美國科技公司指控六名中國人竊取科技公司營業秘密
美國司法部起訴六名中國大陸公民，包含三名大學教授，在美從事商業間諜活動，自兩間科技公司竊取有關行動通訊技術的敏感資料，並已經提供中國大陸的大學及企業預備產製。如果罪名成立，最多可判刑15年。被竊取營業秘密包括載有薄膜體聲波共振器（FBAR）的原始碼、規格、配方等文件，主要應用在行動通訊，如平版、智慧型手機、GPS設備等消費性產品及軍事、國防通訊技術，其作用在於過濾無線訊號，改善通訊品質。
據報導，其中兩名被告張浩與龐慰為天津大學的教授，在美國南加州的一所大學攻讀電子工程學博士學位相識，期間獲得國防高等研究計劃署 (DARPA)提供的研究經費，研究FBAR技術。2005年取得學位後，分別進入Avago Technologies與Skyworks Solutions科技公司擔任FBAR工程師，並竊取分別屬於二公司的營業秘密。2006至2007年間，更開始接觸中國大陸的大學，尋找生產FBAR技術的可能性，最終得到天津大學支援，在中國大陸建立FBAR技術中心，更在2009年分別自二科技公司離職，擔任天津大學的全職教授，同時合資成立ROFS精密儀器公司，計畫生產FBAR產品，並已和企業和軍方簽訂契約。
美國政府表示，外國機構利用在美國活動的個人從事商業間諜活動，竊取美國企業投入高額成本開發的技術資料，將造成美國企業的重大損失，削弱市場競爭力，最終損害美國在全球經濟的利益，故將持續調查、蒐集不法證據，以打擊商業間諜活動與制止竊取營業秘密為首要任務。
林昭如
專案經理 編譯整理
Chinese Professors Among Six Defendants Charged with Economic Espionage and Theft of Trade Secrets for Benefit of People’s Republic of China, JUSTICE NEWS, May. 19,2015, http://www.justice.gov/opa/pr/chinese-professors-among-six-defendants-charged-economic-espionage-and-theft-trade-secrets (last visited Jun. 3, 2015)
Chinese Professors Charged With Economic Espionage ,Bloomberg Business , May. 19,2015,(Updated May 20, 2015) http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-05-19/six-chinese-charged-by-u-s-with-stealing-wireless-technology (last visited Jun. 3, 2015)
日本於2023年12月1日舉辦G7數位技術委員會（G7デジタル・技術大臣会合），由日本數位廳、總務省、經濟產業省共同會晤G7會員國代表，基於人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）可能帶給全球創造性、革命性的轉變，同時也可能伴隨侵害著作權與擴散假訊息的風險，尤其是生成式AI可能對經濟、社會影響甚鉅，因此針對如何妥善使用AI技術，G7全體會員國共同訂定《廣島AI進程》（広島AIプロセス）文件，其聲明內容簡述如下： 1.訂定涵蓋《廣島AI進程》之政策框架（Framework） 2.訂定涵蓋AI設計、系統開發、規劃、提供與使用等所有與AI有關人員，（All AI actors, when and as applicable, and appropriate, to cover the design, development, deployment, provision and use of advanced AI systems）適用之《廣島AI進程》國際標準（Principle） 3.針對開發高階AI系統之組織，訂定可適用之國際行為準則（Code of Conduct） 為此，日本內閣府於2024年2月14日公布，於經濟產業省政策執行機關—獨立行政法人資訊處理推動機構（独立行政法人情報処理推進機構，下稱IPA）轄下設立日本AI安全研究所（Japan AI Safety Institute，下稱AISI），作為今後研擬AI安全性評鑑標準（據以特定或減少AI整體風險）與推動方式之專責機構，以實現安心、安全以及可信賴之AI為目標。AISI所職掌的業務範圍如下： 1.進行AI安全性評鑑之相關調查 2.研擬AI相關標準 3.研擬安全性評鑑標準與實施方式 4.研擬與各國AI專責機關進行國際合作，例如：美國AI安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute, USAISI） 另一方面，IPA將以內部人才招聘作為AISI成員之任用方式，預計組成約數十人規模的團隊。日本以與G7會員國共識為基礎，採專責機關—AISI進行研究與規劃，並推動日後擬定AI相關使用規範與安全性評鑑標準，據以實現AI應用安全之目標。我國對於AI技術之應用領域，未來應如何訂定使用安全規範，將涉及專業性與技術性事項之整體性規劃，日本因應AI課題而採行的做法值得我國未來持續關注。
美國證券交易委員會允許Overstock公司以區塊鏈(Block Chain)技術為基礎發行公司證券數位金融時代已然來臨。美國金融證券市場在2015年12月發生一些重大轉變，其中之一為美國證券交易委員會(U.S. Securities and Exchange Commission,下稱SEC)允許Overstock.com公司以區塊鏈技術(Blockchain technology)為基礎透過網路發行公司證券。 區塊鏈技術為一種以分散式結構方式，記錄數據、傳輸及驗證的方法。當有資訊產生時，所有相連電腦會共同驗證該資訊之真實性。驗證該資料具真實性後會寫入區塊鏈，並產生不可竄改的紀錄。 區塊鏈技術特點如下： 一、分散式結構之設計：可達到去中心化效果，以此降低資料遭駭客攻擊或竄改之風險，提升資訊安全。 二、驗證機制：可提供所有參與者共同驗證資料真實性，打造安全可靠之共識環境。 三、P2P機制：可節省繁瑣程序並降低交易成本。 綜合上述三點，區塊鏈技術受到市場極大的關注。為提升資訊安全與降低交易成本及因應數位金融時代，金融業者嘗試將區塊鏈技術應用於股票、債券或是有價證券交易市場，期望可完善金融交易環境。 雖然區塊鏈技術潛在市場龐大，但Overstock公司也在向SEC申請允許以區塊鏈技術發行證券之文件中，指出其選擇將公司訊息儲存在任何人皆可查閱之公開區塊鏈，可能導致個人對其隱私安全的疑慮。即便有此風險，仍認為區塊鏈技術應用於發行證券，將有助完善證券市場交易環境，透過區塊鏈技術，將可紀錄所有交易，從中減少中間商控制市場的空間，並減少賣空之套利行為。 但是，將區塊鏈技術應用於數位金融或許將衍生金融法規相關問題。因為金融法規針對不同類型金融商品，有相關規範管制。若應用區塊鏈技術於相關金融商品，勢必產生相應問題。諸如：股票交易需依據證券交易條例實行，然其中並未設有電子移轉及交易相關規範，若應用區塊鏈技術進行證券交易，主管機關須思考如何規範並控管市場。因此，金融法規將勢必隨之調整以符合數位化趨勢。
歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年05月25日 歐洲創新理事會（European Innovation Council, EIC）於2026年3月30日發布「2026年EIC技術報告」（EIC Tech report 2026，下稱EIC報告），提出25項新興技術訊號（signal），亦因相關技術極具發展潛力，將可能塑造歐洲未來的科技創新、產業和市場。 壹、事件摘要 EIC根據歐盟展望歐洲（Horizon Europe）科技研發架構計畫之申請、補助及專案管理資料，並涵蓋旗下近五年探路器計畫（EIC Pathfinder）、轉型器計畫（EIC Transition）及加速器計畫（EIC Accelerator）等超過13,380 件提案與獲補助案件，透過資料探勘及專家評估進行前瞻技術掃描，歸納出25項深科技新興技術訊號，並強調相關技術目前處於低至中度成熟階段，但已顯現未來發展潛力與創新性。 貳、重點說明 一、EIC報告辨識25項新興技術訊號，並分為三大領域 （一）數位與太空技術（Digital and space technologies） 1. 技術重點 此領域共9項技術，主要涉及先進半導體、安全運算架構、AI系統、量子通訊，以及太空基礎設施，顯示歐盟將數位主權、資訊安全及太空能力視為核心布局方向。 2. 技術簡介 9項技術包含：用於先進記憶體與憶阻裝置的二維材料（2D materials for advanced memory and memristive devices），有助於新型記憶體及神經形態運算技術發展；可量產之工業電磁設備的MXene二維奈米材料製造技術（Scalable MXene manufacturing for industrial electromagnetic applications），可應用於通訊、汽車電子、感測與新世代無線基礎設施；用於建立無須信任節點量子網路的量子中繼站（Quantum repeaters for trusted-node-free quantum networks），可突破量子通訊距離限制，使量子訊息於數百甚至數千公里距離下被安全傳輸；用於分散式及聯邦式學習之AI系統中的零信任架構（Embedded Zero Trust Architectures for distributed and federated AI systems），可強化對AI模型與資料運算的控制能力；應用於新興自我組織及資源效率系統之仿生AI技術（Bio-inspired AI for emerging self-organising and resource-efficient systems），借鏡神經科學、認知科學與演化生物學原理來設計AI系統，使其具備更高適應性、穩健性與資源效率；將自適應代理人用於開放動態環境中之具身AI技術（Embodied AI for adaptive agents in open and dynamic environments），將感知、內部認知、模擬行動能力等緊密結合之AI系統，並於開放環境中持續互動學習，主要用於支撐機器人、AI自主代理、數位孿生，以及其他需連續決策、長時程的智慧系統；用於大規模且可通訊中斷之衛星運作的邊緣運算技術（Edge computing for scalable and loss-tolerant satellite operations），將資料處理分析能力直接部署於衛星或軌道平台上，使其即時篩選、分類與判讀資訊，並支援自主決策，可用於深空任務、地球觀測、太空碎片管理；用於特殊太空環境之石墨烯塗層與複合材料（Graphene-based coatings and composites for performance-critical space systems），將石墨烯整合為薄膜、塗層、填充材料，提升太空機械之強度、阻隔能力及輻射防護效果，並廣泛應用於太空領域；用於軌道基礎設施維護與再利用之先進太空維修機器人技術（Advanced in-space servicing robotics for orbital infrastructure maintenance and reuse），使機器人於太空環境下進行機械操作、檢查、維修、對接等複雜性任務。 （二）清潔和資源效率技術（Clean and resource-efficient technologies） 1. 技術重點 此領域共7項技術，此類重點在於資源回收、水汙染處理與資源再利用、提升能源效率及綠色建築技術等，反映歐盟將淨零轉型與關鍵原物料供應安全一併納入政策目標。 2. 技術簡介 7項技術包含：用於再生金屬回收與生物復育之微生物採礦技術（Microbial biomining for secondary metal recovery and bioremediation），運用微生物與金屬間的交互作用，實現金屬回收，並同時修復重金屬污染之生物技術；用於低耗能海水淡化與水處理之電容去離子技術（Capacitive deionization systems for low-energy water desalination and treatment），新穎、低用電之新型水處理技術，用於海水淡化、工業及都市廢水處理、重金屬或養分去除，以及分散式水資源處理與回收；去除污染物之電化學水處理技術（Electrochemical treatment systems for destruction of persistent contaminants in water），利用電化學反應在水中直接化學轉化或礦化分解全氟及多氟烷基物質（PFASs）、微塑膠及奈米塑膠等高度持久性污染物之水處理技術；用於低溫及中溫廢熱回收之先進熱電發電材料技術（Advanced thermoelectric materials for low- and mid-temperature waste heat recovery），將交通建築系統與回收產業中之低溫及中溫廢熱能，轉為電力的材料技術，可提升能源效率，並降低對外部能源與關鍵材料的依賴；用於固態熱電轉換與感測之熱激發自旋電子材料技術（Spin-caloritronic materials for solid-state heat-to-electricity conversion and sensing），利用熱梯度引發之自旋電流與磁性激發產生電能的材料技術；用於預測材料製造之結合數位孿生之反算設計技術（Inverse design with digital twins for predictive materials manufacturing），運用AI驅動之逆向設計方法，以目標性能反推材料配方與結構，並透過數位孿生模擬真實環境表現，建立快速、可預測且貼近實際應用情境的新材料設計與製造流程；被動冷卻與重力儲能之能源建築技術（Passive cooling and gravity-based storage for energy-active buildings），利用建築表面的先進材料於不耗電情況下降溫，並將多餘再生能源以重力位能方式儲存於建築內，藉以降低建築冷卻用電需求、儲存局部多餘再生能源等。 （三）生物科技與健康技術（Biotechnologies and health） 1. 技術重點 此領域共9項技術，橫跨食品、生物製造、精準醫療、智慧醫療設備及分散式醫療應用，顯見歐盟關注的不只是單一生技或醫療技術突破，而是期望建立從生物研發、生產製造、臨床治療到醫療設備部署的完整體系，藉此強化歐盟下一代健康科技與高價值生技產業的競爭力與自主能力。 2. 技術簡介 9項技術包含：用於原形食物製造之菌絲體混合發酵技術（Mycelium-based hybrid fermentation for whole-food production），結合菌絲體生長與精準發酵，生產接近原型食物型態的新型蛋白食品原料；用於再生農業系統之生物技術多年生作物（Biotech-enabled perennial crops for regenerative agricultural systems）以生物技術改良多年生作物，使其兼具較佳產量與土壤保育效益，支撐再生農業與更永續的糧食生產系統；用於預防與個人化治療之新型微生物體療法（Novel microbiome therapeutics for preventive and personalised health），利用人體微生物群的組成、功能及其代謝產物，來預防、管理及治療疾病的新一代醫療技術；加速藥物與酵素探索之AI驅動蛋白質設計技術（Computational protein design for accelerated drug and enzyme discovery），透過AI預測蛋白質結構與功能，加速藥物與酵素探索，縮短新藥研發時程；可量產之嵌合抗原受體免疫細胞療法之自動化製造技術（Automated manufacturing technologies for scalable CAR immune cell therapies），以自動化、標準化製程提升嵌合抗原受體（Chimeric Antigen Receptor, CAR）免疫細胞療法的穩定量產能力，降低細胞治療製造門檻；可於細胞尺度介入治療之生物混合微型機器人（Biohybrid microrobots for cellular-scale therapeutic interventions），結合生物組件和人工材料的微型機器人，形成可於細胞或微小組織尺度中移動與作用的治療工具，可用於精準遞藥、微創介入與局部治療；整合手術流程之自主機器人系統（Autonomous robotic systems for integrated surgical workflows），將AI、計算機視覺、感測技術及機器人技術，整合進手術流程中，並於無人或少人參與下，執行部分自主或高階輔助手術任務，可提升手術精準度、效率與流程整合；用於神經疾病治療之非侵入式微創腦機介面技術（Noninvasive and minimally invasive brain interfaces for adaptive therapeutic modulation），透過非侵入或低侵入方式讀取與調控腦神經訊號，以實現持續、可調適的治療介入，可用於神經疾病治療與復健；提供分散式臨床場域應用之可攜式超低場磁振造影（Portable and ultra-low field magnetic resonance imaging for distributed clinical uses），使磁振造影（Magnetic Resonance Imaging, MRI）設備朝攜帶式、低磁場化發展，降低設施與操作門檻，利於偏鄉、急診與分散式臨床試驗之醫學影像診斷應用。 參、事件評析 EIC報告辨識出25項新興技術訊號，並將其歸納為數位與太空技術、清潔和資源效率技術，以及生物科技與健康技術三大領域。該報告不僅有助於歐盟及早掌握具發展潛力之新興深科技方向，亦可作為研發政策制定、創新支持措施規劃及投資判斷之重要參考依據。 此外，EIC報告以「技術訊號」作為分析單位，顯示歐盟有意於新興技術尚未成熟前，提前進行辨識、評估與布局，除保障創新競爭力外，亦可避免在未來關鍵技術競爭中受制於人。 就政策意涵而言，EIC報告不僅有助提升歐盟對前瞻科技治理的能力，亦有助於串聯創新支持工具、產業政策與戰略技術平台，進而形塑較為完整的科技治理體系。對我國而言，EIC採取資料探勘與專家判讀並行之新興技術訊號偵測機制，對我國科研成果運用、前瞻技術治理及國家科技政策規劃，均具有相當參考價值。
歐盟執委會規劃制訂新世代智慧電網規範，及研擬共通性評估要項工具歐盟執委會（European Commission）於去（2011）年10月公布一份「建立共通性智慧讀表功能要項及影響因素（Set of Common Functional Requirements of the Smart Meter）」調查報告，對於各會員國發出問券，調查對於建設智慧讀表（智慧電網SmartGrid系統首要基礎）之經濟評估要項，藉此瞭解各國於推動建立，所考量之優先因素及差異性，並藉此彙整出「成本效益評估項目（Cost Benefit Assessments , CBAs)」，建立歐盟層級之共通性功能要項，以利後續其他會員國援用導入之政策工具。 以及，歐盟執委會所屬聯合研究中心（Joint Research Centre , JRC），於去（2011）年7月亦公布一份「歐盟智慧電網關鍵挑戰及發展趨勢（Smart Grids: New Study Highlights Key Challenges and Trends in the EU）」研究報告，指出歐盟各會員國現今已投入219個智慧電網計畫，總經費達5.5兆歐元以上，並設立展示（Showcases）網站，供外界瞭解推動進度；此研究報告並指出，要健全智慧電網發展，除了大規模投入經費資源建設外，更應重視各會員國對於原既有能源管制規範之體檢審視；該報告呼籲各會員國應積極建立新世代智慧電網規範，因為於現有管制規範下，常導向各國推動實務，多僅強調可降低系統運作支出成本，而不是直接朝向升級為智慧性整合體系而發展，於現有監管模式（Current Regulatory Models）下，縱使眾多投資於智慧電網，亦無法出現突破性發展。該報告並倡議，新世代管理規範，至少應建立服務平台運作原則及遵守規範，並導引效益之公平分享。 此外，歐盟執委會於去（2011）年4月間，關於智慧電網發展重要法制政策之關鍵議題，亦曾發布「智慧電網創新發展（Smart Grids: From Innovation to Deployment）」政策文件，其中明列發展智慧電網，首要應重視資料隱私及安全性議題（Addressing data privacy and security issues），亦必須建立共通性標準（Developing common European Smart Grids standards），及提供優惠政策措施，並且應確保消費者資料接取（Access）權利，保證維持公開競爭市場並鼓勵增進消費者利益之各項發展。