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」

※ 美國2016年製造創新策略方案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7658&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/04)
引註此篇文章
你可能還會想看
聖淘沙開發公司就″Sentosa″商標對醫材企業提起侵權訴訟

  新加坡聖淘沙發展局(Sentosa Development Corporation, SDC)(以下簡稱聖淘沙發展局)於今(2018)年1月30日向新加坡高等法院(High court)起訴,主張一家名為Vela的醫療器材企業(包含Vela Operations Singapore, Vela Diagnostics等子公司,以下合稱Vela公司),在其一系列檢測HIV及茲卡病毒的醫材產品中使用″Sentosa″(下稱系爭商標)之行為,侵害了聖淘沙發展局的商標權,要求其停止使用。   聖淘沙發展局隸屬於新加坡貿易與工業部,為專責推動聖淘沙觀光活動的法人機構,系爭商標早在2005年於新加坡申請註冊,其保護範圍以服裝、飾品、書籍、玩具與飲品等涉及觀光之類別為主。截至2015年止,聖淘沙發展局更將保護範圍擴及馬來西亞、印尼及中國大陸。該局表示,系爭商標在過去長達45年的經營下,已成為新加坡著名商標。Vela公司將之作為其醫材品牌的行為,不僅會淡化,甚至減損系爭商標的識別性,造成消費者混淆誤認,將該檢測醫材與聖淘沙發展局產生不當連結,為蓄意藉機炒作。   事實上,Vela公司曾欲將″Sentosa″申請註冊商標,卻於2012年11月被駁回。這次Vela公司則提起商標無效之反訴回應聖淘沙發展局的訴訟,其認為系爭商標係指稱新加坡當地觀光渡假勝地的地理名詞,縱非地理名詞,在馬來語中亦屬稱頌和平寧靜之用語,無法代表特定之服務或產品,根本欠缺商標識別性要件,系爭商標應屬無效。   本案涉及新加坡司法實務有關地理名詞是否具備商標識別性之判斷標準,故其後續發展,值得追蹤觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

日本發布Startup交易習慣之現況調查報告最終版,統整新創事業實務上遭遇不公平競爭行為之態樣

  日本公平交易委員會於2020年11月27日發布「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」(スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告),主旨為揭露其國內新創事業於交易市場遭遇不公平競爭行為的調查結果。本報告的作成目的,係基於新創事業發展具備推動創新、活絡國內經濟之潛力,故針對各類型新創事業在參與市場交易時,有無因其與相對人間的不對等地位(因需仰賴相對人提供資金或資源),遭遇不公平競爭的情況進行調查。同時,本報告所公布的調查結果,將會作為未來訂定新創事業與合作廠商間契約指引的參考依據,以圖從制度面改善新創事業參與市場的競爭環境。   本報告書所調查的交易態樣,聚焦於容易出現不公平競爭行為的契約或競爭關係,並分別整理主要的行為態樣如下:(1)新創事業與合作廠商間之契約:要求新創事業揭露營業秘密、約定對合作廠商有利的保密協議條款、無償進行概念驗證(Proof of Concept)、無償提供授權、於共同研究契約中約定智財權僅歸屬合作廠商、延遲給付報酬予新創事業等;(2)新創事業與出資者間之契約:要求新創事業揭露營業秘密、負擔出資者外包業務予第三人之費用、購買不必要的商品或服務、提供片面優惠待遇、限制新創事業的交易對象等;(3)新創事業與其他競爭廠商間之關係:競爭廠商要求交易相對人不得向與其存在競爭關係之新創事業買入競爭性商品;競爭廠商針對特定新創事業設定較高的商品售價,而事實上拒絕與其進行交易等。同時,依據報告書,在與合作廠商或出資者進行交易、或訂定契約的過程中,約有17%的新創事業表示曾遭遇「無法接受的行為」(納得できない行為),且當中有約八成的新創事業妥協接受。其中,若為銷售額未滿5000萬日圓、且公司未配有法務人員的新創事業,遇到無法接受行為的事業家數為銷售額5000萬日圓以上、且公司有法務人員之新創事業的2.5倍。

美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》

近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。

美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案

  美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。   該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。   此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。

TOP