美國2016年製造創新策略方案
依2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布策略方案（Strategic Plan）。國家製造創新網絡有四大目標：以「提升製造競爭力」為終極目標，其他三個目標分別為「促進技術轉型」、「加速製造業人力發展」、以及「確保穩定與永續之基礎建設」。在「促進技術轉型」方面，旨在促進創新技術朝向具備可適性、擁有成本效益、以及高效能之國內製造業量能的方向轉型。由於不同的製造整備度（manufacturing readiness levels）對應不同的技術整備度（technology readiness levels），且國家製造創新網絡有其設定之目標範圍，因而研發機構被預期能夠促進技術轉型的亦有差異。
行政院於民國105年7月核定通過「智慧機械產業推動方案」，透過「智機產業化」與「產業智機化」來建構智慧機械產業生態體系。智慧機械將結合半導體先進製程、精密醫療機械加工與智慧服務型機器人、以及航太與造船軍民通用技術應用，分別對應帶動亞洲矽谷、生技醫藥、以及國防等創新產業政策。透過智慧機械帶動整體產業發展，從精密走向智慧、從單機走向系統，以提高整體產業之產值
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本公正取引委員會（下稱公取委，其性質等同於我國公平交易委員會）在2019年12月11日的定期記者會上表示，由於近年出現許多關於「智慧財產及knowhow保護不足」的聲音，因此將針對大型企業在與新創、新興企業進行共同合作或研究時，是否有濫用優勢地位不當掠取智慧財產權及專業知識技能（knowhow）的情形，啟動實況調查。 公取委將以書面方式，針對日本國內約1萬家創業10年以內的IT製造新創產業與大企業間交易之實況進行調查。相關報導整理了以下幾種常見的問題交易型態： 獨占智慧財產：（1）契約約定大型企業無須經新興企業許可，即可逕自申請專利；（2）共同研究成果全歸大型企業所有；（3）要求無限制的無償授權。 限制與他人合作：（1）長時間禁止新興企業與其他業界合作；（2）相關專利遭到大企業所限制，導致事業無法拓展。 強勢締約：（1）大型企業對於契約的意思決定過於緩慢；（2）直接交付簽訂好的紙本契約，並告知不得變更契約內容。 公取委表示，因為新興企業具有開放式創新的價值，在與大型企業進行合作時，對於國家產業發展及競爭力的提升，能發揮很大的貢獻。因此藉由實態調查，確保建構出一個自由、公平的良性競爭環境，並預計在2020年依據調查結果，擬定相關指引或方針。
法國參議院關於資料在地化(Data Localization)之修法提案為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待，全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)，已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過，且將在2018年5月25日生效，該規則異於資料保護指令（Data Protection Directive，95/46/EC）之處，在於規則無待各會員內國法化，得以直接適用，然而生效前的過渡期間，歐盟各國為因應新修正規則預作準備；近期，法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中，欲修改現行關於資料保護之法律，如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978)，以達歐盟資料保護水準。 法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過，參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A)，要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心，同時為符合與歐盟的國際承諾會員國，並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國，而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準，並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。 然而，資料在地化條款目前仍不明確，但此規定恐對資料傳輸設下更多限制；雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍，資料傳輸至第三國並不在此列，故為加速修法程序，聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整，國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識，後續修法值得關注。
IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」 新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 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）