電信產業號碼資料庫之應用與法制議題－以個人隱私保護為中心
日本經濟產業省、公平交易委員會及特許廳於2020年12月23日發布「Startup與廠商合作之相關指針」（スタートアップとの事業連携に関する指針）草案，並自同日起至2021年1月25日止向外徵求公眾意見。近年，日本國內一方面看重新創事業與大型企業合作所帶來的優勢；另一方面，在此種合作關係下，雙方的契約關係亦浮現如名為共同研究、卻由大型企業方獨占專利權等問題。基此，配合2020年4月未來投資會議的決議要求，統整新創事業與大型企業間不對等契約關係的問題與提出改善建議，並參考同年11月公平交易委員會所發布的「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」（スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告），擬定本指針草案。 本指針主要著眼於新創事業與企業間的保密協議（Non-disclosure agreement, NDA）、概念驗證（Proof of Concept, PoC）契約、共同研究契約與授權（license）契約等四種契約類型。除了統整包含訂約階段在內的各種問題實例、以及日本獨占禁止法（私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律）對此的適用現況外，亦提出了相應的改善與解決方案。舉例而言，指針草案指出，新創事業可能會被合作廠商要求對其公開營業秘密，卻未能簽訂保密協議。對此，合作廠商即可能構成獨占禁止法上濫用其優勢地位之行為。會造成此狀況發生的實務情境，可能為合作廠商承諾事後會簽署保密協議，但要求新創事業先行揭露其程式的原始碼等營業秘密等。而原因則主要包含新創事業缺乏足夠法律素養（literacy）、以及有關開放式創新的相關知識不足等。基此，指針提出改善方案，例如，締約前新創事業即先行區分出可直接向契約他方揭露的營業秘密、得透過締結NDA約定揭露之營業秘密、以及不得揭露之營業秘密等；締結NDA時，應盡可能具體約定營業秘密的使用目的、對象及範圍，並且考量到通常難以舉證廠商違反保密協議，因此不建議揭露攸關新創事業核心能力（core competence）的營業秘密。
美國發布先進AI創新與安全總統行政命令，強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構美國發布先進AI創新與安全總統行政命令，強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月10日 川普政府上任後，美國AI政策整體基調偏向「創新優先」，避免過度監管影響產業發展，以維持AI產業競爭優勢為目標。然而，隨著尖端（frontier）AI模型逐漸具備更先進之網路攻防及自動化代理能力，政策關注範圍亦由產業發展與技術競爭，進一步延伸至國家安全、政府資訊系統防護及關鍵基礎設施韌性。白宮指出，先進AI（advanced AI）能力雖可強化國家實力，亦帶來新的國家安全考量（national security considerations），須由行政部門各機關及其所屬單位協調因應[1]。 壹、事件摘要 因應新一代AI模型能力快速提升所引發之國家安全與資安議題，白宮於2026年6月2日發布第14409號總統行政命令「促進先進人工智慧創新與安全」（Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security）（下簡稱總統行政命令），宣示聯邦政府將透過與私部門合作，促進AI創新與安全，藉由現代化政府及私部門資訊系統、防禦外部網路威脅、保護美國創新成果與智慧財產，以及培養先進AI賦能能力[2]，維持美國在AI創新領域之領先地位[3]。 總統行政命令聚焦三項重點，一為強化政府資訊系統防禦，導入AI資安工具，建立弱點偵測、修補協調、資金盤點及人才配置機制，並促進聯邦機關、州與地方主管機關及關鍵基礎設施營運者取得資安工具、服務，並於適當情形下近用（access）「適用範圍內之尖端模型」（covered frontier models，下簡稱為「特定尖端模型」）。第二，建立尖端AI模型之自願性安全部署架構，透過機密基準測試（classified benchmarking process）、政府有限期間之提前近用及可信任夥伴機制，促進安全創新並排除強制事前審查。第三，將AI相關資安犯罪列為優先執法事項，打擊利用AI非法存取或損害電腦，以及於非法存取過程中利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 貳、重點說明 一、升級政府相關資訊系統防禦，並擴大AI資安能力之應用 總統行政命令第二條規定聚焦於以先進AI能力強化美國資訊系統之網路防禦。其規範重點包括優先強化政府相關資訊系統之防禦，並透過導入AI賦能防禦工具、完善弱點管理與修補協調等措施及資源分配，提升整體資安防護能力。具體措施包含： （一）優先強化政府資訊系統防禦，並擴大AI資安資源之取得 總統行政命令要求相關機關於命令發布日起30日內，優先強化政府核心資訊系統之網路防禦，包括「國家安全系統」（National Security Systems）[4]及戰爭部資訊系統。就民用聯邦政府資訊系統部分，則要求國土安全部透過資安暨基礎設施安全局（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, CISA），經跨機關諮商後發布「具拘束力之作業指令」（Binding Operational Directives, BOD）及其他適當指引，以加速並優先強化該等系統之網路防禦。 BOD及指引亦用於建立或擴充聯邦方案及資安服務，以強化AI賦能防禦工具，並促進聯邦機關、州與地方主管機關，以及鄉村醫院、社區銀行、地方公用事業等關鍵基礎設施營運者取得相關資安工具與服務，包括於適當情形下近用「特定尖端模型」。 （二）建立AI弱點偵測與修補協調機制，並配置資金及人才支持 1.成立AI國家級漏洞資訊中心（AI cybersecurity clearinghouse） 總統行政命令要求財政部長於命令發布日起30日內，經跨機關諮商後，成立「AI國家級漏洞資訊中心」。該中心由政府與AI產業及關鍵基礎設施營運者進行自願性合作（voluntary collaboration）推動，負責協調並避免軟體弱點掃描作業相互衝突、發現並驗證相關弱點，並協調及排定補救措施與弱點修補程式發布之優先順序。 後續白宮於2026年7月14日宣布啟動「金鷹計畫」（GOLD EAGLE），依總統行政命令建立AI國家級漏洞資訊中心，由相關聯邦機關與產業合作，目前已開始彙整各產業及部門所發現之資安弱點，依其重要性排定優先處理順序，並協調軟體弱點掃描與後續驗證作業，以確保美國軟體與網路（networks）之安全[5]。 2.盤點補助資金並擴大資安人才任用 總統行政命令另要求白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget, OMB）與國家網路總監及CISA局長協調，盤點既有聯邦補助方案中是否有可用且相關之資金，可提供予開發先進AI弱點偵測之申請者。另為補足相關專業人力，總統行政命令亦要求「人事管理局」（Office of Personnel Management）局長於命令發布日起60日內，擴大由白宮支持之聯邦科技人才計畫「美國科技部隊」（United States Tech Force）[6]資訊資安專家之招聘與任用途徑。 二、建立尖端模型自願性安全部署架構 白宮將針對尖端模型建立自願性安全部署架構。總統行政命令要求財政部長、戰爭部長及國土安全部長於命令發布日起60日內，分別透過相關專責機關並經跨機關諮商，建立並維護「機密基準測試程序」，以評估AI模型之先進網路能力，並判斷特定AI模型是否達到認定「特定尖端模型」之門檻。 對於符合標準之模型，透過自願性架構，開發者得於向其他可信任夥伴發布模型前，提供聯邦政府最長30日之模型近用權限。此類近用須受適當保密、資安、內部人員風險、智慧財產權保護、使用及不揭露要求之拘束。總統行政命令並進一步規劃，AI開發者得與聯邦政府合作選定可信任夥伴，使該等合作夥伴取得尖端模型提前近用權，以促進安全創新並強化關鍵基礎設施資安。 然而，該總統行政命令亦明確排除強制性事前管制之解釋可能，規定相關條文不得被解釋為授權政府針對新AI模型之開發、公開、發布或散布，建立強制性核照、事前審查或許可要求，即使屬於尖端模型亦同。 依據媒體報導，白宮已於期限內完成總統行政命令所要求之自願性架構[7]，並於2026年8月與部分AI業者說明架構內容[8]。據目前報導，該架構排除開放模型，並將具當前最高水準能力（state-of-the-art capabilities）且涉及國安風險之封閉模型（closed-source models）納入發布前檢視。聯邦政府得於模型發布前進行最長30日之檢視，期間模型須儲存於高度安全環境，限制人員存取及詳細留存存取紀錄，相關檢視亦由多個行政部門官員共同參與[9]。惟白宮未對外公開完整架構，機密基準測試程序及「特定尖端模型」之判定門檻則均屬機密資訊[10]。 三、將AI相關資安犯罪列為優先執法事項 除前述AI資安能力導入與尖端模型安全部署安排外，總統行政命令亦從刑事執法面因應AI濫用風險。其要求司法部長優先執行《美國法典》（United States Code）第18編第1028條、第1030條、第1343條及其他適用之聯邦刑事法律[11]，以處理利用AI非法且未經授權存取、損害電腦系統之行為，或於從事該等非法存取時利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 具體而言，前述優先執法範圍包括侵入公共或私人資訊技術系統，或運用AI代理（AI agents）非法存取資料或資訊，並將該等資料或資訊後續用於犯罪或違法目的。 參、事件評析 第14409號總統行政命令延續川普政府重視AI創新、避免過度管制之政策方向，並透過與私部門協作，促進AI創新與安全。該總統行政命令並未建立全面性AI監管制度，亦未要求AI模型於發布前須經政府核照或事前審查，而係分別從資安防禦、尖端模型安全部署及刑事執法等面向採取相關措施。 從制度設計觀察，該總統行政命令具有兩項重要意義，一為運用先進AI能力強化網路防禦，藉由推動AI賦能資安工具、弱點偵測、修補協調及資安資金與人才配置，強化政府資訊系統與關鍵基礎設施之韌性。二為針對具先進網路能力之尖端模型，建立機密基準測試及自願性安全部署架構，使開發者得與聯邦政府確認開發中模型是否符合指定門檻、提前供政府近用模型，並共同選定得提前近用模型之可信任夥伴，以強化關鍵基礎設施資安。 後續仍可觀察自願性架構之實際運作情形，包括主要AI開發者之參與程度，以及政府提前近用與可信任夥伴機制之執行情形。由於「特定尖端模型」之判定門檻及機密基準測試程序均未對外公開，外界較難掌握模型納入該機制之具體標準。加以模型如於正式發布前提供聯邦政府近用，相關安排亦涉及國家安全、模型資訊保密及智慧財產權保護。因此，自願性架構後續如何維持產業參與並兼顧相關安全與保護需求，將是此制度運作的關鍵問題之一。 [1] Exec. Order No. 14,409, 91 Fed. Reg. 34,565 (June 2, 2026). [2] Id. [3] Fact Sheet: President Donald J. Trump Promotes Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, The White House, June 2, 2026, https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2026/06/fact-sheet-president-donald-j-trump-promotes-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/ (last visited Aug. 8, 2026). [4] 國家安全系統定義詳見《美國法典》（United States Code）第44編第3552(b)(6)(A)條規定。 [5] White House Launches Gold Eagle Initiative for Unprecedented Cybersecurity Vulnerability Coordination, THE WHITE HOUSE, July 14, 2026, https://www.whitehouse.gov/releases/2026/07/white-house-launches-gold-eagle-initiative-for-unprecedented-cybersecurity-vulnerability-coordination/ (last visited Aug. 19, 2026). [6] Tech for the American People, TECH FORCE, https://techforce.gov/ (last visited Aug. 8, 2026). [7] Maria Curi, White House Finalizes AI Framework Behind Closed Doors, AXIOS, Aug. 3, 2026, https://www.axios.com/2026/08/03/white-house-finalizes-ai-framework-behind-closed-doors (last visited Aug. 19, 2026). [8] Maria Curi, Scoop: Inside Trump's AI Framework, AXIOS, Aug. 4, 2026, https://www.axios.com/2026/08/04/trump-ai-framework-open-models (last visited Aug. 19, 2026). [9] Id. [10] Curi, supra note 7. [11] 上述條文分別涉及身分證明文件、認證特徵及資訊相關詐欺、電腦相關詐欺，以及透過電報、無線電或電視進行之詐欺行為。
2025年美國法院以「後設資料」作為審理AI深偽數位證據案件之重點2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案（下稱Mendones案），面對生成式AI與深偽（deepfakes）對數位證據真實性的威脅，美國法院特別提到針對後設資料（metadata）的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據，其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符，整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵，法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此，法院要求原告須提出該影片的後設資料，包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示，原告提交的後設資料不可信，因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊（非典型的資訊），例如：著作權聲明。且法院進一步指出，許多非典型的資訊被放在不相關的欄位，例如：Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」（musical genre）欄位內。因此法院懷疑，前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張，其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出，直到iOS 18版本作業系統，iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術，且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型，因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為，本案生成式AI影片已超越提交虛假引文（Fictitious Citations，即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況）的範疇。在訴訟中使用深偽證據，嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任，並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此，法院採取嚴厲的永久駁回訴訟（dismissed with prejudice），以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節，如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰，我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制，以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳，如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序，將有助於強化數位信任。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年05月25日 歐洲創新理事會（European Innovation Council, EIC）於2026年3月30日發布「2026年EIC技術報告」（EIC Tech report 2026，下稱EIC報告），提出25項新興技術訊號（signal），亦因相關技術極具發展潛力，將可能塑造歐洲未來的科技創新、產業和市場。 壹、事件摘要 EIC根據歐盟展望歐洲（Horizon Europe）科技研發架構計畫之申請、補助及專案管理資料，並涵蓋旗下近五年探路器計畫（EIC Pathfinder）、轉型器計畫（EIC Transition）及加速器計畫（EIC Accelerator）等超過13,380 件提案與獲補助案件，透過資料探勘及專家評估進行前瞻技術掃描，歸納出25項深科技新興技術訊號，並強調相關技術目前處於低至中度成熟階段，但已顯現未來發展潛力與創新性。 貳、重點說明 一、EIC報告辨識25項新興技術訊號，並分為三大領域 （一）數位與太空技術（Digital and space technologies） 1. 技術重點 此領域共9項技術，主要涉及先進半導體、安全運算架構、AI系統、量子通訊，以及太空基礎設施，顯示歐盟將數位主權、資訊安全及太空能力視為核心布局方向。 2. 技術簡介 9項技術包含：用於先進記憶體與憶阻裝置的二維材料（2D materials for advanced memory and memristive devices），有助於新型記憶體及神經形態運算技術發展；可量產之工業電磁設備的MXene二維奈米材料製造技術（Scalable MXene manufacturing for industrial electromagnetic applications），可應用於通訊、汽車電子、感測與新世代無線基礎設施；用於建立無須信任節點量子網路的量子中繼站（Quantum repeaters for trusted-node-free quantum networks），可突破量子通訊距離限制，使量子訊息於數百甚至數千公里距離下被安全傳輸；用於分散式及聯邦式學習之AI系統中的零信任架構（Embedded Zero Trust Architectures for distributed and federated AI systems），可強化對AI模型與資料運算的控制能力；應用於新興自我組織及資源效率系統之仿生AI技術（Bio-inspired AI for emerging self-organising and resource-efficient systems），借鏡神經科學、認知科學與演化生物學原理來設計AI系統，使其具備更高適應性、穩健性與資源效率；將自適應代理人用於開放動態環境中之具身AI技術（Embodied AI for adaptive agents in open and dynamic environments），將感知、內部認知、模擬行動能力等緊密結合之AI系統，並於開放環境中持續互動學習，主要用於支撐機器人、AI自主代理、數位孿生，以及其他需連續決策、長時程的智慧系統；用於大規模且可通訊中斷之衛星運作的邊緣運算技術（Edge computing for scalable and loss-tolerant satellite operations），將資料處理分析能力直接部署於衛星或軌道平台上，使其即時篩選、分類與判讀資訊，並支援自主決策，可用於深空任務、地球觀測、太空碎片管理；用於特殊太空環境之石墨烯塗層與複合材料（Graphene-based coatings and composites for performance-critical space systems），將石墨烯整合為薄膜、塗層、填充材料，提升太空機械之強度、阻隔能力及輻射防護效果，並廣泛應用於太空領域；用於軌道基礎設施維護與再利用之先進太空維修機器人技術（Advanced in-space servicing robotics for orbital infrastructure maintenance and reuse），使機器人於太空環境下進行機械操作、檢查、維修、對接等複雜性任務。 （二）清潔和資源效率技術（Clean and resource-efficient technologies） 1. 技術重點 此領域共7項技術，此類重點在於資源回收、水汙染處理與資源再利用、提升能源效率及綠色建築技術等，反映歐盟將淨零轉型與關鍵原物料供應安全一併納入政策目標。 2. 技術簡介 7項技術包含：用於再生金屬回收與生物復育之微生物採礦技術（Microbial biomining for secondary metal recovery and bioremediation），運用微生物與金屬間的交互作用，實現金屬回收，並同時修復重金屬污染之生物技術；用於低耗能海水淡化與水處理之電容去離子技術（Capacitive deionization systems for low-energy water desalination and treatment），新穎、低用電之新型水處理技術，用於海水淡化、工業及都市廢水處理、重金屬或養分去除，以及分散式水資源處理與回收；去除污染物之電化學水處理技術（Electrochemical treatment systems for destruction of persistent contaminants in water），利用電化學反應在水中直接化學轉化或礦化分解全氟及多氟烷基物質（PFASs）、微塑膠及奈米塑膠等高度持久性污染物之水處理技術；用於低溫及中溫廢熱回收之先進熱電發電材料技術（Advanced thermoelectric materials for low- and mid-temperature waste heat recovery），將交通建築系統與回收產業中之低溫及中溫廢熱能，轉為電力的材料技術，可提升能源效率，並降低對外部能源與關鍵材料的依賴；用於固態熱電轉換與感測之熱激發自旋電子材料技術（Spin-caloritronic materials for solid-state heat-to-electricity conversion and sensing），利用熱梯度引發之自旋電流與磁性激發產生電能的材料技術；用於預測材料製造之結合數位孿生之反算設計技術（Inverse design with digital twins for predictive materials manufacturing），運用AI驅動之逆向設計方法，以目標性能反推材料配方與結構，並透過數位孿生模擬真實環境表現，建立快速、可預測且貼近實際應用情境的新材料設計與製造流程；被動冷卻與重力儲能之能源建築技術（Passive cooling and gravity-based storage for energy-active buildings），利用建築表面的先進材料於不耗電情況下降溫，並將多餘再生能源以重力位能方式儲存於建築內，藉以降低建築冷卻用電需求、儲存局部多餘再生能源等。 （三）生物科技與健康技術（Biotechnologies and health） 1. 技術重點 此領域共9項技術，橫跨食品、生物製造、精準醫療、智慧醫療設備及分散式醫療應用，顯見歐盟關注的不只是單一生技或醫療技術突破，而是期望建立從生物研發、生產製造、臨床治療到醫療設備部署的完整體系，藉此強化歐盟下一代健康科技與高價值生技產業的競爭力與自主能力。 2. 技術簡介 9項技術包含：用於原形食物製造之菌絲體混合發酵技術（Mycelium-based hybrid fermentation for whole-food production），結合菌絲體生長與精準發酵，生產接近原型食物型態的新型蛋白食品原料；用於再生農業系統之生物技術多年生作物（Biotech-enabled perennial crops for regenerative agricultural systems）以生物技術改良多年生作物，使其兼具較佳產量與土壤保育效益，支撐再生農業與更永續的糧食生產系統；用於預防與個人化治療之新型微生物體療法（Novel microbiome therapeutics for preventive and personalised health），利用人體微生物群的組成、功能及其代謝產物，來預防、管理及治療疾病的新一代醫療技術；加速藥物與酵素探索之AI驅動蛋白質設計技術（Computational protein design for accelerated drug and enzyme discovery），透過AI預測蛋白質結構與功能，加速藥物與酵素探索，縮短新藥研發時程；可量產之嵌合抗原受體免疫細胞療法之自動化製造技術（Automated manufacturing technologies for scalable CAR immune cell therapies），以自動化、標準化製程提升嵌合抗原受體（Chimeric Antigen Receptor, CAR）免疫細胞療法的穩定量產能力，降低細胞治療製造門檻；可於細胞尺度介入治療之生物混合微型機器人（Biohybrid microrobots for cellular-scale therapeutic interventions），結合生物組件和人工材料的微型機器人，形成可於細胞或微小組織尺度中移動與作用的治療工具，可用於精準遞藥、微創介入與局部治療；整合手術流程之自主機器人系統（Autonomous robotic systems for integrated surgical workflows），將AI、計算機視覺、感測技術及機器人技術，整合進手術流程中，並於無人或少人參與下，執行部分自主或高階輔助手術任務，可提升手術精準度、效率與流程整合；用於神經疾病治療之非侵入式微創腦機介面技術（Noninvasive and minimally invasive brain interfaces for adaptive therapeutic modulation），透過非侵入或低侵入方式讀取與調控腦神經訊號，以實現持續、可調適的治療介入，可用於神經疾病治療與復健；提供分散式臨床場域應用之可攜式超低場磁振造影（Portable and ultra-low field magnetic resonance imaging for distributed clinical uses），使磁振造影（Magnetic Resonance Imaging, MRI）設備朝攜帶式、低磁場化發展，降低設施與操作門檻，利於偏鄉、急診與分散式臨床試驗之醫學影像診斷應用。 參、事件評析 EIC報告辨識出25項新興技術訊號，並將其歸納為數位與太空技術、清潔和資源效率技術，以及生物科技與健康技術三大領域。該報告不僅有助於歐盟及早掌握具發展潛力之新興深科技方向，亦可作為研發政策制定、創新支持措施規劃及投資判斷之重要參考依據。 此外，EIC報告以「技術訊號」作為分析單位，顯示歐盟有意於新興技術尚未成熟前，提前進行辨識、評估與布局，除保障創新競爭力外，亦可避免在未來關鍵技術競爭中受制於人。 就政策意涵而言，EIC報告不僅有助提升歐盟對前瞻科技治理的能力，亦有助於串聯創新支持工具、產業政策與戰略技術平台，進而形塑較為完整的科技治理體系。對我國而言，EIC採取資料探勘與專家判讀並行之新興技術訊號偵測機制，對我國科研成果運用、前瞻技術治理及國家科技政策規劃，均具有相當參考價值。