現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難
日本在2025年2月12日閣議決定「藥機法等部分法律修正案」（原文：医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律等の一部を改正する法律案），送國會本會期審議。其中明文設置「創新藥品等實用化支援基金」，政府預先編列複數年度所需財源，並設有10年時限措施。此項基金業務預定由國立研究開發法人醫藥基盤、健康暨營養研究所（下稱研究所）負責實施，追加創新藥品等實用化支援事業為研究所新業務，並明定至令和18年（2036年）3月31日為止實施，說明如下： (1)為了「創新藥品及再生醫療製劑」（下稱創新藥品等）之實用化，整備研發所必要之具規模的設施及設備，並提供從事於創新藥品等實用化之人得以共同使用，以增加創新藥品等實用化之交流與合作之機會，對於從事此等業務以及其他提供必要支援之事業者（下稱創新藥品等實用化支援事業者），由研究所提供其必要資金及其他支援。 (2)創新藥品等實用化支援事業者欲從事前述支援事業，向厚生勞動大臣提出申請書取得認定。 該基金由政府與製藥企業等共同出資設立，以強化「製藥新創得以創造出創新藥品等之製藥基盤及基礎設施」為目標，對於實施創新藥品等新創進行支援之「創新藥品生態系園區之整備事業者」（例如：育成事業者或製藥企業等），整備育成實驗室（Incubation Lab）、動物實驗設施、臨床試驗用藥製造等設施，以及致力於新創支援之事業者作為補助之對象範圍，明文於實施3年後進行檢討，期能透過此一基金之運作強化創新藥品等之製藥基盤。
美國國會通過《2022年保護美國智慧財產法》，加強營業秘密保護力道美國國會於2022年12月22日通過《2022年保護美國智慧財產法》（Protecting American Intellectual Property Act of 2022），經美國總統拜登（Joe Biden）於2023年1月5日簽署後正式生效。鑒於近年來美國營業秘密外洩事件頻傳，中國大陸和駭客透過各類方式竊取美國的智慧財產，對美國的經濟和國家安全產生重大危害。因此，共和黨參議員Ben Sasse與民主黨參議員Chris Van Hollen於2020年6月共同提出本法，並於2021年4月提出修正版本，期待美國政府進一步採取保護美國營業秘密的具體措施。 本法授權美國政府對涉及營業秘密重大竊盜的外國人及外國實體（foreign entity）實施制裁。重點包含： 1.要求美國總統每年應向國會提出報告，且第一份報告應於本法正式施行後6個月內提出，報告應列出符合以下條件之外國人、外國實體名稱及外國實體的執行長或董事會成員： (1)故意竊取美國營業秘密，且其行為很可能或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融構成重大威脅者； (2)對上述故意竊取美國營業秘密之行為提供重要的財務、物質、技術、商品、服務等支援，或從中獲得利益者。 2.實施制裁 (1)針對外國實體，本法授權美國政府得實施的制裁手段有12項，包含根據國際緊急經濟權力法（International Emergency Economic Powers Act）凍結其資產、將該實體列入美國商務部的出口管制名單（Entity List）、禁止美國金融機構對該實體提供貸款、拒絕向該實體採購、禁止該實體的外匯交易、禁止美國人投資該實體的股票或債券、限制該實體成員入境、將該實體成員驅逐出境等。美國總統應針對名單中的對象實施至少5項制裁，並可對該外國實體之高層實施上述制裁。 (2)針對外國人，制裁手段包含凍結資產、拒絕入境、撤銷簽證等 3.豁免 總統若認為符合美國國家利益，得豁免對外國人及外國實體之制裁，但應於15天內向國會提交豁免的理由。 本法施行後，美國除了既有的《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act of 2016）外，將透過上述的制裁手段強化營業秘密的保護力道。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
智慧聯網之發展與個人資訊隱私保護課題：以歐盟之因應為例 新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。