「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。
目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。
而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國白宮於2026年6月22日發布總統行政命令第14412號《強化國家因應先進密碼攻擊能力》(Securing the Nation Against Advanced Cryptographic Attacks)及第14413號《推動下一代前沿量子技術創新布局》(Ushering in the Next Frontier of Quantum Innovation),旨為強化美國量子資訊科學與技術之技術優勢,推動量子運算、量子感測及量子網路之部署與商業化,並加速導入後量子密碼學(Post-Quantum Cryptography, PQC),以因應相關威脅。 總統行政命令第14412號聚焦於PQC遷移,推動聯邦資訊系統遷移至國家標準與技術研究院核准之PQC聯邦資訊處理標準,並協助關鍵基礎設施所有者及營運者完成轉換。並要求各機關指定PQC遷移負責人,另就高價值資產及高影響系統制定遷移計畫,分別於2030年12月31日前及2031年12月31日前完成其於金鑰建立及數位簽章方面採用PQC。此外,要求將PQC納入《聯邦採購法規》(Federal Acquisition Regulation)與承包商管理架構中。 總統行政命令第14413號要求更新《國家量子戰略》(National Quantum Strategy),包含促進商業化與部署、支持關鍵技術生態系,以及建立合作關係;並設立量子電腦應用開發與科學研究計畫(Quantum Computer for Application Development and Discovery Science),推動量子感測、量子網路及供應鏈生態系發展,同時透過投資限制、貿易管制及技術保護措施等方式,保護敏感技術。 整體而言,前述兩項行政命令分別自PQC遷移、關鍵基礎設施與聯邦採購制度,以及QIST之研發、供應鏈、人才、技術保護與國際合作等面向,建構美國因應量子技術競爭與資安風險之政策架構。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)
Sandoz藥廠和Momenta藥廠將支付1.2億美金和解反托拉斯訴訟諾華(Novartis)旗下學名藥廠山德士(Sandoz)和美國學名藥廠Momenta,同意支付1.2億美金,使涉及其暢銷救命藥Enoxaparin之反托拉斯集體訴訟達成和解。本案原告為非營利醫院Nashville綜合醫院和紐約州公務員工會醫療計畫組織DC 37,於2014年美國田納西中區聯邦地方法院起訴。根據訴訟文件提到,Enoxaparin原是訴外人賽諾菲(Sanofi-Aventis)以Lovenox為品牌名販售的抗凝血劑,用於預防和治療深部靜脈血栓、肺栓塞及急性冠心症等症狀,2010年Momenta證明其學名藥Enoxaparin和Lovenox具相同療效,申請簡易新藥上市(Abbreviated New Drug Application,ANDA)獲准。 原告指稱2008年Momenta欺瞞美國藥典委員會(United States Pharmacopeial Convention,USP),使其開發之Enoxaparin檢測方法,成為美國食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration,FDA)指定的檢測方法之一,但在此過程中未向藥典委員會揭露自己正為該檢測方法申請專利。隔年Momenta之檢測方法取得專利(No.7,575,886),因該檢測方法無法迴避,故其它欲生產Enoxaparin的學名藥廠皆可能侵害該專利,而難以進入市場。又Momenta和山德士早在2003年就簽有合作協議,Momenta將該專利授權給山德士,共同創造一個壟斷的學名藥市場,以抬高售價賺取暴利。 未來和解金將用於賠償醫院、保險公司、為員工支付醫療費用的公司,及田納西州其它29區受山德士和Momenta反競爭行為影響的人們。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國FTC以廣告不實的理由對二款具有診斷功能的醫療app開罰美國FTC於2月23日對於兩款聲稱具有診斷能力的醫療app進行裁罰,理由是這兩款app宣傳不實資訊,故應予下架並裁處罰鍰。 Melapp與Mole Detective兩款app,均係付費app,售價大約在1.99至4.99美元不等,宣稱只要使用者從不同角度拍下自己身上的痣,app就能夠判斷這個痣屬於黑色素瘤(Melanoma,為一種罕見的皮膚癌類型,且惡性程度高)的機率,app將罹患黑色素瘤的風險區分為:高、中、低三級。但FTC認為業者的說法並沒有足夠的臨床依據加以證明,因此涉及廣告不實的行為。截至目前為止,Melapp與Mole Detective的開發業者都已經繳納罰鍰,但發行商L-Health拒絕繳納這項罰款,因此FTC的委員會在經過表決之後,決定在2015年2月23日向北伊利諾州地方法院提起訴訟,請求法院執行此項由FTC作成的裁罰。 具有診斷效果的app在美國其實開發已久,但在此案前,尚未見到行政機關對之積極的加以管制,此次由FTC出面對於廣告不實的部分加以裁罰,而非由主管藥物、醫材的FDA進行裁罰,或許與眾人的想像不同,但從FTC的這個行動,我們也發現美國政府已開始關切此類宣稱具有醫療診斷效果的app,醫療app未來的發展情勢將會如何,特別是本案中將被FTC起訴的L-Health會不會再另行提起其他法律爭訟,以確保其產品在市面上的合法性?毋寧是未來世界各地醫療app發展的重要參考資訊。