「巨量資料應用」


  當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後,智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中,巨量資料(Big Data)是重要的一環,以製造業為例,傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用,鮮少做為改善整體操作流程的基礎,但在生產力4.0推進之後,則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理,並經過分析取得改善行動方式,使生產最佳化,再結合訂單需求預期分析,依市場變化調整製造產量,達成本控制效果。

  在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」,亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發,使製造業、商業服務業、農業產品服務等,提升其附加價值。除此之外,經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資,落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而,巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用,因此,未來應著重於如何將資料去辨識化,顧及隱私與個人資料之保護。目前,針對此部分,法務部將研擬個人資料保護法修正案,制訂巨量資料配套法規。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 「巨量資料應用」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7289&no=67&tp=5 (最後瀏覽日:2026/08/22)
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運作技術成熟度(Technology Readiness Level)進行技術評估

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。

南韓司法單位擬懲處黃禹錫等四人

  去(2005)年11月,全球幹細胞研究先驅-韓國首爾大學黃禹錫(Hwang Woo-suk)教授承認其研究有國際醫學倫理瑕疵,引發軒然大波。其後,相關的醜聞頻傳,黃教授更被控研究造假,使得原本以前瞻之胚胎幹細胞研究技術(即體細胞核轉置技術”somatic cell nuclear transfer”)獨步全球的韓國科學界,研究信譽遭受嚴重打擊。   偵辦「黃禹錫科研論文造假醜聞案」的南韓檢察當局,經連日傳訊相關人員後,正考慮對黃禹錫等四人採取司法懲處。 對於被查出不法獲得並使用科研用卵子的黃禹錫,檢方考慮依據違反「生命倫理及安全之法律」等條文予以懲處。   據指出,檢方在調查中,掌握了2004年及2005年刊登在「科學」雜誌上的科研論文,黃禹錫等人捏造體細胞複製幹細胞,和為病患複製培育胚胎幹細胞的科研數據,矇騙了整個科學界。調查顯示,黃禹錫去年十一月檢驗幹細胞的遺傳基因(DNA)指紋之前,似乎真的不曉得根本就不存在為病患量身打造複製培育胚胎幹細胞的事實。但檢方卻證實黃禹錫確實指示屬下研究員,將部分照片等科研數據和資料,自我膨脹等造假的事實。   由於生醫研究給許多病患帶來新的治療希望,因此其通常會以實際行動(即自願捐贈研究用檢體、協助經費募集等)表達支持。惟研究瑕疵或造假則會讓病患及一般民眾認為遭受欺騙,進而影響其未來捐贈檢體或以受試者身份參與生醫研究之意願。可見生醫倫理並不僅是道德呼籲,也是生醫研究能否順利進行、生醫研究能否生根發芽的重要基石。 黃禹錫案之相關報導可參見 The Economists, December 3 rd 2005, p. 71; The Economist, December 24 th 2005, p. 109-110

日本擬以金融商品交易法對虛擬貨幣之首次代幣發行予以監管

  由日本金融廳(FSA)與各界相關人士組成的「虛擬貨幣交換產業相關研究會」(仮想通貨交換業等に関する研究会)於2018年11月2日再度召開會議,本次會議主要針對是否需就ICO監管予以討論。   按ICO,乃是指虛擬貨幣之首次代幣發行(Initial Coin Offering),即向社會大眾發行數位代幣(token),並收取主流虛擬貨幣之籌資行為。在過去,日本僅以向金融廳諮詢會報的方式督導,對於虛擬貨幣之交易所僅課予註冊義務,並未對於ICO行為予以規範。而ICO因其大量之籌資行為可能產生之風險如詐欺、非法募資或洗錢,從而日本金融廳研擬將ICO列入「金融商品交易法」規範之。   而就ICO是否有受到金融監管之必要,會議中主要之考量有以下兩點: 使用虛擬貨幣之行為是否具有金錢上融資之功能,會議中對於不具權利性質之虛擬貨幣認為無監管必要; 引入金融監督機制是否符合社會期待。   另外,會議中並就ICO和首次公開募股(Initial Public Offerings,以下簡稱IPO)進行比較,有認為,倘若ICO具有如同IPO籌集資金之經濟功能,並且也可能產生如同IPO之相同風險,理應受到相同之規範。可為之規範例如對於賣家進行最低度審查,避免透過籌資為詐欺之可能;限制權利內容模糊不清之虛擬貨幣流通,並對發行人之財務和業務狀況進行篩選;課予ICO負有如同IPO之揭露義務,並須在網站上公布對於投資人有影響性之資訊;使發行價格更有衡量基準。另外JVCEA(日本仮想通貨交換業協会)作為監管機構,擬對於ICO在銷售開始、銷售結束,甚至銷售結束後仍課予持續的情報提供義務。   而於後續2018年11月26日召開之第十次會議中,表示對於ICO在未來不會採取禁止之態度,仍保持鼓勵之立場,但對於投資人之保護需要更全面予以考量,減少利用ICO詐欺之情形。另外,對於虛擬貨幣交換業者,需要加強對客戶財產之管理和維護,亦可能對其施加信託義務,俾利加強投資人信心。   ICO在日本非常盛行,但也因此詐欺案件頻傳,對於日本將以何種方式監管ICO;對於虛擬貨幣交換業者之規範,對投資人之保護是否足夠;又或是此類規範將形成交換業者反抗,依目前會議頻繁討論之程度應很快會有定論。惟對於此種新創之產業,往往需在監管與鼓勵發展間求取平衡,而日本在虛擬貨幣之發展上,又領先亞洲各國,對於此次監管議題後續發展,實值關注,並得以借鏡我國,作為我國在相同議題上之參考。

日本農業數據協作平台WAGRI開始自主營運

  「日本農業數據協作平台」(簡稱WAGRI)於2017年內閣府計畫的支持下,委由慶應義塾大學建立,該平台具備農業數據相容、數據共有與數據提供三大機能,日本IT企業NTT、富士通、農機大廠久保田、洋馬等均已加入WAGRI試營使用行列。今(2019)年該平台將移轉予國立研究開發法人農業食品產業技術總合研究機構(下簡稱農研機構),正式開始進入商業模式營運。欲利用WAGRI之機關除須向WAGRI協議會(由農業法人、農機製造商、ICT供應商、學研機構組成,以提出建議改善、普及WAGRI為其立會宗旨)遞交「入會申請書」外,亦須向農研機構遞交「利用規約」、「數據提供利用規約」與「規約同意書兼利用申請書」。   自主營運後,原先不收費方式已變更,欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式,須繳納不同的費用: 數據利用(利用WAGRI數據者)、數據利用提供者(利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者) 平台利用月費5萬日圓 若利用有償數據時,須另外支付數據使用費 數據提供者(提供數據予WAGRI者) 平台利用月費3萬日圓 僅提供無償數據的數據提供機關,原則上不需要繳納平台利用費   我國為發展智慧農業,智慧農業共通資訊平台有提供免費OPEN DATA介接功能,近年發展智慧農業之農企/機關團體,亦有建立平台作為內部蒐集、利用數據之用,例如弘昌碾米工廠建置水稻健康管理與倉儲資訊服務平臺,未來該類平台均有可能朝商業模式發展。WAGRI建立一套商業模式嘗試自主營運,後續將持續追蹤WAGRI營運狀況作為我國智慧農業平台之運作參考。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

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