Spitzencluster-Wettbewerb由德國聯邦教育與科學部(Bundesministerium für Bildung und Forschung,BMBF)自2007年起開始推行,屬該國高科技戰略2020(hightech-strategie 2020)之政策配套措施之一,更是歐盟發展歐洲研發區位計畫(European Research Area)之一環。所謂聚落係建立在德國傳統工業區位分布上,利用群聚效應因應產業技術發展的複雜問題(產業問題非單一技術可解決),使各具專長之學研機構與企業共同分享產業問題研議出解決方案,分擔研發風險與成本等,增強合作效率,促進產業創新及升級。聚落多以成立協會(association)為主,平均每一聚落有近70個企業參與,原則上開放跨國參與者參與聚落之產學合作,並對會員收取會費。
本計畫作為重要的區域產學研合作計畫,乃承襲自德國過去不斷推動的區域產學研合作計畫,其特色是採取競爭方式選出德國境內優秀之聚落,並補助其相關研發計畫。自2007年至2015年間,已有三次選拔,並選出共15個領先聚落,分別涉及領域橫跨航太、資通訊、能源、生技等技術發展。至2015年為止總計已補助超過1300個計畫。2015-2017年將規劃有三次選拔,每回合挑選至多10個聚落獲得補助。目前本計畫已補助3.6億歐元預算,至2017年底將再投入5億歐元預算。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
川普總統在2018年4月發布「總統管理議程」(President’s Management Agenda)將國家科研成果商業化之發展視為「聯邦跨機關優先目標」(Cross-Agency Priority Goal, CAP Goal)。為維持美國全球科技創新領先地位,美國政府每年投資約1500億美元於各聯邦所屬大學與研究機構進行科技研究。美國國家標準與技術中心(NIST)與白宮科技政策辦公室(OSTP)聯合發起「投資報酬計畫」(Return on Investment Initiative, ROI),宗旨為釋放美國創新(Unleashing American Innovation),讓政府投資預算發揮科研補助之最大效益。 計畫目的包括:1.評估現行政府從事技術移轉指導原則,檢視應予以維持與待改革之處;2.吸引後期研發、商業化與先進製程的技轉投資,並降低法規阻礙;3.支持科研創新產官學合作模式與技轉機制;4.有效移除技轉阻礙以利加速技轉成效,並聚焦於國家重要產業發展的新興措施;5.評估聯邦政府資金運用指標成效;6.創造激勵學研機構提升技轉成效之誘因。 NIST調查指出,阻礙技轉發展之原因包括:1.技轉與智慧財產權協商所涉高額交易與時間成本;2.不同政府單位對法規之解釋、適用與實踐意見相歧;3.智慧財產權保護不足、技術授權使用限制與政府行使介入權(march-in rights)限制;4.公務員參與科技新創與衍生企業(spin-off)限制與利益衝突規範。此ROI計畫已於2018年7月30日完成各方意見徵詢,總計共104份。預計於2019年年初,做出完整分析報告與法制建議。
歐盟「未來工廠」發展計畫歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會,並展示目前資助的研究與創新成果,透過本計畫將協助歐盟內製造業,特別是中小企業,將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合,達到整體製造業升級。 計劃具體目標如下:(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程,增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產,及保有高度靈活性,以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程,提升產品質量,並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析,提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈,從而善用優秀人才的潛力。 我國為整合新創能量,以創造製造業下一波成長動能,今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」,以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線,透過雲端及網路與消費者快速連結,打造下世代工廠與聯網製造服務體系。
智慧財產權盡職調查(IP Due Diligence)智慧財產權盡職調查(Intellectual Property Due Diligence, IP DD),又稱智慧財產權稽核(IP Audits)。所謂盡職調查(Due Diligence, DD)係指:即將進入投資或購買交易前,投資者或其委託人透過事實證據所進行與投資或購買相關的評估。評估內容包含公司結構、財務狀況、業務、稅務、人力資源等,亦涵蓋有形資產與無形資產。其主要目的在於釐清該投資或購買是否存在潛在的法律風險。隨智慧財產權的概念愈來愈成熟,智慧財產權盡職調查也益發重要。智慧財產權盡職調查的內容常會包含:財產權(如:註冊地域、質押或保全情形)、授權或轉授權限制、申請之時期、優先權效期、爭議或訴訟(如:是否存在專利權無效之風險)。智慧財產權盡職調查的資料蒐集方式除了調閱智慧財產權申請記錄(file wrapper)、保密契約、授權文件,常見調查方式亦包含訪談重要員工和審閱發明人的僱傭契約。 假若沒有善盡智慧財產權盡職調查,很可能會後續引發潛藏的風險,諸如:估值錯誤、交易可能會因為未提前排除繁冗細節而遲延進而影響投資人意願、可能會導致必須重新談判,最嚴重可能必須放棄整個交易。未善盡智慧財產權盡職調查著名的實例是蘋果(Apple)與唯冠的iPad商標爭議。2006年蘋果策畫平板電腦並希望以iPad為名,台灣的唯冠集團早在2000年起於多國註冊iPad電腦商標。2009年蘋果透過英國子公司以3.5萬英鎊收購唯冠的iPad全球商標,並於2010年推出iPad。因為蘋果的智慧財產權盡職調查疏漏,而未發現iPad於中國大陸之商標權屬於深圳唯冠公司而非台灣唯冠,所以不能進入中國大陸市場。最後,蘋果與深圳唯冠以6,000萬美元鉅額和解。從iPad案可窺知智慧財產權盡職調查之重要性。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。