「挑戰智慧美國」(the Smart America Challenge) 計畫
美國聯邦政府於2013年12月啟動「挑戰智慧美國」(the SmartAmerica Challenge)計畫，目標是匯集產官學研以呈現網實整合系統(Cyber-Physical System, CPS)與智慧聯網如何能夠創造就業機會、新的商業機會、以及為美國帶來社經上之利益。2014年6月，24個技術團隊及超過100個組織機構共同於華府進行智慧聯網應用展示，藉此展現智慧聯網如何促進運輸、緊急服務、健康照護、安全、節能、以及製造。於整合性之解決套案上，「挑戰智慧美國」計畫選定加州的聖荷西市(The City of San Jose)，由聖荷西市政府與Intel公司共同建立「智慧聯網智慧城市示範平台」(IoT Smart City Demonstration Platform)。研究團隊於城市各處廣泛裝置感測器，蒐集空氣品質、噪音、交通流量、能源效率等相關資料，藉此試驗城市如何利用智慧聯網技術來改善在地市民的整體生活。在我國，2014年則可稱為智慧城市發展元年，經濟部技術處與工業局等中央政府機關與新北市、桃園縣、新竹市、台中市等地方政府皆相繼投入並推動智慧城市計畫。搭配軟硬體之技術整合與相關產業之參與、以及法人與學術機構之投入，我國透過智慧聯網與網實整合系統以發展智慧城市之未來值得期待。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國國際貿易部（Department for International Trade, DIT）於2021年3月22日發布《出口軍用與軍民兩用技術定義與範圍之指南》（Exporting military or dual-use technology Guidance: definitions and scope），以協助使用者定義「技術」與「轉讓軍用或軍民兩用技術的法規範圍」。指南中說明，出口管制目的旨在防止出口技術及技轉可能導致開發或製造武器而危及國家安全，而非禁止合法貿易或知識傳播。任何管制技術的永久或暫時性出口或技轉（Technology transfer）均應取得出口許可證，包括展演、海外招標或投標、履約等行為。 首先在適用主體上，指南說明適用出口管制規範，為所有在英國國境內之人（不論國籍）和組織以及特定情況下的海外英國人，向外國人或海外地區為出口、技轉、或是使海外人員取得受管制技術之情況。 指南中所謂技術者，包含《英國戰略出口管制清單》（UK Strategic Export Control Lists）、《2008年出口管制命令》（The Export Control Order 2008）與歐盟理事會第428/2009號規則（Council Regulation No 428/2009）之內容。有些管制技術會以不同形式呈現，例如藍圖、計畫、模型、程式、指導手冊等，其呈現的形式亦屬管制範圍。此外，部分技術若與大規模破壞武器（Weapon of Mass Destruction, WMD）、武器貿易禁令（arms embargoes）以及未經授權的軍事出口有關者，亦可能屬於受管制之技術，因此定義上十分廣泛。因應科技和網路發展，出口和技轉亦會以不同方式呈現。指南中說明，技轉包含（1）以有形的物理文件或存載於媒體的方式技轉，例如隨身碟、硬碟、筆電或平板等；（2）以電子式等無形形式技轉，例如電子郵件傳送等。無論受管制技術之技轉是否加密，均需取得出口許可證。 針對前述定義之出口和技轉方式，指南中也例示技術移轉或出口的不同態樣，例如（1）電話會議及視訊會議；（2）電子郵件；（3）筆電、手機等可記憶之設備；（4）跨國公司內部傳送；（5）雲端儲存；（6）在國外下載使用管制技術；（7）員工在海外使用/存取內部網路；（8）第三方在海外使用/存取公司內部網路或雲端服務；（9）IT系統維護與測試。以上方式均應個別判斷是否需要申請出口許可證。此外，技術所有者應主導出口管制規範之法遵，故應了解客戶、供應商、分包商等第三方服務業者之詳細資訊，且於契約中明訂各方的出口管制責任及相關條款，並隨時確認接受者或第三方是否得自不同管道取得管制技術及相關訊息，並於可能出口和或技轉管制技術時，立即申請出口許可證。
中國大陸科技部開始進行首批國家科技成果轉移轉化示範區建設計畫於2016年10月14日，中國大陸科技部為落實國務院於5月9日發布之《促進科技成果轉移轉化行動方案》中，有關大力推動地方科技成果轉移轉化，並開展區域性科技成果轉移轉化試點示範的要求，開始啟動在河北以及寧波，兩個科技成果轉移轉化示範區的建設計畫。 中國大陸推動國家科技成果轉移轉化示範區之目的在於推動科技成果轉移轉化工作，以期能有助於完善區域科技成果轉化政策環境，並且提升區域創新之能力；示範區的建設重點將在於完善科技成果轉化服務體系、建設科技成果產業化載體、開展政策先行先試等方面開展工作，進行地方的創新驅動發展。 為此，中國大陸科技部並印發了《科技部關於建設河北•京南國家科技成果轉移轉化示範區的函》、《科技部關於建設寧波國家科技成果轉移轉化示範區的函》兩份政策文件，其中河北•京南示範區的重點在於配合北京、天津，以及河北的區域協同發展，充分發揮跨區域輻射帶動作用，並且承接北京及天津的創新要素外溢轉移，以及與河北產業創新需求進行對接。而寧波示範區將則以科技成果轉化對產業和企業創新發展的對接為核心戰略，發展以企業為主體的科技成果轉移轉化示範區域。並以這兩個示範區的測試來探索模式、累積經驗。
調和國際標準！美國食藥署提出醫療器材品質系統規則修正草案美國食藥署（US Food and Drug Administration, FDA）於2022年2月23日提出「醫療器材品質系統規則修正草案（Medical Devices; Quality System Regulation Amendments proposed rule）」。本次修正旨在釐清現行條文與國際標準ISO13485醫療器材品質管理系統之異同，並進行適度調和。 根據修正說明，草案就現行條文與ISO13485一致之處將予保留，不一致者若屬落實授權母法「美國聯邦食品藥粧法（US Federal Food, Drug and Cosmetics Act, FD&C Act）」之必要內容，將斟酌條文用詞明確性調整後予以保留，其餘將予刪除。此外，草案也透過名詞解釋界定不同用語之定義範疇，嫁接現行條文與ISO13485落差處。對於現行條文中，與ISO13485性質相同但內容產生衝突之條文，基於依授權母法意旨，以現行條文為準。 FDA注意到，部分FD&C Act所重視的品質管理系統要求，在ISO13485中並未被重點凸顯，如記錄控管（control of records）、醫材標示（device labeling）及包裝控管（packaging controls）。本次修正特別針對此三部分保留並增補較ISO13485要求更為詳細的規範內容。在記錄控管部分，除依照ISO13485要求，記錄標的應為日期及簽署確認外，進一步依據FD&C Act規定，要求特定的服務及執行紀錄應予以紀錄，以作為醫材報告之內容。此外，也規定應詳實記錄醫療器材單一識別碼（Unique Device Identification, UDI）。在醫材標示及包裝控管部分，由於ISO13485僅指出產品應標示及包裝，但未詳述細節要求。因此，本次修正保留現行條文對於標示及包裝的細節性規定，以確保產品安全性及有效性。 本草案目前進入意見徵集期間，時間自2022年3月25日起至2022年5月24日止。後續FDA將視所徵集之意見，決定是否調整草案內容或公告施行。本次修定將使醫療器材品質系統規則與ISO13485趨於一致，預計可減輕廠商行政作業及支出負擔。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。