等,建立國際氫燃料供應鏈。再生能源採用的擴大與活化地方:再生能源利用擴大化下,為了確保能源穩定供應,以及有必要為剩餘電力之貯藏,使用過度發電之再生能源製造氫燃料(power to gas技術)而為貯藏,為可選擇之方法,目前正在福島浪江町進行相關實證。 燃料電池汽車、發電、產業利用等大量氫燃料之利用   (1)電力領域的活用:前述氫氣國際供應鏈建立後,2030年商用化實現,以17日圓/kwh為目標,氫燃料年間供應量約30萬噸左右(發電容量約為1GW)。未來,包含其環境上價值,與既有LNG火力發電具備相等之成本競爭力為目標。其供應量。年間500萬噸~1000萬噸左右(發電容量16~30GW)。2018年1月開始在神戶市港灣人工島(Port Island),以氫作為能源,提供街區電力與熱能,為世界首先之實證進行。   (2)交通上之運用:FCV預計至2020年為止,4萬台左右之普及程度,2025年20萬台左右,2030年80萬台左右為目標。氫氣充填站,2020年為止160站、2025年320站,2020年代後半使氫氣站事業自立化。因此,管制改革、技術開發及官民(公私)一體為氫氣充填站之策略整備,三者共同推進。   燃料電池(FC)巴士2020年引進100台左右、2030年為止1200台左右。(FC)燃料電池堆高機2020年引進500台左右,2030年1萬台左右。其他如:燃料電池卡車、燃料電池小型船舶等。   (3)家庭利用:家庭用氫燃料電池(ENE FARM),係以液態瓦斯作為能源裝置,使用改質器取得氫,再與空氣中氧發生化學變化,產生電力與熱能,同時供應電力與熱水。發電過程不產生CO2,但是改質過程抽出氫時,會排出CO2。降低價格,使其普遍化為目標,固體高分子型燃料電池(PEFC)在2020年約為80萬日圓,固態酸化物燃料電池(SOFC)約為100萬日圓價格。在集合住宅及寒冷地區、歐洲等需求較大都市,開拓其市場。2030年以後,開發不產生CO2之氫燃料,擴大引進純氫燃料電池熱電聯產。   其他例如:   (4)擴大產業利用。   (5)革新技術開發。   (6)促進國民理解與地方合作。   (7)國際標準化作業等。   此一氫燃料戰略之推行下,本年3月5日為了擴大普及FCV,由氫氣充填營運業者、汽車製造業者、金融投資等11家公司,共同進行氫氣充填站整備事業,設立「日本氫氣充填站網路合作公司(英文名稱:Japan H2 Mobility,下稱「JHyM」)」,加速並具體化氫氣充填站之機制,今後以JHyM為中心,推動相關政策與事業經營。預定,本年春天再設立8個充氣站,完成開設100個氫氣充填站之目標。

美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

紡織業大革命 減少石油消耗

  美國杜邦公司歷經十餘年研究,利用萃取玉米中的葡萄糖為原料,取代以石化製程而研發出紡織用的SORONA生物基聚合物,並取得二十七項專利。以此方法生產的SORONA,除了可降低對石油的依賴,對於全球溫室效應及環境保護將有重大的影響。   位在田納西州首座生化PDO(丙二醇,是生產高分子聚合物的主要原料,可用於製造塑膠、衣物紡織品或其他產品 )明年三月正式投入生產後,將前進亞洲設置第二座PDO廠,並尋求替代玉米的新再生能源。而正式量產後,將供應台灣遠東紡織及大陸廈門翔鷺紡織等十家大廠使用。

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