於2015年10月19日,經濟合作與發展組織(OECD)發布最新2015年OECD科學、科技與產業計分板(OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015),此份報告指出,各國政府應增加對於創新研發的投資,以發展工業、醫療、資通訊產業的新領域科技,也將為氣候變化等全球性挑戰提供急需的解決措施。該報告數據顯示,美國、日本和韓國在新一代突破性科技方面具領先地位,即智慧製造材料、健康、資通訊技術這些有潛力改變現有進程的領域,尤其是韓國,最近在這些領域獲得了重大進展。自2000年以來,韓國的公共研發支出增加二倍之多,2014年GDP佔比達1.2%。反觀,許多發達經濟體的公共研發支出卻停滯不前,2014年OECD經濟體公共研發GDP佔比平均水平低於0.7%。
於2010-12年間,在智慧製造材料、健康和新一代資通訊技術領域,在歐洲和美國申請專利家族(patent families)中,美國、日本和韓國共佔到65%以上,接著是德國、法國與中國。2005-07年,韓國在這三個領域的專利家族申請數表現出最為強勁。在資通訊技術領域,韓國正致力於推動智慧聯網技術,歐盟是量子計算,中國則是巨量資料。於2013年OECD國家總研發支出實際增長了2.7%,達1.1萬億美元,但其GDP佔比與2012年相同,為2.4%。這一增長主要來自企業研發投入,而政府研發投入受到了預算合併等措施的影響。創新不止依靠研發上的投入,也依靠互補性資產,如軟體、設計和人力資本,即知識資本(knowledge-based capital, KBC)。知識資本投入已證實可抵抗經濟危機的衝擊,且2013年的數據表明各個經濟行業都增加了對知識資本的投入。但自2010年以來,許多發達國家政府資助或實施的研發減少或停滯不前。OECD警示,研發支出的減少對許多發達經濟體科技研發系統的穩定產生了威脅。鑑於OECD國家70%的研發來自企業部門,也傾向於關注特定應用程序的開發,從而改進先前的OECD計分版本,此份報告強調政府有必要保持對更具開放性的“基礎研究”的投入,始能激發與一些潛在用戶相關的新發現與新發明。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
日本立憲民主黨提出SDGs基本法案,以達成2030永續發展目標日本立憲民主黨於2023年6月13日向眾議院提出「SDGs基本法案」(持続可能な開発の目標の達成に向けた諸施策の総合的かつ一体的な推進に関する法律案),旨在達成2015年聯合國大會通過之「2030永續發展目標(SDGs)」。 去年6月立憲民主黨曾向參議院提出相關法案,但未審議就被廢止,此次係因日本政府針對SDGs雖有列舉相關議題,惟未對每個目標和達成度進行評估,僅是羅列先前政策,故立憲民主黨擔憂日本無法於2030年實現永續發展目標,重新向眾議院提出SDGs基本法案,希冀透過制定基本方針及必要事項,課予政府實施相關政策,法案主要內容摘要如下: 一、 提出基本原則要求政府應提供國民、經營者、民間團體等構成社會之多元主體,都能參與實現永續發展目標之機會,並應平等對待處於弱勢地位者保障其基本人權,使其受到尊重、充分發揮其個性及能力。 二、 另因永續發展目標與國際相互間有密切關聯,政府應確保國際合作,使目標一體化。 三、 除課予國家、地方自治體應提出SDGs基本方針外,亦要求地方公共團體、企業,在開展各項目活動時,應努力且有責任地一同促進實現永續發展目標。 四、 為實現目標,要求政府須採取必要法制、財政、稅制等措施,政策之內容亦應反映多種民意、確保公正性、透明性,且每年都要向國會提出施政成果及評估報告。 五、 設置「永續發展目標推進本部」(持続可能な開発目標達成推進本部),並邀請專家、利害關係人召開「永續發展目標推進會議」(持続可能な開発目標達成推進会議),一同評估基本方針政策及其達成狀況。 六、 由於實現永續發展目標並不因2030年後任務即刻終止,關於2031年以後之政策,政府應考量社會措施、國際動向等,依評估結果再採取必要之措施。 針對SDGs基本法眾議院已於10月20日交由委員會審議中,是否通過該法案仍待後續觀測,但已展現日本推動SDGs之決意。我國雖非聯合國之會員國,惟於2016年亦自願性回應全球永續發展行動與國際接軌,並於2021年成立「行政院國家永續發展委員會」,力求實現永續發展目標;然而僅靠政府機關的努力恐怕力有未逮,可參考日本作法納入國民、民間團體、企業等多元參與者,攜手合作共同實現SDGs。
歐盟資通安全局公布《提升歐盟軟體安全性》研究報告歐盟資通安全局(European Union Agency for Cybersecurity, ENISA)於2020年4月25日以歐盟網路安全驗證框架(EU cybersecurity certification framework)檢視現行安全軟體開發及維護之方式與標準,並公布《提升歐盟軟體安全性》(Advancing Software Security in the EU)研究報告。歐盟資通安全局後續將以該研究報告協助產品、服務及軟體開發之驗證,並期望能夠成為執行歐盟網路安全驗證框架相關利害關係人之非強制性參考文件之一。 本報告指出由於安全軟體已普遍應用於日常商品與服務當中,但目前針對軟體安全事故並無相對應之安全守則及技術,故為提高軟體安全層級並緩解目前已知之軟體安全威脅,應針對安全軟體開發及維護進行規範並驗證。 報告中除了針對軟體安全提出其應具備之要素、概述現行安全軟體開發方式及標準之缺點外,亦提出若以歐盟網路安全驗證框架針對軟體開發方式進行驗證時可考量之一些實際做法,包括: 已驗證之資訊與通訊科技(Information and Communication Technology, ICT)產品、服務或流程供應商或製造商,針對資料庫之部署及維護,除探討防止資料洩漏之方式外,尚應考量產品、服務或流程驗證過程中,進行資料共享會面臨之安全威脅以及緩解之方式。 應與歐洲標準組織(European Standards Organizations, ESOs)及標準制定組織(Standards Developing Organization, SDOs)合作。 建立一些針對軟體開發、維護及操作準則以補充現有歐盟網路安全驗證方案(EU cybersecurity certification schemes)。 針對現行不一致之軟體開發及維護規範,應考量建立較寬鬆之合規性評估(conformity assessment)標準。 借鏡現有經驗和專業知識,促進歐盟網絡安全驗證框架之適用。
日本自動駕駛戰略本部新近政策規劃日本鑒於為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於2016年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於同年12月9日召開第一次會議。討論的範圍則包括:為實現自動駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。 會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組,將對自動駕駛所應用技術進行各類型實證試驗。 其中,在「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」方面,已於2017年2月展開補助試驗計畫的募集;預計驗證的項目有分別針對一般(搭載2-10人)以及大型車輛(10人以上),結合GPS、雷達、攝影機等來瞭解障礙物資訊的車輛自動控制技術。 而在「大卡車列隊行走」方面,國土交通省則是在2016年已開始的實證試驗基礎上持續拓展。未來在2019年中後,並規劃將驗證範圍擴展至高速公路上驗證更長距離的自動駕駛。