美國「潔淨能源製造推動方案」
美國的「潔淨能源製造推動方案」(Clean Energy Manufacturing Initiative, CEMI) 係由能源部自2014年起推動，目標是在強化美國製造業之競爭力的同時，促進經濟成長與能源目標及能源安全的達成。潔淨能源製造推動方案係以創新及排除市場障礙為核心目標，相關行動包括：(一)技術研發：能源部在推動方案下針對製造業的研發提高補助金額；(二)新型創新模式：推動方案旨在透過公私夥伴計畫與製造創新量能的提生，促進美國境內潔淨能源製造創新基礎設施之共享；(三)競爭力分析：經由競爭力分析挹注研發投資與確認對於潔淨能源製造而言至關重要之助力與阻力；(四)溝通與意見徵詢：推動方案特別強化與利害關係人間的廣泛對話，以修正其推動策略，並確認政府與民間部門能經由哪些途徑以共同合作來提升美國在潔淨能源製造上之競爭力；(五)能源生產力之技術支援：能源部向製造商進行能源生產力資源上的投資，這當中包括技術支援與市場領銜計畫。在我國之相關發展上，2015年11月26日於北京舉辦之「兩岸工業發展和合作論壇」，經濟部工業局表示，論壇聚焦於智慧製造與綠色製造，兩岸可針對工業發展過程中，例如材料、監控、生產流程等方面，整合雙方技術特點共同解決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國總統歐巴馬於2014年初對於美國專利改革及產業創新的規範做進一步的聲明。美國近年來針對專利法改革有許多大規模的法案實施，目的希望能提升整體美國產業，包括2011年通過的美國發明法案（Leahy-Smith America invents Act, AIA），目的希望能讓美國專利系統更加完善，保護專利權人及促進產業創新等目的。然許多專利仍被NPE或是專利蟑螂控訴侵權，反而讓專利權被用來當做專利訴訟的一個工具，花費更多的經費在訴訟及和解上，有違當初白宮要進行專利改革的初衷。 因此歐巴馬在年初為了能鼓勵創新及增加專利系統的品質而發布幾點執行聲明（executive actions）： 1、著重prior art的檢索：USPTO開始著重prior art的搜尋，幫助專利審查能更詳盡。 2、增進專利審查人的技術訓練：提供教育專業訓練，讓專利審查人能隨時更新最新的技術，能在審查過程中對於技術上的認知能更專業。 3、Pro brono幫助：USPTO提供pro brono的幫助。許多發明人對於如何申請專利及如何使其專利被妥善保護等規範較缺乏相關資訊、或沒有資金聘請顧問協助此方面保護，因此USPTO會提供教育及實務訓練，讓這些較小的公司或資源較缺乏之發明人的專利得以獲得保護。
美國聯邦首席資料長委員會指出2021年工作重點之一在於促進跨機關的資料共享2021年1月6日，美國聯邦首席資料長委員會（Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council）向美國國會提交報告，報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享，以極大化政府資料的價值。 CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018）所設立，並於2020年1月正式召開第一次會議，該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長（Chief Data Officers, CDO）。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力，促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生，以達到聯邦資料戰略（Federal Data Strategy）所設定的目標。 美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示，以農業部所建置的農業資料共通平台（Ag DATA COMMONS）為例，農業部所屬機關間透過資料共享，已產生許多應用。 譬如：該部所屬的食品與營養局（Food and Nutrition Service, FNS）利用經濟研究局（Economic Research Service, ERS）統計的糧食不安全（Food Insecurity）資料，推動食物箱計畫（Farmers to Families Food Box Program）；農業部所屬風險管理局（Risk Management Agency, RMA）使用平台上其他單位的資料，作為作物保險（crop insurance）的決策依據；農業部所屬食品安全和檢驗局（Food Safety and Inspection Service, FSIS）使用平台上其他單位的資料，來追蹤肉品加工廠的狀況。 CDO Council於去（2020）年10月成立了一個資料共享工作小組（Data Sharing Working Group），負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例，希望透過這樣的努力，強化聯邦政府的資料治理，產生高品質與即時性的資料，以此作為政府的決策依據。
中國國務院發布AI行動意見，全面推動智慧應用加速現代化建設中國國務院發布AI行動意見，全面推動智慧應用加速現代化建設 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月10日 隨著人工智慧（下稱AI）技術的快速發展，全球各國政府均積極推動AI在百工百業各領域的應用，以提升國家創新力、產業競爭力與社會治理效能，中國政府亦是如此。同時，受地緣政治及經貿競爭的影響，中國政府為強化國家供應鏈安全與韌性，由政府主導加速現代化建設，以推動智慧社會新型態的發展為目標。 壹、事件摘要 中國國務院於2025年8月26日發布「關於深入實施人工智能+行動的意見」（國發［2025〕11號）（下稱行動意見）[1]，旨在全面推動AI應用於各行各業，以提升國內產業生產力與創新量能，並促進人機協作的智慧社會新型態，作為推動「中國式現代化」發展之重要建設。 貳、行動意見重點內容 於該行動意見中，中國國務院提出三項階段性目標，分別為： 一、 2027年前：AI應用普及率達70%以上 推動科技、產業、消費、民生、治理與全球合作的6大核心領域全面結合AI應用，擴大AI使用普及率達70%以上，以達加速公共治理與產業創新之成效。 二、 2030年前：AI應用普及率達90%以上 強化前述6大核心領域，持續擴大AI使用普及率可達90%以上，實現研發成果共享之效益。 三、 2035年前：AI應用普及率達100% 建立全面人機協作之智慧經濟與社會新型態，作為國家現代化建設之重要基礎。 為實現前述三階段目標，中國政府針對6大核心領域提出具體行動方向，重點整理如下： 一、 AI+科學技術 為加速科研進程並推動大模型建設與應用，將強化基礎科學研究平台和重要科技基礎建設的智慧化升級，打造開放式且高品質的共享資料集，以促進AI跨領域的結合發展。同時，亦積極促進AI帶動研發模式創新與效能的提升，以加速技術研發和產品應用落地。 二、 AI+產業發展 鼓勵企業將AI導入內部策略規劃、組織架構與業務流程設計等，以建構創新的商業模式；並在技術、產品與服務體系中推動智慧化應用，強化供應鏈各環節與AI的協作，同時最佳化工業、農業及服務業的生產與服務模式，藉以帶動傳統產業轉型升級，建構新型生態體系並加速整體產能提升。 三、 AI+消費增質 透過推動AI與服務的結合，建立多元及智慧化的服務模式，加速發展智慧消費相關基礎建設；此外，推動AI應用於各類商品與設備，重點發展智慧聯網汽車、智慧機器人、智慧家居、智慧穿戴等終端商品，加速技術融合與產品創新，以提升人民生活的品質。 四、 AI+民生福祉 透過推動人機協作的模式，提供新型的工作、學習與生活型態，建立更具智慧化的社會發展模式。例如，企業雇主可藉由AI協助建立新型組織架構和管理模式，提升傳統職務執行之效率，亦或是透過AI進行技能培訓以因應勞動力短缺之情形；學校教育面向則可推動AI融入教學教材，推動更加多元與互動之學習生態；生活方面則計劃推動AI健康照護、社會服務等領域廣泛應用，全面提升公共服務與生活品質，形成具包容性的智慧化社會。 五、 AI+智慧治理 推動AI全面導入社會治理過程，以促進市政管理、政務服務及公共資源運作的智慧化轉型，並利用AI強化公共安全與網路安全治理能力，完善國家安全防護的機制；於生態層面，將運用AI推動綠色永續與人機協作，強化於環境與碳管理領域的監測、預測及治理能力，促進高效及精準的治理模式。 六、 AI+全球合作 推動AI的普及與共向，建立開放生態系、強化運算能力、資料與人才領域的國際合作，共同提升全球南方AI基礎建設，縮減全球數位落差，協助各國可平等參與智慧化發展過程，共同因應AI應用相關風險，確保技術發展安全且可信賴地發展。 參、事件評析 從上述中國國務院發布之行動意見可知，其目標在於藉由強化安全及可信賴的AI，並促進AI應用於各領域的發展，以建構可持續性的智慧化生態系，提升社會治理效率與全民生活的品質，以利國家經濟與科技的共同發展。 然而，該行動意見雖明確提出國家整體目標及治理方向，為相關領域的智慧化發展提供指引，惟對於各項目標尚未提出可操作性措施、具體政策細節，或對產官學各單位可獲得的政府資源、技術支持與協助等進行明確規範。故後續仍需持續關注相應政策措施及配套資源的發布，以評估其實際推動AI應用之成效。 [1]《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（國發[2025]11号）。
日本經濟產業省發布《運用AI民事責任之解釋適用指引》，促進AI普及運用日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引（AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き），旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配，提升責任可預見性，促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任，並針對AI運用型態進行分類，提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下： 1.輔助與支援型AI：指AI僅作為判斷之輔助或支援，最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI，並不影響AI使用者應負之注意義務，AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下，AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險，並對AI使用者難以預見的風險，採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI：指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動，並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時，AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動，轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性，對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計，並向AI使用者進行相關說明。