什麼是「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)?

  為重塑美國先進製造技術領導地位,發展創新研發與就業,美國總統歐巴馬陸續啟動先進製造國家戰略計畫、先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership, AMP)與國家製造創新網絡(National Network of Manufacturing Innovation, NNMI)等框架計畫,並於2014年10月由美國總統執行辦公室和科技顧問委員會發布「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)。

  其中新版的先進製造夥伴計畫,除續行原先之計畫目標,例如:對於「研發技術政策形成」、「區域創新機構」與「全國製造創新網絡」等要項外,「先進製造夥伴2.0」框架強調「製造業資源如何有效匯集」,另透過「組織角度設計」、「法制環境建構」與「商業化運用促進」等面向提出具體執行建議。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 什麼是「先進製造夥伴2.0」(Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0)?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7299&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/28)
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歐盟執委會發布2021-2027年歐洲單一市場計畫,加強歐盟內部市場管理

  2018年06月07日,歐盟執委會對2021年到2027年期間擬定單一市場計畫和預算,該計畫預計支用40億歐元保護歐盟消費者和促進歐洲中小企業(SME)競爭力,同時加強歐盟內部市場管理,促進人類、動植物健康和動物福利,並建立歐洲金融數據統計框架。   新的單一市場計劃包括: 1. 增加中小企業競爭力,促進產業升級、擴大產業規模並幫助中小企業有跨境競爭的能力; 2. 落實消費者保護政策,確保產品安全,並在產品和服務有疑義時,確實協助消費者獲得補償; 3. 支持食品安全生產,預防及根除動植物疾病,以及改善歐盟的動物福利,而歐盟公民得以繼續在歐洲單一市場取得安全和優質的食品,同步提高人類和動植物健康之水平; 4. 加強歐盟執委會和會員國之間的合作,確保歐盟法規範得到適當實施和執行; 5. 響應市場發展,幫助歐盟執委會加強運用資訊科技產業工具與知識(例如大數據和演算法等等)。 6. 補助會員國的統計機構,提供資金給政策領域中與數據相關的發展、製作和傳播,提高歐洲統計數據品質。   歐洲單一市場讓歐洲人民能自由旅行、工作和生活,同時擁有更多的選擇和更低廉的價格,能在歐盟境內更輕鬆地進行商品服務交易。因此,歐洲單一市場可說是歐洲最佳資產,可以促進歐洲企業成長且在全球化市場中培養競爭力。而2021-2027年計畫將確保當地有效達成單一市場連續性,為歐盟人民和企業提供更好的投資與生活環境。

溫室氣體減量及管理法重要議題簡析

歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

  歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。   在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。   其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:   (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。   (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。   在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。   近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

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