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。
人工智慧專利加速審查計畫(Accelerated Initiative for Artificial Intelligence,又稱AI2)是新加坡智慧財產局(Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)於2019年4月宣布之計畫,目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年,每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者,最快可在6個月內審核通過並授證。 適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關,該申請案之AI功能包含自然語言學習(Natural Language Processing)、影像辨識、聲音辨識、自動化系統(Autonomous Systems)、機器人、預測分析(Predictive Analytics)等;並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。 AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」(FinTech Fast Track Initiative, FTFT)類似,FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同,兩者在申請和審查程序上大致類似:不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項(claims)最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。 人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵,隨著全球AI專利申請活躍,新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場,並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。
因應禁止「競業禁止條款」,企業得透過「資料存證」,證明營業秘密存在及擁有近年來,關於「競業禁止條款」之合法性及有效性等,一直是被廣泛討論的議題,在2023年1月5日,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)發布禁止「競業禁止條款」之提案,並指出依調查結果顯示,其造成勞工薪資降低及壓抑流動性等負面影響,故企業未來可能須透過主張《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act)或《防衛營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act)等,以保護營業秘密。同時應值注意者為,有論者提出未來解決方案為企業應推動自動化營業秘密管理系統,而其中一個必要元素是應採取「資料存證」措施,以證明營業秘密存在及擁有。 所謂自動化營業秘密管理系統,即透過工具,對於營業秘密進行「識別」與「評估」,並應對於不具有經濟價值的資訊進行解密。惟為避免增加營業秘密外洩風險,故相關系統應僅留存後設資料。與此同時,為取得盜用營業秘密相關的勝訴裁判,除應留存及保護任何時點的後設資料外,更應採取能夠證明營業秘密存在及擁有之措施,如透過雜湊值或區塊鏈等技術進行「資料存證」,以確保能夠在訴訟上提供必要證據。 最後,近期司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同規劃與建置「司法聯盟鏈」機制,藉由區塊鏈技術,並結合已通過經濟部智慧財產局審查核准之b-JADE證明標章,明定嚴謹之數位資料管理要求,以期強化數位證據同一性及建立簡便驗真程序。因此,未來企業若落實b-JADE證明標章所定之管理要求,將幫助營業秘密數位資料通過驗真程序。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)與加拿大首席選舉官(Chief Electoral Officer of Canada, CEO)於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引(Guidance for federal political parties on protecting personal information)。目前加拿大選舉法(Canada Elections Act, CEA)僅概括規範政黨須制定隱私政策,以保護選民之個人資料,惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。 現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策,並提交給加拿大選務局(Elections Canada)。若其隱私政策變更,必須通知首席選舉官,且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範,為具體實踐政黨隱私保護制度,加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件: 一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料? 二、 如何保護其蒐集之個人資料? 三、 說明如何利用個人資料?是否會將個人資料給予第三方? 四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓?內部控管機制為何? 五、 蒐集分析之資料為何?是否有利用cookie或相關應用程式蒐集? 六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員 除此之外,該辦公室更建議參採國際隱私保護作為,著重公平資訊原則,政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集,且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資,並應建置保障性措施與合規性管理機制。
中國大陸知識產權局知識發展研究中心於2014年發布2013年度中國大陸全國智慧財產權發展報告知識發展研究中心於今年2014年第二次發布整體中國大陸智慧財產權的發展指標數,該單位往後將持續觀察深入研究並提供報告指標,以反應中國大陸於專利、商標、著作權等智慧財產權的發展狀況,以利引導國家智慧財產權戰略實施,進一步強化推動國家於智慧財產權事業與科技創新研發發展。 報告顯示,中國大陸知識產權局綜合發展指數在2013年有增加趨勢,不論在創造、運用、保護或環境等四項發展指數上,皆有穩定成長趨勢。報告中除地區特徵顯示出智慧財產權的發展與完備外,穩定的數據更突顯整體智慧財產權環境的完善。從世界排名第一的受理發明專利申請82.5萬件、受理通過PCT提交國際專利申請案2.2924萬件、連續12年居世界第一受理商標註冊申請共188.15萬件,以及首度突破百件著作權登記案等,顯示出中國大陸在智慧財產權的整體保護與落實推動。 另外,中國大陸知識產權局不斷在擴大智慧財產權的保護,由2012年至2013年共提升了1.79,侵害假冒偽劣案件上,執法移送與審判起訴案件皆有所成長,顯示出中國大陸對智慧財產權的保護重視與落實。尤其,在整體智慧財產權環境提升與優化上,指標顯示出由2012年至2013年明顯上升5.97,主要是專責服務機構、人員購置的逐年增加與穩定成長之因,亦使智慧財產權整體環境營造有優化、加速與強化的提升。