何謂瑞典「VINNOVA」？VINNOVA的組織地位與功能為何？
瑞典近年來積極制定科技創新政策，為了提升政策協調度，瑞典於2001年繼續進行組織改造，創立瑞典創新系統署（Swedish Governmental Agency for Innovation Systems, VINNOVA）與瑞典研究委員會（Swedish Research Council），成為創新發展最主要的兩大支柱。
VINNOVA是瑞典推動科研創新重要的一個部署，瑞典政府相當重視此單位，每年投入約20億瑞典克朗的經費於此，且除了在斯德哥爾摩（Stockholm）設有總部外，更在比利時的布魯塞爾（Brussels）及美國矽谷（Silicon Valley）設有辦公室，以掌握世界最新的產業創新動態，其組織單位約有兩百多名員工，負責VINNOVA計畫推動等工作 。由於VINNOVA的特別地位及其執行許多協助瑞典產業創新之計畫。
VINNOVA在科技創新扮演重要的推手，政府也希望藉VINNOVA的成立促進產業社會的發展，尤其重視產業創新領域。為能順利推動科研創新的過程，且加強學術、產業及公共行政單位的研究合作，VINNOVA建立三螺旋（Triple Helix）模式，希望藉由合作而相互學習。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
德國聯邦卡特爾署（Bundeskartellamt）於2020年7月9日公布，將針對電動車公共基礎設施產業進行調查，以釐清目前市場相關競爭法問題。 聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示，建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一，目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段，因此，釐清市場是否有不正競爭問題，方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格，也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時，已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。 根據聯邦政府的計畫，2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施，其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運，不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外，更應研擬充電站相關使用條款，以確保充電站能正常營運。此外，並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置，及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外，聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。 聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中，向利害關係人進行產業調查。第一階段，將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況，以及城市及地方政府和其他參與者，在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上，進行第二階段深入調查，特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。
促進公有文化創意資產的加值利用-以文化創意產業發展法規定為例 美國專利商標局就研發成果商業化議題徵集公眾意見美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）於2024年3月15日至5月14日間，就促進研發成果商業化之方法徵集公眾意見；本次議題包括： （1）在研發成果商業化的過程（尤其是利用智慧財產制度以進行技術移轉時），所遇到的最大挑戰及機會各為何？以及希望USPTO提供何種協助？ （2）在進行綠色和氣候技術、關鍵和新興技術移轉時，有無遇到任何智慧財產相關的挑戰及機會，以及希望USPTO提供何種協助？ （3）請列出可促進研發成果運用、綠色和氣候技術及關鍵和新興技術移轉的政策與作法； （4）請列出各利害關係人在界定潛在被授權人及進行技術移轉時，所面臨的智慧財產相關挑戰，以及現行制度有無需要改變，以減少這些挑戰； （5）請就USPTO於新冠肺炎疫情期間所推動，一用於媒合新冠肺炎治療技術供需雙方之「Patent 4合作夥伴平台計畫」（The Patents 4 Partnerships platform）進行評論，包含促成合作關係之作法； （6）請就USPTO於2022年7月參與之「世界智慧財產權組織（WIPO）綠色計畫」（WIPO GREEN）進行評論，包含USPTO可如何促進計畫的成功與擴大影響力； （7）請列出USPTO可協助特定人士、技術、產業、公司，降低研發成果運用過程中面臨挑戰之可能作法； （8）請列出USPTO可協助「代表性不足群體」（underrepresented group）、個體發明者、中小企業提升研發成果運用認知，及克服現行挑戰的作法； （9）請列出USPTO可協助少數群體服務機構（Minority Serving Institutions, MSIs）、傳統黑人大學（Historically Black Colleges and Universities, HUCUs）擴大其研發成果商業化的機會； （10）USPTO在促進研發成果商業化上，可以發揮的其他作用； （11）其他國家可更促進研發成果商業化的作法。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）