日本「新產業構造部會」提出2030年「新產業構造願景」
日本政府認為IoT、Big Data以及人工智慧等破壞式創新技術的出現，目前世界正處於「第四次工業革命」之重大變革，而究竟IoT、Big Data及人工智慧的發展會對經濟、社會產生什麼程度的影響，公私部門有必要共同對應及討論共同戰略願景。因此，經濟產業省於2015年9月17日在「產業構造審議會」下設置「新產業構造部會」，以公私協力的方式共同策定未來產業願景。
該會議的具體檢討事項包括：
1. 具體變革狀況檢視：IoT、Big Data、人工智慧等技術，究竟會對產業構造、就業結構，以及經濟社會系統具體產生如何的改變。
2. 變革之影響：上述的變化可能創造機會，亦會產生風險。因此，於經濟社會層面要怎麼解決迎面而來的挑戰，是否有可能克服相關限制，亦為應關注的焦點。
3. 把握國際上的動向：上述的機會及風險，各國政府及企業等應對的戰略究竟為何。
4. 日本政府具體之特定處方籤：於上述背景下，日本政府及民間企業，應提出個別之戰略及對應方法。
綜上所述，公私部門應協力做成包含時間進程的「指南針」，最後提出2030年「新產業構造願景（新産業構造ビジョン）」，對將來經濟社會系統進行預測。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
何亦婕
法律研究員 編譯整理
法國書商聯盟(Syndicat de la librairie française),於2004年一月對美國知名電子商務業者-「亞馬遜網路書店」(Amazon.com)所提出之違法書籍折扣及低於售價的訴訟，法國法院於今年十二月初做出裁定。該法院命令Amazon.com應於收到判決十天內對於所售出之書籍開始收取運費，否則必須受到每天一千歐元的罰款至該公司停止該不收取運費之行為止。同時該判決亦命令，Amazon.com應支付給原告書商聯盟十萬歐元的損害賠償金。 法國政府對於零售價格之法律規定十分嚴格，尤其對於書籍的零售。在法國，商家利用「價格犧牲」(Loss-Leaders)的促銷方式或其他低於產品價格的方式吸引顧客係為違法之行為；因此該國法律規定，關於書籍的零售商依法必須不得以低於出版商建議售價百分之五的價格出售書籍。Amazon.com所提供之折扣已經超過法國法律所規定之上限，故法國書商聯盟為保障其會員之權益，特別對該網站提出訴訟，以保護獨立小型書店之營運。Amazon.com尚未對上開判決發表正式的官方意見。
美國總統發布行政命令啟動創世紀任務，整合AI資源加速科學發現，鞏固AI技術領導地位美國總統川普於2025年11月24日發布行政命令（Executive Order）啟動創世紀任務（Launching The Genesis Mission），旨在建立美國科學與安全AI平臺（下稱AI平臺），整合聯邦政府長期累積之科學資料集、國家研發及運算資源，訓練可自動化研究、加速科學發現之AI模型，強化國家安全、提高勞動生產力及研發投資報酬率，鞏固美國AI技術領導地位。 行政命令重點如下： （1）權責分配：由能源部長（Secretary of Energy）確保將執行創世紀任務所需資源統一整合至AI平臺，並訂定安全計畫。由總統科學技術助理（Assistant to the President for Science and Technology, APST）領導，透過國家科學技術委員會（National Science and Technology Council, NSTC）協調所有參與之行政部門。 （2）AI平臺之運作：提供能源部國家實驗室超級電腦、安全雲端運算環境等高效能運算資源、AI建模與分析框架、運算工具、各學科領域基礎模型，並在適法前提下，提供聯邦政府所管理之資料集、開放科學資料集或能源部生成之合成資料集。 （3）識別國家科學技術挑戰：能源部長應提交創世紀任務優先應對之國家重要科學技術挑戰清單，涵蓋先進製造、生物科技、關鍵原物料、核能、量子資訊科學、半導體與微電子學領域，經APST審查並與NSTC參與成員研議後定案。 （4）跨部門協調及外部參與：召集相關部門參與，訂定資源配置計畫整合各部門可用資料與基礎設施。提供獎補助，鼓勵私部門參與符合任務目標之AI驅動科學研究。設立研究獎學金、實習與學徒制計畫，提供AI平臺使用權及AI賦能科學發現培訓。在維護聯邦研究資產安全及公共利益最大化之前提下，建立標準化合作夥伴機制，與擁有先進AI、資料、運算能力或科學專業知識之外部夥伴合作。 行政命令就前述事項設定執行時程，且明定自發布之日起1年內及此後每年，能源部長應向總統提交報告，說明各事項之運作情況與達成成果。
醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。