中國大陸國務院李克強總理於2015年國務院常務會議研提「中國製造2025」政策,希望提升中國大陸製造業的發展。該政策為因應智慧聯網(Internet of Thing, IoT)的發展趨勢,以資訊化與工業化整合為主,重新發展新一代資訊技術、數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、先進軌道交通設備、節能與新能源汽車、電力裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療器材、農業機械裝備等10大領域,以強化工業基礎能力,提升技術水平和產品品質,進而推動智慧製造、綠色製造。而有別於德國所提出的工業4.0計畫,中國大陸所提出的是理念,係以開源開放、共創共享的智慧聯網推動創新思維。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission)於2022年7月29日提出《近用電錶及用電資料之相互操作性要求及非歧視性與透明性程序實施規則草案》(Commission Implementing Regulation (EU) on interoperability requirements and non-discriminatory and transparent procedures for access to metering and consumption data),於2022年9月5日草案第二階段之公眾意見徵集結束。本草案以進一步落實《內部電力市場指令》(Directive (EU) 2019/944)中賦予用戶近用有關用電及包括行政手續費用、使用輸配電過路費等資料,促進智慧電錶系統(smart metering system)於資料模型階段及應用層面之相互操作性(interoperability),提高市場參與者資料近用與交換之標準,以及未來創新能源服務標準等目標。 為落實上述指令之要求,本草案旨在規定系統相互操作性以及資料近用的非歧視性與透明性要求,其重點如下: (1)本草案適用對象為經認證之歷史計量及用電資料、未經認證的近即時計量(non-validated near-real time metering)、用電資料形式的計量以及用電資料。 (2)確保供應商於用戶同意下能夠以透明且連續性的方式近用用戶資料(包括判讀及使用)。用戶亦得近用其於智慧電錶系統的資料。 (3)根據會員國的實踐,定義歐盟層級在商業模式層面、功能層面及資訊層面等一般性規則與程序規定的「參考模型」(reference model)。參考模型為特定服務及程序所需的基本工作程序,包括: A. 由各種角色、職責及其相互作用組成的「角色模型」,包括計量資料管理員(metered data administrator)、計量站管理員(metering point administrator)、資料近用提供者及權限管理員的角色和職責; B. 由資訊對象、屬性以及該對象間關係組成的「資訊模型」; C. 詳細說明程序步驟的「程序模型」。 (4)為有效確保資料近用程序的透明度,有必要收集會員國提供的國家實踐報告,並報告至歐盟層級,同時協助會員國報告其國家實踐。 (5)適用本草案之個人資料需遵守《歐盟一般資料保護規則》(GDPR);由於智慧電錶符合終端設備的要求,也適用《電子通訊個人資料處理暨隱私權保護指令》(Directive 2002/58/EC)。
歐盟公布人工智慧白皮書歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》(White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust)指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重,促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。 在投資方面,白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資,目標是未來10年中,每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金;並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家,並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。 而在監管方面,白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎,未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下,應包括下列幾個重點:1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規,例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清;2.釐清現行歐盟法規之限制,例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體(stand-alone software)有待釐清;3.應可更改人工智慧系統之功能,人工智慧技術需要頻繁更新軟體,針對此類風險,應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範;4.有效分配不同利害關係者間之責任,目前產品責任偏向生產者負責,而未來可能須由非生產者共同分配責任;5.掌握人工智慧帶來的新興風險,並因應風險所帶來之變化。同時,白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點,認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見,截止日期為2020年5月19日。
IBM嘗試新方法支持開放原始碼IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時,宣布提倡開放原始碼創新的新措施,包括成立求職應徵者資料庫,以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出,屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格,包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上,並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初,此資料庫只涵蓋北美洲地區,但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。 該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫,提供各校所需的中介軟體及硬體,而Hubs計畫本身不打算收費,或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。 IBM另外在PartnerWorld宣布,計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心,讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備,以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市,並降低產品開發費用。自2004年推出以來,IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。
德國交通部與歐洲道路安全資料工作組簽署多方協議,透過車聯網分享交通狀況資料以提升道路安全德國聯邦交通及數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI)於2020年12月2日公布與道路安全資料工作組(Data Task Force for Road Safety)成員簽署多方協議,以促進交通資料於道路維運單位、聯網車、智慧基礎設施間傳輸交換,進而透過最新技術識別道路危險狀況,以提升交通安全。 道路安全資料工作組係由歐盟成員國、車輛製造商、相關應用服務提供商所組成的公私合營夥伴關係,其任務為透過政府與產業相關利益者之合作,促進道路安全性資料可跨品牌和跨國界共享,並於公平可靠的合作夥伴關係下,促進公平競爭。 而在多方協議中,歐盟成員國,道路交通管理單位,汽車製造商和供應商以及地圖服務提供商等成員,承諾進行長期資料交換,並於協議中定義如何在安全相關交通資訊(Safety Related Traffic Information, SRTI)生態系統內,以公平、可靠的方式近用相關資料,並規定合作夥伴於SRTI價值鏈中應扮演的角色與責任,和透過分享安全相關的的資料,進而提供安全性服務。而在簽署本協議前,已成功完成可行性研究,在2019年6月至2020年10月間,不斷地測試SRTI系統並交換共數百萬筆資料,包括危險事故現場、暫時性濕滑路面、視野受限、特殊天候狀況等資訊。而在初步測試報告指出,透過上述資料交換,可發出相關危險交通狀況警告,能迅速有效因應各狀況作出適當的決策。