何謂德國「中小企業創新核心計畫」(Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand)？
中小企業創新核心計畫（Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand ,以下簡稱ZIM）是一項覆蓋全國範圍、不限制技術領域和行業的補助計畫，補助對象除中小企業外，還包括與之合作的研究機構。該計畫整合過往其他許多補助計畫，德國聯邦經濟與能源部於2015年1月公佈了最新的ZIM計畫實施方針，擴大受補助中小企業的範圍，且提高資助資金的數額，將對企業補助的最高數額從35萬提高到38萬，對研究機構補助的最高數額從17.5萬提高到19萬歐元，以持續提升德國中小企業的創新能力與競爭力；企業與合作研究機構可以在補助的架構下針對先進技術研發獲得資金，研發主題不限，重點在於創新內容與市場價值。
ZIM計畫中的中小企業為員工人數不超過499人，同時年營業額低於5000萬歐元或資產負債表總額低於4300萬歐元的企業。在此基礎上，ZIM計畫中分為以下三種補助類型：
1.ZIM個人計畫(ZIM-Einzelproejkte)：補助個別經營企業的研發計畫。
2.ZIM合作計畫(ZIM-Kooperationsprojekte)：補助兩個或兩個以上的企業或研發機構之共同研發計畫。
3.ZIM網狀型合作計畫(ZIM-Kooperationsnetzwerke)：補助在創新網狀架構下至少六個中小企業合作之全面性研發計畫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「不被追蹤網路資訊保護法」（Do Not Track Me Online Act of 2011）的內容為法律規定企業必須提供選項給消費者選擇退出不被網路追蹤的機制，例如廣告商為了廣告的行銷，以網路技術追蹤消費者軌跡，廣告商必須提供消費者退出被追蹤的選項，給消費者作選擇，主要的目的在保護消費者資訊不被網路技術追蹤而洩漏隱私，若是此法案通過後，可以藉此保護消費者的網路隱私權。 在2010年12月由美國聯邦交易委員會（U.S Federal Trade Commission, FTC）的網路隱私報告中初步提出Do Not Track Me Online Act，美國國會議員在2011年提出此法案進行討論，若是通過後，將會有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路的行為，並且防免其將個人資料分享予其他企業，及有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路。對於行政機關來說，能夠藉此協助美國聯邦交易委員會建構整體的不被追蹤網路法案標準。若業者未遵守此法案提供退出機制，美國聯邦交易委員會將可能提起不公正及詐欺訴訟，而發動此一訴訟的人員為各州檢察總長。 為了保護隱私，不被追蹤網路資訊法案的提出十分需要，對於企業是否能追蹤消費者的網路活動，消費者因此擁有選擇權。在美國聯邦交易委員會去年12月初步提出此法案後，許多網路瀏覽器例如Mozilla及Explorer紛紛改進技術，以提早因應不被追蹤法案的實施，而廣大消費者團體的也紛紛支持此法案，認為可以因此保護消費者的網路隱私權。
歐盟修正重型車輛碳排放規定，擴大適用範圍並提高減排目標歐盟於2024年4月26日通過重型車輛二氧化碳排放性能標準（Regulation （EU）2019/1242）修正案，加速交通運輸部門的脫碳進程，以實現2050年淨零排放目標。修法重點如下： （1）擴大適用範圍：除了現有的卡車外，亦納入市區公車、長途巴士（7.5噸以上）、拖車等車型，如垃圾車等特種車輛也將從2035年起納入管制。而歐盟執委會將於2027年評估是否將5噸以下小型貨車也納入規範。 （2）明確減排目標：要重型車輛的二氧化碳排放量在2030年、2035年和2040年分別較2019年減少45%、65%和90%。求2030年起，90%的新售市區公車必須為零排放車輛，並在2035年達到100%零排放。 （3）技術中立原則：允許製造商選擇電動化、氫燃料電池或氫內燃機等不同技術路線來達成減排目標。 （4）豁免及彈性條款：針對礦業、林業和農業用車，以及軍用、緊急救災和醫療用途車輛等特殊用途車輛，或年產量低於100輛的小型製造商，新法將不強制納管。且為確保產業公正轉型，歐盟也提供相關培訓和資金援助，協助產業轉型和勞工技能提升。 歐盟執委會將於2027年評估這項規範的實施成效，並考慮納入更多車型、制定全生命週期碳排放計算方法，以及評估可再生燃料在交通運輸部門脫碳進程中的作用。
何謂「Spitzencluster-Wettbewerb」？Spitzencluster-Wettbewerb由德國聯邦教育與科學部（Bundesministerium für Bildung und Forschung，BMBF）自2007年起開始推行，屬該國高科技戰略2020（hightech-strategie 2020）之政策配套措施之一，更是歐盟發展歐洲研發區位計畫（European Research Area）之一環。所謂聚落係建立在德國傳統工業區位分布上，利用群聚效應因應產業技術發展的複雜問題（產業問題非單一技術可解決），使各具專長之學研機構與企業共同分享產業問題研議出解決方案，分擔研發風險與成本等，增強合作效率，促進產業創新及升級。聚落多以成立協會（association）為主，平均每一聚落有近70個企業參與，原則上開放跨國參與者參與聚落之產學合作，並對會員收取會費。 本計畫作為重要的區域產學研合作計畫，乃承襲自德國過去不斷推動的區域產學研合作計畫，其特色是採取競爭方式選出德國境內優秀之聚落，並補助其相關研發計畫。自2007年至2015年間，已有三次選拔，並選出共15個領先聚落，分別涉及領域橫跨航太、資通訊、能源、生技等技術發展。至2015年為止總計已補助超過1300個計畫。2015-2017年將規劃有三次選拔，每回合挑選至多10個聚落獲得補助。目前本計畫已補助3.6億歐元預算，至2017年底將再投入5億歐元預算。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。